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Pre-Processing 방법에 따른 PCA/LDA 기반의 얼굴인식 성능 비교
김형복(Hyung-Bok Kim),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
본 논문은 얼굴 인식의 인식률 향상을 위해 전처리(Pre-Processing) 방법의 차이에 따른 얼굴 인식률을 비교하였다. 일반적인 전처리 방법으로는 평균 조명의 변화로 인한 영향을 최소화하기 위해서 영상의 밝기 값에 평균을 빼고 분산을 나눠서 밝기 성분을 정규화 하는 FLC(Fast Lightning Correction)를 수행한다. 본 논문에서는 일반적인 전처리 방법인 FSC를 수행한 후의 얼굴 인식률과 영상의 경계를 강조하는 고역통과필터(High-Pass Filter)를 수행 후 FLC의 전처리 과정을 거친 영상의 얼굴 인식률, 영상의 명암 값의 분포를 고르게 만들어주는 히스토그램평활화(Histogram Equalization)를 수행한 후 FLC의 전처리 과정을 거친 영상의 얼굴 인식률을 PCA/LDA 얼굴인식 알고리즘을 통해서 각각의 방법에 따른 얼굴 인식률을 비교하였다. ORL 얼굴 데이터베이스를 이용하여 실험을 하였으며 실험 결과 히스토그램 평활화를 한 후 FSC를 수행 한 전처리 과정이 가장 우수한 얼굴 인식률을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
파티클 필터를 이용한 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적
김형복(Hyung-Bok Kim),고광은(Kwang-Eun Ko),강진식(Jin-Shig Kang),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.1
영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다. Video-based detection and tracking of moving objects has been widely used in real-time monitoring systems and a videoconferencing. Also, because object motion tracking can be expanded to Human-computer interface and Human-robot interface, Moving object tracking technology is one of the important key technologies. If we can track a specified object in an environment of multiple moving objects, then there will be a variety of applications. In this paper, we introduce a specified object motion tracking using particle filter. The results of experiments show that particle filter can achieve good performance in single object motion tracking and a specified object motion tracking in an environment of multiple moving objects.
지능형 감시 시스템 구축을 위한 영상과 음원 추적 기반 임베디드 모바일로봇 개발
박정현(Jung-Hyun Park),김형복(Hyung-Bok Kim),오정석(Jung-Suk Oh),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.4
보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다. The necessity of intelligent surveillance system is gradually considered seriously from the space where the security is important. In this paper, we embodied unmanned intelligent system by developing embedded mobile robot based on images and sounds tracking. For objects tracking, we used block-matching algorithm and for sound source tracking, we calculated time differences and magnitude dissimilarities of sound. And we demonstrated the superiority of intruder tracking algorithm through the embodiment of Pan-Tilt camera and sound source tracking module using system, Network camera and mobile robot using system and mobile robot using system. By linking security system, the suggested system can provide some interfacing functions for the security service of the public facilities as well as that of home.