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      • 이미지의 주요 색상 정보들을 이용한 실시간 객체 검출 방법

        박재한 ( Kyung-wook Park ),고재한 ( Jaehan Koh ),박경욱 ( Jae-han Park ),백승호 ( Seung-ho Baeg ),백문홍 ( Moon-hong Baeg ) 한국정보처리학회 2007 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.14 No.1

        자동으로 이미지 안에 존재하는 객체들을 인식하는 문제는 내용 기반 이미지 검색이나 로봇 비전과 같은 다양한 분야들에서 매우 중요한 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 객체의 주요 색상 정보들을 이용하여 실시간으로 이미지 안의 객체들을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법의 전체적인 구조는 다음과 같다. 처음에 MPEG-7 색상 정보 기술자들 중 하나인 주요 색상 정보 기술자를 이용하여 객체의 주요 색상 정보들을 추출한다. 이 때 이 정보는 가우시안 색상 모델링을 통하여 빛이나 그림자와 같은 외부 환경 조건에 좀 더 강인한 색상 정보로 변환된다. 다음으로 변환된 색상 정보들을 기반으로 주요 객체와 입력 이미지와의 픽셀 값 차이를 계산하고, 임계값 이상의 값을 가지는 픽셀들을 제거한다. 마지막으로 입력 이미지에서 제거되지 않은 픽셀들을 기반으로 하나의 영역을 생성한다. 결론으로서, 본 논문에서는 제안된 방법에 대한 실험 평가들을 수행 및 분석하고 몇몇 한계점들에 대해서 알아본다. 또한 이 문제들을 해결하기 위한 앞으로의 연구 계획에 대해서 기술한다.

      • 서비스 로봇 환경에서의 조명 영향에 강인한 시각 서술자 기반 물체인식 방법

        박재한(Jae-Han Park),고재한(Jaehan Koh),박경욱(Kyung-Wook Park),백승호(Seung-Ho Baeg),백문홍(Moon-Hong Baeg) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7

        Recognizing objects of a robot reliably from camera images in a natural environment has been one of the crucial challenges in robot vision. To identify objects from robot camera, we propose an object recognition algorithm on the basis of visual descriptors. The algorithm works robustly under various constraints such as different lighting conditions and the different distances between the robot and the target object. Our object recognition process consists of the following steps. Firstly, Dominant color information is extracted by using Dominant Color Descriptor(DCD) of MPEG-7 standard. Color information is transformed through Gaussian Color Model to minimize the external environmental effects on the image including lighting. Then, after the color transformation, the robot calculates the distance between the target and itself with the dominant color information downloaded from the object description database and the camera images, the filter out pixels having values greater than a threshold. A region of interest is formed after a distance threshold is satisfied. To evaluate the performance of our algorithm, experiments are conducted with six beverage cans that are typical of real-world objects.

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