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전역 실루엣 및 지역 광류 특징을 이용한 사람의 동작 인식
김현철(Kim, HyunCheol),나문수(Ra, Moon-Soo),김희권(Kim, Hee-Kwon),남승우(Nam, Seung-Woo),이재호(Lee, Jae-Ho),김회율(Kim, Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.11
인간의 동작 인식은 가상 현실 시스템 및 게임 등에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 분야의 요소 기술 중 하나로써, 최근까지 그 연구과 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 동작 인식을 위해, 실루엣과 모션 특징이 결합된 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전역 특징을 이용한 후보 동작 선정 및 지역 특징을 이용한 검증 2 단계로 구성된다. 전역 특징은 Motion History Image의 Hu 모멘트를 이용해 계산되며, 후보 동작의 선정은 이들의 통계치를 이용해 결정한다. 한정된 후보 동작들 중 입력 동작을 정확히 인식하기 위해, 공간 및 방향성 비닝 기법으로 추출된 광류와 실루엣 특징을 지역 특징으로 이용한다. 최종 인식 결과는 Hu 모멘트 통계치와의 유사도 및 지역 특징의 학습을 통해 생성된 Support Vector Machine의 결과를 고려하여 결정된다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해, 실세계에서 사용 빈도가 높으며 동작의 변화가 큰 13 개의 제스처를 선정하여 데이터 셋을 구성하였다. 실험 결과 제안하는 방법의 연산 시간은 50 ms, 인식 정확도는 95%임을 확인하였다.
Time-of-Flight 카메라의 잡음 모델링을 통한 적응적 거리 잡음 제거 방법
김중식(Kim, JoongSik),백열민(Baek, Yeul-Min),김회율(Kim, Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2013 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2013 No.6
본 논문에서는 ToF(Time-of-Flight) 카메라의 거리 잡음을 제거하는 방법으로 거리와 진폭에 따른 거리 잡음 모델링을 이용한 적응적인 SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 필터를 제안한다. ToF 카메라의 거리 잡음 제거를 위해서 기존에 제안된 여러 가지 방법들은 거리 잡음의 특성을 고려하지 않거나 진폭에 따른 거리 잡음의 특성만을 고려하였다. 하지만 실제 ToF 카메라의 거리 영상에 포함되는 거리 잡음은 진폭과 거리에 따라서 변화하기 때문에 거리와 진폭을 모두 고려한 거리 잡음 모델링이 필요하다. 따라서 제안하는 방법은 우선 거리와 진폭의 변화에 따른 ToF 카메라의 거리 잡음 특성을 모델링 한다. 이후 제안하는 방법은 생성된 거리 잡음 모델에 의해 인자가 결정되는 적응적 SUSAN 필터를 이용하여 ToF 카메라의 거리 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과 제안하는 방법은 기존의 ToF 거리 영상의 거리 잡음 제거 방법에 비해 보다 효과적으로 거리 영상의 잡음을 제거하면서 디테일을 잘 보존하였다.
차량용 알고리즘 테스트를 위한 가상의 가랑비 영상 생성
김호연(Kim, Ho-Youn),곽재호(Kwak, Jea-Ho),이원석(Lee,Won-Seok),김회율(Kim, Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.11
본 논문에서는 차량용 알고리즘 테스트를 위한 가상의 가랑비 영상 생성 방법을 제안한다. 기존의 차량용 알고리즘을 테스트 하는 경우 조명 및 기상 환경의 제약조건이 많이 따른다. 때문에 다양한 조명 및 기상환경에서 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 가상의 기상환경 중 가랑비 영상 생성 방법을 제안한다. 구체적으로는 컴퓨터가 생성한 가상영상 대신에 실제 가랑비의 컬러 특성(color property)과 경계값 특성(edge property)을 분석한 결과를 토대로 가상의 가랑비를 생성하였다. 실험을 통해 실제 가랑비 영상과 생성된 가상의 가랑비 영상은 픽셀 값의 분포로 비교한 결과 두 영상이 아주 유사함을 확인하였다.
글로벌 가우시안 모델링 기반의 이동 외부 그림자 영역 검출
김철문(Kim Cheol-Mun),곽재호(Kwak Gae-Ho),김회율(Kim Whoi-Yul) 한국방송·미디어공학회 2009 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2009 No.11
본 논문에서는 정확한 비디오 객체 분할을 위한 글로벌 가우시안 모델 기반의 이동 외부 그림자영역 검출방법을 제안한다. 이 방법은 현재 픽셀과 배경 픽셀의 컬러 벡터간의 사이 각을 가중치 함수로 변환하고, 이를 그림자 모델의 확률 밀도에 곱하여 구한 값을 그림자 검출에 사용하고 이를 다시 그림자 모델의 입력으로 하여 검출된 픽셀 들의 분포가 자동으로 영상의 실제 그림자 분포에 근접하게 하였다. 또한, 잘못 검출된 그림자 영역을 제거하기 위해 영역의 위치 정보를 이용한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 적응적으로 그림자를 검출하면서도 높은 분할 정확도를 가지고 있음을 보인다.
김성록(SeongRok Kim),최건우(KunWoo Choi),권혁신(HyeokShin Gwon),김회율(Whoi-Yul Kim) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.11
In electronics and semiconductor industries, defect classification plays an important role in identifying the cause of defect occurrence. To increase the performance of defect classification, unnecessary information such as background needs to be eliminated due to the possibility of influencing classification result. In this paper, we propose an auto isolation method which does not require any reference image to crop the defect region only. This method uses similarity between sub-images and modified converging squares algorithm to extract the defect region. Similarity between sub-images is used to visualize the defect region even in multi-background defect image. Converging squares algorithm is specifically modified so that it may locate the defect region even in noisy similarity result. The method was able to correctly crop the defect area in 93.94% of mono-background defect image test set and 79.94% in multi-background defect image test set.
김제연(Jeyeon Kim),서재규(Jae Kyu Suhr),정호기(Ho Gi Jung),조훈(Hoon Jo),김회율(Whoi-Yul Kim) 대한전자공학회 2016 대한전자공학회 학술대회 Vol.2016 No.11
Generally, Stixel is based on a stereo camera, and used for the forward environment representation. This paper proposes monocular camera-based Stixel for the rear environment representation. In particular, this paper focuses on the obstacle height estimation using sparse disparity map. Disparity and appearance information is fused in this paper since the sparse disparity map acquired by motion stereo has little information compared to dense disparity map. Experimental results show that the proposed method can successfully estimate obstacle height in actual parking lots.
김현철(HyunCheol Kim),김회율(Whoi-Yul Kim) 大韓電子工學會 2009 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.46 No.6
본 논문에서는 이동 중인 철도차량 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 자동으로 측정하는 시스템을 제안한다. 철도차량의 제륜자는 촬영 시스템이 설치된 곳을 지날 때 자동으로 촬영되며, 두께 등을 측정하기 위해 가장 먼저 영상 내에서 제륜자의 위치를 검출한다. 이는 제륜자의 위치가 영상 마다 다르기 때문이며 이를 적응적으로 찾기 위해, 제륜자와 차륜 사이에 나타나는 그림자 영역을 이용한다. 그림자 영역의 경계는 2차 다항식을 통해 모델링되며, 그 영역을 지나는 임의의 곡선 (초기 곡선)은 제약 곡선 피팅 방법을 통해 검출된다. 다음은 검출된 초기 곡선과 명암도 변화 정보를 이용하여 제륜자의 앞과 뒤, 차륜 상의 세 곡선 및 제륜자의 수직면을 지나는 직선을 검출한다. 최종적으로, 앞서 구한 곡선과 직선을 이용하여 제륜자의 두께, 편마모 및 제륜자와 차륜 사이의 거리를 측정한다. 실험에서는 제안된 방법을 실제 선로에서 촬영한 영상에 대해 적용해 보았으며, 그 결과 평균 0.654mm의 두께 측정 오차를 나타내었다. In this paper, we have proposed an automated system that accurately measures the thickness and unbalanced wear of brake shoes, and the distance between brake shoes and wheels for travelling rolling stock. The images of brake shoes are captured automatically while rolling stock is passing by an inspection station. And in order to measure the thickness, etc. the locations of brake shoes are first determined because the locations are not the same in the captured image. Toward this goal, shadow regions between the brake shoes and wheels are utilized that are common in all captured images. The boundary of the shadow regions is modeled by an second order polynomial, and constrained curve fitting method is adopted to detect a curve (the initial curve) that passes through the regions. Then, three curves that correspond to the front, back of brake shoes and wheels, and a line that passes through the vertical surface of brake shoes are detected using the initial curve and intensity change information. Finally, the thickness, etc. are calculated using the detected curves and line, and experimental results showed that the brake shoe thickness was measured with an accuracy of 0.654㎜.
김원기(Wonki Kim),백열민(Yeul-Min Baek),윤재호(Jae-Ho Yun),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국자동차공학회 2011 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2011 No.11
A video stabilization method for in-vehicle front camera is proposed in this paper. The proposed method generates a histogram by projecting vertical edges in the image and then estimates motions via calculating a correlation between consecutive frames. Based on motion information estimated above, the proposed system stabilizes input images. Conventional methods can cause incorrect estimation due to zooming effect. In order to reduce zooming effect, the proposed method uses the area around the vanishing point as ROI for correlation matching. Traffic signs on the road which contribute to zooming effect are removed by using color information. When big objects such as vehicles or bridges comes close to the camera, edges belong to these objects cause false correlation matching. This false matching can be avoided by verifying the value of the correlation coefficient and skipping the frame. In our experiments, The proposed method shows better results compared with conventional methods.