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표면 벡터를 이용한 스테레오 비전에서의 물체 검출 검증
우태강(Tae-Kang Woo),김희은(Hui-eun Kim),이영완(Young-Wan Lee),김학일(Hakil Kim) 제어로봇시스템학회 2018 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.24 No.10
The purpose of this paper is to improve the accuracy of object detection by validating the objects detected using surface vectors in stereo vision for object detection in autonomous vehicles or robots. Conventional stereo vision algorithms have a problem of increasing disparity errors between two images by simplifying correspondence matching processes for the purpose of real-time processing. This paper proposes a method to correct the detection result using the surface vector to reduce the false positives due to erroneous disparity images. The proposed method uses Stixel to reduce computation cost when searching for objects in the disparity image, calculates the surface vectors to minimize the false positives of objects due to degradation in disparity image, evaluates the disparity confidence, and then verifies the object. The surface vector is locally computed from the stixel-based ROI to maintain real-time processing. Experiments were carried out using real environment images to verify the performance of the proposed method. Its accuracy was improved by more than 7% compared to the existing methods and the processing time of the surface vector module was less than 6 ms in a PC platform.
온라인 시험 환경에서의 응시자 행동로그와 영상데이터 분석을 통한 부정행위자 감별
연희연 ( Heui-yeen Yeen ),남로아 ( Roah Nam ),이충녕 ( Chung-nyeong Lee ),오헤민 ( Hye-min Oh ),우태강 ( Tae-kang Woo ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
비대면 교육 형식이 보편화됨에 따라 온라인 학습 및 시험 형태가 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 시험응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위자를 판별하는 방법이 중요해지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 시험환경에서의 응시자의 행동 데이터와 영상데이터 분석을 진행하여 부정행위자를 감별하는 연구를 진행하였다. 분석 결과 기존의 부정행위자 감별방식의 한계점을 보완할 수 있는 방식에 대해 제안하였으며 온라인 시험환경에 대한 시사점을 제공하였다.