http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
유선진(Sunjin Yu),윤창용(Changyong Yoon) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.4
본 논문은 이동 로봇용 안드로이드 기반 시스템에 적용할 수 있는 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 안드로이드 시스템은 저가이면서 휴대가 간편하고 범용적인 목적을 위해 사용될 수 있다는 장점이 있다. 이를 위해 스마트폰 카메라로부터 입력된 영상안의 객체를 실시간으로 추적하는 파티클 필터 기반 알고리즘을 안드로이드 시스템에 구현한다. 제안된 알고리즘은 움직임 신호를 블루투스 통신을 위한 패킷 형태로 이동 로봇에게 송신함으로써 이동로봇이 움직이는 객체를 추적할 수 있도록 한다. 또한, 객체 추적시 움직이는 장애물이 발견되고 객체를 완전히 가리는 경우에 초음파 센서를 함께 이용하여 로봇의 이동을 잠시 멈춤으로써 이동로봇의 추적 정확도가 감소되지 않도록 한다. 실험결과에서는 다른 추적 알고리즘과 성능을 비교함으로써 본 시스템에 적합한 최적의 알고리즘을 제안한다. This paper proposes an object tracking algorithm that can be applied to Android based systems for mobile robots. The Android system has the advantage that it can be used for low cost, portable and general purposes. To accomplish this, we implement a particle filter based algorithm to track an object in the input images from a smartphone camera in real time on the Android system. The proposed algorithm transmits the motion signal to the mobile robot in packet type for Bluetooth communication so that the mobile robot can track a moving object. In addition, when a moving obstacle is detected and completely occlude an object, ultrasonic sensors are used together to pause the movement of the robot so that the tracking accuracy of the robot is not reduced. In the experimental results, we propose an optimal algorithm forh its system by comparing performance with other tracking algorithms.
유선진(Sunjin Yu),김중락(Joongrock Kim),이상윤(Sangyoun Lee) 대한전자공학회 2007 대한전자공학회 학술대회 Vol.2007 No.7
Pose-variation factors present a significant problem in 2D face recognition. To solve this problem, there are various approaches for a 3D face acquisition system which was able to generate multi-view images. However, this created another pose estimation problem in terms of normalizing the 3D face data. This paper presents a 3D head pose-normalization method using 2D and 3D interaction. The proposed method uses 2D information with the AAM(Active Appearance Model) and 3D information with a 3D normal vector. In order to verify the performance of the proposed method, we designed an experiment using 2.5D face recognition. Experimental results showed that the proposed method is robust against pose variation.
유선진 ( Sunjin Yu ),고완기 ( Koh Wan Ki ),김상훈 ( Sang Hoon Kim ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
본 논문에서는 다중 손 끝점 검출을 위해 특징 추출 기법 및 이를 기반으로한 손 끝점 검출 알고리즘을 제안한다. 특징 추출을 위해 Local Binary Feature(LBP)을 사용하였고 특징의 차원을 축소하기 위해 Principal Component Analysis(PCA) 기법을 이용하였다. 손 끝점 판별을 위해 Reduced multivariate polynomial Model(RM) Classifier를 사용하여 실험 결과 제안된 손 끝점 검출 기법이 다양한 환경에서 동작 하는 것을 확인 하였다.