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      • 순차적 색 정보 기반 군집화와 원형 추적법에 의한 변형된 교통 표지판 인식

        이우범 ( Woo-beom Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.1

        본 논문에서는 지능형 자동차의 주행보조 시스템 중의 하나인 교통 표지판 인식을 위한 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 잡음, 회전, 크기 등의 변형된 교통 표지판으로부터 기하학적 방법을 이용하여 변형된 정도를 추정하여 교통 표지판 원형으로 보정한다. 그리고 교통 표지판 인식을 위해서 보정된 표지판 영상으로부터 순차적 색기반 군집화(Sequential color-based clustering)에 의한 주의, 규제, 지시, 보조 등의 1차적 분류에 따라서 해당 교통 표지판의 형태 특징인 인식 심벌을 추출한다. 그리고 추출된 인식 심벌에 원형 추척법을 적용하여 교통 표지판 최종 인식 작업을 수행한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해서 교통 표지판 영상에 잡음, 회전, 크기 등의 임의 변형을 적용하여 다양한 실험 영상을 만들고, 적용한 결과 단일 변형에서는 95%, 혼합 변형에서는 93% 이상의 인식률을 보인다.

      • KCI등재후보

        CAMShift와 이중 원형 추적법을 이용한 손 동작 게임 컨트롤러 구현

        이우범,Lee, Woo-Beom 한국융합신호처리학회 2014 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.15 No.2

        본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 보였다. A finger-gesture game controller using the single camera is implemented in this paper, which is based on the recognition of the number of fingers and the index finger moving direction. Proposed method uses the CAMShift algorithm to trace the end-point of index finger effectively. The number of finger is recognized by using a double circle tracing method. Then, HSI color mode transformation is performed for the CAMShift algorithm, and YCbCr color model is used in the double circle tracing method. Also, all processing tasks are implemented by using the Intel OpenCV library and C++ language. In order to evaluate the performance of the proposed method, we developed a shooting game simulator and validated the proposed method. The proposed method showed the average recognition ratio of more than 90% for each of the game command-mode.

      • KCI등재

        개선된 터치점 검출과 제스쳐 인식에 의한 DI 멀티터치 디스플레이 구현

        이우범,Lee, Woo-Beom 한국융합신호처리학회 2010 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.11 No.1

        멀티터치 관련 연구는 전반사 장애 현상(FTIR: Frustrated Total Internal Reflection)의 원리를 기반으로 기존 방법을 이용하여 단지 구현하는 것이 대부분이다. 또한 멀티 터치점(Blob-Points) 검출이나 사용자 제스쳐 인식에 있어서 성능 향상을 위한 소프트웨어적 해법에 관한 연구는 드문 실정이다. 따라서 본 논문에서는 확산 투광(DI: Diffused Illumination) 방식을 기반으로 개선된 터치점 검출과 사용자 제스쳐 인식에 의한 멀티터치 테이블-탑 디스플레이를 구현한다. 제안된 방법은 실행 중인 어플리케이션 내의 객체들을 위한 동시 변형 멀티터치 명령을 지원하며, 제안한 사전 테스팅(Pre-Testing) 방법에 의해서 멀티 터치점 검출 과정에서 시스템 지연 시간의 감소가 가능하다. 구현된 멀티터치 테이블-탑 디스플레이 장치는 OSC(Open Sound Control) 프로토콜을 기반으로 하는 TUIO(Tangib1e User Interface Object) 환경에서 Flash AS3 어플리케이션을 제작하여 시뮬레이션 한 결과 최대 37% 시스템 지연 시간의 감소와 멀티터치 제스쳐 인식에서 성공적인 결과를 보였다. Most of the research in the multi-touch area is based on the FTIR(Frustrated Total Internal Re리ection), which is just implemented by using the previous approach. Moreover, there are not the software solutions to improve a performance in the multi touch-blobs detection or the user gesture recognition. Therefore, we implement a multi-touch table-top display that is based on the DI(Diffused Illumination), the improved touch-points detection and user gesture recognition. The proposed method supports a simultaneous transformation multi-touch command for objects in the running application. Also, the system latency time is reduced by the proposed ore-testing method in the multi touch-blobs detection processing. Implemented device is simulated by programming the Flash AS3 application in the TUIO(Tangible User Interface Object) environment that is based on the OSC(Open Sound Control) protocol. As a result, Our system shows the 37% system latency reduction, and is successful in the multi-touch gestures recognition.

      • KCI등재

        자기조직형 최적 가버필터에 의한 다중 텍스쳐 오브젝트 추출

        이우범,김욱현,Lee, Woo-Beom,Kim, Wook-Hyun 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지B Vol.10 No.3

        The Optimal filter yielding optimal texture feature separation is a most effective technique for extracting the texture objects from multiple textures images. But, most optimal filter design approaches are restricted to the issue of supervised problems. No full-unsupervised method is based on the recognition of texture objects in image. We propose a novel approach that uses unsupervised learning schemes for efficient texture image analysis, and the band-pass feature of Gabor-filter is used for the optimal filter design. In our approach, the self-organizing neural network for multiple texture image identification is based on block-based clustering. The optimal frequency of Gabor-filter is turned to the optimal frequency of the distinct texture in frequency domain by analyzing the spatial frequency. In order to show the performance of the designed filters, after we have attempted to build a various texture images. The texture objects extraction is achieved by using the designed Gabor-filter. Our experimental results show that the performance of the system is very successful. 고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.

      • 공간필터링 신경회로망에 의한 지도에서의 한글 문자 정보의 추출

        이우범(Lee Woo Beom),정지욱(Joung Ji Wook),황하정(Hwang Ha Jung),김욱현(Kim Wook Hyun) 한국정보처리학회 1998 정보처리학회논문지 Vol.5 No.1

        An important aspect of image processing research is the design of an intelligent system capable of understanding geographical data presented as a paper map and of answering to user queries on spatial data. Specially, data in a typical map consist of roads, rivers, geographical boundaries, etc, so the creation of a conventional relational database containing all possible spatial and structural relationships among entities in a map is extremely difficult. In this paper, a novel approach for the extraction and recognition of character information from maps is proposed using spatial filtering neural network that refers to bionic optical neural network. The system is applied to 1/5,000 scaled maps published by the Geographical Survey Institute of Ministry of Construction of Korea. It will be shown that the system can extract character information for the various areas of maps successfully.

      • 시각 신경망을 참고로 한 지도에서의 도로정보의 추출과 복원

        이우범(Lee Woo Beom),황하정(Hwang Ha Jung),김욱현(Kim Wook Hyun) 한국정보처리학회 1997 정보처리학회논문지 Vol.4 No.3

        Computerized map reading system is one of the most important application areas in the image processing. A map database can be used for a wide range of social activities such as natural resource assessment, regional planning, and traffic navigation system. The road segments, however, are extracted as broken in the area where they are overlapped and interrupted by characters and symbols. Few approaches have been taken to complete road segments interrupted by map symbols. In this paper, a novel applied to 1/25,000 scaled maps published by the Geographical Survey Institute of Ministry of Construction of Korea. It will be shown that the system can extract and reconstruct road segments for the various areas of maps successfully.

      • KCI등재

        자기조직형 얼굴 인식에 의한 학생 출결 관리 시스템

        이우범(Woo-Beom Lee) 한국콘텐츠학회 2010 한국콘텐츠학회논문지 Vol.10 No.3

        전자 출결 시스템(Electronic attendance-absence recording system)은 오프라인의 교실 수업 방식에 있어서 혼합 학습(Blended learning)을 위한 중요한 강의 지원 시스템 가운데 하나이다. 그러나 기존의 스마트카드 기반의 전자 출결 시스템은 카드 소유자의 실제 본인 유무를 파악하는 것은 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 개인의 얼굴 정보를 자기조직화 신경회로망으로 인식하여 자동으로 해당 교과목의 출석상황을 관리하는 클라이언트-서버 시스템을 개발한다. 클라이언트 시스템은 얼굴 특징추출에 의한 식별파일을 생성하고, 서버 시스템에서는 클라이언트 시스템에서 전송된 식별 파일(ID file)을 분석하여 데이터베이스에 저장된 해당 교과목의 인식 가중치 파일(Recognized weight file)를 이용하여 학생 식별을수행한다. 본 논문에서 제안하는 얼굴 인식 기반의 출결 관리 시스템은 실제 학급의 다양한 얼굴 영상을 이용하여 CS 환경에서 실험한 결과 92% 이상의 유효성을 보였다. A EAARS(Electronic Attendance-Absence Recording System) is the important LSS(Learning Support System) for blending a on-line learning in the face-to-face classroom. However, the EAARS based on the smart card can not identify a real owner of the checked card. Therefore, we develop the CS(Client-Sever) system that manages the attendance-absence checking automatically, which is used the self-organizing neural network for the face recognition. A client system creates the ID file by extracting the face feature, a server system analyzes the ID file sent from client system, and performs a student identification by using the Recognized weight file saved in Database. As a result, The proposed CS EAARS shows the 92% efficiency in the CS environment that includes the various face image database of the real classroom

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