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선분 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform
한광수(Kwangsoo Hahn),한영준(Youngjoon Han),한헌수(Hernsoo Hahn) 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.44 No.6
기존 Hough transform을 이용한 타원 검출의 수행 속도와 개수의 추정을 개선하기 위해 본 논문에서는 선분 세그먼트 기반 Randomized Hough Transform (RHT)을 제안한다. 제안하는 방법은 에지 영상을 선분 세그먼트 단위로 분할한 후 임의의 선분 세그먼트 쌍을 RHT를 이용해서 타원을 추정하여 병합여부를 판단한다. 이와 같이 선분 세그먼트 단위로 RHT를 적용하면 적은 반복수행으로 타원을 추정할 수 있으며 복잡한 에지 영상에서도 보다 정확한 타원의 개수를 추정할 수 있다. 제안된 방법의 효율성은 계산속도 및 타원검출의 정확도로 평가하였으며 다양한 입력영상에 대한 실험을 통해 입증하였다. This paper proposes a new efficient method to detect ellipses using a segment merging based Randomized Hough Transform. The key idea of the proposed method is to separate single line segments from an edge image, to estimate ellipses from any pair of the single line segments using Randomized Hough Transform (RHT), and to merge the ellipses. This algorithm is able to accuracy estimate the number of ellipses and largely improves the computational time by reducing iterations.
Signature 기반의 겹쳐진 원형 물체 검출 및 인식 기법
박상범(SangBum Park),한헌수(Hernsoo Hahn),한영준(Youngjoon Han) 제어로봇시스템학회 2008 제어·로봇·시스템학회 논문지 Vol.14 No.1
This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.
박용근(YongGoun Park),한헌수(HernSoo Hahn) 한국컴퓨터정보학회 2008 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.16 No.1
ATM망에서 트래픽의 버스트니스를 완화하기 위한 UPC(Usage Parameter Control) 알고리즘을 제안한다. 기존의 다이나믹 스페이서는 그런 토큰이 축적되어 있을 경우 도착하는 셀을 스페이서와 상관없이 네트워크로 셀을 유입시키는 동적인 스페이서 기능을 수행함으로써 CDV(Cell Delay Variation)에 의한 셀을 위반셀로 구별하지 못하고 그대로 통과시키는 단점이 있다. 즉 스페이서 기능을 사용하지 않음으로써 버스트니스해 질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 버스트니스를 완화하기 위한 토큰 버킷을 다이나믹 스페이서 이전에 사용함으로써 다이나믹 스페이 서의 버스트니스를 완화시키는 토큰 버킷을 적용한 다이나믹 스페이서 UPC 알고리즘을 제안한다.
로봇의 이동물체 추적을 위한 새로운 확장 스네이크 모델
한영준(Youngjoon HAN),한헌수(Hernsoo HAHN) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.7
카메라와 목표물이 함께 움직이는 작업환경에서는 영상의 배경이 연속적으로 바뀌고 다른 움직이는 물체와 겹치기 쉽다. 스테이크 알고리즘은 다양하게 변형되어 목표물을 추적하는데 사용되어 왔지만, 물표물의 형태의 변형이 심하거나 추적물체의 윤곽선과 스네이크 사이의 거리인 바이어스(bias)가 큰 상황에서는 적용되기 어렵다. 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 윤곽선검출에서 가지는 스네이크 알고리즘의 장점을 활용하는 확장 스네이크 모델(extended snake model)을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 닫힌 스네이크(closed snake)의 면적 변화율을 면적에너지로 변환하여 스네이크 에너지에 추가하고, 새로운 영상이 입력될 때마다 이전에 검출된 윤곽선을 목표물의 새로운 템플릿으로 정의하는 적응 템플릿(adaptive template) SSD(sum of square difference) 알고리즘을 이용한다. 면적에너지는 새로 입력된 영상에서 얻어지는 윤곽선의 면적이 일정범위를 벋어나지 않도록 제약하며 적응 템플릿 SSD알고리즘은 목표물의 속도를 고려하여 목표물의 위치를 예측함으로써 윤곽선 검출의 속도와 정확도를 향상시킨다. 제안된 알고리즘의 우수성은 실험을 통해 검증하였다. In the case where both a camera and a target are moving at the same time, the image background is successively changed, and the overlap with other moving objects is apt to be generated. The snake algorithms have been variously used in tracking the object, but it is difficult to be applied in the excessive overlap with other objects and the large bias between the snake and the target. To solve this problem, this paper presents an extended snake model. It includes an additional energy function which considers the temporal variation rate of the snake’s area and a SSD algorithm which generates the template adaptive to the snake detected in the previous frame. The new energy function prevents the snake from over-shrinking or stretching and the SSD algorithm with adaptively changing template allows the prediction of the target's position in the next frame. The experimental results have shown that the proposed algorithm successfully tracks the target even when the target is temporarily occluded by other objects.