효과적인 얼굴검출을 위한 Mean Shift Algorithm

한철훈,염홍기,심귀보 제어로봇시스템학회 2008 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 Vol.2008 No.10

운전자 제스처 인식을 위한 얼굴 검출 알고리즘

한철훈(Cheol-Hoon Han),양현창(Hyun-Chang Yang),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.1

자동차의 수가 점점 증가함에 따라 교통사고도 그 만큼 증가하고 있다. 교통사고의 주요 원인 중 하나가 졸음운전이나 부주의한 운전에 의한 것이다. 따라서 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하여 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 제스처 인식에 전처리 과정으로 운전자의 상반신에 대한 영상데이터에서 Adaboost를 이용하여 복잡한 배경과 다양한 환경에서 강인하게 얼굴 영역을 찾는 알고리즘을 소개한다.

스테레오 비전 기반 이동 로봇의 실시간 지도 작성 기법

한철훈(Cheol-Hun Han),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.2

This paper describes the results of 2D mapping, feature detection and matching to create the surrounding environment in the mounted stereo camera on Mobile robot. Extract method of image's feature in real-time processing for quick operation uses the edge detection and Sum of Absolute Difference(SAD), stereo matching technique can be obtained through the correlation coefficient. To estimate the location of a mobile robot using ZigBee Beacon and encoders mounted on the robot is estimated by Kalman filter. In addition, the merged gyro scope to measure compass is possible to generate map during mobile robot is moving. The Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) of mobile robot technology with an intelligent robot can be applied efficiently in human life would be based.

Eye Tracker와 헤드 제스처 인식을 이용한 안전운전 시스템 개발

한철훈(Cheol-Hoon Han),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.18 No.2

자동차 산업이 발달하고 자동차의 수가 점점 증가함에 따라 교통사고도 그 만큼 증가하고 있다. 교통사고의 주요 원인 중 하나가 졸음운전이나 부주의한 운전에 의한 것이다. 따라서 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하여 보다 안전한 운진을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문에서는 운전자의 상반신에 대한 영상데이터에서 AdaBoost를 이용하여 복잡한 배경과 다양한 환경에서 강인하게 얼굴 영역을 찾는다. 그리고 검출된 얼굴을 기반으로 하여 눈과 코의 지정학적 형태와 위치의 특징을 이용하여 헤드 제스처를 인식한다. 또한 Eye tracker를 이용하여 운전자의 눈동자를 실시간으로 검사하여 시선과 눈의 깜박임을 이용하여 부주의한 운전자의 안전운전을 보조하는 시스템을 개발한다.

다중 센서 융합 알고리즘을 이용한 운전자의 감정 및 주의력 인식 기술 개발

한철훈(Cheol-Hun Han),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.6

최근 자동차 산업 및 기술이 발전함에 띠라 기계적인 부분에서 서비스적인 부분으로 관심이 점점 바뀌고 있는 추세이다. 이와 같은 추세에 발맞추어 운전자에게 보다 안정적이며 편리한 운전 환경을 조성하기 위한 방법으로 감정 및 인지 인식에 대한 관심이 점점 높아지고 있다. 감정 및 주의력을 인식하는 것은 감정공학 기술로서 이 기술은 1980년대 후반부터 얼굴, 음성, 제스처를 통해 인간의 감정을 분석하고 이를 통해 인간 진화적인 서비스를 제공하기 위한 기술로 연구되어 왔다. 이와 같은 기술을 자동차 기술에 접목시키고 운전자의 안정적인 주행을 돕고 운전자의 감정 및 인지 상황에 따른 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 또한 Real-Time으로 운전자의 제스처를 인식하여 졸음운전이나 부주의에 의한 사고를 사전에 예방하고 보다 안전한 운전을 돕는 서비스가 필요시 되고 있다. 본 논문은 운전자가 안전 운전을 하기 위해 생체-행동 신호를 이용하여 감정 및 졸음, 주의력의 신호를 추출하여 일정한 형태의 데이터베이스로 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 운전자의 감정 및 졸음, 주의력의 특징 점들을 검출하여, 그 결과 값을 Multi-Modal 방법을 통해 융합함으로써 운전자의 감정 및 주의력 상태를 인식할 수 있는 시스템을 개발하는데 목표를 두고 있다. As the automobile industry and technologies are developed, driver's tend to more concern about service matters than mechanical matters. For this reason, interests about recognition of human knowledge and emotion to make safe and convenient driving environment for driver are increasing more and more. recognition of human knowledge and emotion era emotion engineering technology which has been studied since the late 1980s to provide people with human-friendly services. Emotion engineering technology analyzes people's emotion through their faces, voices and gestures, so if we use this technology for automobile, we can supply drivers with various kinds of service for each driver's situation and help them drive safely. Furthermore, we can prevent accidents which are caused by careless driving or dozing off while driving by recognizing driver's gestures. the purpose of this paper is to develop a system which can recognize states of driver's emotion and attention for safe driving. First of ail, we detect a signals of driver's emotion by using bio-motion signals, sleepiness and attention, and then we build several types of databases. by analyzing this databases, we find some special features about drivers' emotion, sleepiness and attention, and fuse the results through Multi-Modal mothod so that it is possible to develop the system.

모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘

한철훈(Cheol-Hoon Han),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.3

본 논문에서는 파티콜 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포 확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다. This paper presents the motion estimation algorithm on real-time for mobile surveillance robot using particle filter. the particle filter that based on the monte carlo's sampling method, use bayesian conditional probability model which having prior distribution probability and posterior distribution probability. However, the initial probability density was set to define randomly in the most of particle filter. In this paper, we find first the initial probability density using Sum of Absolute Difference(SAD). and we applied it in the partical filter. In result, more robust real-time estimation and tracking system on the randomly moving objet was realized in the mobile surveillance robot environments.

스테레오 비전 기반 이동 로봇의 실시간 지도 작성 기법

한철훈(Cheol-Hun Han),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.1

본 논문은 모바일 로봇에 장착된 스테레오 카메라의 영상에서 주변 환경에 대한 지도를 작성하기 위해 특징 검출 및 매칭 그리고 2D 지도 작성의 결과를 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법은 실시간으로 프로세싱하기 위해서 빠른 연산이 가능한 에지 검출과 차 영상을 이용한 특징을 스테레오 매칭 기법을 통해 상관계수를 구할 수 있다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 ZigBee를 이용한 비컨과 로봇에 장착된 엔코더를 칼만 필터를 통해 추정한다. 또한 방위를 측정할 수 있는 자이로 센서를 병합하여 모바일 로봇이 이동하면서 지도를 작성할 수 있게 한다. 이는 이동 로봇의 SLAM 기술과 더불어 지능형 로봇이 인간 생활에서 효과적으로 적용될 수 있는 기반이 될 것이다. This paper describes the results of 2D mapping, feature detection and matching to create the surrounding environment in the mounted stereo camera on Mobile robot. Extract method of image's feature in real-time processing for quick operation uses the edge detection and Sum of Absolute Difference(SAD), stereo matching technique can be obtained through the correlation coefficient. To estimate the location of a mobile robot using ZigBee beacon and encoders mounted on the robot is estimated by Kalman filter. In addition, the merged gyro scope to measure compass is possible to generate map during mobile robot is moving. The Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) of mobile robot technology with an intelligent robot can be applied efficiently in human life would be based.

SOx 존재시 NOx 배기가스 정화를 위한 귀금속 촉매의 NSR 성능평가

전지용,김정곤,한철훈,진환림,강명수,김지혜,김진걸 한국공업화학회 2008 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2008 No.-

Pt/BaO/Al₂O₃ 촉매에서 SOx 존재시 NOx 배기가스의 정화를 위한 NSR 성능평가와 Drift Study

전지용,김정곤,김진걸,강명수,한철훈,권승근,김지혜,한송이 한국공업화학회 2008 한국공업화학회 연구논문 초록집 Vol.2008 No.1

EEG 신호의 Power Spectrum을 이용한 사람의 감정인식 방법

염홍기(Hong-Gi Yeom),한철훈(Cheol-Hun Han),김호덕(Ho-Duck Kim),심귀보(Kwee-Bo Sim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.2

많은 연구자들은 여러 개의 채널을 가진 Electroencephalogram(EEG) 신호를 기반으로 한 사람의 감정인식을 위해 두뇌와 컴퓨터의 인터페이스에 관한 연구를 하고 있다. EEG 신호를 이용한 연구들은 주로 의학 분야와 심리학의 영역에서 간질이나 발작 등을 알아내고 거짓말 탐지기로써의 역할로 많이 사용되어져 왔다. 최근에는 사람의 두뇌와 컴퓨터 간의 인터페이스에 관한 연구들이 뇌파를 이용한 로봇의 제어하거나 게임을 하는 등의 여러 가지 공학적인 접근으로써 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, EEG 신호를 통해서 두뇌를 연구하는 분야에서 EEG 신호의 잡음을 제거해서 보다 정확한 신호를 추출하는 연구에도 많이 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 사람의 감정에 따른 EEG 신호를 측정하고 측정된 EEG 신호를 5개 부분의 주파수 영역으로 분류하였다. 영역별로 분류된 EEG 신호들은 전체영역에 대한 상대적인 비율의 값으로 계산하게 된다. 그 값들은 Bayesian Networks를 통해서 현제 어떠한 감정을 나타내는지 확률 값으로 나타낸다. 그 결과 값에 따라 사람의 감정은 아바타로 표현하게 된다. Many researchers are studying about human Brain-Computer Interface(BCI) that it based on electroencephalogram (EEG) signals of multichannel. The researches of EEG signals are used for detection of a seizure or a epilepsy and as a lie detector. The researches about an interface between Brain and Computer have been studied robots control and game of using human brain as engineering recently. Especially, a field of brain studies used EEG signals is put emphasis on EEG artifacts elimination for correct signals. In this paper, we measure EEG signals as human emotions and divide it into five frequence parts. They are calculated related the percentage of selecting range to total range. the calculating values are compared standard values by Bayesian Network. lastly, we show the human face avatar as human Emotion.