[논문]화상인식을 이용한 시각장애인용 보행보조장치

박상준; 신동원

doi:10.5302/j.icros.2006.12.6.568

[국내논문] 화상인식을 이용한 시각장애인용 보행보조장치
Ambulatory Aid Device for the Visually Handicapped Person Using Image Recognition 원문보기

제어·자동화·시스템공학 논문지 = Journal of control, automation and systems engineering, v.12 no.6, 2006년, pp.568 - 572

박상준 (금오공과대학교 기계공학부) , 신동원 (금오공과대학교 기계공학부)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper presents the device of recognizing image of the studded paving blocks, transmitting, the information by vibration to a visually handicapped person. Usually the blind uses the walking stick to recognize the studded paving block. This research uses a PCA (Principal Component Analysis) based image processing approach for recognizing the paving blocks. We classify the studded paving blocks into 5 classes, that is, vertical line block, right-declined line block, left-declined line block, dotted block and flat block. The 8 images for each of 5 classes are captured for each block by 112*120 pixels, then the eigenvectors are obtained in magnitude order of eigenvectors by using principal component analysis. The principal components for images can be calculated using projection of transformation matrix composed of eigenvectors. The classification has been executed using Euclidean's distance, so the block having minimum distance with a image is chosen as matched one. The result of classification is transmitted to the blind by electric vibration signals with different magnitudes and frequencies.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

그 외에도 음성정보를 이용한 화자 식별[8] 및 음성인식[9], 문자인식[10], 장치고장의 원인추적[11] 등 매우 광범위한 인식 및 분류작업에 활용되고 있다. 본 논문은 다양한 형태로 입력되는 점자블럭 영상에 대하여 분류를 빠른 시간 내에 효과적으로 하도록 하기 위하여 PCA를 적용하였다.
본 논문에서는 주성분분석을 이용하여 시각장애인을 위한 점자블럭영상의 자동인식에 대하여 연구하였다. 점자블럭의 방향성을 고려한 5개의 특정 클래스에 대해서 32개의 gallery 영상을 획득하여 주성분분석을 통하여 특징 벡터를 구성하였다.

제안 방법

이러한 불편함을 보완하기 위해서 본 논문에서는 지팡이 대신 카메라를 이용하여 점자 블럭의 영상을 획득하고 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)를 이용하여 인식을 수행한다. 손등에 장착된 카메라를 통해 획득한 영상에서 점자블럭의형태 및 방향을 인식하고 진동의 주기 및 세기를 이용하여 시각장애인에게 점자블럭의 형태를 알려주는 일련의 장치를 개발하였다.
120씨20 pixel 크기를 가진다. 인식실험을 위하여 획득한 영상은 gallery 영상과 probe 영상으로 분류한다. Gallery 영상은 블록인식의 기준이 되는 영상으로 가능한 한 블록의 특징을 대표할 수 있는 영상을 선택한다.
전처리단계에서 선별해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 히스토그램을 이용하여 일반블럭을 점자블럭과 구별하였다.
본 연구에서는 주성분분석을 통하여 gallery영상의 개수 G=32개의 고유치 相와 고유벡터 M를 계산하게 된다. 특징 벡터의 크기는 투영행렬 V 를 구성하는 Vi 의 개수 k에 따라 결정된다.
특징 벡터의 크기는 투영행렬 V 를 구성하는 Vi 의 개수 k에 따라 결정된다. k값은 물론 32개가 최대이므로 32개를 모두 사용하면 좋겠지만 계산의 효율성을 고려하여 최적의 k 값을 선정하는 방법에 대하여 알아본다.
본 연구에서 구성한 장치는 그림 8과 같이 장갑의 형태로 되어 있으며, 손등에 위치한 카메라에서 영상을 획득하여, PC로 전송하며, 인식결과는 RS232통신을 이용하여 장치로 보내어지며, 4개의 손가락에 각각 장착된 진동 발생기에 의해 진동을 발생시켜 사용자에게 인식결과를 전달하게 된다
점자블럭의 방향성을 고려한 5개의 특정 클래스에 대해서 32개의 gallery 영상을 획득하여 주성분분석을 통하여 특징 벡터를 구성하였다. 또한 임의로 획득한 150개의 probe영상을 이용하여 gallery와의 인식실험을 실행하였다.
점자블럭의 방향성을 고려한 5개의 특정 클래스에 대해서 32개의 gallery 영상을 획득하여 주성분분석을 통하여 특징 벡터를 구성하였다. 또한 임의로 획득한 150개의 probe영상을 이용하여 gallery와의 인식실험을 실행하였다. 투영벡터에 사용되는 고유벡터의 개수를 변화시켜가며 rank 1 인식률을 측정하여 최적의 특징벡터의 수를 정하였다.
또한 임의로 획득한 150개의 probe영상을 이용하여 gallery와의 인식실험을 실행하였다. 투영벡터에 사용되는 고유벡터의 개수를 변화시켜가며 rank 1 인식률을 측정하여 최적의 특징벡터의 수를 정하였다. 진동자와 카메라가 부착된 장갑형태의 보행보조장치를 구성하여 인식 결과에 따라 다른 조합의 진동을 느끼도록 하였다.
투영벡터에 사용되는 고유벡터의 개수를 변화시켜가며 rank 1 인식률을 측정하여 최적의 특징벡터의 수를 정하였다. 진동자와 카메라가 부착된 장갑형태의 보행보조장치를 구성하여 인식 결과에 따라 다른 조합의 진동을 느끼도록 하였다.

대상 데이터

본 연구에서 대상으로 하는 점자 블록은 그림 1과 같이 5 종류의 블록이다. 그림 1에서 Class 0은 수직방향의 점자블럭, Class 1은 오른쪽 방향의 점자블럭, Class 2는 왼쪽방향의 점자블럭, Class 3는 정지표시의 점자블럭, Class 4 는 점자블럭이 아닌 일반 도보블럭을 의미한다.
그림 1. 5종류의 블록(점자블럭: 4개, 일반블럭: 1 개).
Gallery 영상에 대하여는 그림 3과 같이 Class 0부터 Class 3까지 각 클래스에 대하여 8장의 영상을 획득하여 총 32장으로 구성하였다. Galleiy 영상은 기준영상이 되므로 손의 각도를 수직으로 고정하여 가능한한 선명한 영상을 획득하였다.
구성하였다. Galleiy 영상은 기준영상이 되므로 손의 각도를 수직으로 고정하여 가능한한 선명한 영상을 획득하였다. 일반블럭인 Class 4는 일반블럭의 형태가 매우 다양하여 대표할 만한 영상이 없기 때문에 galleiy에 포함하지 않았다.
Probe 영상에 대하여는 그림 3과 같이 Class 0부터 Class 4까지 각 클래스에 대하여 30개의 영상을 획득하여 총 150 장으로 구성하였다. Probe 영상은 샘플 데이터 영상이므로 좌우 20。, 상하 40° 영역에서 손등에 장착된 카메라를 무작위로 움직여가면서 각 클래스 당 30장씩 총 150장의 영상을 획득하였다.
20。, 상하 40° 영역에서 손등에 장착된 카메라를 무작위로 움직여가면서 각 클래스 당 30장씩 총 150장의 영상을 획득하였다.

이론/모형

인식하는데 많은 노력이 필요하다. 이러한 불편함을 보완하기 위해서 본 논문에서는 지팡이 대신 카메라를 이용하여 점자 블럭의 영상을 획득하고 주성분분석법(PCA: Principal Component Analysis)를 이용하여 인식을 수행한다. 손등에 장착된 카메라를 통해 획득한 영상에서 점자블럭의형태 및 방향을 인식하고 진동의 주기 및 세기를 이용하여 시각장애인에게 점자블럭의 형태를 알려주는 일련의 장치를 개발하였다.

성능/효과

결과의 전달은 진동의 세기 및 주기 등의 변화에 따라 여러 가지 정보의 전달이 가능하며, 본 논문의 장치에서는 검출할 클래스가 5가지이므로 진동의 유무를 조합하여 표 1과 같이 결과를 전달한다.

후속연구

본 논문에서는 일반블럭을 제외한 galley/] 클래스로 4 가지만을 구별하고 있으므로, 위의 과정을 통해 획득된 150 장의 probe 영상 중에 Class 4에 해당되는 일반 블록의 영상을 전처리단계에서 선별해야할 필요가 있다. 본 논문에서는 히스토그램을 이용하여 일반블럭을 점자블럭과 구별하였다.
향후에는 실제 환경에 적용하기에는 구분대상의 클래스가 더욱 세분화 되어야 하며 다양한 실외 환경 인식시스템에 대해 연구할 계획이다.

참고문헌 (11)

신동원, 고재필, '주성분분석 기법을 이용한 3차원 얼굴인식에 대한 연구,' 한국CAD/CAM학회 학술발표논문집 pp. 76-80， 2005
고재필, 김선욱, 변혜란, '다중 PCA모듈을 이용한 얼굴 포즈 판별,' 한국정보과학회 가을학술발표논문집 vol. 27. no. 2 pp. 431-433, 2000
D.-J. Jung, C.-W. Lee, and Y.-C. Lee, 'PCA-based realtime face detection and tracking,' ITC-CSCC, pp. 615-618. 2002
이지근, 이은숙, 정성태, 이상설, 'PCA와 HMM을 이용한 실시간 립리딩 시스템의 설계 및 구현,' Journal of Korea Multimedia Society vol. 7. no. 11. pp. 1597-1609, 2004

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김대일, 장혜경, 홍종선, 김영호, 강대성, 'KD-tress와 PCA를 이용한 MPEG비디오 검색' 한국신호처리.시스템학회 하계학술대회 논문집 pp. 118-121, 2003
장훈, 윤완석, '표준화 주성분 분석(Standardized PCA)을 이용한 LANDSAT 위성자료 분류의 정확도 향상' 한국GIS학회 공동 춘계 학술대회 논문집 pp. 151-156. 2003
신형주, 장병탁, 김영택, '대용량 문서분류에서의 비선형 주성분 분석을 이용한 특징 추출,' 한국정보과학회 가을학술발표논문집 vol. 26. no. 2 pp. 146-148, 1999
이기용, '강인한 VQ-PCA에 기반한 효율적인 화자 식별,' 한국인터넷정보학회 논문집 제5권 제3호， pp. 57-62, 2004

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박경훈, 표창수, 김창근, 허강인, 'PCA기반 파라메터를 이용한 숫자음 인식,' 한국신호처리.시스템학회 추계 학술대회 논문집， pp. 181-184, 2000
김강석, 강민경, 김철기, 차의영, 'PCA와 객체 분석을 통한 문자영역 추출,' 한국 정보과학회 봄 학술발표 논문집 vol. 27. no. 1. pp. 568-570, 2000
김성호, 이영삼, 한윤종, 'PCA-기반 고장 진단 시스템 설계에 관한 연구,' 퍼지 및 지능시스템 학회 vol. 13, no. 5, pp. 600-605, 2003

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