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NTIS 바로가기대한임베디드공학회논문지 = IEMEK Journal of embedded systems and applications, v.15 no.1, 2020년, pp.35 - 42
이승현 (Dong-A University) , 최재원 (KIRO) , 당반치엔 (Dong-A University) , 김종욱 (Dong-A University)
In this paper, we propose a method to keep the robot at a distance of 30 to 45cm from the user in consideration of each individual's minimum area and inconvenience by using a 2D LiDAR sensor LDS-01 as the secondary sensor along with a QR code. First, the robot determines the brightness of the video ...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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컴퓨터 비전 기술의 특징은? | 로봇이 대상인과 적절한 상호작용을 하는 데 있 어 사람의 얼굴 표정 모션 등을 인식하는 컴퓨터 비전 기술이 매우 중요하다 최근 컴퓨터 비전 기술은 심층신경망을 이 (deep neural network, DNN)용하여 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가 진다 하지만 처리해야 할 이미지 데이터 용 [2-4]. 량이 상당히 크기 때문에 고성능 컴퓨터를 사용해야 하는 단점이 있다 또한 카메라만으로 사람의 위치를 인식하기에는 조명의 변화나 시점의 변화 명암 크고 작은 주변 환경의 영향을 받는 단점이 있다. | |
로봇이 대상과 적절한 상호작용을 하는 데 있어 어떤 기술이 중요한가? | 로봇이 대상인과 적절한 상호작용을 하는 데 있 어 사람의 얼굴 표정 모션 등을 인식하는 컴퓨터 비전 기술이 매우 중요하다 최근 컴퓨터 비전 기술은 심층신경망을 이 (deep neural network, DNN)용하여 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가 진다 하지만 처리해야 할 이미지 데이터 용 [2-4]. 량이 상당히 크기 때문에 고성능 컴퓨터를 사용해야 하는 단점이 있다 또한 카메라만으로 사람의 위치를 인식하기에는 조명의 변화나 시점의 변화 명암 크고 작은 주변 환경의 영향을 받는 단점이 있다. | |
컴퓨터 비전 기술은 심층신경망(deep neural network, DNN)를 이용해 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가지는데, 이러한 기술의 단점은? | 로봇이 대상인과 적절한 상호작용을 하는 데 있 어 사람의 얼굴 표정 모션 등을 인식하는 컴퓨터 비전 기술이 매우 중요하다 최근 컴퓨터 비전 기술은 심층신경망을 이 (deep neural network, DNN)용하여 다양한 환경에서도 높은 인식 정확성을 가 진다 하지만 처리해야 할 이미지 데이터 용 [2-4]. 량이 상당히 크기 때문에 고성능 컴퓨터를 사용해야 하는 단점이 있다 또한 카메라만으로 사람의 위치를 인식하기에는 조명의 변화나 시점의 변화 명암 크고 작은 주변 환경의 영향을 받는 단점이 있다. |
E.T.Hall., The Hidden Dimension. Doubleday, New York, 1966.
T.Y. Ko, H.Y. Lee, S.T. Ra, D.H. Kwak, J.C. Park, J.H. Kim, Y.J. Lee, S.H. Lee, "Real-time Face Recognition and Tracking System Using Deep Learning in Various Environments," Proceedings of the Institute of Electronics and Information Engineers Conference, pp. 643-646, 2017 (in Korean).
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