• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.5
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• pp.1103-1109
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• 2014

The motion recognition system has been broadly studied in digital image and video processing fields. Recently, method using th depth image is used very useful. However, recognition accuracy of depth image based method will be loss caused by size and shape of object distorted for angle of the depth sensor. Therefore, distortion correction of depth sensor is positively necessary for distinguished performance of the recognition system. In this paper, we propose a pre-processing algorithm to improve the motion recognition system. Depth data from depth sensor converted to real world, performed the corrected angle, and then inverse converted to projective world. The proposed system make progress using the OpenCV and the window program, and we test a system using the Kinect in real time. In addition, designed using Verilog-HDL and verified through the Zynq-7000 FPGA Board of Xilinx.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.4
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• pp.474-483
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• 2004

In this paper, we present a new Practical implementation of a person verification system using the profile of 3-dimensional(3D) face images based on weighted Hausdorff distance(WHD) used depth information. The approach works on finding the nose tip have protrusion shape on the face using iterative selection method to use a fiducial feint and extract the profile image from vertical 3D data for the nose tip. Hausdorff distance(HD) is one of usually used measures for object matching. This works analyze the conventional HD and WHD, which the weighted factor is depth information. The Ll measure for comparing two feature vectors were used, because it is simple and robust. In the experimental results, the WHD method achieves recognition rate of 94.3% when the ranked threshold is 5.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.24 no.2
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• pp.29-40
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• 2018

Direct volume rendering (DVR) is a commonly used method to visualize inner structures in 3D volumetric datasets. However, conventional volume rendering on a 2D display lacks depth perception due to dimensionality reduction caused by ray casting. In this work, we investigate how emerging Virtual Reality (VR) can improve the usability of direct volume rendering. We developed real-time high-resolution DVR system in virtual reality, and measures the usefulness of volume rendering with improved depth perception via a user study conducted by 38 participants. The result indicates that virtual reality significantly improves the usability of DVR by allowing better depth perception.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.23 no.2
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• pp.1-9
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• 2018

In this paper, we propose a face recognition method which is not sensitive to illumination change and prevents false recognition of photographs. The proposed method uses infrared and depth images at the same time, solves sensitivity of illumination change by infrared image, and prevents false recognition of two - dimensional image such as photograph by depth image. Face detection method using infrared and depth images simultaneously and feature extraction and matching method for face recognition are realized. Simulation results show that accuracy of face recognition is increased compared to conventional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.135-136
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• 2018

본 논문에서는 산업현장에서 특정한 물건을 인식하고 판단하여 로봇팔로 운반할 수 있는 딥러닝을 적용한 객체 인식 기반의 로봇 팔 제어 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 깊이 인식 카메라를 이용하여 3D 이미지를 촬영 하고 딥러닝으로 검출된 객체를 판별 및 분류 후 인식된 객체를 로봇 팔로 피킹 하도록 구현하였다. 이를 통해, 딥러닝과 깊이인식 카메라로 다양한 환경에서 객체를 정확히 분류 및 추적할 수 있도록 해서 스마트팩토리등 다양한 분야에 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.315-316
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• 2016

본 논문에서는 가상현실이나 증강현실과 관련된 응용 콘텐츠 구성에 필요한 동적 터레인의 실시간 구현 기법에 관한 연구를 수행하였다. 동적 터레인은 게임 콘텐츠 개발 환경에서 일반적으로 구현되는 정적 터레인과 달리 런타임에 실시간 변형이 발생할 수 있으며 입력된 터레인의 변형을 콘텐츠 플레이에 지정을 받지 않을 수 있는 짧은 시간 내에 빠르게 실시간 처리하는 것이 필수적으로 필요하다. 본 논문에서는 키넥트의 깊이 카메라를 활용하여 샌드 박스 내의 모래 깊이 값을 인식하고 이를 반영하는 터레인을 실시간으로 생성하는 프레임워크를 개발하고 결과물을 콘텐츠에 적용하여 연구 결과의 유용성을 실증하도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.74-76
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• 2015

본 논문에서는 효율적인 자세인식을 위해 인체 골격 정보를 활용한 멀티클래스 SVM(Multiclass Support Vector Machine)학습 기반의 자세 인식 분류 기법을 제안한다. RGB 카메라로 취득한 영상을 활용하거나 깊이 카메라로부터 취득한 골격 정보를 그대로 사용하는 기존 연구와 달리 제안 기법에서는 깊이 정보로부터 추출한 인체의 3 차원 골격 정보를 이용하여 고차원의 특징을 추출하고 그로부터 자세 인식 분류를 수행한다. 제안 기법의 특징 벡터는 깊이 정보에서 취득한 골격 정보의 관절간 각도의 조합으로 구성하여 인체의 골격 편차에 강인할 뿐 아니라 특징의 차원을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 또한 분류기로는 멀티클래스 SVM 방식 중 one-vs-one 분류 방식을 이용하여 학습 및 판별을 수행함으로써 제안 기술의 성능을 평가한다. 실험을 통해 제안 기법은 다수의 자세에서 비교하는 다른 학습 기법보다 비교적 높은 자세인식률을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.163-166
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• 2004

본 논문은 3차원 형상 인식시스템으로부터 스캔 한 3차일 영상 데이터의 깊이정보에 3차원 에지를 추출하여 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 3차원 수직 평형 형상 인식기로 object scanning을 한 데이터 값들을 추출한다. 이 추출된 값들의 특성은 2차원 영상 즉 x, y축에 각각의 픽셀에 깊이정보를 가지는 3차원영상으로서 기존의 3차원영상과는 다른 차이를 가지며 영상의 품질이 우수하며 많은vertex 정보와 메쉬 정보를 가지고 있다. 따라서 획득된 데이터에서 x좌표와 y좌표는 영상에 있어서 위치를 나타내는 정보이고, T좌표는 3차원영상을 형성하는 깊이 정보들이다. 3차원 형상 인식시스템에서 스캔 한 3차원 얼굴영상으로부터 에지를 검출하여 에지가 존재하는 위치에 워터마크를 삽입하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 워터마킹 알고리즘의 성능 평가를 위한 모의실험 한 결과 워터마크가 삽입된 모텔의 절단(cropping), 리메쉬(remesh) 및 메쉬간소화(mesh simplification) 공격에 대한 견고성이 우수함을 확인함으로써 3차원형상 인식 시스템에 직접적인 워터마크 삽입이 가능함을 증명하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.8
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• pp.3666-3671
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• 2012

We evaluate the face detection and recognition of depth image that is obtained by infrared range sensor. and Face recognition was usually focused on accuracy aspect but it is not enough to evaluate the performance in testing for real world application. In this paper, we evaluate the overall performance like accuracy, training, test speed and memory use for the well known face recognition algorithm like PCA, LDA, ICA and SVM. This experiment evaluate the good results of depth and colored depth image compatible with the colored image although the file size of depth and colored depth image is 30%~40% less than the colored image. Whereas, LDA got the good accuracy performance next to the SVM and also shows the good performance in speed and the amount of memory.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.13 no.6
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• pp.796-803
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• 2008

In this paper, we present a depth scaling method for multiview images that could provide an 3D depth that a user prefers. Unlike previous works that change a camera configuration, the proposed method utilizes depth data in order to carry out the scaling of a depth range requested by users. From multivew images and their corresponding depth data, depth data is transformed into a disparity and the disparity is adjusted in order to control the perceived depth. In particular, our method can deal with multiview images captured by multiple cameras, and can be expanded from stereoscopic to multiview images. Based upon a DSCQS subjective evaluation test, our experimental results tested on an automultiscopic 3D display show that the perceived depth is appropriately scaled according to user's preferred depth.