In this paper, we propose the algorithm that automatically measures the height of the object to move on the base plane by using the geometric information. To extract a moving object from images, we use the difference image and morphology operation. The top and bottom point of an object are extracted by the histogram vertical projection in the extracted region. The two points, top and bottom, are used for measuring the height. Given the vanishing line of the ground plane, the vertical vanishing point, and at least one reference height in the scene; then the height of any point from the ground may be computed by specifying the image of the point and the image of the vertical intersection with the ground plane at that point. Through a confidence valuation of the height to be measured, we confirmed similar actual height and result in the simulation experiment.
For Deleuze, the frame is a closed system with numerous subsets of information. the frame can be defined by mathematics and physics. it is a geometric system of equilibrium and harmony with variables or coordinates. like paintings, Linear perspective represents a three-dimensional depth in a two-dimensional plane through vanishing points, horizontal lines in the frame. Linear perspective makes it possible to assume the infinity towards the vanishing point and the infinity towards the outside of the frame, the opposite of the vanishing point. Not only figures and lines in the drawing paper, but also the space between the figures and lines in the drawing paper was recognized. that is space, the 3rd dimension. with the centripetal force and centrifugal force of the frame, frame follow the physical rules of power and movement. de framing is against the dominant linear perspective and central tendency of the frame. The film contains four-dimensional time while reproducing three-dimensional space in two dimensions. It may be that the outside of the frame, or outside the field of view, contains thought, the fifth dimension.
Park, Sung-chan;Hwang, Kwang-bok;Park, Hee-mun;Choi, Young-kiu;Park, Jin-hyun
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.468-469
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2018
We design CNN(convolutional neural network) which is applicable to steering control system of autonomous vehicle. CNN has been widely used in many fields, especially in image classifications. But CNN has not been applied much to the regression problem such as function approximation. This is because the input of CNN has a multidimensional data structure such as image data, which makes it is not applicable to general control systems. Recently, autonomous vehicles have been actively studied, and many techniques are required to implement autonomous vehicles. For this purpose, many researches have been studied to detect the lane by using the image through the black box mounted on the vehicle, and to get the vanishing point according to the detected lane for control the autonomous vehicle. However, in detecting the vanishing point, it is difficult to detect the vanishing point with stability due to various factors such as the external environment of the image, disappearance of the instant lane and detection of the opposite lane. In this study, we apply CNN for steering control of an autonomous vehicle using a black box image of a car.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.7
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pp.67-76
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2012
This paper proposes an efficient method that helps a visually impaired person to detect a pavement borderline. A pedestrian is equipped with a camera so that the front view of a natural scene is captured. Our approach analyzes the captured image and detects the borderline of a pavement in a very robust manner. Our approach performs the task in two steps. In a first step, our approach detects a vanishing point and vanishing lines by applying an edge operator. The edge operator is designed to take a threshold value adaptively so that it can handle a dynamic environment robustly. The second step is to determine the borderlines of a pavement based on vanishing lines detected in the first step. It analyzes the vanishing lines to form VRays that confines the pavement only. The VRays segments out the pavement region in a radial manner. We compared our approach against Canny edge detector. Experimental results show that our approach detects borderlines of a pavement very accurately in various situations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.3C
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pp.419-425
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2004
This paper presents a new method which is calculated to use only three vanishing points in order to compute the dimensions of object and its pose from a single image of perspective projection taken by a camera. Our approach is to only compute three vanishing points without informations such as the focal length and rotation matrix from images in the case of perspective projection. We assume that the object can be modeled as a linear function of a dimension vector v. The input of reconstruction is a set of correspondences between features in the model and features in the image. To minimize each the dimensions of the parameterized models, this reconstruction of optimization can be solved by standard nonlinear optimization techniques with a multi-start method which generates multiple starting points for the optimizer by sampling the parameter space uniformly.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.12C
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pp.1652-1659
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2004
In this paper, we propose the algorithm that automatically measures the height of the object to move on the base plane by using the geometric information. To extract a moving object from real-time images creates the background image and each pixel is modeled by the three values. The extracted region is represented by cardboard model and calculates the coordinate center in the each part. The top and bottom point of an object are extracted by the calculated coordinate center and an iterative computation. The two points, top and bottom, are used for measuring the height. Given the vanishing line of the ground plane, the vertical vanishing point, and at least one reference height in the scene; then the height of any point from the ground may be computed by specifying the image of the point and the image of the vertical intersection with the ground plane at that point. Through a confidence valuation of the height to be measured, we confirmed similar actual height and result in the simulation experiment.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.185-188
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2009
단일 카메라 영상으로 입력되는 환경 정보에 대해서 보도에 대한 길의 소실점과 보도 영역에 대한 정보를 획득하는 방법과 보도 영역에 대해 블록 세그멘테이션을 통하여 장애물과 같은 물체 영역을 구분한다. 소실정과 보도 영역을 획득하기 위한 방법으로 에지영상에서 보도의 외곽선 정보를 추출하도록 한다. 이를 위해 체인코드를 이용하여 특정한 방향으로 향하는 직선 성분을 검출하도록 한다 보도 영역 내에 존재하는 물체의 영역을 구분하기 위해서 영역을 특정 크기를 가지는 블록으로 구분하고 각 블록이 가지는 평균 컬러 정보를 이용하여 영역을 세그멘테이션 한다. 세그멘테이션을 통해 얻은 영역을 통해 보도의 영역과 장애물의 영역을 구분하고 각 장애물의 위치를 계산하다. 알고리즘의 평가를 위해 실내의 복도 환경과 단순한 형태를 가지는 실외 환경에서 획득한 영상을 이용하여 실험하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10b
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pp.502-504
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2001
본 논문에서는 영상기반 모델링에서 3차원의 기하학적 제약을 이용한 모델링을 다루고 있다. 기존에 이러한 연구가 많이 진행되어져 왔으나, 여기에서는 새로운 방법에 의한 모델링을 시도하였다. 이러한 접근방법은 이해하기가 쉽고, 편리하며, 간단한 모델링에 적용이 용이하다. 또한, 영상평면 정보와 3차원의 정보를 가지고 있기 때문에 기존의 3차원 복원 이론과 혼합하여 적용할 수 있다. 영상기반 모델링(IBM, Image Based Modeling)의 핵심은 2차원 영상에서 사라진 깊이 정보를 어떻게 찾는가에 있다. 기존에는 3차원 복원을 위하여 투영된 영상평면의 점을 이용하거나, 이미지 상에서의 소실점을 찾거나, 2차원의 벡터와 3차원의 공간 좌표의 특정한 평면에 놓여있는 벡터와의 관계를 이용하여 깊이 정보를 복원하였다. 이러한 접근 방법은 사용자가 선택한 2차원 좌표로부터 3차원 좌표를 구하는 것이다. 본 논문에서는 기존의 방법과 다르게 3차원 원시 기하모델의 제약을 이용하여 사용자가 3차원 원시 기하모델을 2차원 영상에 투영하고, 그 정보를 이용하여 영상의 3차원 정보를 찾아 나가는 방법을 소개한다. 또한, 선형적인 최적화 기능을 넣어 관사 모델을 구하였다.
본 실험은 화재현장에서 발견된 소훼된 전기다리미 내부 바이메탈 스위치 접점이 꺼짐 상태로 식별되는 경우와 다리미에 접촉된 바닥재가 소실 상태로 발견되는 경우의 과열 출화흔을 확인키 위해 조건별 A, B, C로 구분하여 실험한 결과 사용중인 전기 다리미를 면셔츠 위에 1시간 정도 방치한 정도로는 자체 과열 발화할 가능성은 희박한 것으로 판단되었고, 내부 안정장치(바이메탈 스위치, 온도휴즈 등)를 제거하여 자체과열 시킨 다리미의 경우 외부 화염으로 소훼시킨 다리미에 비해 발열선 주변과 발열판 바닥이 심하게 용융된 특징점을 발견하였으나, 실험의 조건상 바닥재 탄화소실정도에 대한 과열 특징점은 명확히 구분치 못하였다.
This paper aims to realize the information of a subject existing in a still image with objective values. To attain the goal, this research takes the vanishing point that a 2D still image has as the basis and recomposes the still image into a 3D image using a 3D program. Also, in order to set up the axis of the camera necessary to recompose a 3D image, this paper used the lens angle of view that the image has and floor patterns as well. The 3D image completed in this way can measure the size and distance of all subjects in the floor patterns if the size value of a particular reference subject is known, and through this, it can be possible to acquire basic information of a subject that can be either a criminal or a clue in the images of CCTVs or some criminal scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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