본 논문에서는 비디오 데이타를 분석하여 다양한 카메라의 동작을 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 카메라의 동작 추출 방법은 어파인 모델을 이용한 방법으로 인접 영상으로부터 추출한 동작 벡터를 어파인 모델에 적용하고 회귀분석법을 통해 어파인 모델을 구성하는 파라미터를 구한다. 그런 다음, 파라미터들의 크기를 분석하고 상호 관계를 해석하여 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 동작 벡터를 필터링하여 사용하므로 잡음에 강건한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 어파인 모델을 구성하는 파라미터만을 분석함으로써 카메라의 다양한 동작을 간단하면서도 비교적 정확하게 추출한다. 실험 결과는 카메라의 동작을 정확하게 추출하고 있음을 보여준다.Abstract This paper presents an elegant method, an affine-model based approach, that can qualitatively estimate the information of camera motion. We define various types of camera motion by means of parameters of an affine-model. To get those parameters from images, we fit an affine-model to the field of instantaneous velocities, rather than raw images. We correlate consecutive images to get instantaneous velocities. The size filtering of the velocities are applied to remove noisy components, and the regression approach is employed for the fitting procedure. The fitted values of the parameters are examined to get the estimates of camera motion. The experimental results show that the suggested approach can yield the qualitative information of camera motion successfully.
본 논문에서는 비디오 데이터를 분석하여 다양한 카메라의 동작을 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 카메라의 동작 추출 방법은 어파인 모델을 이용한 방법으로 인접 영상으로부터 추출하는 동작 벡터를 어파인 모델에 적용하고 희귀분석법을 통해 어파인 모델을 구성하는 파라미터를 구한다. 그런 다음, 파라미터들의 크기를 분석하고 상호 관계를 해석하여 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서는 잡음이 포한된 동작 벡터를 필터링하여 사용하므로 잡음에 강건한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 어파인 모델을 구성하는 파라미터만을 분석함으로써 카메라의 다양한 동작을 간단하면서도 비교적 정확하게 추출한다. 실험결과는 카메라의 동작을 정확하게 추출하고 있음을 보여준다.
과학기술위성 3호의 주탑재체인 MIRIS (Multi-purpose InfraRed Imaging System)는 우주관측카메라, 지구관측카메라로 구성되어 있으며, 우주관측카메라는 구경 80mm(f/2)의 광시야 굴절식 광학계로 구성되어 있다. 지상과 우주에서 사용하는 적외선 망원경의 경우 열잡음을 줄이기 위해 광학계과 검출기를 냉각하게 되는데, MIRIS의 경우 공간과 무게를 줄이기 위해 복사 냉각을 위한 passive cooling 방법으로 설계를 하였다. 우주관측 카메라의 광학계를 200K 이하로 냉각하기 위하여, 관측시야 밖에서 입사하는 불필요한 photon 들을 반사시키기 위한 winston cone baffle, 위성체로부터 유입되는 열을 차단하기 위한 30층의 MLI(Multi Layer Insulation), 광학계와 구조물의 지지를 열전달율이 낮은 GFRP(Glass Fiber Reinforced Polymer)로 설계하여 제작하였다. 우주관측 카메라를 열진공 챔버 내부에 설치하고 우주공간과 비슷한 환경을 조성하여 광학계가 200K 이하로 냉각되는 것을 확인 하였으며 그 실험 결과에 대해 논의 하고자 한다.
기존의 보안장치에서 주로 사용하는 방법인 센서 또는 카메라 중 하나를 이용하는 방법이 아닌 센서와 카메라 모두를 이용한 보안 시스템을 제안한다. 센서를 사용한 방법의 단점인 현장을 확인 할 수 없다는 것을 보안하여 카메라를 이용하였으며, 사용자는 이를 서버에서 모니터링 되는 화면을 직접 확인 하거나 혹은 서버에서 보내오는 데이터를 사용자의 스마트 폰에서 확인 할 수 있도록 개선하였다. 그리고 이를 구현하기 위해서 통신을 위한 노드 구성 및 이상 감지시 노드에서 서버로, 서버에서 사용자에게 상황 통보를 위한 스마트폰 알고리즘 구성에 대해 설명하고 이를 실험적으로 구현하였다.
사진이란 빛으로 그리는 그림이다. 카메라의 파인더로 보고 느낀 아름다움을 구도와 구성으로 담아서 적절한 빛을 이용하여 사진 안에 담는다. 풍경사진의 기본은 자연이 만들어낸 아름다움과 마주하게 되는 순간부터 시작이다. 아름답고 신비로운 곳으로 걸어 들어가면 카메라 렌즈 안으로 이미 풍경이 녹아든다.
3차원 형상과 모션을 추정하기 위한 통계학적 최적화 알고리즘들이 다양하게 개발되고 있다. 그렇지만 통계적 접근은 카메라의 기하학적 위치나 관측시야각 등의 설정에 따른 SfM(Shape form Motion)의 민감한 영향을 분석하는데는 한계가 있다. 본 논문은 SfM의 모호성을 예측하기 위해 카메라 촬영 구성 요소를 이용하여 관측행렬의 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 SfM 알고리즘의 최종적인 복원 성능을 예측하는데도 매우 효과적인 방법이다. 또한 합리적인 복원 결과를 기대할 수 있도록 카메라 촬영 구성을 설정하기 위한 직접적인 가이드라인을 제공할 수 있다는 점에서 중요하다. 실험결과는 이러한 카메라 촬영 구성을 이용하여 관측행렬의 불확실성에 대한 정량적 추정을 실험적으로 검증하고 본 알고리즘의 효율성을 확인한다.
본 논문에서는 블록체인 및 암호화폐(토큰)를 이용해 미디어사물인터넷 내 카메라로부터의 비디오 스트리밍 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 사용자가 분산형 애플리케이션을 통해 블록체인 상에 작성되어 있는 스마트 컨트랙트의 계약조건에 따라 토큰을 지불하고, 토큰을 지불 받은 IP 카메라는 촬영하고 있는 동영상을 실시간으로 사용자에게 스트리밍하는 시나리오를 구성하였다. 블록체인 카메라 스트리밍 서비스의 가능성을 알아보기 위해, 이더리움 기반의 블록체인 위에 스트리밍 서비스를 위한 스마트 컨트랙트를 업로드하고, 거래에 필요한 ERC20 토큰을 제작하여 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 RGB이미지와 Depth 이미지를 촬영할 수 있는 촬영 장비인 Azure Kinect를 사용해 다시점 촬영 시스템 구성을 위한 카메라 동기화 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에는 8대의 Azure Kinect 카메라를 사용하고 있으며 각 카메라는 3.5-mm 오디오 케이블로 연결되어 외부동기화 신호를 전달한다. 그리고 이미지를 저장할 때 발생하는 메모리에서의 병목현상을 최소화하기 위해 촬영 시스템의 동작을 16개의 버퍼로 나누어 병렬 컴퓨팅으로 진행한다. 이후 동기화 여부에 따른 차리를 디바이스 타임스탬프를 기준으로 하여 비교한다.
나로우주센터에서는 한국형우주발사체(KSLV-II)의 이륙순간 발사체 주요부분에 대한 초고화질(UHD) 고속영상 획득 및 영상분석을 위해서 발사대 주변과 발사대 타워에 초고화질 고속 디지털카메라 시스템을 설치할 계획이다. 본 논문에서 현재 나로우주센터에서 운용중인 고속 디지털카메라 시스템의 구성과 한국형우주발사체 발사임무 수행을 위한 초고화질(UHD) 고속 디지털카메라 시스템의 구성을 비교하여 기술하였다.
운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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