Modeling hand poses and tracking its movement are one of the challenging problems in computer vision. There are two typical approaches for the reconstruction of hand poses in 3D, depending on the number of cameras from which images are captured. One is to capture images from multiple cameras or a stereo camera. The other is to capture images from a single camera. The former approach is relatively limited, because of the environmental constraints for setting up multiple cameras. In this paper we propose a method of reconstructing 3D hand poses from a 2D input image sequence captured from a single camera by means of Belief Propagation in a graphical model and recognizing a finger clicking motion using a hidden Markov model. We define a graphical model with hidden nodes representing joints of a hand, and observable nodes with the features extracted from a 2D input image sequence. To track hand poses in 3D, we use a Belief Propagation algorithm, which provides a robust and unified framework for inference in a graphical model. From the estimated 3D hand pose we extract the information for each finger's motion, which is then fed into a hidden Markov model. To recognize natural finger actions, we consider the movements of all the fingers to recognize a single finger's action. We applied the proposed method to a virtual keypad system and the result showed a high recognition rate of 94.66% with 300 test data.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.18-21
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2012
자동 백색 보정은 디지털 비디오 프로세싱에서 매우 중요한 기능이며, IP 네트워크 카메라의 경우에도 필수적인 영상 전처리 과정이다. 본 논문은 TI 사의 비디오 프로세서인 DM36x을 이용하여 제작된 HD IP 네트워크 카메라에서의 실시간으로 동작할 수 있는 효과적인 비디오 자동 백색 보정 알고리즘을 구현한 결과를 기술한다. 구현한 자동 백색 보정 알고리즘은 매우 효과적인 것으로 알려진 그레이 컬러 포인트 기반 알고리즘을 DM36x의 AWB 엔진이 제공하는 기능을 이용하여 실시간으로 동작될 수 있도록 고쳐서 구현하였다.
차단기, 개폐기, 배전반과 같은 전력기기에 대한 성능시험시, 전압과 전류, 제어신호를 측정하고, 필요한 경우 고속카메라를 이용해 시험장면을 촬영한 다음, 이들을 종합적으로 분석하여 시험결과를 판정한다. 이때, 대부분 개별 시스템으로 전압-전류 시험파형과 시험영상을 측정하고 분석하기 때문에, 시간 동기화가 불가능하여 시험현상이나 시료동작특성 분석에 많은 어려움이 있다. 따라서 개별 시스템으로 측정한 신호를 동기 시켜 동시에 분석할 수 있는 프로그램이 있다면, 시험결과 판정뿐만 아니라 시험 중에 발생하는 전기적 과도현상이나 시료의 동작특성분석에 많은 도움이 될 것이다. 이러한 목적을 위해, PT&T에서는 측정시스템과 고속카메라를 이용하여 측정한 전압-전류 시험파형과 시험영상을 동기 시켜 동시에 분석할 수 있는 프로그램인 Dual Viewer를 개발하였다. 본 논문에서는 Dual Viewer에 대한 기능과 특징에 대해 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2002.11a
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pp.259-264
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2002
최근에 축구 경기에 대한 많은 관심이 모아지고 있으며 축구 경기를 분석하는 시스템들도 다양하게 개발되고 있다. 본 논문에서는 축구 경기의 중요 장면을 3 차원 그래픽으로 재연하여 다각도의 영상정보를 제공하는 축구경기 3 차원 재연 시스템에 대해 소개한다. KBS 기술연구소에서는 2002년 한일 월드컵 축구대회 기간 중 시청자에게 새로운 영상을 제공하기 위해 'VPlay'라는 이름의 축구경기 3차원 재연 시스템을 개발하였다. VPtay 는 영상 처리 기술과 컴퓨터 그래픽 기술이 함께 사용되었다. 영상 처리 기술에는 선수 추출 및 추적, 그리고 카메라 이동 모델 및 추적 점에 대한 운동장으로의 좌표변환 모델 제작 방법이 사용되었다. 컴퓨터 그래픽 기술에서는 추적결과 데이터로부터 캐릭터의 기본적인 동작을 생성할 수 있는 이동동작 생성 기술을 적용하였고 가상 카메라의 효과적인 제어를 위해서 조이스틱을 이용한 가상 카메라제어 프로그램을 개발하였다. VPlay 는 빠른 제작시간을 요구하는 축구중계 생방송용으로 개발되었으며 지난 월드컵 경기와 아시안 게임에 효과적으로 활용하였다
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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pp.223-225
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2013
본 논문에서는 카메라가 여러 개 존재하는 다중의 카메라 환경에서 주변의 환경에 최적으로 적합한 카메라를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 초기의 입력영상을 받아들인 후, 이 영상으로부터 주위의 환경을 가장 잘 표현할 수 있는 특징인 밝기와 텍스처 특징을 추출한다. 그리고 이전 단계에서 추출된 밝기와 텍스처 특징값들을 가장 잘 반영할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 주위 환경에 맞는 카메라를 자동으로 선택해 준다. 본 논문의 실험결과에서는 제안된 방법이 여러 가지 환경에서 잘 동작하며, 결과적으로 주위 환경에 적합한 카메라의 선택을 통해 보다 정확한 3차원의 정보를 추출함을 보여준다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.11a
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pp.63-66
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2019
가상현실과 증강현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 (Kinect)를 개발함에 따라 저렴한 가격에 부가적인 장치 필요 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해졌다. 하지만 키넥트 카메라는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보이는 단점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라를 이용해 사람의 관절 정보를 취득하고 이것에 관절 가동 범위 (Range of Motion, ROM)를 적용하여 비정상적인 동작을 보정하는 시스템을 제안한다. ROM을 구하는 방법으로는 수행자가 모든 관절에 대해 회전 운동을 수행한 뒤 관절들의 회전 운동 정보를 취득, 분석하여 정상적인 ROM을 설정하고 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2001.11b
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pp.45-49
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2001
본 논문에서는 실제 카메라 영상으로 획득하기 어려운 화재, 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속, 편리하게 제작할 수 있는 사건 재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 동작 및 모델 라이브러리를 이용하여 다수의 가상캐릭터 움직임을 제어함으로써 고가의 동작 포착 장비와 연기자가 없어도 신속한 가상캐릭터 애니메이션 제작이 가능하다. 사건 재연 시스템의 가상 캐릭터 동작 제어는 동작 지정, 동작 생성, 동작 편집의 세 단계로 구성된다. 동작 지정 단계에서는 사건 시나리오에 따라 모델 라이브러리부터 가상캐릭터와배경 모델을 선택하고, 동작 라이브러리부터 가상캐릭터의 동작을 선택한다. 동작 생성 단계에서는 지정된 특정 사건을 기술하는 동작에 이동 동작을 연결함으로써 가상캐릭터의 부드러운 동작을 생성한다. 동작편집 단계에서는 가상캐릭터 사이의 상호 작용 또는 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 시간에서의 가상캐릭터 위치와 자세 등을 조정한다. 본 시스템은 편리한 사용을 위해 대화형과 스크립트 기반의 인터페이스를 적용하였으며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발하여 Maya의 고성능 그래픽 기능을 활용하였다.
This paper presents a hand motion tracking method for hand gesture interface using a camera in mobile devices such as a smart phone and PDA. When a camera moves according to the hand gesture of the user, global optical flows are generated. Therefore, robust hand movement estimation is possible by considering dominant optical flow based on histogram analysis of the motion direction. A continuous hand gesture is segmented into unit gestures by motion state estimation using motion phase, which is determined by velocity and acceleration of the estimated hand motion. Feature vectors are extracted during movement states and hand gestures are recognized at the end state of each gesture. Support vector machine (SVM), k-nearest neighborhood classifier, and normal Bayes classifier are used for classification. SVM shows 82% recognition rate for 14 hand gestures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.608-611
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2008
정보화 사회가 진행되어감에 따라 카메라 센서, 디지털 카메라, 휴대폰, 영상 관련디지털 기기들이 증가하고 이로 인하여 영상정보 서비스 기술의 중요성이 크게 부각되었다. 특히 멀티미디어 응용서비스 기술에서는 영상 정보가 필수적인데, 그 영상 정보의 양이 너무 방대하여 압축 부호화를 하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 정지영상압축 방법 중 JPEG표준에서 제시한 4가지 동작 모드 중 베이스라인을 기반으로 하는 JPEG 알고리즘을 연구하여 Motion JPEG에서 동작 가능한 디코더를 C언어를 통해 시뮬레이션하고 최적화된 결과를 VHDL로 구현하였다. Motion JPEG의 무선전송 환경에 적용 가능한 불규칙한 스트리밍 방식의 입력데이터의 처리가 가능한 파이프라인 구조로 설계하였다. 설계결과 Xilinx XC3S1000 FG676-4 환경에서 66.130MHz의 동작속도를 나타내었고 최초 223클록의 딜레이 이후 매 클록마다 화소데이터를 얻을 수 있었다 Motion JPEG 디코더를 설계하는데 사용된 게이트는 총 54,143개이다.
이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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