KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.2
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pp.89-96
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2019
360 degree 3-dimensional lidar sensors and vision cameras are commonly used in the development of autonomous driving techniques for automobile, drone, etc. By the way, existing calibration techniques for obtaining th e external transformation of the lidar and the camera sensors have disadvantages in that special calibration objects are used or the object size is too large. In this paper, we introduce a simple calibration method between two sensors using a spherical object. We calculated the sphere center coordinates using four 3-D points selected by RANSAC of the range data of the sphere. The 2-dimensional coordinates of the object center in the camera image are also detected to calibrate the two sensors. Even when the range data is acquired from various angles, the image of the spherical object always maintains a circular shape. The proposed method results in about 2 pixel reprojection error, and the performance of the proposed technique is analyzed by comparing with the existing methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.319-321
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2020
스테레오 이미지는 카메라 두 대를 사용하여 찍은 미묘하게 다른 두 사진을 의미한다. 이 차이는 우리가 두 눈의 차이로 대상과의 거리를 계산하는 것처럼 이미지의 깊이를 예측할 수 있기에 요즘 주목받고 있는 자율주행 자동차나 로봇 비전에 이 기술이 사용된다. 심지어는 스마트폰 또한, 듀얼 카메라라는 이름으로 우리 일상생활에 쉽게 접할 수 있다. 이러한 상황에서 본 논문에서는 두 대의 카메라에서 찍힌 스테레오 이미지에서 손상된 한쪽의 이미지를 복원하는 기술문제에 대해 다루고자 한다.
Korean Federation of Science and Technology Societies
The Science & Technology
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v.32
no.4
s.359
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pp.85-89
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1999
세계 텔레비전의 본 고장인 미국의 12대 도시의 30개 디지털 텔레비전(DTV)방송국이 1998년 11월1일을 기해 DTV방송을 개시함으로써 세계는 마침내 새로운 영상시대로 들어가기 시작했다. 디지털기술을 접목한 텔레비전은 영화관에서 볼 수 있는 수정같이 맑고 깨끗한 화면에 콤팩트 디스크(CD)수준의 높은 입체음질을 가진 소리를 제공한다. 디지털 기술을 이용하면 같은 채널에서 주문형비디오ㆍ전화ㆍ개인용컴퓨터(PC)ㆍ인터넷정보 검색 및 편집ㆍ홈쇼핑ㆍ전자우편도 주고 받을 수 있다. 한편 DTV시대의 개막과 함께 뒤를 이어 선을 보이기 시작한 차세대 영상장치들은 신 영상시대의 도래를 부추기는 상승작용을 하고 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.289-291
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2016
본 논문에서는 VR의 발전과 함께 주목받고 있는 컴퓨터 비전 관련 기술들에 대하여 살펴보고, 가장 먼저 선행되어야 하는 이미지 필터링 알고리즘에 대하여 살펴 본다. 다양한 case에서의 여러 Image Filter를 구현, 성능을 비교 분석해 보고, 정확도를 향상 시킬 수 있는 방안에 대하여 연구한다.
비전 기반 제스처 인식은 비 침입적이고 저렴한 비용으로 자연스러운 인간-컴퓨터 상호 작용을 제공한다. 로봇의 사용이 증가함에 따라 인간-로봇 상호 작용은 점점 더 중요해질 것이다. 최근 효율적인 딥러닝 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 인간 컴퓨터 상호 작용을 위해 CNN을 기반으로 한 얼굴 및 손 동작의 인식을 위해 객체 검출 기법의 적용 결과를 제시한다.
Kim, H.W.;Kim, D.H.;Lee, S.W.;Choi, J.S.;Koo, B.K.
Electronics and Telecommunications Trends
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v.27
no.3
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pp.1-11
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2012
아바타(avatar)는 온라인 게임이나 채팅, 가상 공간 등에서 사용자의 역할을 대신하는 애니메이션 캐릭터를 뜻하는 말로 1990년대 인터넷 보급과 더불어 활발히 도입되기 시작하였으며 2000년대에 실제 사람의 사실성보다는 3D 그래픽 캐릭터의 관점에서 세컨드라이프(Second Life)나 리니지 등의 서비스에서 활용되었다. 또한 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인해 보다 사실적인 인체 표현이 가능한 아바타 기술이 영화나 CF를 중심으로 활발히 활용이 되었다. 최근 컴퓨터 그래픽 기술과 컴퓨터 비전 기술의 결합으로 인한 시너지 효과 및 센서 기술과 컴퓨팅 하드웨어의 발전으로 인해 실제 사용자의 외형이나 움직임을 사실적으로 표현할 수 있는 실사 인체 아바타에 대한 연구와 산업으로의 응용이 활발히 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 실사 인체 아바타의 생성 기술과 아바타를 응용한 활용 기술에 대해 살펴보고자 한다.
In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.
효과적이고 정확한 물체인식은 컴퓨터 비전 연구 분야에 있어 매우 중요한 부분이다. 조명, 카메라 회전등의 외부환경의 변화에 의해 서로 다르게 획득되는 영상에 대해서도 강인하도록 동일한 특징점을 추출하고 매칭할 수 있는 방법으로 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 매칭이 많이 사용되어 왔다. 그러나 기존의 SIFT기술자는 특징점 주변의 그레이만을 이용하여 기술하기 때문에 물체의 그레이정보가 유사하며 색상이 다르더라도 그레이정보만 유사할 경우에도 매칭되는 단점이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 연구에서는 기본영역가 확장영역의 색상 히스토그램에 기반 한 기술자를 추가하여 오매칭에 대한 인식 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.1
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pp.30-37
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2021
Accurate 3D object tracking with camera images is a key enabling technology for augmented reality applications. Motivated by the impressive success of convolutional neural networks (CNNs) in computer vision tasks such as image classification, object detection, image segmentation, recent studies for 3D object tracking have focused on leveraging deep learning. In this paper, we review deep learning approaches for 3D object tracking. We describe key methods in this field and discuss potential future research directions.
This system is designed for autonomous buses. It controls buses by lane and object recognition using Deep Learning based computer vision technology. Through this system, we can expect to reduce traffic costs and increase stability.
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