• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.11
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• pp.319-324
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• 2016

In the case of robot and Argument Reality applications using a camera in environments, a technology to estimate planes is a very important technology. A RGB-D camera can get a three-dimensional measurement data even in a flat which has no information of the texture of the plane;, however, there is an enormous amount of computation in order to process the point-cloud data of the image. Furthermore, it could not know the number of planes that are currently observed as an advance, also, there is an additional operation required to estimate a three dimensional plane. In this paper, we proposed the real-time method that decides the number of planes automatically and estimates the three dimensional plane by using the continuous data of an RGB-D camera. As experimental results, the proposed method showed an improvement of approximately 22 times faster speed compared to processing the entire data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.952-955
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• 2021

사람의 자세는 구면 파노라마에서 다양한 형태로 왜곡되어 나타날 수 있다. 따라서 구면 파노라마에서의 자세 추정은 평면 이미지에서의 경우보다 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 인식률이 높은 얼굴 인식 기법을 도입하여 구면 파노라마 영상에서 안정적으로 사람의 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 먼저 구면 파노라마에서 얼굴을 인식한 후에 이에 기반하여 사람의 전신 영역을 추정하고 전신 영역을 포함하는 평면 영상을 획득한다. 획득된 평면 영상에서 자세를 추정하여 스켈레톤을 얻고 이를 캐릭터 모델에 적용한다. 제안 방법을 실영상에 적용하여 실험한 결과 평면 이미지에서와 동일한 수준의 정확도를 보임을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.16 no.4
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• pp.195-212
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• 1998

본 연구는 새로운 설계일관성 검토기법의 정립을 위하여 수행되었으며, 이를 위해 속도추정 모형을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 모형은 차량의 주행속도에 가장 큰 영향을 미치는 주 요소를 고려한 장점을 지니고 있다. 즉 평면곡선에서는 운전자의 시각적 판단을 기초로 등판차량의 주행속도를 추정하였다. 또한 이러한 속도추정이 승용차뿐만 아니라 트럭의 경우로 나누어 이루어짐으로써, 차종별 고려가 가능하도록 하였다. 다음은 본 연구를 통해 이루어진 결과이다. 평면곡선에서는 승용차와 트럭의 속도가 같게 추정되었으며, 시거를 통해 산정된 추정속도는 곡선반경과 밀접한 관계를 갖는다. 종단선형에서 승용차의 속도는 구배의 영향을 받지 않으나, 트럭은 구배의 영향으로 속도가 감소한다. 이 때 트럭에 작용되는 가속도는 모두 세 종류로써, 첫째, crawl speed에 도달할 때까지 작용한 가속도$(a_1)$와 둘째, crawl speed 이후 작용한 가속도$(a_2)$ 그리고 셋째, 하향구배 주행시 작용된 가속도$(a_3)$로 구분된다. Watanatade가 제시한 것과 같이 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교 함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 평지에서 나타나는 평면곡선의 주행속도와 구배지에서의 속도를 단순 비교함으로써, 작은 속도의 궤적을 따라 합성선형의 속도를 추정하는 것은 합성선형이 차량의 주행속도에 미치는 영향을 간과한 것으로 판단할 수 있다. 그러나 본 모형에서는 합성선형의 영향을 고려하여 승용차와 트럭의 주행속도를 추정함으로써, 보다 현실적으로 주행속도를 추정하였다. 본 연구의 결과는 도로의 설계일관성을 검토하는데 매우 유용한 도구가 될 것이며 향후 운전자의 희망속도 결정, 감속율의 산정, 교통류의 고려, 도로설계의 전산화 자료와 연결 등을 통해 보다 실용적인 결과를 산출할 수 있을 것이다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.22 no.3
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• pp.39-47
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• 2017

The Depth Picture can be Encoded by the Plane Coding Mode that is the Method for Coding Mode by Considering a Part of the Picture as the Plane. In this Paper, we Propose the Method of Determining the Variable-sized Block for Variable Block Coding in the Plane Coding Mode for the Depth Picture. The Depth Picture Can be Encoded in the Plane Coding Through Estimating the Plane Which is Close to Pixels in the Block Using Depth Information. The Variable-sized Block Coding in the Plane Coding can be Applied as Follows. It Calculates the Prediction Error between Predicted Depths by the Plane Estimation and the Measured Depths. If Prediction Error is Below the Threshold, the Block is Encoded by Current Size. Otherwise, it Divides the Block and Repeats Above. If the Block is Divided Below the Minimum Size, the Block is not Encoded by the Plane Coding Mode. The Result of the Simulation of the Proposed Method Shows that the Number of Encoded Block is Reduced to 19% as Compared with the Method Using the Fixed-sized Block in the Depth Picture Composed of one Plane.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.1799-1803
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• 2008

표면영상유속계는 하천 표면의 영상을 분석하여 유속을 산정하는 매우 실용적이며 간편한 장비이다. 그러나, 표면영상유속계를 이용하여 유량을 산정하고자 할 경우, 하천 표면의 평면 측량 자료와 하천의 단면 측량 자료가 반드시 필요하다. 이 때문에 표면영상유속계의 간편성과 유용성에도 불구하고, 이용자들이 쉽게 이용하기 어렵다는 그릇된 인식을 줄 수 있다. 만일 효율적이고 간편하게 하천의 단면을 추정할 수 있다면, 표면영상유속계를 마치 일반적인 프로펠러 유속계처럼 쉽게 이용할 수 있을 것이다. 이 연구는 일반적인 평면 측량없이, 두 대의 비디오 카메라로 이루어진 표면 영상 유속계를 이용하여 하천 평면을 계측하는 방법을 개발하는 것이다. 이를 통하여 표면 영상 분석 과정을 반자동화할 수 있게 된다. 두 대의 카메라를 이용한 평면 측량은 사진 측량 분야이나 컴퓨터 비전 분야에서 오랫 동안 연구되어 왔다. 이 기법을 표면영상유속계에 적용함으로써 간단하게 하천의 평면 좌표를 구할 수 있도록 하였다. 두 대의 카메라에 대해서는 직접 선형 변환법을 이용하여 내부 표정과 외부 표정을 수행하여 변환의 매개 변수들을 추정하였다. 추정된 변수들과 공간 전방 교회법을 이용하여 하천의 고정된 기준점들의 좌표를 측정한다. 측정된 좌표점들은 기울어진 영상을 연직으로 사영된 평면으로 변환하는 데 이용되며, 이 과정을 통하여 번거로운 하천의 평면 측량 과정을 생략할 수 있게 되었다. 온천천에 실제 적용하여 본 결과, 결과는 아직은 만족할 만한 정도는 아니나, 보다 정밀한 카메라의 보정 등을 통하여 보다 나은 결과를 도출할 수 있을 것으로 기대된다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.16 no.6
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• pp.499-508
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• 2023

In this paper, we propose a technique to estimate the coordinates of feature points existing on a 2D planar object in the three dimensional space. The proposed method detects multiple 3D features from the image, and excludes those which are not located on the plane. The proposed technique estimates the planar homography between the planar object in the 3D space and the camera image plane, and computes back-projection error of each feature point on the planar object. Then any feature points which have large error is considered as off-plane points and are excluded from the feature estimation phase. The proposed method is archived on the basis of the planar homography without any additional sensors or optimization algorithms. In the expretiments, it was confirmed that the speed of the proposed method is more than 40 frames per second. In addition, compared to the RGB-D camera, there was no significant difference in processing speed, and it was verified that the frame rate was unaffected even in the situation that the number of detected feature points continuously increased.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.105-106
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• 2018

본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.10
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• pp.1185-1194
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• 2015

A spherical panoramic image does not conform to the pin-hole camera model, and, hence, it is not possible to utilize previous techniques consisting of plane-to-plane transformation. In this paper, we propose a new method to estimate the planar geometric transformation between the planar image and a spherical panoramic image. Our proposed method estimates the transformation parameters for latitude, longitude, rotation and scaling factors when the matching pairs between a spherical panoramic image and a planar image are given. A planar image is projected into a spherical panoramic image through two steps of nonlinear coordinate transformations, which makes it difficult to compute the geometric transformation. The advantage of using our method is that we can uncover each of the implicit factors as well as the overall transformation. The experiment results show that our proposed method can achieve estimation errors of around 1% and is not affected by deformation factors, such as the latitude and rotation.

• Journal of IKEEE
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• v.10 no.1 s.18
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• pp.40-48
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• 2006

This paper presents a new rooftop surface estimation method from 3D line segments. 3D rooftop surface estimation is based on the hierarchical grouping and initiated by 3D line merging for the disconnected 3D line segments. Merged 3D lines are applied to the detection of rooftop by surface estimating technique. To estimate surfaces we detect L-corner and T-corner points, and find fixed reliable junction points. The hypothesis of the possible rooftop surfaces are estimated as polygonal surfaces by these fixed junction points and building's rooftop models are generated by testing the possible surfaces in terms of assumptions of building surface properties. We carried out experiments by synthetic images on Avenches data set and the experimental results showed that we could reliably build 3D model with 3D surfaces, errors of which came up with 0.4 - 1.3 meter, 2.5 times more accurate than the elevation date from the conventional area-based stereo.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.15 no.4
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• pp.58-64
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• 1996

This paper was proposed the recognition method by using parameters which was estimated from the data on the estimated plane and a neural network. After the LPC estimated in each frame algorithm was mapped to the estimated plane by the optimum feature mapping function, we estimated the C-LPC and the maximum and minimum value and 3 divided power from the mapping data on the estimated plane. As a result of the experiment of the speech recognition that those parameters were applied to the input of a neural network, it was found that those parameters estimated from the estimated plane have the features of the original speech for a change in the time scale and that the recongnition rate by the proposed methods was 96.3 percent.