• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.1
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• pp.31-40
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• 2006

In this paper, we propose a gait recognition method based on gait silhouette sequences. Features of gait are affected by the variation of gait direction. Therefore, we synthesize silhouettes to canonical form by using planar homography in order to reduce the effect of the variation of gait direction. The planar homography is estimated with only the information which exist within the gait sequences without complicate operations such as camera calibration. Even though gait silhouettes are generated from an individual person, fragments beyond common characteristics exist because of errors caused by inaccuracy of background subtraction algorithm. In this paper, we use the Principal Component Analysis to analyze the deviated characteristics of each individual person. PCA used in this paper, however, is not same as the traditional strategy used in pattern classification. We use PCA as a criterion to analyze the amount of deviation from common characteristic. Experimental results show that the proposed method is robust to the variation of gait direction and improves separability of test-data groups.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.20 no.1
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• pp.477-483
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• 2019

In this paper, we propose vanishing-point position-improvement algorithms by using multiple images and a homography matrix. Vanishing points can be detected from a single image, but the positions of detected vanishing points can be improved if we adjust their positions by using information from multiple images. More accurate indoor space information detection is possible through vanishing points with improved positional accuracy. To adjust a position, we take three images and detect the information, detect the homography matrix between the walls of the images, and convert the vanishing point positions using the detected homography. Finally, we find an optimal position among the converted vanishing points and improve the vanishing point position. The experimental results compared an existing algorithm and the proposed algorithm. With the proposed algorithm, we confirmed that the error angle to the vanishing point position was reduced by about 1.62%, and more accurate vanishing point detection was possible. In addition, we can confirm that the layout detected by using improved vanishing points through the proposed algorithm is more accurate than the result from the existing algorithm.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.31 no.4C
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• pp.381-390
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• 2006

This paper proposes a new technque of the camera calibration to be computed a homography between the planar patterns taken by a single image to be located at the three planar patterns from uncalibrated images. It is essential to calibrate a camera for 3-dimensional reconstruction from uncalibrated image. Since the proposed method should be computed from the homography among the three planar patterns from a single image, it is implemented to more easily and simply to recover 3D reconstruction of an object than the conventional. Experimental results show the performances of the proposed method are the better than the conventional. We demonstrate examples of recovering 3D reconstruction using the proposed algorithm from uncalibrated images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.632-635
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• 2016

증강현실에서 영상과 증강된 콘텐츠 간의 이질감을 줄이기 위해서 정확한 호모그래피 행렬을 추정해야 하며, 정확한 호모그래피 행렬을 추정할때 RANSAC 알고리즘이 널리 사용된다. 그러나 RANSAC 알고리즘은 랜덤 샘플링 과정을 반복적으로 거치기 때문에 불필요한 연산 과정이 발생하고 이로 인해 알고리즘의 효율이 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해 DCS-RANSAC 알고리즘이 제안되었다. 제안된 DCS-RANSAC 알고리즘은 이미지를 특징점 분포 패턴에 따라 그룹으로 분류하고 각 그룹에 제약조건 문제를 적용하여 불필요한 연산 과정을 줄이고 정확도를 향상시킨 알고리즘이다. 그러나 DCS-RANSAC 알고리즘에서 사용된 이미지 그룹 데이터는 수동적인 방법을 통해 직관적으로 분류되어 있지만 특징점 분포 패턴이 다양하지 않아 분류시 정확도가 저하되는 경우가 있다. 위의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 머신러닝 기법을 통해 이미지들을 자동으로 분류하고 각 그룹마다 각기 다른 제약조건을 적용하는 MCS-RANSAC 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 머신러닝 기법을 사용하여 전처리 단계에서 이미지를 분류하고 분류된 이미지에 제약조건을 적용시켜 알고리즘의 처리시간을 줄이고 정확도를 향상시켰다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 MCS-RANSAC은 DCS-RANSAC 알고리즘에 비해 수행시간이 약 6% 단축되었고 호모그래피 오차율은 약 15% 줄어들었으며 참정보 비율은 2.8% 증가한 것으로 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.67-70
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• 2015

최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.691-694
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• 2003

게이트는 사람의 걷는 방법 혹은 그 특성을 나타내는 용어로써, 최근 컴퓨터 비젼 기술을 이용하여 개개인을 분별하기 위한 게이트 특징 정보를 추출하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 영상을 기반으로 추출한 게이트 정보는 카메라의 시점에 종속적인 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 해결하기 위한 노력으로 3차원 정보를 획득하려는 연구가 진행되고 있으나 이는 카메라와 사람간의 거리, 카메라 파라미터 등 부가적인 정보를 필요로 한다. 본 논문에서는 영상내의 정보만을 이용하여, 카메라 시점에 종속적인 게이트 인식의 단점을 해결할 수 있는 방안을 제안한다. 먼저 실루엣 영상으로부터 걷는 방향을 찾아내고, 간단한 연산을 통해 평면 호모그래피를 추정한다. 추정된 호모그래피를 이용하여 측면 시점의 영상으로 재구성하면, 시점 변화에 비종속적인 게이트 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법을 평가하기 위하여 실추엣 영상의 폭과 높이 변화를 비교하였다 실험을 통해 제안한 방법을 적용할 경우, 그렇지 않은 경우에 비하여 특징 변화가 적음을 확인하였고, 특히 보폭 통의 게이트 특징 정보가 일정한 값을 유지함을 볼 수 있었다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.49 no.3
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• pp.27-33
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• 2012

Tele-presence and tele-operation techniques are used to build up an immersive scene and control environment for the distant user. This paper presents a novel tele-presence system using the camera tracking based on planar homography. In the first step, the user wears the HMD(head mounted display) with the camera and his/her head motion is estimated. From the panoramic image by the omni-directional camera mounted on the mobile robot, a viewing image by the user is generated and displayed through HMD. The homography of 3D plane with markers is used to obtain the head motion of the user. For the performance evaluation, the camera tracking results by ARToolkit and the homography based method are compared with the really measured positions of the camera.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.7
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• pp.10-22
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• 2010

This study proposes a new method of multiple homographies estimation between two images. With a large proportion of outliers, RANSAC is a general and very successful robust parameter estimator. However it is limited by the assumption that a single model acounts for all of the data inliers. Therefore, it has been suggested to sequentially apply RANSAC to estimate multiple 2D projective transformations. In this case, because outliers stay in the correspondence data set through the estimation process sequentially, it tends to progress slowly for all models. And, it is difficult to parallelize the sequential process due to the estimation order by the number of inliers for each model. We introduce a guided sequential RANSAC algorithm, using the local model instances that have been obtained from RANSAC procedure, which is able to reduce the number of random samples and deal simultaneously with multiple models.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.8
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• pp.215-224
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• 2013

An efficient homography estimation method for large sized images is proposed. Estimating an accurate homography is one of the most important parts in image stitching processes. Since hardwares have been advanced, it has been passible to take higher resolution images. However, computational cost for estimating homography has been also increased. Specifically, when too many features exist in the images, it requires lots of computations to estimate a correct homography. Furthermore, there is a high probability of obtaining an incorrect homography. Therefore, we propose a numerical method to extract the appropriate correspondences from several down-scaled images to estimate and compensate the homography numerically for restoring an original homography. Also, if there is an unbalance in color tone between the reference and the target images, we make them balanced by using local information of the overlapped regions. Experimental results show that proposed method is three times faster in 3.2 mega pixel images, five times faster in 8mega pixel images than the conventional approach. Therefore, we believe that the proposed method can be a useful tool to efficiently estimate a homography.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.136-138
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• 2017

본 논문에서는 동적 프로그래밍 스티칭을 이용하여 다수의 이미지를 경계가 보이지 않게 정합하여 고해상도의 이미지를 얻는 방법을 소개한다. 제안하는 방법에서는 수직, 수평방향으로 일정한 간격으로 쵤영한 다수의 지역 이미지와 전체를 촬영한 전역 이미지를 사용해서 각각의 지역 이미지와 전역 이미지의 특징점을 추출하고 이를 매칭하여 호모그래피를 계산한다. 이를 이용하여 정합할 두 지역 이미지간의 호모그래피를 구하고 좌표를 변환한 후 겹치는 영역에 동적 프로그래밍 스티칭 방법을 적용하여 두 이미지를 정합한다. 동적 프로그래밍 스티칭 방법이란 두 이미지를 정합할 때 겹치는 영역의 차이를 계산하고 차이가 가장 적은 픽셀을 경계로 하는 방법이다. 다수의 이미지를 수직방향으로 정합하고 정합된 이미지들을 수평방향으로 정합하여 하나의 고해상도 이미지를 만들 수 있다. 제안하는 스티칭 기법을 적용함으로써 이미지간의 경계가 드러나지 않을 뿐만 아니라 각 픽셀의 세밀한 정보도 유지한 고해상도의 이미지를 획득할 수 있음을 보였다.