광학식 동작 포착(optical motion capture)시스템에서 신뢰할만한 3차원 좌표의 획득과 마커의 궤적 추적은 매우 중요한 문제이다. 3차원 좌표를 획득하기 이해서는 다중의 카메라로부터 2차원의 데이터 간의 대응관계를 구해야 한다. 본 논문에서는 각 카메라에서의 3차원 마커들 간의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 릴렉세이션 알고리즘을 사용하여 고스트가 제거된 신뢰성있는 클릭을 추출한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 3차원의 좌표를 생성할 수 있다. 또한 추출된 3차원 마커의 궤적의 추적을 위해 칼만 필터를 사용한 마커의 예측과 데이터 연계 문제의 해결을 위한 전략을 제안하고. 사라진 마커의 궤적을 유지시키기 위해 다이나믹 모델을 사용한 추적 알고리즘을 제시한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.596-601
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2001
본 논문에서는 두 대의 카메라로부터 입력받은 인간의 신체와 같은 관절체의 움직임을 Color Marker의 색상 특성을 이용하여 3차원 공간 정보를 인식하는 방법에 관해 기술한다. 이 방법은 인체에 물리적인 장치를 하지 않고 단순히 영상정보만을 이용하여 3차원 정보를 구하였다. 보다 정확한 인체의 특징점을 구하기 위해 환 논문에서는 신체의 관절각에 칼라 마커를 부착하고 칼라 마커틀을 세그먼트하여 관절각의 2차원 정보를 구한 다음 스테레오 기하(Stereo Geometry)를 이용하여 3차원 정보를 계산하고 가상 공간상에서 인간의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제스쳐 인식과 3차원 Virtual Reality 인터페이스 시스템 구성 등에 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2000.11a
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pp.194-198
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2000
본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.
In Computer Vision-based pose computation systems, markers are often used as reference points: artificially-designed (to maximize the efficiency in detection) markers are installed in the environment and their positions are measured using probing devices such as mechanical digitizers and laser range finders. The camera (or the user) pose is computed based on three or more markers 3D positions and the 2D positions in the image. However, in extended environments, it is impractical to install enough number of markers to be detected by the camera. Instead, natural features, if detected and tracked efficiently, can be used as reference points. These natural features 3D positions need to be measured before they can be used as reference points. In this paper, technologies of utilizing natural features are introduced for pose computation or refinement in extended environments.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2017.10a
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pp.251-254
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2017
본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.203-204
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2022
본 논문에서는 다수의 적외선 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 리지드 바디(Rigid Body) 자세추정 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 적외선 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라 간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 1mm 내외의 오차를 측정하였다.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.5
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pp.1367-1376
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1998
In this paper we propose an real time marker detection algorithm for motion analysis both in 2 dimensions and 3 dimensions with CCD camera and rfame grabber only which has no image processor. The main algorithm consists of the following 3 algorithms; 1) the tracing algorithm that makes it possible to predict the expected marker location by narrowing the searching boundary, 2) the searching algorithm that detects the marker in the expected boundary using Ad-hoc previous screen search technique, tornado search method rotate diagonal search method search technique, 3) the algorithm that finds the central point of the detected marker. We try to narrow the searching boundary for real time processing. Also, it is able to find the central point of the detected marker much faster than typical contour tracing algorithm.
Lee, Seokjun;Park, Kil Houm;Lee, Yang Soo;Kwak, Ho Wan;Moon, Gye Wan;Choi, Jae Hun;Jung, Soon Ki
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.2
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pp.254-268
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2013
This paper presents an augmented reality (AR) based rehabilitation exercise system to enhance the motor function of the hands for the paretic/hemi-paretic patient. The existing rehabilitation systems rely on mechanical apparatus for palsy rehabilitation, but we aim to use the rehabilitation system at home with easy configuration and minimized equipment by the computer vision based approach. The proposed method evaluates the interaction status of the fingertip action by using the position and the contact of the fingertip markers. We obtain the 2D positions of the fingertip markers from a single camera, and then transform the 3D positions from the calibrated camera space by using an ARToolKit marker. We adopt simple geometric calculation by the conversion of the 2D interest points into the 3D interaction points for the simple interactive task in AR environment. Some experimental results show that the proposed method is practical and simply applicable to the applications with personal AR interaction.
Fiducial markers have been used frequently in augmented reality applications. However, they represent only ID information to identify a marker, and thus they have limitations when we have multiple types of markers. In this paper, we propose a new marker design for augmented reality applications. We embed a marker’s context, such as type, size, orientation, and ID, in the barcode that has been used just for storing an ID. BY embedding the context information, it is possible to recognize multiple types of markers at once and to render corresponding contents with proper scale. Our marker design can be used in a mobile augmented reality environment where many unknown types of markers may exist.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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