• 제목/요약/키워드: 2D camera calibration

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동공 움직임, 각막 반사광 및 Kalman Filter 기반 시선 추적에 관한 연구 (A Study on Gaze Tracking Based on Pupil Movement, Corneal Specular Reflections and Kalman Filter)

  • 박강령;고유진;이의철
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제16B권3호
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    • pp.203-214
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    • 2009
  • 본 연구에서는 모니터, 카메라 및 눈동자 좌표계간의 복잡한 3차원 관계를 고려하지 않고, 동공의 중심 위치와 모니터의 구석에 설치된 적외선 조명에 의한 네 개의 조명 반사광 사이의 관계를 사용하여 2차원적인 변환 방법으로 사용자의 시선 위치를 파악한다. 동공중심과 조명 반사광을 정확하게 추출하고, 이를 통해 계산된 시선 위치 계산의 정확도에 영향을 줄 수 있는 오차 요소들을 보정하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위하여, 동공 중심을 통해 계산된 시선위치와 실제 시선 축이 이루는 카파에러를 초기 1회의 사용자 캘리브레이션을 통해 보정하였다. 또한, 칼만 필터를 기반으로 눈의 급격한 움직임 변화에도 각막 조명 반사광을 안정적으로 추적하여 시선 위치를 정확하게 추적한다. 실험 결과, 제안한 연구방법의 시선 위치 추출 오차는 눈의 급격한 움직임 변화에 상관없이 약 1.0$^\circ$ 를 나타냈다.

동공과 글린트의 특징점 관계를 이용한 시선 추적 시스템 (Gaze Tracking System Using Feature Points of Pupil and Glints Center)

  • 박진우;권용무;손광훈
    • 방송공학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.80-90
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    • 2006
  • 본 논문에서는 한 대의 카메라와 푸르킨예 영상을 이용한 간편한 2차원 시선 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자의 한쪽 눈 영상을 얻기 위해 적외선 필터가 장착된 카메라와, 사용자가 모니터 상에 바라보고 있는 응시 점을 알아내기 위해 각 막의 표면에 반사점을 만들기 위한 두 개의 적외선 광원이 사용되었다. 카메라나 적외선 광원, 사용자의 머리는 자유롭게 움직일 수 있다. 따라서 본 시스템은 여타 불편한 고정된 장치나 사용자의 머리 고정이 필요 없는 간단하고 유연성 있는 시스템이다. 본 시스템은 또한 간편하고 정확한 사용자 캘리브레이션 과정을 포함하고 있다. 시스템을 사용하기에 앞서, 각 사용자는 각 사용자는 시스템이 시선 추적 알고리즘 상의 개인 요소들을 초기화할 수 있도록 두 개의 점을 잠시 바라보기만 하면 된다. 제안된 시스템은 XGA $(1024{\sim}768)$ 해상도에서 10 fps 이상 실시간으로 동작된다. 3명의 피 실험자와 9개의 실험 물체로 진행된 실험 결과는 시스템이 평균 l도의 시선 추적 오차를 보여 주고 있다.

3차원 메쉬의 면적 정보를 이용한 효과적인 잡음 제거 (An effective filtering for noise smoothing using the area information of 3D mesh)

  • 현대환;최종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제44권2호
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    • pp.55-62
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    • 2007
  • 본 논문에서는 카메라 자동 교정을 통한 3차원 재구성 과정에서 생기는 오차로 인해 포함되는 잡음을 특성에 따라 효과적으로 제거하여 정교한 3차원 데이터를 얻기 위한 방법을 제안한다. 기존의 잡음 평활화 과정은 잡음 때문에 면적이 큰 메쉬는 3차원으로 재구성하는데 문제점이 존재한다. 제안한 알고리즘은 메쉬의 면적이 중요하기 때문에 취득된 3차원 데이터는 불필요한 삼각형 메쉬들을 사전에 제거하는 전처리 과정이 필요하다. 본 연구는 3차원 메쉬의 면적 정보를 이용하여 잡음의 특성을 분석하고, 그 특성에 따라 피크 잡음과 가우스 잡음을 분리하여 효과적으로 잡음을 제거한다. 본 알고리즘의 성능은 재구성 데이터에 대한 정량적인 비교 분석을 통해 기존의 메쉬 평활화 방법보다 더 정교한 3차원 데이터를 얻음을 확인하였다.

범용 디지털 카메라를 이용한 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템 개발 (Development of High Dynamic Range Panorama Environment Map Production System Using General-Purpose Digital Cameras)

  • 박은혜;황규현;박상훈
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제18권2호
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    • pp.1-8
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    • 2012
  • HDR (high dynamic range) 영상은 일반적인 디지털 영상보다 훨씬 더 넓은 수치 범위로 빛의 노출을 저장한다. 따라서 실세계에 존재하는 광원들에 의해 표현되는 특정 장면에 내재된 빛의 세기를 매우 정확하게 저장할 수 있다. 이러한 HDR 영상을 빠르고 정확하게 촬영할 수 있는 전문가용 HDR 카메라가 개발되었으나 높은 가격으로 인해 아직까지 일반적인 작업환경에서 이용하기에는 어려움이 있다. 낮은 비용으로 HDR영상을 생성하는 일반적인 방법은 범용 디지털카메라를 이용해 동일한 장면을 서로 다른 노출로 반복 촬영하고 상용 소프트웨어에서 이들을 입력받아 하나의 HDR 영상으로 변환하는 것이다. 하지만 이러한 방법은 복잡하고 정확한 카메라 보정을 필요로 하는 작업이다. 더욱이 이 방법을 이용해 고급 영상 콘텐츠 제작을 위한 HDR 환경 맵을 생성하는 경우 더 섬세한 수작업과 시간 투자를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 촬영 작업을자동화 하기위해 개발된 HDR 파노라마 환경 맵 제작 시스템에 대해 자세히 설명한다. 그리고 영상기반 라이팅 기법을 적용하여 3D 그래픽 모델을 2D 배경영상에 삽입하는 사실적합성 작업에서 본 시스템이 효과적으로 이용될 수 있음을 실제 사례를 통해 보인다.

Design of Vision Based Punching Machine having Serial Communication

  • Lee, Young-Choon;Lee, Seong-Cheol;Kim, Seong-Min
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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    • pp.2430-2434
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    • 2005
  • Automatic FPC punching instrument for the improvement of working condition and cost saving is introduced in this paper. FPC(flexible printed circuit) is used to detect the contact position of K/B and button like a cellular phone. Depending on the quality of the printed ink and position of reference punching point to the FPC, the resistance and current are varied to the malfunctioning values. The size of reference punching point is 2mm and the above. Because the punching operation is done manually, the accuracy of the punching degree is varied with operator's condition. Recently, The punching accuracy has deteriorated severely to the 2mm punching reference hall so that assembly of the K/B has hardly done. To improve this manual punching operation to the FPC, automatic FPC punching system is introduced. Precise mechanical parts like a 5-step stepping motor and ball screw mechanism are designed and tested and low cost PC camera is used for the sake of cost down instead of using high quality vision systems for the FA. 3D Mechanical design tool(Pro/E) is used to manage the exact tolerance circumstances and avoid design failures. Simulation is performed to make the complete vision based punching machine before assembly, and this procedure led to the manufacturing cost saving. As the image processing algorithms, dilation, erosion, and threshold calculation is applied to obtain an exact center position from the FPC print marks. These image processing algorithms made the original images having various noises have clean binary pixels which is easy to calculate the center position of print marks. Moment and Least square method are used to calculate the center position of objects. In this development circumstance, Moment method was superior to the Least square one at the calculation of speed and against noise. Main control panel is programmed by Visual C++ and graphical Active X for the whole management of vision based automatic punching machine. Operating modes like manual, calibration, and automatic mode are added to the main control panel for the compensation of bad FPC print conditions and mechanical tolerance occurring in the case of punch and die reassembly. Test algorithms and programs showed good results to the designed automatic punching system and led to the increase of productivity and huge cost down to law material like FPC by avoiding bad quality.

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Stereo Vision과 AlphaPose를 이용한 다중 객체 거리 추정 방법에 관한 연구 (A Study on the Estimation of Multi-Object Social Distancing Using Stereo Vision and AlphaPose)

  • 이주민;배현재;장규진;김진평
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권7호
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    • pp.279-286
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    • 2021
  • 최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.