본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
In this paper, we propose an adaptive classifier based on uncertainty of features for 3D planar object recognition. First, we investigate the uncertainty of depth information and the feature values of 3D planar object by numerical method. And, we observed that the statistical behavior of feature is dependent on the position and orientation of objects. After that, the approximation of the statistical behavior is executed. Subsequently, the recognition procedure is executed by the adaptive classifier. By computer simulation, we confirmed that the proposed classifier is useful for 3D planar object recognition.
3D 게임에서 오브젝트의 위치를 파악하거나 사실감을 높이기 위하여 광원의 시점에서 정점의 깊이 값을 계산하는 그림자 매핑 기법이 많이 사용된다. 그림자 맵의 깊이 값은 월드 좌표를 통해 계산되기 때문에 월드 좌표가 변하지 않는 정적 오브젝트는 깊이 값을 갱신할 필요가 없다. 본 논문에서는, (1) 렌더링 속도를 향상시키기 위하여 한번만 저장하는 정적 오브젝트 깊이 값과 매번 갱신하는 동적 오브젝트의 깊이 값을 다중 렌더 타겟을 이용하여 따로 관리한다. 또한 (2) 쿼터 뷰 기반 3D 게임에서 동적 오브젝트 그림자 품질을 높이기 위하여 광원의 위치가 카메라를 따라다니며 동적 오브젝트에 가깝게 변동한다. 제안하는 방법의 효율성을 3D 게임의 다양한 정적 및 동적 오브젝트 구성에 따른 실험을 통하여 검증하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.302-307
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2019
In this paper, we propose an efficient method for AR toolkit Vuforia. In order to increase the scan rate when using the 3D object scanner, the scan rate parameters need to be analyzed in terms of the angle and distance. In addition, in order to increase the tracking rate when tracking an object, the tracking rate has to be evaluated according to the position, complexity, and contrast of the object. To this end, we have defined the difference of scan rate according to angle and distance between camera and object when using object scanner and the recognition time according to object's position, complexity and contrast when tracking object.
Accurate acquisition of surface geometries such as machined surfaces, biological surfaces, and deformed parts have been very important technique in scientific study and engineering, especially for system design, manufacturing and inspection. Two-camera method keeps accuracy more than double than mechanical method. In this paper, a new method is studied to acquire 3D geometric data of the small object such as a die in stone model. When the devices, cameras, laser beam and object are in a perfect plane, the calculation is measured by position error 0.025[mm] within. But this paper shows that arbitrarily positioned system can also be used to obtain 3D data. Also, this paper present a method to generate coping surface data with which CAM system can do for milling work.
Measurement of the absolute displacement of the moving machinery components in three-dimensions (3D) is of critical functional importance. This paper describes the system that measures motion associated with six degrees-of-freedom in 3D. Wire-sensors are used to estimate the positions of an object in a 3D Cartesian coordinate system, based on the values of their initial position and the measured values. For inducing the transfer function, which represents the motion of an object, the number of the minimum measurement points is determined. Also, the experimental measuring device is configured to visualize the behavior of a rectangular object in real-time. The software for measuring the six types of motions is directly programmed using a commercial software.
스마트폰과 같은 단안 카메라를 이용하여 이동 궤적을 추정하고, 주변 3차원 영상을 구성하는 기술은 실내 위치 추정뿐만 아니라 메타버스 서비스에서도 핵심이다. 이 기술에서 가장 중요한 것은 이동하는 카메라 중심의 좌표를 추정하는 것인데, 본 논문에서는 기하학적으로 이동 거리를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째와 두 번째 사진으로 3차원 물체점의 좌표를 구하고, 첫 번째와 세 번째 사진의 일치되는 특징점을 이용하여 이동 거리 벡터를 구한 후에, 세 번째 카메라의 원점 좌표를 이동하며 3차원 물체점과 세 번째 사진의 특징점이 일치되는 위치를 구한다. 실제 연속적인 영상 데이터에 적용하여 그 가능성과 정확성이 검증되었다.
This paper presents an experimental system, where an object extracted from an image sequence is embedded into the desired position in a scene. First, a moving object is detected and the 3-D structure is obtained by SFM analysis of comer trajectories. We constrained the motion to translational motion only. Extracted objects are classified by matching with 3-D models and then the structure of the occluded part is restored. Camera calibration is performed for the background scene which will embed the object. Finally, the object is embedded into the scene. In the experiments, we used synthetic image sequences generated with OpenGL library for easy evaluation of the 3-D structure estimation.
This paper presents a 3d image processing which uses neural networks to combine a 2D vision camera and a laser slit beam. A laser slit beam from laser source is slitted by a set of cylindrical lenses and the line image of the slit beam on the object is used to estimate the object parameters. The neural networks allow to get the 3D image parameters such as the size, the position and the orientation form the line image without knowing the camera intrinsic parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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