• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.76-77
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• 2022

본 논문에서는 다시점에서의 자세 추정 결과를 정합하여 3D 볼류메트릭 데이터 시퀀스의 3D 자세 추정 결과의 떨림을 줄이는 방법을 제안한다. 볼류메트릭 모델을 중심으로 원을 그리며 일정 각도 간격의 시점에서 본 모델을 평면에 투사한다. 투영하여 얻은 2D 영상에 대해 Openpose를 이용하여 2D 자세 추정을 진행한 뒤, 2D 관절 정보를 정합하여 3D 관절 위치를 국한한다. 각도 간격에 따라 다른 3D 관절의 떨림의 정도를 수치화하여 표로 나타내고, 안정적인 결과를 위한 최소 조건을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.1887-1890
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• 2003

This paper presents a three-dimensional (3D) head pose estimation algorithm using the stereo image. Given a pair of stereo image, we automatically extract several important facial feature points using the disparity map, the gabor filter and the canny edge detector. To detect the facial feature region , we propose a region dividing method using the disparity map. On the indoor head & shoulder stereo image, a face region has a larger disparity than a background. So we separate a face region from a background by a divergence of disparity. To estimate 3D head pose, we propose a 2D-3D Error Compensated-SVD (EC-SVD) algorithm. We estimate the 3D coordinates of the facial features using the correspondence of a stereo image. We can estimate the head pose of an input image using Error Compensated-SVD (EC-SVD) method. Experimental results show that the proposed method is capable of estimating pose accurately.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.429-435
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• 2010

Three dimensional (3-D) object detection and pose estimation from a single view query image has been an important issue in various fields such as medical applications, robot vision, and manufacturing automation. However, most of the existing methods are not appropriate in a real time environment since object detection and pose estimation requires extensive information and computation. In this paper, we present a fast 3-D object detection and pose estimation scheme based on surrounding camera view-changed images of objects. Our scheme has two parts. First, we detect images similar to the query image from the database based on the shape feature, and calculate candidate poses. Second, we perform accurate pose estimation for the candidate poses using the scale invariant feature transform (SIFT) method. We earned out extensive experiments on our prototype system and achieved excellent performance, and we report some of the results.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.23-35
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• 2012

본 논문은 3차원 공간상에 존재하는 타원형 물체의 위치 및 자세 추정 기법을 다룬다. 영상에 투영된 타원특징을 해석하여 원래의 타원에 대한 3차원 자세정보를 구하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 타원특징의 3차원 정보를 추출하기 위하여, 두개의 공면점을 도입한 위치 및 자세 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모델과 영상좌표계에서 각각 정의되는 타원-공면점에 대한 대응쌍이 주어질 때 두 좌표계에 대한 동차변환행렬의 유일해를 결정한다. 타원-공면점은 폴라리티를 기반으로 원근변환에 불변하는 한 쌍의 삼각특징으로 변환되며, 삼각특징들로부터 평면 호모그래피가 추정된다. 카메라 좌표계에 대한 물체 좌표계의 3차원 위치 및 자세 파라미터들은 호모그래피 분해를 통해 계산된다. 제안된 방법은 3차원 자세 및 위치 추정 오차의 분석과 공면점의 위치에 따른 민감도의 분석을 통해 평가된다.

• 방송공학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.174-184
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• 2022

3차원 휴먼 자세 추정 모델은 다시점 모델과 단시점 모델로 분류될 수 있다. 일반적으로 다시점 모델은 단시점 모델에 비하여 뛰어난 자세 추정 성능을 보인다. 단시점 모델의 경우 3차원 자세 추정 성능의 향상은 많은 양의 학습 데이터를 필요로 한다. 하지만 3차원 자세에 대한 참값을 획득하는 것은 쉬운 일이 아니다. 이러한 문제를 다루기 위해, 우리는 다시점 모델로부터 다시점 휴먼 자세 데이터에 대한 의사 참값을 생성하고, 이를 단시점 모델의 학습에 활용하는 방법을 제안한다. 또한, 우리는 각각의 다시점 영상으로부터 추정된 자세의 일관성을 고려하는 다시점 일관성 손실함수를 제안하여, 이것이 단시점 모델의 효과적인 학습에 도움을 준다는 것을 보인다. Human3.6M과 MPI-INF-3DHP 데이터셋을 사용한 실험은 제안하는 방법이 3차원 휴먼 자세 추정을 위한 단시점 모델의 학습에 효과적임을 보여준다.

• 로봇학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-41
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• 2017

We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.8-16
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• 2016

In the field of computer vision and robotics, bin picking is an important application area in which object pose estimation is necessary. Different approaches, such as 2D feature tracking and 3D surface reconstruction, have been introduced to estimate the object pose accurately. We propose a new approach where we can use both 2D image features and 3D surface information to identify the target object and estimate its pose accurately. First, we introduce a label detection technique using Maximally Stable Extremal Regions (MSERs) where the label detection results are used to identify the target objects separately. Then, the 2D image features on the detected label areas are utilized to generate 3D surface information. Finally, we calculate the 3D position and the orientation of the target objects using the information of the 3D surface.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권4호
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• pp.512-519
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• 2012

본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제2권2호
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• pp.120-133
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• 2008

This paper presents a novel approach for facial motion tracking and facial expression cloning to create a realistic facial animation of a 3D avatar. The exact head pose estimation and facial expression tracking are critical issues that must be solved when developing vision-based computer animation. In this paper, we deal with these two problems. The proposed approach consists of two phases: dynamic head pose estimation and facial expression cloning. The dynamic head pose estimation can robustly estimate a 3D head pose from input video images. Given an initial reference template of a face image and the corresponding 3D head pose, the full head motion is recovered by projecting a cylindrical head model onto the face image. It is possible to recover the head pose regardless of light variations and self-occlusion by updating the template dynamically. In the phase of synthesizing the facial expression, the variations of the major facial feature points of the face images are tracked by using optical flow and the variations are retargeted to the 3D face model. At the same time, we exploit the RBF (Radial Basis Function) to deform the local area of the face model around the major feature points. Consequently, facial expression synthesis is done by directly tracking the variations of the major feature points and indirectly estimating the variations of the regional feature points. From the experiments, we can prove that the proposed vision-based facial expression cloning method automatically estimates the 3D head pose and produces realistic 3D facial expressions in real time.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.607-616
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• 2014

현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 $10^{\circ}$이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.