• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1453-1461
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• 2022

The accuracy of peripheral object recognition algorithms using 3D data sensors such as LiDAR in autonomous vehicles has been increasing through many studies, but this requires high performance hardware and complex structures. This object recognition algorithm acts as a large load on the main processor of an autonomous vehicle that requires performing and managing many processors while driving. To reduce this load and simultaneously exploit the advantages of 3D sensor data, we propose 2D data-based recognition using the ROI generated by extracting physical properties from 3D sensor data. In the environment where the brightness value was reduced by 50% in the basic image, it showed 5.3% higher accuracy and 28.57% lower performance time than the existing 2D-based model. Instead of having a 2.46 percent lower accuracy than the 3D-based model in the base image, it has a 6.25 percent reduction in performance time.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.229-232
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• 2017

AR 기술과 장비가 발전하며 다양한 분야에 이를 접목한 콘텐츠들이 생겨나고 있다. 가상광고는 기존의 광고 방법으로는 적용될 수 없는 영역에도 광고가 가능함으로써 광고분야에 새로운 패러다임으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 AR 환경의 가상 광고에 활용할 수 있는 기법을 제안함으로써 관련 기술의 상용화에 기여하고자 한다. 제안하는 기법은 RGB-D 카메라를 사용하여 물체의 3 차원 정보를 복원하고, 선택된 영역의 텍스처를 교체하는 기법과 모델 기반의 카메라 추적기술을 활용하여 실시간으로 물체의 텍스처가 교체될 수 있음을 보일 것이다.

• Journal of the HCI Society of Korea
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• v.6 no.1
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• pp.9-16
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• 2011

The previous researches of 3D object modeling have been performed in a limited environment where a target object only exists. However, in order to model an object in the real environment, we need to consider a dynamic environment, which has various objects and a frequently changing background. Therefore, this paper presents a segmentation and tracking method for a foreground which includes a target object in the dynamic environment. By using depth information than color information, the foreground region can be segmented and tracked more robustly. In addition, the foreground region can be tracked on the sequential images by referring depth distributions of the foreground region because both the position and the status in the consecutive images of the foreground region are almost unchanged. Experimental results show that our proposed method can robustly segment and track the foreground region in various conditions of the real environment. Moreover, as an application of the proposed method, it is presented a method for modeling an object extracting the object regions from the foreground region that is segmented and tracked.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.628-630
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• 2000

3D 컴퓨터 그래픽스에서 그림자는 매우 중요한 요소이다. 그림자가 없으며 물체와 물체간의 정확한 위치를 파악하기가 어렵기 때문이다. 즉 물체가 다른 물체에 바로 붙어 있는지 조금 떨어져 있는지를 알아내기가 곤란한 것이다. 이러한 그림자의 중요성에도 불구하고 현존하는 3D 가속 하드웨어들은 그림자의 생성을 전혀 지원하지 못하고 있다. 또한, 이것을 보완하기 위해 많은 그림자 생성 알고리즘들이 제시되었지만 모두 그 한계가 명확하였다. 많은 그림자 생성 기법 중 텍스춰 하드웨어를 이용한 그림자 지도 기법은 광원과 물체가 고정되어 있을 경우 매우 빠른 속도로 그림자를 생성시킬 수 있지만 과원이나 물체가 움직일 경우에는 속도가 느려지게 된다. 본 논문에서는 그림자 지도 기법에 영상기반 렌더링 기법을 적용하여 실시간으로 그림자를 생성하고자 하였다. 본 논문의 기법은 매우 많은 메모리를 필요로 하기 때문에 데이터를 적당히 샘플링하여 웨이블릿 기반 압축 기법으로 압축하였고, 그림자를 생성할 때는 가장 가까운 저장된 그림자들을 2차원 보강하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.10a
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• pp.231-234
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• 2000

옥트리(octree)는 3차원 물체를 복원함에 있어서 간편함으로 팥이 이용되어지는 방법이다. 하지만 물체의 형태가 복잡해지고 물체 내부에 구멍이 뚫어져 있는 경우 옥트리로 표현된 결과만으로는 형태를 파악하기 어려운 경우가 발생한다. 본 논문은 옥트리를 이용하여 3차원 물체의 형태를 복원하는데 있어서 나타나는 문제점을 옥트리의 계층적 구조를 증가시키지 않고 현실감이 떨어지는 부분에 대해서 CSG모델을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다. 옥트리로 만들어진 결과물과 3차원 물체와의 차이가 나는 부분에 대하여 좀 더 현실감을 주기 위하여 CSG모델을 이용하여 기본도형을 만들고, 만들어진 도형을 다시 CSG모델을 이용하여 옥트리로 만들어진 물체에 결합시키는 형태로 문제를 해결한다. 본 논문에서는 실험을 위하여 3차원 물체를 만들고, 이를 옥트리를 이용하여 문제점을 확인하고, 이를 본 논문에서 주장한 방법을 이용하여 해결하는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.508-510
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• 2001

3차원 물체의 인식과 공간 정보를 추출해 내는 것이 물체인식의 주요 목적이다. 본 논문에서는 평면의 표면을 갖는 기하학적 물체들을 인식하는데 인공신경망이 적용 가능함이 조사되었다. 물체인식을 위한 모델들은 CAD모델들로부터 자동적으로 추출되며, 획득된 물체의 영상과 일치하는 물체의 국면(aspect)과의 매칭은 조건만족 인경신경망을 이용하여 매칭-오차를 최소화시키는 방법을 처리되었다. 인식된 물체의 국면이 어느 방향에서 획득되었는지에 대한 정보(Aspect's view direction)는 검색된 가시 평면들의 분포로부터 추출됨을 ART와 같은 인공신경망을 이용하여 실시간으로 복원할 수 있음을 보였다. 대표적이 측정방향과 이 측정방향으로부터의 편차들을 한 범주에 넣고 학습을 통해 정확한 측정방향 정보들을 구하며, 획득된 3차원 물체의 영상들에 따라 자동적으로 측정방향범주 들이 추가되도록 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.45 no.6
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• pp.170-178
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• 2008

A high performance object recognition algorithm using Fourier description of the 3D information of the objects is proposed. Object boundaries contain sufficient information for recognition in most of objects. However, it is not well utilized as the key solution of the object recognition since obtaining the accurate boundary information is not easy. Also, object boundaries vary highly depending on the size or orientation of object. The proposed object recognition algorithm is based on 1) the accurate object boundaries extracted from the 3D shape which is obtained by the laser scan device, and 2) reduction of the required database using the size and rotational invariant feature of the Fourier Descriptor. Such Fourier information is compared with the database and the recognition is done by selecting the best matching object. The experiments have been done on the rich database of MPEG 7 Part B.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문은 두 대의 카메라로 제안하는 물체의 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 3차원 공간상의 움직임을 실시간으로 추출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서 제안하는 물체는 구조상 물체 자체가 캘리브레이션 물체의 역할을 포함하여 캘리브레이션이 되지 않은 상황에서도 정확하게 물체의 3차원 정보를 추출할 수 있으므로 3차원 입력 디바이스로 이용할 수 있다. 3차원 움직임을 추출하기 위해 먼저 3차원 공간상의 물체와 좌우 영상의 상관관계를 구하고 좌우 즉 영상에서 원이 위치할 탐색영역은 MAWUPC 알고리즘을 이용하여 예측한다. 탐색영역 안에서 PCA를 사용하여 원의 정확한 위치를 찾으며 좌우 영상에서 얻은 원의 위치와 스테레오 카메라의 기하학적 구조를 종합하여 3차원 움직임을 추출한다. 추출한 3차원 움직임은 가상환경에서 가상 물체의 움직임을 제어하는데 응용할 수 있다.

• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.6
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• pp.897-906
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• 2017

Projection Mapping, also known as Spatial Augmented Reality(SAR) has attracted much attention recently and used for many division, which can augment physical objects with projected various virtual replications. However, conventional approaches towards projection mapping have faced some limitations. Target objects' geometric transformation property does not considered, and movements of flexible objects-like paper are hard to handle, such as folding and bending as natural interaction. Also, precise registration and tracking has been a cumbersome process in the past. While there have been many researches on Projection Mapping on static objects, dynamic projection mapping that can keep tracking of a moving flexible target and aligning the projection at interactive level is still a challenge. Therefore, this paper propose a new method using Unity3D and ARToolkit for high-speed robust tracking and dynamic projection mapping onto non-rigid deforming objects rapidly and interactively. The method consists of four stages, forming cubic bezier surface, process of rendering transformation values, multiple marker recognition and tracking, and webcam real time-lapse imaging. Users can fold, curve, bend and twist to make interaction. This method can achieve three high-quality results. First, the system can detect the strong deformation of objects. Second, it reduces the occlusion error which reduces the misalignment between the target object and the projected video. Lastly, the accuracy and the robustness of this method can make result values to be projected exactly onto the target object in real-time with high-speed and precise transformation tracking.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.10
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• pp.1973-1979
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• 2016

As technologies evolve, diverse 3D measurement techniques using cameras and pattern projectors have been developed continuously. In 3D measurement, high accuracy, fast speed, and easy implementation are very important factors. Recently, 3D measurement using multi-frequency fringe patterns for absolute phase computation has been widely used in the fringe projection profilometry. This paper proposes an improved method to compute the object's absolute phase using the reference plane's absolute phase and phase difference between the object and the reference plane. This method finds the object's absolute phase by adding the difference between the reference plane's wrapped phase and the object's wrapped phase to the reference plane's absolute phase already obtained in the calibration stage. Through this method, there is no need to obtain multi-frequency fringe patterns about new object for the absolute phase computation. Instead, we only need the object's phase difference relative to the reference planes's phase in the measurement stage.