The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.3
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pp.129-135
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2011
In this paper, we propose the algorithm using optical flow and machine learning-based segmentation for the 3D conversion of 2D video. For the segmentation allowing the successful 3D conversion, we design a new energy function, where color/texture features are included through machine learning method and the optical flow is also introduced in order to focus on the regions with the motion. The depth map are then calculated according to the optical flow of segmented regions, and left/right images for the 3D conversion are produced. Experiment on various video shows that the proposed method yields the reliable segmentation result and depth map for the 3D conversion of 2D video.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10c
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pp.247-249
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2002
최근 3D 공간 객체의 효율적인 표현을 위해, 3D 연산 및 다차원 인덱싱 기법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이러한 인덱스나 연산을 기반으로 많은 응용프로그램들이 개발되고 있다. 그러나, 대부분의 응용프로그램들은 단순히 비공간 속성에 대한 질의를 기반으로 한 3D 객체의 시각화에만 치중하고 있기 때문에, 3D 공간 객체에 관한 분석 기능을 제대로 지원하지 못하고 있다. 따라서, 이 논문에서는 3D 공간 객체에 관한 효율적 분석 기능을 제공할 수 있는 3D 공간 연산 처리기를 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과의 상호운용을 위해서, 제안한 연산 처리기는 OpenGIS의 2차원 기하 객체 모텔을 3차원으로 확장한 3D 기하 객체 모델을 기반으로 하였다. 또한 빠른 공간 연산을 수행하기 위해 인덱스와 연동하여 구현하였다. 이 연산 처리기는 3D GIS에 적용될 경우, 효율적인 공간 분석 기능을 제공할 수 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.3
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pp.1302-1309
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2012
In this paper, we propose applying differential techniques for 2D/3D video conversion to the objects grouped by depth information. One of the problems converting 2D images to 3D images using the technique tracking the motion of pixels is that objects not moving between adjacent frames do not give any depth information. This problem can be solved by applying relative height cue only to the objects which have no moving information between frames, after the process of splitting the background and objects and extracting depth information using motion vectors between objects. Using this technique all the background and object can have their own depth information. This proposed method is used to generate depth map to generate 3D images using DIBR(Depth Image Based Rendering) and verified that the objects which have no movement between frames also had depth information.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.22
no.1
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pp.30-37
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2021
Accurate 3D object tracking with camera images is a key enabling technology for augmented reality applications. Motivated by the impressive success of convolutional neural networks (CNNs) in computer vision tasks such as image classification, object detection, image segmentation, recent studies for 3D object tracking have focused on leveraging deep learning. In this paper, we review deep learning approaches for 3D object tracking. We describe key methods in this field and discuss potential future research directions.
In this paper, 2 devices through the input image are projected onto the output video device to extract 3D information of real objects and they are located in virtual space. All 3D objects for each inter-object interaction information and location information makes the validation process by recognizing conflict. The proposed extract 3D information of real objects and collision handling inter-object interaction in the most basic issues in augmented reality, because more than anything is a matter to be prescriptive. Therefore, the proposed system to solve this problem exists in virtual space, all objects of the user by validating the conflict between realism and immersion to show that aims to increase.
본 논문에서는 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하여 입체감을 주는 방법을 제안하였다. 2D/3D 변환을 위해 Normalized Cut을 사용하여 객체를 분할하였고, 분할된 객체에 Optical Flow 값을 계산해 깊이정보를 생성하여 입체감을 주었다. 객체를 분할하기 위해 Normalized Cut을 이용한 방법에 Optical Flow를 이용한 가중치 값을 추가하여 정확한 객체 분할을 하였고, 처리속도 향상을 위해 영상의 밝기, 색상을 고려한 Watershed 알고리즘을 적용하여 연산량을 줄였다. 분할된 영상에 Optical Flow를 이용하여 색상 정보의 차이를 통해 객체별 고유벡터 값을 연산하여 객체의 움직임 정보를 추출하고 운동시차를 고려해 깊이 정보를 생성하였다. 제안한 방법으로 변환하기 위해 MATLAB을 사용하였다. 제안한 변환 방법은 2D/3D 입체변환에 효과적이었다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.540-545
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2002
3D 그래픽스는 이제 전문가들만의 전유물이 아니다. 하드웨어 기술의 비약적인 발전으로 누구나 저렴한 가격으로 불과 몇 년전의 워크스테이션급 이상의 3D 그래픽스 환경을 갖출 수 있게 되었다. 그러나 3D 그래픽스 환경을 조작하기에 적합한 특수 장비는 여전히 일반 소비자가 사용 할 수 없을 정도의 고가이며 대중화는 요원한 실정이다. 따라서 일반적인 2D 기반의 입력장치를 활용한 데스크탑 가상현실에서의 효과적인 인터페이스의 연구가 필요하다. 사용자가 최초로 가상 환경내의 객체를 조작하기 위해서 취하는 행동은 선택이다. 그러나 일반적인 데스크탑 환경에서 3D 객체의 선택은 정확성이 떨어지며 오류의 정정도 번거롭다. 본 논문에서는 일반적인 마우스를 가지고 3D 가상환경의 객체를 정확하게 선택할 수 있도록 돕는 인터페이스를 제안한다. 시스템은 사용자가 선택한 객체와 관련된 선택 가능한 후보 객체들로 구성된 선택 트리를 제시하며, 선택 트리 내에서의 순회를 통해 사용자가 정확한 선택과 오류 정정을 하도록 돕는다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.585-589
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2001
최근 그래픽 하드웨어의 성능향상과 인터넷의 발전으로 이를 기반으로 하는 인터렉티브 3D 그래픽스와 데스크탑 가상환경 분야에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 데스크탑 가상환경에서 객체의 조작과 관련된 3D 사용자 인터페이스에 대한 성공적인 연구사례는 찾아보기 힘들다. 그 이유는 하드웨어적인 제약과 더불어 3D 공간상의 객체를 2D상에서 조작함으로써 발생하는 인지적인 문제해결이 어렵기 때문이다. 이의 해결을 위해 본 논문에서는 객체를 구성하는 장면 그래프를 내부적으로 분할하여 생성된 서브트리의 순회를 통해 객체의 세부 단위요소를 쉽게 선택하고 해제하는 일련의 객체조작 기법을 제안한다. 또한 각 조작단계에서 사용자의 의사결정을 돕는 다양한 시각 피드백 기능을 함께 지원한다. 제안된 기법은 정교한 객체의 조작을 필요로 하는 분야의 3D 사용자 인터페이스 구축에 매우 효과적으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.752-753
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2023
2D 객체 그림으로부터 3D 객체로 변환하는 것은 저차원 신호로부터 고차원 공간 정보를 추론하는 문제이다. 본 연구에서는 특정 주제 내에서 미리 구축해 놓은 3D 객체 모델 기반으로 해결하는 ill-posed 문제이다. 사용자의 2D 그림과 가장 유사한 베이스 모델을 판별한 후, 해당 모델을 기반으로 3D 객체를 구성하고 채색 과정을 거쳐 완성한다. 본 연구에서는 이를 기반으로 변환한 객체를 증강 현실 환경에서 구현한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.704-706
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2003
본 논문에서는 3차원 그래픽 데이터베이스를 위한 효과적인 질의 처리 시스템을 제안한다. 이 질의 처리 시스템은 3차원 그래픽 객체나 3차원 이미지 객체(이하 3D 객체)에 대한 모양 특징 기반(feature-based) 질의를 지원한다. 제안하는 시스템은 3D 객체 에 대한 특징 중 모양 모양에 초점을 맞춘다. 객체간의 유시도 검색을 위해 객체의 모양 특징은 단순화되고 추상화 되어 사용된다. 3D 객체 데이타베이스 구성을 위해 XML을 확장한 3DGML 시스템을 이용하고 질의 처리 언어로는 XML-QL을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 질의 처리 시스템은 3D 객체를 포함한 멀티미디어 데이터의 효율적인 검색에 활용될 수 있으며 다양한 그래픽 응용 분이 등에서 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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