최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 스테레오 카메라로부터 획득된 좌우 영상을 이용하여 3차원 공간좌표(x, y, z)를 획득하고, 이를 이용하여 제어되는 가상공간을 통하여 사용자에게 현실감을 제공하는 실시간 시스템을 구현한다. 일반적으로 관심영역의 변이를 추정할 때 관심영역내의 모든 화소(pixel)의 변이를 추정하지만, 제안한 시스템에서는 관심영역의 2차원 중심좌표(x, y)만을 변이추정에 사용하여 실시간으로 변이를 추정한다. 추정된 변이로부터 깊이정보(depth)를 구하여 관심영역의 3차원 공간좌표를 획득한다. 시스템은 손을 관심영역으로 설정하여 실시간으로 손의 움직임 정보를 획득하고, 가상공간(virtual space)에 적용하여 사용자가 가상공간을 조작할 수 있도록 한다. 실험을 통해 제안하는 실시간 시스템이 150cm 거리(distance) 내에서의 깊이측정 시 0.68cm의 평균오차를 가지고 손동작 인식률은 90%이상 보이는 것을 검증하였다.
3D 입체영상 촬영에서는 기존의 2D 영상과 다르게 깊이영역에 대한 시청자의 시각 피로에 주의해야 한다. 입체영상 촬영단계에서 시청자의 불편함을 최소화하기 위해 제작자들은 2D 촬영 방식과는 다르게 안정적인 카메라 촬영기법만을 사용한다. 본 연구는 입체영상 제작자들이 안전하게 다양한 촬영기법을 활용할 수 있도록 도움을 줄 수 있는 가이드라인 제작을 위해 시작되었으며, 그 결과의 일부로 본 논문에서는 촬영기법 중 달리샷에 대한 시각 피로도를 보여주고자 한다.
3D 디스플레이 장치는 디스플레이 장치의 시점 수에 따라 다시점 디스플레이 장치 및 스테레오 디스플레이 장치로 구분할 수 있다. 스테레오 디스플레이 장치는 좌우 두 개의 영상을 디스플레이 방식에 따라 영상포맷을 변경하여 디스플레이에 보여지고 다시점 디스플레이는 두 개 이상의 영상 데이터를 포함하는 것으로 구분할 수 있다. 영상의 화질문제로 인하여 최근 3DTV는 스테레오 방식을 사용하고 있으며 대기업에서 양산하고 있는 기술이다. 스테레오 방식에서는 개인용 단말의 경우 사용자의 위치 및 눈의 위치에 따라 깊이감을 달리 보여주는 장치가 개발되고 있어 이에 대한 연구를 진행하였다. 이와같은 기술의 흐름에 맞춰 3D 디스플레이 장치를 위한 눈 추적 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에는 카메라에서 입력되는 영상에서 얼굴영역을 Haar training 방법을 통하여 추출하였으며 PCA 방법을 통하여 눈 영역을 추출하였다. 알고리즘의 복잡도로 인하여 연산량을 줄이기 위하여 Downsampling 방법을 활용하여 연산량을 약 26% 감소시켰다. 본 연구 결과를 통하여 얼굴 및 눈 추적 알고리즘 구현시 최적화를 위하여 필요한 프로세스를 예측할 수 있다.
본 논문은 자유 시점조절과 깊이감 조절이 가능한 단일렌즈 양안시 3D 내시경과 Head-mounted display 를 사용한 새로운 로봇수술 시스템을 제안한다. 최근 들어서 여러 양안식 입체영상장치가 의료 영역에 적용되고 있다. 그러나 3D 의료 장비들은 zooming 과 자유로운 시점조절, 그리고 접사를 하는 데에 한계가 존재한다. 입체영상 장비에서 필연적으로 발생하는 이러한 문제점들은 3D 영화를 찍기 위해서 사용되는 것과 같은 2 대의 카메라와 2 개의 렌즈를 사용하는 데에서 원인을 찾을 수 있다. 이러한 문제점들은 Da Vinci 로봇 수술 시스템과 같은 가장 최신의 시스템에서도 해결되지 못하였다. 본 논문에서 제안하는 새로운 시스템은 지금까지 제시된 문제점들을 해결하고, 현재 존재하는 로봇 수술 시스템에 몰입 입체영상 수술이나 증강 현실 수술을 가능하게 하기 위한 목적으로 제안되었다.
스포츠 클라이밍에서 효율적인 등반을 위해서는 인공 암벽의 홀드 위치 및 형태에 따라 역학적으로 이득이 높은 자세를 취할 수 있도록 반복적인 훈련이 필요하다. 교육자는 초급 수준의 등반자를 교육하기 위해서 매번 직접 시범을 보여야 하는 불편함이 있다. 만약 등반자 혼자서도 자세를 배울 수 있는 사실적인 등반 애니메이션이 제공된다면, 효율적인 훈련이 가능할 것이다. 이에 본 논문에서는 게임 엔진의 역운동학 기능으로 제작 과정을 간소화하고 게임 콘솔용 깊이 카메라 기반의 모션 캡쳐 데이터를 분석 및 적용하여 올바른 등반 자세 교육을 위한 3D 캐릭터 애니메이션을 제작하는 방법을 제시한다. 향후 애니메이션이 제작되면 스포츠 클라이밍 교육 콘텐츠를 제작의 기초가 되어 기존 등반 교육 과정에서 제공하지 못했던 새로운 경험을 등반가들에게 제공할 것이다.
Human appearance analysis is an important part of both eastern and western medicine fields, such as Sasang constitutional medicine, rehabilitation medicine, dental medicine, and etc. By the rapid growing of depth camera technology, 3D measuring becomes popular in many applications including medical area. In this study, the possibility of using depth cameras in asymmetry analysis of human appearance is examined. We introduce the development of 3D measurement system using 2 Microsoft Kinect depth cameras and fully automated asymmetry analysis algorithms based on computer vision technology. We compare the proposed automated method to the manual method, which is usually used in asymmetry analysis. As a measure of repeatability, standard deviations of asymmetry indices are examined by 10 times repeated experiments. Experimental results show that the standard deviation of the automated method (1.00mm for face, 1.22mm for body) is better than that of the manual method (2.06mm for face, 3.44mm for body) for the same 3D measurement. We conclude that the automated method using depth cameras can be successfully applicable to practical asymmetry analysis and contribute to reliable human appearance analysis.
Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and whether to stop or go. A 3D depth camera (Microsoft KINECT) is used to scan the 3D point data of the scene, extract information on obstacles, and produce a steering direction for obstacle avoidance. To be specific, ground detection is applied to extract the obstacle candidates from the scanned data and the candidates are projected onto a 2D map. The 2D map provides discretized information of the extracted obstacles to decide on the avoidance direction (left or right) of the wheelchair. As an additional function, cliff detection is developed. By defining the "cliffband," the ratio of the predefined band area and the detected area within the band area, the cliff detection algorithm can decide if a cliff is in front of the wheelchair. Vehicle tests were carried out by applying the algorithm to the electric wheelchair. Additionally, detailed functions of obstacle detection, such as providing avoidance direction and detecting the existence of cliffs, were demonstrated.
거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.
스테레오 카메라를 사용하여 입체영상을 획득하는 대표적인 방법으로는 수렴 및 평행방식이 있다. 본 연구는 수렴 및 평행타입의 장점을 갖추고 자연스런 입체영상을 획득할 수 있는 평행타입 기반의 변형평행타입 입체영상 획득 방법을 사용하여 수렴방식의 입체영상 획득방법을 모사할 수 있는 인자들의 추출 및 정량적 분석을 통하여 중요 핵심인자를 정의하였다. 결과적으로 변형평행 타입에서 수렴타입을 모사할 수 있는 인자들은 스테레오 카메라의 간격, 화각 및 수렴각이고, 융합영역 내에서의 핵심인자는 수렴각의 변화이다. 결론적으로 변형평행타입으로 수렴타입을 완벽히 모사할 수 있는 인자들의 정량적 범위는 사용환경에 따라 다르며, 초점길이가 짧을 수록, 수렴각이 작을수록 근거리 물체에 대한 수렴타입과 변형평행타입의 영상좌표의 오차량은 적다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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