자유시점 비디오는 원하는 시점을 자유로이 선택하여 보는 능동형 비디오이다. 이 기술은 박물관 투어, 엔터테인먼트 등의 다양한 분야에서 활용된다. 본 논문에서는 자유시점 비디오의 새로운 분야로 가상 카메라와 깊이맵을 이용하여 한 장의 영상 내부를 항해하는 입체 자유시점 Tour-Into-Picture (TIP)을 제안한다. 오래전부터 TIP가 연구되어 왔는데, 이 분야는 한 장의 단안 사진 내부를 항해하면서 애니메이션으로 볼 수 있게 하는 기술이다. 제안 방법은 전경 마스크, 배경영상, 및 깊이맵을 반자동 방법으로 구한다. 다음에는 영상 내부를 항해하면서 입체 원근투영 영상들을 획득한다. 배경영상과 전경객체의 3D 데이터를 기반으로 가상 카메라의 3차원 공간이동, 요/피치/롤링 등의 회전, 룩어라운드, 줌 등의 다양한 카메라 기능을 활용하여 입체 자유시점 비디오를 구현한다. 원근투영은 직교투형보다 우수한 입체감을 전달하며, 기존 방법과 비교하여 텍스쳐의 3D 데이터를 직접 원근투영하여 처리속도를 향상시켰다. 소프트웨어는 MFC Visual C++ 및 OpenGL 기반으로 구축되었으며, 실험영상으로 신윤복의 단오풍정을 사용하여 고전화의 입체 자유시점 비디오를 시청이 가능하다.
In this paper, the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera for a Transformation algorithm of an Leg-wheel Hexapod Robot is proposed. Robot designed as can have advantages that do transfer possibility fast mobility in flat topography and uneven topography through walk that use wheel drive. In the proposed system, using the disparity data obtained from the left and right images captured by the stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene and an image plane, depth information can be detected. Robot uses construed environmental data and transformation algorithm, decide wheel drive and leg waik, and can calculate width of street and regulate width of robot.
This paper presents the implementation of altitude and attitude measurement algorithm using stereo camera for an unmanned aerial vehicle (UAV). Depth images are generated by calibrating the stereo cameras, and converted into 3D point cloud data. By applying a plane fitting algorithm to the resultant point cloud, altitude from ground level, and roll and pitch angles are extracted. To verify the performance, experimental results are provided by comparing with those of the motion caption system.
본 논문에서는 3D 디스플레이에서 사용자가 인지하는 깊이감을 조절하기 위하여 촬영된 스테레오 영상으로부터 중간시점 영상들을 생성하기 위한 방법을 제안한다. 두 대의 카메라로부터 획득된 스테레오 영상은 카메라의 물리적인 위치와 간격에 따라 고정된 시점과 화면 시차를 갖는다. 본 논문에서는 입력 스테레오 영상에 대한 시점 보간을 수행함으로써, 두 입력 영상 사이의 중간 시점에 대한 스테레오 영상을 생성하였다. 또한, 시점 보간에 사용되는 선형 보간 계수를 조절하여 재생성 될 스테레오 영상의 카메라 간격을 조절할 수 있도록 하였다. 제안방법을 이용하면 사용자의 양안간격이나 어플리케이션 특성에 적합하도록 깊이감이나 입체감을 조절하여 스테레오 영상을 재생성 할 수 있다.
Recently shield TBM tunnellings are being applied to subway construction in Korean cities. Generally these kinds of tunnellings have the problems in the stability of ground such as subsidence because urban subway is constructed in the shallow depth. A sinkhole occurred on the road just above the tunnel during tunneling in Kwangju, so a survey for upper layer of the tunnel was needed. But conventional Ground Probing Radar can't be applicable due to the presence of steel-mesh screen in the shield segment, so no existent geophysical method is applicable in this site. Because the outer surface of each shield segment is electrically insulated, dipole-dipole resistivity method which is popular in engineering site investigation, was tried to this survey for the first time. Specially manufactured flexible ring-type electrodes were installed into the grouting holes at an interval of 2.4 m on the ceiling. The K-Ohm II system which has been developed by KIGAM and tested successfully in many sites, was used in this site. The system consists of 1000Volt-1Ampere constant-current transmitter, optically isolated 24 bit sigma-delta A/D conversion receiver - maximum 12 channel simultaneous measurements, and graphical automatic acquisition software for easy data quality check in real time. Borehole camera logging with circular white LED lighting was also done to investigate the state of the layer. Measured resistivity data lack of some stations due to failing opening lids of holes, shows general high-low trend well. The dipole-dipole resistivity inversion results discriminate (1) one approximately 4 meter diameter cavity (grouted but incompletely hardened, so low resistivity - less than $30{\Omega}m$), (2) weak zone (100-200${\Omega}m$), and (3) hard zone (high resistivity - more than 1000${\Omega}m$) very well for the distance of 320 meters. The 2-D inversion neglects slight absolute 3-D effect, but we can get satisfactory and useful information. Acquired resistivity section and video tapes by borehole camera logging will be reserved and reused if some problem occurs in this site in the future.
입체영상은 공간에 대한 정확한 깊이인식을 기본으로 하며, 공간 디자인 및 인지과학 등의 다양한 차원에서 접근해야 한다. 특히 휴먼 팩터(human factor)를 고려한 인간공학적 설계가 중요하다. 즉, 입체영상설계자는 양안시차를 결정할 때, 인간의 눈과 카메라 시점을 일치시켜야 한다. 이 과정에서 광학적(dichoptic) 오차에 의한 왜곡 등의 구조적인 문제가 발생하며, 이를 해결하기 위해 기하학의 재해석 및 인간공학적 설계를 기반으로 시각 피로를 최소화하는 3D 스위트닝(sweetening)과정이 요구된다. 본 연구는 입체영상의 근본적인 불일치 문제를 실험영상의 제작을 통해 분석하고, 생체 안정성과의 상관관계를 파악한다. 이를 통해 인간공학적 설계에 기초한 다양한 입체영상의 공간 연출 방법을 제안한다.
본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.
본 연구에서는 3차원 RGB-D Xtion2 카메라를 이용하여 보행자의 골격좌표를 추출한 결과를 바탕으로 동적인 특성(속도, 가속도)을 함께 고려하여 딥러닝 모델을 통해 사람을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문의 핵심목표는 RGB-D 카메라로 손쉽게 좌표를 추출하고 새롭게 생성한 동적인 특성을 기반으로 자체 고안한 1차원 합성곱 신경망 분류기 모델(1D-ConvNet)을 통해 자동으로 보행 패턴을 파악하는 것이다. 1D-ConvNet의 인식 정확도와 동적인 특성이 정확도에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 정확도는 F1 Score를 기준으로 측정하였고, 동적인 특성을 고려한 분류기 모델(JCSpeed)과 고려하지 않은 분류기 모델(JC)의 정확도 비교를 통해 영향력을 측정하였다. 그 결과 동적인 특성을 고려한 경우의 분류기 모델이 그렇지 않은 경우보다 F1 Score가 약 8% 높게 나타났다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
This paper presents a robotic system that provides telepresence to the visually impaired by combining real-time haptic rendering with multi-modal interaction. A virtual-proxy based haptic rendering process using a RGB-D sensor is developed and integrated into a unified framework for control and feedback for the telepresence robot. We discuss the challenging problem of presenting environmental perception to a user with visual impairments and our solution for multi-modal interaction. We also explain the experimental design and protocols, and results with human subjects with and without visual impairments. Discussion on the performance of our system and our future goals are presented toward the end.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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