3-D 디스플레이를 이용하여 실감나는 입체 경험을 시청자에게 제공하는데 필요한 요인을 파악하는 다양한 연구가 여러 분야에서 이루어지고 있다. 본 연구는 3차원 지각에 필요한 정보를 어느 쪽 눈에 제시하느냐에 따라 관찰자의 입체 지각 과정에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 실험은 관찰자의 우세안과 비우세안에 3-D 자극 패턴의 변화를 배타적으로 제공하고, 이 자극 정보를 통합해서 3-D 입체로 지각하는 시간을 측정하는 과정이 포함되었다. 다양한 조건으로 구성된 실험에서 얻은 결과는 관찰자의 우세안 여부에 상관없이 3-D 정보가 왼쪽 눈에 제시된 경우, 오른쪽 눈에 비해 일관성 있게 지각이 수행된다는 것이다. 본 결과는 3-D 영상물 제작 시 깊이 정보가 왼쪽 눈에 담길 수 있도록 입체 영상 카메라 시점을 조정한다면, 입체 영상물에 담겨있는 깊이를 영상 관람자가 더 잘 지각할 수 있음을 제안하고 있다.
저자는 DSLR(digital single-lens reflex) 카메라를 이용한 QLF-D 시스템을 고안하여, 사람의 유구치에 자연 발생된 법랑질 초기 우식증을 관찰하고, 유구치 법랑질 시편을 대상으로 2일부터 14일까지 인공 탈회시킨 후 탈회 기간에 따른 상관관계를 편광 현미경 소견과 비교 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 탈회 기간에 따른 편광 현미경 상의 병소 깊이와 QLF-D 영상의 광밀도 값 비율 간의 피어슨 상관 계수는 0.969였다(p<0.01). 2. 편광현미경에서 측정된 병소 깊이의 탈회 기간에 대한 회귀분석 결과 y=8.67x-1.16의 회귀 방정식이 산출되었다(p<0.05). 3. QLF-D 영상에서 측정된 광도값 비율의 탈회 기간에 대한 회귀분석 결과 y=3.53x+6.42의 회귀 방정식이 산출되었다(p<0.05).
본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 인공위성 근접운용을 위한 단일 영상 기반 상대항법에 대한 연구를 수행하였다. 추적 위성은 하나의 카메라 센서만을 이용하여 표적 위성을 관측하고 영상추적을 통해 표적 위성의 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 단일 영상만을 이용할 경우, 표적과의 상대 거리에 해당하는 깊이 정보를 얻기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 능동 윤곽 기법을 영상 추적에 적용하였다. 능동 윤곽 기법을 통해 표적의 이미지 크기를 얻을 수 있고 이러한 형상 정보를 바탕으로 상대 거리를 간접적으로 계산할 수 있다. 두 인공 위성이 상대 운동을 하는 우주환경을 구현하고 가상의 카메라 영상을 생성하기 위해 3차원 가상현실이 이용되었다. 추적 위성은 UKF를 이용하여 표적 위성에 대한 상대위치를 추정하면서 글라이드슬로프 접근 기법을 이용하여 표적 위성에 근접한다. 상대항법의 성능을 분석하기 위해서 폐 루프 시뮬레이션을 수행하였다.
Objective: This paper describes the process and results related to the development of gesture recognition-based natural user interface(NUI) for vehicle maintenance e-Training system. Background: E-Training refers to education training that acquires and improves the necessary capabilities to perform tasks by using information and communication technology(simulation, 3D virtual reality, and augmented reality), device(PC, tablet, smartphone, and HMD), and environment(wired/wireless internet and cloud computing). Method: Palm movement from depth camera is used as a pointing device, where finger movement is extracted by using OpenCV library as a selection protocol. Results: The proposed NUI allows trainees to control objects, such as cars and engines, on a large screen through gesture recognition. In addition, it includes the learning environment to understand the procedure of either assemble or disassemble certain parts. Conclusion: Future works are related to the implementation of gesture recognition technology for a multiple number of trainees. Application: The results of this interface can be applied not only in e-Training system, but also in other systems, such as digital signage, tangible game, controlling 3D contents, etc.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
본 논문에서는 입체영상을 시청할 때 흔히 발생할 수 있는 시각 피로를 최소화하기 위한 시차 보정 기술을 제안한다. 시각 피로는 3차원 TV의 상용화에 있어 반드시 풀어야 할 문제이다. 본 논문에서 제안하는 시차 보정 기술은 좌, 우 입체카메라의 기하학적 분석을 통하여 영상의 깊이감을 조정하는 수평시차 보정과 특징 정합 기반의 수직시차 보정으로 구성된다. 기존의 시차 보정은 주로 입체영상 카메라의 기하적 관계를 캘리브레이션(calibration) 과정을 거쳐 구하고 그 결과값을 이용하였다. 그러나 캘리브레이션의 오류로 인한 시차의 오차가 여전히 발생하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 수평시차는 입체카메라의 캘리브레이션 정보를 사용하는 반면 수직시차는 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘을 사용하여 수직시차의 오차를 최소화하였다. 유사한 특징점 정합 기반의 보정 알고리즘과의 비교를 통하여 제안 알고리즘의 성능을 분석하였다.
차세대 정보 통신 서비스의 고도화를 위해 추구되는 핵심 기술 중의 하나가 가시화를 통한 실감(Sensation of Reality) 서비스의 구현이다. 정보 통신 서비스의 가시화를 통한 실감화는 3차원 동영상 통신 기술의 개발없이는 구현이 불가능하다. 3차원 동영상 통신의 구현에 있어 가장 큰 문제점은 3차원 동영상에 포함된 많은 정보량을 전송할 수 있는 전송 기술과 3차원 영상을 촬영하고 실시간으로 표시할 수 있는 기술이 아직 확립되어 있지 않다는 것이다. 현재 확립되어 있는 3차원 동영상 기술은 주로 입체 방식(Stereoscopic Type)으로 실감을 얻기가 어렵다. 입체영상 보다 실감을 더해 주는 영상은 눈의 움직임과 함께 입체 영상이 연속적으로 변하게 하는 다시점(Multiview) 3차원 영상이다. 다시점 3차원 영상시스템을 8대의 카메라와 빔 프로젝터 그리고 홀로그래픽 스크린을 이용하는 시분할(Time Multiplexing) 방식에 의해 구현했다. 이 시스템에서 다시점 영상은 8대의 카메라에 의해 촬영되며, 이 촬영된 영상은 신호변환기에 의해 색상별로 한 개의 채널로 합성되어 초당 480 프레임 주파수로 빔 프로젝터에 의해 홀로그래픽 스크린에 투사된다. 빔 프로젝터의 영상은 띠형(Strip Type) 액정 셔터를 통해 홀로그래픽 스크린에 투사되게 되며, 이 띠형 액정 셔터는 홀로그래픽 스크린상에 투사된 영상을 볼 수 있게 시역을 형성한다. 각 카메라는 대응하는 띠형 액정 셔터들과 동기되어 움직이므로, 각 카메라의 영상은 대응하는 액정 셔터를 통해 투사하게 되어 시역에서는 다시점 3차원 영상의 시청이 가능해진다.
For acquisition of 3-Dimensional information in real space, stereo vision system is suitable. In the stereo system, 3D real world position is derived from translation of coordinates between cameras and world. Thus, to use stereo vision, it is needed to construct a precise system which provides kinematically precise translation between camera and world coordinate, in spite of intricacy and hardness. So much cost and time should be spent to build the system. In this paper, facilely to solve previous problem, a method which can easily obtain 3D informations using reference objects and RSD(Relative Stereo Disparity) is proposed. Instead of direct computation of position with translation of coordinates, only relative stereo disparity in stereo pair of image is used to find the reference depth of objects, and real 3D position is computed with initial condition of reference objects. In computation, subpixel resolution is involved to find the display for accuracy. To find the RSD, corresponding points are calculated in subpixel resolution. So the result in experiemnt will be shown that subpixel resolution is more accurate than 1 pixel resolution.
본 논문에서는 고정밀 3차원 데이터의 획득, 복원 및 랜더링과 그에 따르는 고속처리에 필요한 효율적인 기술 소개 및 이에 따른 문제점에 대해 소개한다. 또한 3차원 데이터를 획득하기 위한 하드웨어에 대한 소개와 그에 필요한 SDK 등의 차이점 및 특징에 대해 소개하고, 이를 복원 및 랜더링 할 때의 이슈에 대해 소개한다. 특히 렌더링에서는 대용량의 고정밀 3차원 데이터에 대한 실시간 처리 문제에 대해 소개하고, 이러한 이슈들을 해결하는 이론에 대해 간단히 소개한다. 본 논문에서는 기존에 소개되었던 기술과 그에 따른 문제점에 대해 소개하고, 이와 관련된 사항에 대해 해결하는 방법에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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