• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권3호
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• pp.216-220
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• 2007

Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic camera parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.537-546
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• 2019

본 논문에서는 휴대하기 편하고 3D 콘텐츠 제작이 용이한 트윈 카메라 모듈 시스템을 구현하고자 하였다. 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 2D 스테레오 카메라로 부터 입력되는 영상을 변환하여 3차원 영상으로 출력할 수 있는 시스템이다. 본 눈문에서 제안한 시스템의 성능평가를 위해 Test Platform을 이용하여 좌, 우 두 개의 렌즈로 촬영된 스테레오 입체 영상의 좌, 우 영상 간의 시차에 따른 회전(Rotation), 기울기(Tilt)에 대한 보정을 평가하였다. 또한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 3D 입체 영상의 거리오차(Depth Error)를 검증하여 트윈 카메라 모듈 시스템의 효율성을 검증하고자 하였다. 본 논문에서 제안한 트윈 카메라 모듈 시스템은 촬영된 영상을 3D 입체 영상과 준비 영상으로 변화하여 외부에 출력하면 각기 다른 3D 입체 영상 제작 방식에 따른 출력장치에 맞춰 디스플레이가 가능하다. 또한 생성된 영상을 준비 영상과 입체 영상을 각기 다른 채널을 통해 출력하여 많은 제품에 적용하기 쉽고 간편하게 3D 입체 영상 콘텐츠를 제작하는데 이용할 수 있을 거라 기대한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1820-1827
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• 2017

With the development of 3D technology, image expression has been widely used in the field of 3D animation these days for the purpose of illustrating a certain image, feeling or status. In this paper, we examine how it affects to audiences' feelings and senses when we applied the handheld camera technique to other kinetic characteristics. In addition, we analyze the scenes which the handheld camera technique is applied into each characteristic from movie contents, present the kinetic characteristics of the handheld camera technique, and study the scenes that can apply this technique with 3D animation and its influence.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.362-371
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• 2013

본 논문에서는 스테레오 카메라 추적을 이용한 모바일 3차원 디스플레이 상의 실시간 증강현실 프레임웍에 대하여 기술한다. 모델 기반 추적 방법에 기초하여 카메라 포즈는 스테레오 카메라 간의 기하 관계를 만족하도록 동시 추정된다. 동시 추정된 카메라 포즈를 통해 가상 콘텐츠는 교정된 스테레오 영상에 올바르게 증강된다. 스테레오 카메라 추적과 스테레오 영상 교정은 서로 다른 쓰레드에서 수행하고, 영상 형식 변환 및 스테레오 영상 교정은 GPU로 고속으로 처리함으로써 실시간으로 수행된다. 제안된 프레임웍은 스테레오 카메라와 3차원 디스플레이가 장착된 스마트폰에서 구현되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.367-371
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• 2015

In this paper, a novel localization method for a monocular camera is proposed by using a feature-based probabilistic map. The localization of a camera is generally estimated from 3D-to-2D correspondences between a 3D map and an image plane through the PnP algorithm. In the computer vision communities, an accurate 3D map is generated by optimization using a large number of image dataset for camera pose estimation. In robotics communities, a camera pose is estimated by probabilistic approaches with lack of feature. Thus, it needs an extra system because the camera system cannot estimate a full state of the robot pose. Therefore, we propose an accurate localization method for a monocular camera using a probabilistic approach in the case of an insufficient image dataset without any extra system. In our system, features from a probabilistic map are projected into an image plane using linear approximation. By minimizing Mahalanobis distance between the projected features from the probabilistic map and extracted features from a query image, the accurate pose of the monocular camera is estimated from an initial pose obtained by the PnP algorithm. The proposed algorithm is demonstrated through simulations in a 3D space.

• 방송공학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.439-448
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• 2020

본 논문에서는 다시점 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합을 위한 수정된 최적화 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 것은 매우 중요하다. 기존의 연구에서 제안된 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3차원 Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 방식들은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라를 8개 사용하여 전방위 자유시점을 제공할 수 있는 3차원 포인트 클라우드 및 매쉬 모델을 생성하기 위한 정합 기법을 제안하고자 한다. RGB영상과 함께 깊이지도 기반의 함수 최적화 방식을 이용하고, 초기 파라미터를 구하지 않으면서 고품질의 3차원 모델을 생성할 수 있는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.438-444
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• 2018

Structured light vision system has been widely used in 3D surface profiling. Usually, it is composed of a camera and a laser which projects a line on the target. Calibration is necessary to acquire 3D information using structured light stripe vision system. Conventional calibration algorithms have found the pose of the camera and the equation of the stripe plane of the laser under the same coordinate system of the camera. Therefore, the 3D reconstruction is only possible under the camera frame. In most cases, this is sufficient to fulfill given tasks. However, they require multiple images which are acquired under different poses for calibration. In this paper, we propose a calibration algorithm that could work by using just one shot. Also, proposed algorithm could give 3D reconstruction under both the camera and laser frame. This would be done by using newly designed calibration structure which has multiple vertical planes on the ground plane. The ability to have 3D reconstruction under both the camera and laser frame would give more flexibility for its applications. Also, proposed algorithm gives an improvement in the accuracy of 3D reconstruction.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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• pp.128-131
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• 2004

In this paper, we describe reconstructed 3D-urban modeling techniques for laser scanner and CCD camera system, which are loading on the vehicle. We use two laser scanners, the one is horizon scanner and the other is vertical scanner. Horizon scanner acquires the horizon data of building for localization. Vertical scan data are main information for constructing a building. We compared extraction of edge aerial image with laser scan data. This method is able to correct the cumulative error of self-localization. Then we remove obstacles of 3D-reconstructed building. Real-texture information that is acquired with CCD camera is mapped by 3D-depth information. 3D building of urban is reconstructed to 3D-virtual world. These techniques apply to city plan. 3D-environment game. movie background. unmanned-patrol etc.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1006-1011
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• 2007

Active Appearance Models은 객체의 모델링에 널리 사용되며, 특히 얼굴 모델은 얼굴 추적, 포즈 인식, 표정 인식, 그리고 얼굴 인식에 널리 사용되고 있다. 최초의 AAM은 Shape과 Appearance가 하나의 계수에 의해서 만들어 지는 Combined AAM이였고, 이후 Shape과 Appearance의 계수가 분리된 Independent AAM과 3D를 표현할 수 있는 Combined 2D+3D AAM이 개발 되었다. 비록 Combined 2D+3D AAM이 3D를 표현 할 수 있을지라도 이들은 공통적으로 2D 영상을 사용하여 모델을 생산한다. 본 논문에서 우리는 stereo-camera based 3D face capturing device를 통해 획득한 3D 데이터를 기반으로 하는 3D AAM을 제안한다. 우리의 3D AAM은 3D정보를 이용해 모델을 생산하므로 기존의 AAM보다 정확한 3D표현이 가능하고 Alignment Algorithm으로 Inverse Compositional Image Alignment(ICIA)를 사용하여 빠르게 Model Instance를 생산할 수 있다. 우리는 3D AAM을 평가하기 위해 stereo-camera based 3D face capturing device로 촬영해 수집한 한국인 얼굴 데이터베이스[9]로 얼굴인식을 수행하였다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.11-20
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• 2011

A structured beam laser is often used to scan object and make 3D model. Multiple cameras are inevitable to see occluded areas, which is the main reason of the high price of the scanner. In this paper, a low cost 3D foot scanner is developed using one camera and two mirrors. The camera and two mirrors are located below and above the foot, respectively. Occluded area, which is the top of the foot, is reflected by the mirrors. Then the camera measures 3D point data of the bottom and top of the foot at the same time. Then, the whole foot model is reconstructed after symmetrical transformation of the data reflected by mirrors. The reliability of the scan data depends on the accuracy of the parameters between the camera and the laser. A calibration method is also proposed and verified by experiments. The results of the experiments show that the worst errors of the system are 2 mm along x, y, and z directions.