본 논문은 2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법에 관한 연구이다. 기존의 깊이 정보 획득 기법 중 움직임 정보를 깊이 정보로써 사용할 때 움직임이 존재하지 않는 객체의 경우 깊이 정보를 획득할 수 없어 해당 객체의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 객체와 배경을 추출하고 객체에 움직임 정보를 이용한 깊이 정보를 할당하는 과정을 거친 후, 배경과 깊이 정보가 할당되지 못한 객체에 깊이 단서 중 하나인 상대적 높이 단서를 이용한 깊이 정보를 할당함으로써 모든 객체에서 3D 효과를 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 제안한 기법으로 깊이맵을 생성하여 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 3D 영상을 생성하여 확인한 결과 움직임이 없는 객체에서도 3D 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Techniques to rapidly model local spaces, using 3D range data can enable implementation of: (1) real-time obstacle avoidance for improved safety, (2) advanced automated equipment control modes, and (3) as-built data acquisition for improved quantity tracking, engineering, and project control systems. The objective of the research reported here was to introduce current rapid local modeling techniques and develop rapid local spatial modeling tools.
The paper proposes a human-following behavior of mobile robot and an intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. An ISpace is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to track a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to track the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and trackinging of the walking human with the mobile robot are presented.
For generation and analysis of the multi-sensory image, we propose a new three dimensional (3D) modeling method considering an iternal heat source. We represent the heat conduction process within th object as an equivalent thermal circuit. Therefore, without a complex computation, our modeling approach can obtain thermal features of the object. By using the faceted model, the proposed method can express the accurate visual signatures of the object. Comparing the estimates datum with the obtained surface temperatures, we have demonstrated that the proposed method can provide a precise thermal features. The thermal images by out model is applicable to simulate a tracking loop of an IR missile.
Real-Time object tracking has emerged as an important component in several application areas including machine vision. surveillance. Human-Computer Interaction. image-based control. and so on. And there has been developed various algorithms for a long time. But in many cases. they have showed limited results under uncontrolled situation such as illumination changes or cluttered background. In this paper. we present a novel. computationally efficient algorithm for tracking human face robustly under illumination changes and cluttered backgrounds. Previous algorithms usually defines color model as a 2D membership function in a color space without consideration for illumination changes. Our new algorithm developed here. however. constructs a 3D color model by analysing plenty of images acquired under various illumination conditions. The algorithm described is applied to a mobile head-eye robot and experimented under various uncontrolled environments. It can track an human face more than 100 frames per second excluding image acquisition time.
본 논문에서는 손 추적과 제스처 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 사용자 손의 3차원 기하학적 정보를 취득하기 위해 별도의 장비를 사용한다. 특히, 기존의 물체 검출 및 추적 시스템들에서 제기 되었던 추적 과정에서의 문제점을 피하기 위해 능동적인 타원체 영역을 만들고 손 추적을 위한 영역을 타원체 영역의 안으로 제한했다. 제안된 시스템은 미리 정의된 기간 동안에 손 위치의 이동평균을 계산한다. 그리고 추적영역은 3차원 공간에 편성된 공분산에 기반한 사용자 손 움직임의 불확실성을 추정하여 통계적인 데이터에 따라 능동적으로 제어하였다. 또한 손 위치가 획득되었을 때, 손 제스처를 인식하기 위해 펼쳐진 손가락을 검출한다. 사용자 인터페이스 체제 기반의 시스템을 구현하여 복잡한 환경에서 다중의 대상들이 동시에 존재하는 경우이거나 일시적인 가려짐이 발생하는 경우에도 정확성을 보여 매우 안정적으로 동작할 수 있음을 보여주며, 약 24-30fps의 프레임 비율로 사용할 수 있는 가능성을 보여주었다.
Kim, Jin-Woong;Hur, Jee-Sic;Ha, Min Woo;Kim, Soo Kyun
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권9호
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pp.139-147
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2022
본 연구에서는 증강현실 기술을 이용하여, 화학에 입문하는 사람이 화학 학습에 필요한 지식을 쉽게 습득할 수 있도록 모바일 애플리케이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 2차원 형태의 그림을 인식해 화학 구조를 3차원의 개체로 증강 시켜 사용자의 화면에 보여주고, 이와 관련된 다분야의 정보를 동시에 제공하는 서비스를 활용해 새로운 화학 학습 경험을 제공하는 점이 특징이다. 이를 위해 별도의 시스템과 콘텐츠를 구성하였고, 안전하고 실시간적인 데이터 관리를 위해 로그인 API와 실시간 데이터베이스 기술을 사용하였으며, 이미지 인식 및 3차원 개체 증강 서비스를 위해 이미지 트래킹 기술을 사용하였다. 본 연구를 통한 결과는 실험을 통해 유의미한 결과를 도출하였다. 향후 연구에서는 화학 구조 데이터 라이브러리를 사용하여 효율적으로 데이터를 불러오고 출력할 수 있도록 한다.
몰입 가상현실 환경에서 가상 객체들을 선택하고 조작하기 위해서는 사용자가 원하는 가상 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있어야 한다. 가상현실에서 객체 선택을 위한 가장 알려진 접근 방법은 Ray-casting 방법이다. Ray-casting은 가상현실 환경에서 사용자의 손이나 시야 방향에서 직선으로 이동하는 가상의 선을 발사하고, 이 가상의 선이 발사되는 과정에서 충돌되는 가상 객체를 사용자가 선택할 수 있게 해주는 방법이다. 하지만, 가상 객체들이 겹쳐져 있는 상황에서는 사용자가 원하는 객체가 아닌 다른 객체들이 선택 될 수 있는 모호성 문제가 발생하게 된다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 본 논문에서는 겹쳐진 가상 객체들 중 사용자가 원하는 객체를 선택하고자 하는 경우, 사용자가 겹쳐진 객체들의 그룹을 먼저 선택하게 한 후에 이 겹쳐진 객체들이 가지고 있는 기하학적인 연관관계를 계산하고 이를 사용자의 시점에서 겹쳐지지 않게 펼쳐서 시각화를 하는 Explosion-casting 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서 기존의 Ray-casting 방법과 비교를 하였을 때, 겹쳐져 있는 가상 객체를 선택할 때 걸리는 속도와 정확도가 증가하는 결과를 보여주었다.
This paper describes a monocular PSD-based motion capture sensor to employ with commercial video game systems such as Microsoft's XBOX and Sony's Playstation II. The system includes a PSD(Position Sensitive Detector) and active infrared (IR) LED markers that are placed on the object to be tracked. The micro-controller calculates the 3D position of the markers using only the measured intensity and the 2D position on the PSD. A series of experiments were performed to evaluate the performance of our prototype system. From the experimental results we see that the proposed system has the advantages of the compact size, the low cost, the easy installation, and the high frame rates to be suitable for high speed motion tracking in games.
본 논문에서는 스테레오 영상 시퀀스에서 스네이크와 변이 정보(disparity information)를 이용한 객체 윤곽 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째는 변이 공간(disparity space)에서 스네이크 포인트의 모션 정보를 구하여 후보 스네이크 포인트를 결정하고, 두 번째는 후보 스네이크 포인트에 새로 정의한 스네이크 에너지 함수를 적용하여 관심객체의 윤곽을 추적하는 과정으로 구성된다. 제안한 방법은 복잡한 배경에서도 관심객체의 윤곽을 추적할 수 있었고, 실험을 통해 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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