• 제목/요약/키워드: 3D-to-2D motion estimation

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모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 (Dynamic Human Pose Tracking using Motion-based Search)

  • 정도준;윤정오
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.2579-2585
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    • 2010
  • 본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다

2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법 (Applying differential techniques for 2D/3D video conversion to the objects grouped by depth information)

  • 한성호;홍영표;이상훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.1302-1309
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    • 2012
  • 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.

조명변화에 적응적인 움직임 검색 기법과 2차원 다이렉트 모드를 사용한 다시점 비디오 부호화 (Multi-View Video Coding Using Illumination Change-Adaptive Motion Estimation and 2D Direct Mode)

  • 이융기;허재호;이영렬
    • 방송공학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.321-327
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    • 2005
  • 조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상 방법과 2차원 다이렉트 모드 (2D Direct Mode)를 이용한 MVC (Multi-view Video Coding) 방법을 제안한다. 먼저, 공간적 및 시간적으로 인접한 영상으로부터 휘도 화소 값의 움직임 탐색 및 보상을 수행하기 위한 새로운 SAD (Sum of Absolute Difference) 측정 방법을 제안한다. 조명 변화에 적응적인 움직임 탐색 및 보상은 움직임 벡터의 정확도를 높이고, 비트의 절감을 위하여 새로운 SAD 계산식을 사용한다. 다음으로, 시점 간의 예측 시에 사용될 수 있는 2차원 다이렉트 모드는 MPEG-4 AVC의 시간적 다이렉트 모드 (Temporal Direct Mode)로부터 확장된 방식이다. 본 논문에서 제안된 MVC 방법은 MPEG-4 AVC의 Simulcast 부호화와 비교하여 약 0.8dB의 PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) 향상을 보였다.

스테레오 시각과 Kalman 필터링을 이용한 강인한 3차원 운동추정 (Robust 3-D Motion Estimation Based on Stereo Vision and Kalman Filtering)

  • 계영철
    • 방송공학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.176-187
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    • 1996
  • 본고는 로보트 팔의 선단에 부착된 카메라에 의하여 촬영된 일련의 스테레오 영상을 이용하여 운동물체의 3차원 자세 (위치와 방향)를 정확히 추정하는 방법을 다룬다. 본고는 이미 발표된 바 있는 연구결과를 확장한 것으로서[1], 2차원 영상의 측정잡음 뿐만아니라[1], 또한 로보트 팔의 죠인트 각도의 랜덤잡음이 함께 존재할 경우 world 좌표계 (또는 로보트 기지좌표계)를 기준으로 한 운동물체의 3차원 자세의 추정에 중점을 둔다. 이를 위하여, 다음 사항에 근거하여 선형 Kalman 필터를 유도한다. (1) 2차원 영상의 측정잡음이 3차원 공간으로 전파되는 것을 분석함으로써, 이에 기인한 물체좌표계의 방향오차를 카메라 좌표계를 기준으로 하여 모델링한다; (2) 죠인트 각도 오차에 의한 로보트 선단좌표계의 방향오차를 (1)의 결과와 결합하여 extended Jacobian matrix를 유도한다; 그리고 (3) 본질적으로 비선형인 물체의 회전운동을 quaternion을 도입함으로써 선형화 한다. 운동 파라메터는 추정된 quaternion으로부터 반복 최소자승 방법을 이용하여 계산된다. 모의실험 결과, 추정오차가 상당히 감소되고, 실제의 운동 파라메터가 참 값으로 정확히 수렴함을 알 수 있다.

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A Real-time Multiview Video Coding System using Fast Disparity Estimation

  • Bae, Kyung-Hoon;Woo, Byung-Kwang
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제22권7호
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    • pp.37-42
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    • 2008
  • In this paper, a real-time multiview video coding system using fast disparity estimation is proposed. In the multiview encoder, adaptive disparity-motion estimation (DME) for an effective 3-dimensional (3D) processing are proposed. That is, by adaptively predicting the mutual correlation between stereo images in the key-frame using the proposed algorithm, the bandwidth of stereo input images can be compressed to the level of a conventional 2D image and a predicted image also can be effectively reconstructed using a reference image and adaptive disparity vectors. Also, in multiview decoder, intermediate view reconstruction (IVR) using adaptive disparity search algorithm (DSA) for real-time multiview video processing is proposed. The proposed IVR can reduce a processing time of disparity estimation by selecting adaptively disparity search range. Accordingly, the proposed multiview video coding system is able to increase the efficiency of the coding rate and improve the resolution.

3차원 자세 추정을 위한 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 기법 (Deep Learning-Based Outlier Detection and Correction for 3D Pose Estimation)

  • 주찬양;박지성;이동호
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제11권10호
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    • pp.419-426
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    • 2022
  • 본 논문에서는 다양한 운동 모션에서 3차원 사람 자세 추정 모델의 정확도를 향상하는 방법을 제안한다. 기존의 사람 자세 추정 모델은 사람의 자세를 추정할 때 좌표 오차를 유발하는 흔들림, 반전, 교환, 오검출 등의 문제가 발생한다. 이러한 문제는 사람 자세 추정 모델의 정확한 자세 추정을 어렵게 한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 이상치 검출 및 보정 방법을 제안한다. 딥러닝 기반의 이상치 검출 방법은 여러 모션에서 좌표의 이상치를 효과적으로 검출하고, 모션의 특징을 활용한 규칙 기반 보정 방법을 통해 이상치를 보정한다. 다양한 실험과 분석을 통하여 제안하는 방법이 골프 스윙 모션과 다양한 운동 모션에서도 사람의 자세를 정확히 추정할 수 있고, 3차원 좌표 데이터에서도 확장 가능함을 보인다.

두 대의 적외선 카메라를 이용한 헤드 트랙커 시스템 (Head Tracker System Using Two Infrared Cameras)

  • 홍석기;박찬국
    • 한국항공우주학회지
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    • 제34권5호
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    • pp.81-87
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    • 2006
  • 본 논문에서는 전투기 조종석과 같은 제한된 공간에서 사용 가능한 광학 방식의 헤드 트랙커 시스템을 설계하고 그 성능을 시험하였다. 이 시스템은 다른 빛의 간섭을 차단하기 위해 적외선 발광다이오드와 두 대의 적외선 CCD 카메라를 사용하였다. 그리고 광학 방식의 헤드 트랙커 알고리즘은 특징점 추출 알고리즘과 3차원 움직임 추정 알고리즘으로 구성하였다. 카메라 이미지 평면 위에서 특징점의 2차원 위치 좌표를 획득하기 위한 특징점 추출 알고리즘은 디지털 영상 처리 기술인 문턱치 (thresholding)와 마스킹 (masking) 기법을 사용하였다. 특징점의 위치 변화로부터 조종사의 머리 움직임을 추정하는 3차원 움직임 추정 알고리즘은 확장 칼만 필터 (EKF)를 사용하였다. 또한, 정밀한 레이트 테이블을 사용하여 시스템 성능을 검증하고 회전 성능에 대해 관성 센서와 비교하였다.

웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법 (A wavelet-based fast motion estimation)

  • 배진우;선동우;유지상
    • 방송공학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.297-305
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    • 2003
  • 본 논문에서는 저비트율 부호화에 적합한 웨이블릿 기반의 고속 움직임 예측 기법을 제안한다. 제안한 논문에서는 웨이블릿 계수의 차이를 기반으로 한 중요 블록(significant block : SB) 정보를 사용하여 움직임이 존재하는 블록에 대해 선택적으로 움직임 예측함으로써 움직임 벡터의 수가 증가하는 MRME(multiresolution motion estimation)의 단점을 보완할 수 있었다. 또한 웨이블릿 변환의 특성 중 하나인 해상도 분할 특성을 이용하여 quarter-band까지 움직임을 예측하게 되고, 이에 대한 보간작업으로 영상을 재구성한다. 선택적 움직임 추정과 움직임 보상된 quarter-band의 보간작업을 통해 고주파 부대역에서 존재할 수 있는 예측 오차를 줄일 수 있었으며, 동시에 계산량도 감소시킬 수 있었다. 제안된 기법은 기존의 기법과 비교하여 약 70% 이상의 계산량을 감소시킬 수 있었으며, 영상의 화질 면에서도 0.1 ∼ 1.2dB 정도 향상되어 거의 대등한 PSNR을 유지하는 것을 모의 실험을 통하여 확인하였다.

신경회로망을 이용한 2D 얼굴근육 파라메터의 자동인식 (Automatic Estimation of 2D Facial Muscle Parameter Using Neural Network)

  • 김동수;남기환;한준희;배철수;권오흥;나상동
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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    • pp.1029-1032
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    • 1999
  • Muscle based face image synthesis is one of the most realistic approach to realize life-like agent in computer. Facial muscle model is composed of facial tissue elements and muscles. In this model, forces are calculated effecting facial tissue element by contraction of each muscle strength, so the combination of each muscle parameter decide a specific facial expression. Now each muscle parameter is decided on trial and error procedure comparing the sample photograph and generated image using our Muscle-Editor to generate a specific face image. In this paper, we propose the strategy of automatic estimation of facial muscle parameters from 2D marker movement using neural network. This also 3D motion estimation from 2D point or flow information in captered image under restriction of physics based face model.

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신경회로망을 이용한 2D 얼굴근육 파라메터의 자동인식 (Automatic Estimation of 2D Facial Muscle Parameter Using Neural Network)

  • 김동수;남기환;한준희;배철수;권오홍;나상동
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 1999년도 춘계종합학술대회
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    • pp.33-38
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    • 1999
  • 컴퓨터 분야에서 얼굴근육 이미지합성은 살아있는 것 같은 모델을 실현하기 위한 가장 실재적인 접근방법 중의 하나이며, 얼굴근육 모델은 얼굴조직 성분과 근육으로 구성된다. 이 모델에서 얼굴 조직 성분에 영향을 주는 힘(force)은 각 근육의 수축강도로써 계산되어지고, 각 근육 파라메터의 결합은 명확한 얼굴표현으로 결정한다. 또한 각 근육 파라메터는 실험과 샘플 사진과 근육편집기로 생성한 명확한 이미지를 비유하여 에러처리과정을 통해 결정된다. 이 논문에서 신경회로망을 사용한 2D(Two-Dimension) 지시점의 움직임으로부터 얼굴근육의 자동인식 방법을 제안하고자 하며, 얼굴모델을 기반으로 한 물리학적 제한하에 캡처된 이미지에서 정보 흐름과 2D 포인트로부터 3D(Three-Dimension) 움직임 인식을 하고자 한다.

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