본 논문에서는 변형한 가능 곡면에 가상의 텍스쳐를 투영하기 위한 프로젝터 기반의 실시간 기하 보정 시스템을 제안한다. 다수의 대응점들의 위치를 추적하기 위하여 사용되는 마커들은 프로젝터의 영상이 투영되더라도 그 흔적이 남아있어서 투영 영상을 훼손한다. 또한 출력 영상의 사전 기하 보정 과정에서 병목 현상이 발생하기 때문에 실시간 기하 보정 시스템의 구현이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 마커 인식 과정에서 마커에 의해 투영 영상이 훼손되는 현상을 막기 위해 눈에 보이지 않는 적외선 마커를 사용하며, NVIDIA의 Cg ToolKit을 이용하여 고속의 GPU 연산을 수행함으로서 자연스러운 실시간 보정 영상의 출력이 가능하다. 본 논문의 실험 결과에서는 눈에 보이지 않는 마커가 그려진 종이 위에서 사용자와의 상호 작용이 가능한 디지털 영상을 투영한다. 이를 통해 증강 현실 기반의 다양한 디지털 콘텐츠 제작이 가능하다.
Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.
Tidal flats develop along the south coast ofthe Korean peninsula. These areas are famous for sea farming. Specially, strong and coherent radar backscattering signals are observed over oyster sea farms that consist of artificial structures. Tide height in oyster farm is possible to measure by using interferometric phase and intensity of SAR data. It is assumed that the radar signals from oyster farm could be considered as double-bouncing returns by vertical and horizontal bars. But, detailed backscattering mechanism and polarimetric characteristics in oyster farm had not been well studied. We could not demonstrate whether the assumption is correct or not and exactly understand what the properties of back scattering were in oyster farm without full polarimetric data. The results of AIRSAR L-band POLSAR data, experiments in laboratory and JERS-l images are discussed. We carried out an experiment simulating a target structure using vector network analyser (Y.N.A.) in an anechoic chamber at Niigata University. Radar returns from vertical poles are stronger than those from horizontal poles by 10.5 dB. Single bounce components were as strong as double bounce components and more sensitive to antenna look direction. Double bounce components show quasi-linear relation with height of vertical poles. As black absorber replaced AI-plate in bottom surface, double bounce in vertical pole decreased. It is observed that not all oyster farms are characterized by double bounced scattering in AIRSAR data. The image intensity of the double bounce dominant oyster farm was investigated with respect to that of oyster farm dominated by single bounce in JERS-l SAR data. The image intensity model results in a correlation coefficient (R2 ) of 0.78 in double bounce dominant area while that of 0.54 in single bouncing dominant area. This shows that double bounce dominant area should be selected for water height measurement using In8AR technique.
얼굴 검출은 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 과정으로, 얼굴 인식 및 인증 과정의 속도와 정확도를 효율적으로 높여주는 작업이며 그 응용분야도 다양하다. 기존에 개발된 얼굴 검출 방법들은 얼굴의 전체 형태를 바탕으로 검출을 수행하기 때문에 착용물 또는 신체 부위로 인해 일부가 가려져 폐색된 얼굴에 대해서는 그 검출 성능이 크게 하락할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 얼굴 영상을 지역적 특징 기술자의 집합으로 표현하고, 이에 대한 통계적 확률 모델을 추정한 뒤 이를 이용하여 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 방법을 제안한다. AR 데이터베이스와 Caltech 데이터베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 얼굴 검출 방법이 일부가 폐색된 얼굴 검출에 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 GPS를 사용하여 위치와 자세 트래킹 정보를 이용하는 옥외용 증강현실 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 이동 운용국과 지상 운용국으로 구성하였고, 이동 운용국은 실시간 영상 획득 장치, GPS 트래킹 장치와 무선 데이터 송수신기로 구성하였다. 지상 운용국은 무선 송수신기, 가상 영상 발생 장치와 영상 합성 장치로 구성하였다. 영상 획득 장치가 부착된 이동 운용국의 위치와 자세를 측정하는 GPS 트래킹 장치는 TANS Vector와 RT-20으로 DGPS을 이용하도록 설계하였고, 무선 데이터 송수신기는 이동 운용국과 지상 운용국간의 데이터 전송을 위하여 이용하였다. 차량과 헬리콥터에 구현한 시스템을 장착하여 평가한 결과 건축 시뮬레이션과 방송, 여행지 안내, 무인정찰기, 유${\cdot}$무인 항공기에서의 항법 지원과 능동적인 정보수집, 재해 관찰 등과 같은 분야에 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
암반의 불연속면과 선구조의 분포성을 상호 분석하고 대비한 결과 선구조선의 발달이 절리와 성인적으로 상관성이 있고, 시추코어를 대상으로 측정된 불연속면의 간격은 1~20 cm이며 단층작용과 관련된 단층각력을 함유하는 단열대가 발달하는 유문암체에서 절리간격이 가장 조밀하게 나타난다. $Nb/Y-Zr/TiO_2$ 성분도에서 본 역의 화산암류는 비알카리 계열의 응회암, 유문암, 현무암에 해당된다. Hf/3-Th-Nb/16 삼각도에 의하면 destructive plate-margin basalt와 이들의 분화물에 속하며 Rb/Zr-Nb 성분도에 의하면 화산암의 생성 환경은 normal continental arc에 해당된다. 대부분의 LREE가 아주 부화되고 HREE는 결핍되는 패턴을 보인다. K/Ar 방법으로 측정한 연대는 중성 화산암이 55.3 Ma, 응회암은 77.25~91.22 Ma, 유문암은 63.16~64.39 Ma, 결정질응회암은 54.49 Ma이다.
본 연구의 목적은 증강현실 기술을 기반으로 상악 우측 중절치의 치아 형태 조각의 반복 실습이 가능한 콘텐츠를 개발하는 것이다. 치아 형태의 단계별 실습을 위해, 1단계부터 16단계까지의 단계별 실습스토리 보드에 의한 근심, 원심, 협면, 설면의 특징을 반영한 단계별 치아 조각 형태를 삼차원 모델링 하였다. 이 자료가 학습자의 모바일 기기 화면상에 출력될 수 있도록 단계별 이미지 마커를 인식하여, 증강현실 어플리케이션으로 사용할 수 있도록 제작하였다. 이를 통해 학습자는 치아 형태 조각 연습을 반복적으로 수행해 완성도 높은 상악 우측 중절치를 조각할 수 있었다. 이 콘텐츠를 이용하여 치아 형태학 강의실 수업과 치의학 입문자의 실습이 함께 연계되어 치아 형태 조각 능력 향상에 기여하고자 한다.
얼굴 영역의 정확한 위치를 정확히 찾는 것은 얼굴 인식을 위한 핵심적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 조명조건, 표정, 배경의 변화에 무관하게 얼굴의 구성요소를 검출할 수 있는 강건한 기법을 제안한다. 수평 방향의 상대적으로 어두운 화소값을 갖는 눈썹, 눈, 입 둥과 같은 독립된 얼굴 요소를 검출하기 위해 형상 분해 국부 최적 임계치 기법을 적용하며 얼굴을 구성하는 간단한 기하학적 조건을 만족하는 얼굴 요소의 그룹을 검색함으로써 순수 얼굴영역을 검출한다. AR-face 데이타베이스의 영상에 적용한 결과, 두꺼운 안경테에 의해 눈썹이 가리워진 특수한 경우를 제외한 거의 모든 영상에 대해 정확한 얼굴 영역을 검출할 수 있었고, 얼굴의 대칭성을 이용해 회전과 이동 변화를 보상할 수 있으므로 강건한 얼굴 인식의 전처리 과정으로 사용할 수 있다.
3D 입체공간에서 재미와 학습요소가 가미된 해양생물 문화콘텐츠를 개발하고, 도서해양 생물자원의 증강현실 콘텐츠 개발과 체험학습의 활용 방안을 제안한다. 증강현실 저작도구는 위지윅(WYSIWYG) 기반의 저작도구로 Node 구조와 Drag & Drop을 통해 저작도구를 쉽게 사용할 수 있도록 하였다. 해양생물 문화콘텐츠는 marker를 통한 애니메이션 효과, 모델링 데이터의 변화 등의 이벤트 요소를 추가하고, 해양생물 내레이션(narration)으로 실감 체험학습을 지원한다. 해양생물 AR Book은 50여종의 해양생물 증강현실 콘텐츠를 바탕으로 초등학교 수업 교재로 활용이 가능하며, 증강현실을 활용한 3D 입체영상 교육으로 실재적 관찰, 다양한 사고, 최대의 몰입감을 부여하여 학습효과를 높여준다.
본 논문에서는 초음파 센서를 이용하여 고령자를 위한 앰비언트 디스플레이 시스템을 제안하고, 시스템의 신뢰도를 높이기 위해서 선형 예측 알고리즘을 적용하였다. 본 논문에서는 시스템의 사용자를 고령자로 제안하여 일반인에 비해 느린 움직임으로 가정하였고 얻어진 데이터가 모두 극점인 데이터의 특성상 AR(Autoregressive) 모델을 사용하여 Yule-Walker 방식의 선형 예측 알고리즘을 적용하였다. 선형 예측 알고리즘을 적용하기 위해서는 적절한 참조 데이터와 차수의 결정이 요구된다. 본 논문에서는 데이터의 특성과 평균 에러, 계산량을 고려하여 50개의 참조데이터를 이용한 16차의 시스템을 통해서 앰비언트 디스플레이 시스템의 신뢰도를 평균 74.39%, 최대 97.97%정도 높일 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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