본 논문에서는 다수의 평면을 가지는 모델기반 카메라 추적 시스템이 제안된다. 상품의 정보를 표기하기 위한 2차원 바코드(barcode)로 널리 사용되는 QR(Quick Response) 코드를 인식하여 해당 물체의 3차원 모델을 임포팅한다. 그리고 관련 기하정보를 이용하여 모델의 주요 정점(vertex)을 추출하고 옵티컬 플로우(optical flow)를 이용하여 추적한다. 클리핑 알고리즘으로 다수의 평면을 가지는 물체의 평면 영역을 구별하고 매칭된 특징으로부터 호모그래피를 계산하여 초기 단계의 대략적인 카메라 움직임 파라미터를 추정한다. 이후 카메라의 움직임에 따라 다양한 평면에 존재하는 특징점과 해당 3차원 정보를 선형 방정식으로 구성하고 DLT(Direct Linear Transform) 방법을 적용한다. 최종 단계에서 번들 조정(Bundle Adjustment) 알고리즘을 이용해 카메라의 움직임 파라미터에 포함된 에러를 최소화 한다.
영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.
본 논문에서는 비디오 데이타를 분석하여 다양한 카메라의 동작을 정량적으로 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 카메라의 동작 추출 방법은 어파인 모델을 이용한 방법으로 인접 영상으로부터 추출한 동작 벡터를 어파인 모델에 적용하고 회귀분석법을 통해 어파인 모델을 구성하는 파라미터를 구한다. 그런 다음, 파라미터들의 크기를 분석하고 상호 관계를 해석하여 카메라의 동작을 추출한다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 동작 벡터를 필터링하여 사용하므로 잡음에 강건한 결과를 얻을 수 있다. 그리고 어파인 모델을 구성하는 파라미터만을 분석함으로써 카메라의 다양한 동작을 간단하면서도 비교적 정확하게 추출한다. 실험 결과는 카메라의 동작을 정확하게 추출하고 있음을 보여준다.Abstract This paper presents an elegant method, an affine-model based approach, that can qualitatively estimate the information of camera motion. We define various types of camera motion by means of parameters of an affine-model. To get those parameters from images, we fit an affine-model to the field of instantaneous velocities, rather than raw images. We correlate consecutive images to get instantaneous velocities. The size filtering of the velocities are applied to remove noisy components, and the regression approach is employed for the fitting procedure. The fitted values of the parameters are examined to get the estimates of camera motion. The experimental results show that the suggested approach can yield the qualitative information of camera motion successfully.
글로벌 기업들은 글로벌 생산 네트워크를 구축하여 세계 시장의 수요에 대응하고 있다. 그러나 해외 공장 설립 및 운영 시 현지 노동자들의 임금문제, 낮은 생산의욕 및 도난사고로 인한 피해가 속출하고 있다. 따라서 본 논문에서는 글로벌 기업의 해외 공장에서 원자재를 IP Camera와 RFID Box를 이용하여 관리함으로써, 실시간적인 재고 파악과 원자재의 도난 또는 멸실되는 상황을 방지할 수 있는 원자재 유실 방지 모델을 제안하였다. 이 모델은 원격지에 있는 재고의 관리가 가능하여 보다 비용 효율적인 생산관리를 실현할 수 있게 해주며, 불합격품 거래로 인한 브랜드 이미지 손실과 수익 저하를 방지할 수 있도록 해준다.
본 논문은 Time-of-Flight(ToF) 깊이 카메라와 DSLR을 이용한 사진측량 기반의 복합형 카메라시스템 구성방법을 제안한다. ToF 깊이 카메라는 깊이 정보를 실시간으로 출력하는 장점이 있지만 제공되는 명암 영상의 해상도가 낮고 획득한 깊이 정보가 물체의 표면상태에 민감하여 잡음이 발생하는 단점이 있다. 따라서 깊이 카메라를 이용한 입체 모델 생성을 위해선 깊이 정보의 보정과 함께 고해상도 텍스처맵을 제공하는 복합형 카메라의 구성이 필요하다. 이를 위해 본 논문은 상대표정을 수행하여 깊이 카메라와 DSLR의 상대적인 기하관계를 추정하고 공선조건식 기반의 역투영식을 이용하여 텍스처매핑을 수행한다. 성능검증을 위해 기존 기법의 모델 정확도와 텍스처매핑 정확도를 비교 분석한다. 실험결과는 제안 기법의 모델 정확도가 더 높았는데 이는 기존 기법이 깊이 카메라의 잡음이 있는 3차원 정보를 기준점으로 사용하여 절대표정을 수행한 반면에 제안 기법은 오차정보가 없는 두 영상간의 공액점을 이용했기 때문이다.
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic cameara 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.
The objective of camera calibration is to obtain the correlation between camera image coordinate and 3-D real world coordinate. Most calibration methods are based on the camera model which consists of physical parameters of the camera like position, orientation, focal length, etc and in this case camera calibration means the process of computing those parameters. In this research, we suggest a new approach which must be very efficient because the artificial neural network(ANN) model implicitly contains all the physical parameters, some of which are very difficult to be estimated by the existing calibration methods. Implicit camera calibration which means the process of calibrating a camera without explicitly computing its physical parameters can be used for both 3-D measurement and generation of image coordinates. As training each calibration points having different height, we can find the perspective projection point. The point can be used for reconstruction 3-D real world coordinate having arbitrary height and image coordinate of arbitrary 3-D real world coordinate. Experimental comparison of our method with well-known Tsai's 2 stage method is made to verify the effectiveness of the proposed method.
The scan type magnetic camera is proposed to improve the limited spatial resolution due to the size of the packaged magnetic sensor. An image of the scan type magnetic camera, ${\partial}B/{\partial}x$ image, is useful for extracting the crack information of a specimen under a large inclined mag netic field distribution due to the poles of magnetizer. The ${\partial}B/{\partial}x$ images of the cracks of different shapes and sizes are calculated by using the improved dipole model proposed in this paper. The improved dipole model uses small divided dipole models, the rotation and relocation of each dipole model and the principle of superposition. Also for a low carbon steel specimen, the experimental results of nondestructive testing obtained by using multiple cracks are compared with the modeling results to verify the effectiveness of ${\partial}B/{\partial}x$ modeling. The improved dipole model can be used to simulate the LMF and ${\partial}B/{\partial}x$ image of a specimen with complex cracks, and to evaluate the cracks quantitatively using magnetic flux leakage testing.
In the present work, vibration control performance of active camera mount system for unmanned aero vehicle (UAV) is evaluated. An active mount featuring inertia type of piezostack actuator is designed and manufactured. Then, vibration control performances are experimentally evaluated. A camera mount system with four active mounts is constructed and mechanical model is established. The governing equation for the camera mount system is obtained and control model is constructed in state space model. Sliding mode controller which has inherent robustness to external disturbance is designed and implemented to the system. Vibration control performances are evaluated at each mount and center of gravity point. Effective vibration performances are obtained and presented in time and frequency domains.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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