Pin-hole model has been widely used as a robust tool for easily understanding how to obtain a stereo image and how to present the depth-cue to an observer in stereoscopy. However, most of the processes to analyze depth cue in stereoscopy are performed that a stereo image is taken by camera model practically but depth cue of the image is analyzed by pin-hole model. Therefore, the result of depth cues by the process to be uncorrected. The reason of the uncorrected depth cue is led to the image distances of camera model due to variable focused object distances, and it makes a depth distortion. In this paper, we tried to show the contradiction such as occurring depth distortion in the process which the pin-hole model is used to analyze depth cue despite practical camera model is used in stereoscopy, and we presents the method to overcome the contradiction.
Two different binocular cues are known for detecting motion in depth. One is disparity change in time and the other is inter-ocular velocity difference. Shioiri, Saisho and Yaguchi (1999) demon-strated that motion in depth can be seen based solely on inter-ocular velocity differences as well as on the disparity change in time. They used conditions in which either cue was minimized and measured performance based on motion in depth, finding better performance than chance level when either velocity cue or the disparity cue was almost isolated. However, there may have been influences from the cue minimized in each condition, since it was practically impossible to isolate perfectly either cue. I re-analyzed their data to examine whether the performance in the condition with disparity change and that in the condition with inter-ocular velocity difference were correlated. The result showed the correlation is very low and therefore, we can conclude that the visual system has two different mechanisms for motion in depth.
This paper proposes a novel approach for training an unsupervised depth estimation algorithm. The objective of unsupervised depth estimation is to estimate pixel-wise distances from camera without external supervision. While most previous works focus on model architectures, loss functions, and masking methods for considering dynamic objects, this paper focuses on the training framework to effectively use depth cue. The main loss function of unsupervised depth estimation algorithms is known as the photometric error. In this paper, we claim that direct depth cue is more effective than the photometric error. To obtain the direct depth cue, we adopt the technique of knowledge distillation which is a teacher-student learning framework. We train a teacher network based on a previous unsupervised method, and its depth predictions are utilized as pseudo labels. The pseudo labels are employed to train a student network. In experiments, our proposed algorithm shows a comparable performance with the state-of-the-art algorithm, and we demonstrate that our teacher-student framework is effective in the problem of unsupervised depth estimation.
작은 화면에서 방대한 규모의 정보를 보기 위해서는 정보구조가 잘 조직화되어야 하고, 항해 보조장치가 적절하게 제공되어야 한다. 본 연구는 위계적인 구조(Hierarchical structure)를 지닌 정보공간을 작은 디스플레이 공간(small screen)에서 제시할 때 사용자가 실제 공간 구조차 유사하게 내적 모형(internal model)을 형성하도록 하기 위하여 어떻게 항해 단서(navigation cue)를 제공하는 것이 효과적인지를 밝히고자 하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 색을 중심으로 연구내용이 이루어 졌으며, 이는 색이 가지고 있는 속성과 색공간 개념이 위계구조의 정보공간과 잘 맵핑될 수 있다고 판단되었기 때문이다. 정보공간을 위한 색공간은 색상과 톤 개념을 기반으로 정의되었다. 1차 사전 설문조사가 진행되었고, 2차 본 실험을 통해서 색 단서(color cue) 제공이 사용자의 공간구조 이해 및 항해 성과(navigation performance)에 미치는 영향을 실증적으로 검증하였다. 실험 결과는 첫째, 카테고리 구분을 위해 사용된 색상은 정보공간의 개념을 이해하는데는 도움이 되지만, 항해 성과에는 부정적인 영향을 주었다. 둘째, 톤으로 제공된 정보 깊이에 대한 단서는 정보공간의 개념 이해에도 별 도움이 되지 않았으며, 항해 성과에도 역시 부정적인 영향을 주었다. 본 연구는 연구결과의 제한점과 향후 연구에 대한 기술로 마무리하였다.
본 논문은 단일영상의 실안개 정보와 상대적 높이 단서를 기반으로 깊이 지도를 생성하고, 이를 이용하여 2D/3D 변환을 하는 기법에 관한 연구이다. 기존의 실안개 정보만을 깊이 지도로써 이용하는 경우, 안개가 없는 영상에서 오류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 오류를 줄이기 위해, 상대적 높이 단서 기반의 깊이 지도를 생성하고, 실안개 정보와 결합하는 방법을 제안하였다. 또한 Mean Shift Segmentation을 이용한 gray scale 영상과 실안개 정보의 깊이 지도를 결합하여 객체의 경계를 선명화함으로써 3D 영상의 품질을 향상시킬 수 있도록 하였다. 입력영상과 최종 깊이 지도를 DIBR(Depth Image Based Rendering)을 통해 좌영상과 우영상의 시점영상을 생성하고, 적청영상의 형태로 결합함으로써 3D 영상을 생성하였고, 깊이 지도간의 PSNR을 측정하여 검증하였다.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.707-709
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2008
We proposed the method to present corrected depth cue to an observer by stereoscopic display. It was performed in sequence that designing the displayed space having a constant interval of depth and then defining the object space which had considered to an environment of display and based on computer graphics. Consequently, we had performed a different process of reported existing methods distinctively and taken the result which correctly designed depth cue having linearity whatever various sizes of display would be used.
Recently, advancement in the visual technology has lead to the further development of the three dimensional (3D) imaging systems. The visual perception to view a pair of images simultaneously, is a crucial factor to build a stereoscopic 3D image. In this paper, we present the depth cues between the intensities of the two images when viewing with both eyes. Due to this stereoscopic effect, objects at different distances from the eyes differ in their horizontal positions, giving the depth cue of horizontal disparity. By simple image processing technique, we also present the binocular disparity map between the two images. A median filter has been used to filter out all the noises occurring in the disparity map image.
This study investigated the difference of reference price, preference and quality perception of high functional underwear according to innovation cues. High functional underwear was selected as a research stimulus due to its technological innovative characteristics. A total of 93 male university students participated as subjects and data were collected by simple random experimental design operationalized with three types of innovation stimulus cues. Two types of internal reference price perception-expected price and fair price, preference, and 9 items of product quality perception-8 functional properties and overall quality of stimulus were measured with a questionnaire. The result supported the difference of reference price and quality perception by product innovation cue. The higher cue level group perceived two types of reference price and the overall quality higher than the lower cue level group. The difference of the expected price and fair price, the influence of functional properties on overall quality, and relations of the variables were discussed in depth.
본 논문에서는 관찰자의 시점에 적응적인 다시점 영상 합성 시스템을 위한 얼굴 추적 기법을 제안한다. depth 카메라를 이용하여 텍스쳐 영상과 깊이 정보를 획득한 후, 회전(rotation)과 이동(translation) 등 기하학적인 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 영상을 생성할 수 있다. 관찰 시점의 위치와 각도에 의한 입체감(motion parallex cue)을 제공하기 위하여 주 관찰자의 얼굴을 추적하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모니터에 설치된 얼굴 획득용 카메라로부터 얻은 영상에서 얼굴 색상의 통계학적 특성과 변형적 형판(template)을 이용하여, 실시간으로 초기에 설정된 주요 관찰자(dominant face)의 얼굴영역을 추적하게 된다. 실험 결과 복잡한 배경 하에서도 얼굴 영역의 위치를 성공적으로 검출 및 추적하여 관찰자 시점에 해당하는 3차원 입체 영상을 디스플레이 할 수 있었다.
Han, Chung-Shin;Go, Min Soo;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Ji-Sang
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권1호
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pp.27-35
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2013
This paper proposes a face tracking algorithm for a viewpoint adaptive multi-view synthesis system. The original scene captured by a depth camera contains a texture image and 8 bit gray-scale depth map. From this original image, multi-view images that correspond to the viewer's position can be synthesized using geometrical transformations, such as rotation and translation. The proposed face tracking technique gives a motion parallax cue by different viewpoints and view angles. In the proposed algorithm, the viewer's dominant face, which is established initially from a camera, can be tracked using the statistical characteristics of face colors and deformable templates. As a result, a motion parallax cue can be provided by detecting the viewer's dominant face area and tracking it, even under a heterogeneous background, and synthesized sequences can be displayed successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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