Current two-dimensional (2D) augmented reality (AR) devices present virtual image and information to a fixed focal plane, regardless of the various locations of ambient objects of interest around the observer. This limitation can lead to a visual discomfort caused by misalignments between the view of the ambient object of interest and the visual representation on the AR device due to a failing of the singular fusion. Since the misalignment becomes more severe as the depth difference gets greater, it can hamper visual understanding of the scene, interfering with task performance of the viewer. Thus, we analyzed the range of singular fusion (RSF) of AR images within which viewers can perceive the shape of an object presented on two different depth planes without difficulty due to the failure of singular fusion. It is expected that our analysis can inspire the development of advanced AR systems with low visual discomfort.
Chern, Wei-Chih;Kim, Hongjo;Asari, Vijayan;Nguyen, Tam
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.808-813
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2022
This study presents the problems of data imbalance, varying difficulties across target objects, and small objects in construction object segmentation for far-field monitoring and utilize compound loss functions to address it. Construction site scenes of assembling scaffolds were analyzed to test the effectiveness of compound loss functions for five construction object classes---workers, hardhats, harnesses, straps, hooks. The challenging problem was mitigated by employing a focal and Jaccard loss terms in the original loss function of LinkNet segmentation model. The findings indicates the importance of the loss function design for model performance on construction site scenes for far-field monitoring.
본 논문은 카메라로 찍은 투사 사영(Perspective Projection)의 한 영상으로부터 물체의 크기와 위치를 계산하기 위해서 3 개의 소실 점만을 사용해서 계산하는 새로운 방법을 제안한다. 우리의 접근 방법은 투사 사영의 영상으로부터 초점 거리(Focal Length), 회전 행렬(Rotation Matrix) 등의 정보들 없이 3개의 소실 점만을 가지고 계산하는 방법이다. 물체는 꼭지점(vertices)의 좌표가 크기 벡터 v 의 선형 함수로서 표현할 수 있는 다각형으로써 모델이 된다는 것을 가정한다. 이 재구성의 입력은 영상에서 특징 점과 모델에서 특징 점 사이 대응점의 집합으로 표현할 수 있다. 이 매개 변수 모델의 각각 크기를 최적화하기 위해서, 재구성의 최적화는 동일하게 매개 변수 공간을 샘플링에 의한 최적화기에 대하여 다중 시작점(multiple starting points)을 발생하는 다중 시작(multi-start) 방법을 가지는 표준 비선형 최적화 기법을 효과적으로 해결할 수가 있다.
본 논문에서는 변형된 삼각 및 마하젠더 간섭계를 이용한 인코히어런트 홀로그래픽 3D 디스플레이 시스템의 광 입출력 장치를 구현하고 실험하였다. 먼저, 변형된 삼각 간섭계 기반의 광 입력장치를 구성하여 3차원 물체에 대한 인코히어런트 복소 홀로그램을 생성하고, LCD 공간광변조기와 위상 지연기가 추가된 마하젠더 간섭계 기반의 광 출력장치 구성을 통해 홀로그램의 실시간적 복원을 수행하였다. 즉, 100mm의 깊이감을 갖는 두 점광원에 대한 인코히어런트 홀로그램의 생성과 복원 실험을 통해 바이어스와 공액영상이 제거되고 초점에 따라 깊이감이 다른 두 영상의 복원이 가능함을 확인하였으며, 구현된 광 입출력 장치를 통해 서로 30 mm의 깊이감을 갖는 3차원 물체인 두개의 주사위에 대한 홀로그램을 실시간적으로 생성하고 복원시킴으로서 변형된 삼각 간섭계에 기반한 홀로그래픽 3차원 영상디스플레이 시스템의 광학적 구현 가능성을 제시하였다.
사람의 홍채 인식을 통항 보안 통제를 하기 위한 광학계를 설계하였다. 이 렌즈는 종색수차와 Petzval sum을 최소로 하는 triplet형이다. 초점거리를 50mm 유효경을 10mm로 하였고 물체로부터 상까지의 거리는 200mm-300mm로 고려하였다. 눈을 고려한 전체 광학계의 성능은 ray-fan과 spot diagram 그리고 회절광학적인 MTF를 계산하여 평가하였다. 홍채의 크기를 고려하여 물체 높이 0mm, 4mm 그리고 6mm 에 대하여, 파장은 Fraunhofer C, d 및 F-line에 대하여 모두 계산한 결과 spot 크기는 0.05mm 직경을 벗어나지 않았고 MTF 값도 물체 높이 6mm에 대한 486mm 파장의 sagittal MTF를 제외하고는 20 lines/mm의 공간주파수에서 0.5이상이 되었다.
In laser imaging, accurate extraction of the laser's center is essential. Several methods exist to extract the laser's center in an image, such as the geometric mean, the parabolic curve fitting, and the Gaussian curve fitting, etc. The Gaussian curve fitting is the most suitable because it is based on the physical properties of the laser. The width of the Gaussian laser beam depends on the distance from the laser source to the target object. It is assumed in general that the distance remains constant at a laser spot resulting in a symmetric Gaussian model for the laser image. However, on a curved surface of the object, the distance is not constant; The laser beam is narrower on the side closer to the focal point of the laser light and wider on the side closer to the laser source, which causes the distribution of the laser beam to skew. This study presents a modified Gaussian model in the laser imaging to incorporate the slant angle of a curved object. The proposed method is verified with simulation and experiments.
본 논문에서는 임의의 모양, 크기, 및 초점 거리를 가지는 렌즈들의 불규칙한 배열을 통과하여 저장되는 영상으로부터 원본 2차원 객체의 모양을 복원하는 방법을 제시한다. 제안된 방법에서는 먼저 단일 물체점의 위치를 바꾸어가며 불규칙 렌즈 배열을 통한 촬영을 수행하여 각 물체점 위치에 대한 불규칙 렌즈 배열 영상들을 확보한다. 이와 같은 각 물체점별 불규칙 렌즈 배열 영상들을 임의의 모양을 가지는 2차원 물체에 대한 불규칙 렌즈 배열 영상과 비교하여 유사도를 산출함으로써 임의의 모양을 가지는 2차원 물체를 복원한다. 실험 결과를 통하여 원본 물체를 인식할 수 있는 수준으로 물체의 복원이 가능함을 확인하였다. 추후 보다 높은 해상도의 복원과 3차원 물체로의 확장을 위한 추가 연구가 필요함도 확인하였다.
본 논문에서는 방송용 증강현실 시스템을 위한 실시간 카메라 추적 알고리듬을 제안한다. SURF(speeded up robust features) 알고리듬을 이용하여 추적을 초기화하며, 안정적인 실시간 카메라 추적을 위해 다층(multi-scale) 구조를 사용한다. 미리 알려져 있지 않고 시간에 따라 변하는 조명 환경에서의 특징 추적을 위해 정규상호상관도(normalized cross correlation, NCC)를 사용한다. 방송제작에는 줌 렌즈를 장착한 카메라가 사용되기 때문에 카메라의 초점거리를 온라인으로 추정할 필요가 있다. 카메라의 회전과 이동으로 이루어진 외부 포즈(pose) 변수와 함께 내부 변수인 초점거리를 목적함수에 포함시켜 함께 최적화한다. 실험결과는 제안한 온라인 카메라 보정 기법에 의해 카메라의 초점거리가 정확히 구해지는 것을 보여준다.
One of the ways to measure the distance in the computer vision is to use the focus and defocus. There are two methods in this way. The first method is caculating the distance from the focused images in a point (MMDFP: the method measuring the distance to the focal plane). The second method is to measure the distance from the difference of the camera parameters, in other words, the apertures of the focal planes, of two images with having the different parameters (MMDCI: the method to measure the distance by comparing two images). The problem of the existing methods in MMDFP is to decide the thresholding vaue on detecting the most optimally focused object in the defocused image. In this case, it could be solved by comparing only the error energy in 3x3 window between two images. In MMDCI, the difficulty is the influence of the deflection effect. Therefor, to minimize its influence, we utilize two differently focused images instead of different aperture images in this paper. At the first, the amount of defocusing between two images is measured through the introduction of regularization and then the distance from the camera to the objects is caculated by the new equation measuring the distance. In the results of simulation, we see the fact to be able to measure the distance from two differently defocused images, and for our approach to be robuster than the method using the different aperture in the noisy image.
In this study, we develop a three-dimensional (3D) terahertz time-of-flight (THz-TOF) imaging technique with a large depth range, based on asynchronous optical sampling (ASOPS) methods. THz-TOF imaging with the ASOPS technique enables rapid scanning with a time-delay span of 10 ns. This means that a depth range of 1.5 m is possible in principle, whereas in practice it is limited by the focus depth determined by the optical geometry, such as the focal length of the scan lens. We characterize the spatial resolution of objects at different vertical positions with a focal length of 5 cm. The lateral resolution varies from 0.8-1.8 mm within the vertical range of 50 mm. We obtain THz-TOF images for samples with multiple reflection layers; the horizontal and vertical locations of the objects are successfully determined from the 2D cross-sectional images, or from reconstructed 3D images. For instance, we can identify metallic objects embedded in insulating enclosures having a vertical depth range greater than 30 mm. For feasible practical use, we employ the proposed technique to locate a metallic object within a thick chocolate bar, which is not accessible via conventional transmission geometry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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