• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권6호
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• pp.379-383
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• 2015

This paper presents an approach to detect object distance with the use of the recently developed low-cost Kinect sensor. The technique is based on Kinect color depth-image processing and can be used to design various computer-vision applications, such as object recognition, video surveillance, and autonomous path finding. The proposed technique uses keypoint feature detection in the Kinect depth image and advantages of depth pixels to directly obtain the feature distance in the depth images. This highly reduces the computational overhead and obtains the pixel distance in the Kinect captured images.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.155-160
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• 2014

본 논문에서 RGB-Depth 카메라를 이용하여 실내에서의 연기를 검출하는 알고리즘을 제안한다. RGB-Depth 카메라는 RGB 색영상과 깊이 정보를 제공한다. 키넥트(Kinect)는 특정한 패턴의 적외선을 출력하고 이를 적외선 카메라로 수집하고 분석하여 깊이 정보를 획득한다. 특정한 패턴을 구성하는 점들 각각에 대하여 거리를 측정하고 객체면의 깊이를 추정한다. 따라서, 이웃하는 점들의 깊이 변화가 많은 객체인 경우에는 객체면의 깊이를 결정하지 못한다. 연기의 농도가 일정 주파수로 변화하고, 적외선 영상의 이웃하는 화소간의 변화가 많기 때문에 키넥트가 깊이를 결정하지 못한다. 본 논문에서는 연기에 대한 키넥트의 특성을 이용하여 연기를 검출한다. 키넥트가 깊이를 결정하지 못한 영역을 후보영역으로 설정하고, 색영상의 밝기가 임계값보다 큰 경우 연기영역으로 결정한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 실내에서의 연기 검출에 RGB-Depth 카메라가 효과적임을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.818-819
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• 2014

최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.277-280
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• 2016

실시간 원격 감지 시스템은 많은 감시 상황에서 중요한 가치를 지니고 있다. 실시간 원격 감지 시스템은 누군가가 그의 장소에서 무슨 일이 일어나고 있는지를 알 수 있게 한다. Kinect의 V2는 컴퓨터에게 눈의 역할을 제공하며 컬러와 깊이 이미지, 오디오 입력과 골격 데이터 등 다양한 데이터를 생성 할 수 있는 새로운 유형의 카메라이다. 본 논문에서는 깊이 이미지와 함께 Kinect V2의 센서를 사용하여, Kinect에 의해 덮인 공간에서의 모니터링 시스템을 제공한다. 따라서 Kinect 카메라에 의해 덮인 공간에 기초하여, 최소 및 최대 거리를 설정함으로써, 깊이의 범위를 이용하여 감시하는 대상 지역을 정의한다. 대상 공간에서 추적 개체가 있는 경우, 컴퓨터 비전 라이브러리(Emgu CV)에서 Kinect 카메라는 이미지 전체의 색상을 캡처하고, 이를 데이터베이스로 전송함으로써 인터넷이 있으면 어디서나 사용자가 자신의 모바일 장치를 통해 접속할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.137-144
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• 2017

얼굴 검출은 복잡한 배경 내에서 다양한 얼굴의 자세로 인해 여전히 어려운 문제에 직면하고 있다. 본 논문은 피부색과 깊이 정보를 기반으로 한 한명 또는 여러 명의 얼굴을 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안한다. 먼저 우리는 컬러 영상에서 가우시안 혼합 모델을 이용한 피부색 검출 방법에 대해 소개한다. 그리고 Kinect V2의 깊이 센서를 이용하여 획득한 3차원의 깊이 정보는 배경으로부터 사람의 몸을 분할할 때 유용하다. 그리고 레이블링 과정에서 여러 개의 특징을 이용하여 얼굴이 아닌 영역은 성공적으로 제거된다. 실험 결과를 통해 제안한 얼굴 검출 알고리즘은 다양한 조건과 복잡한 배경에서 얼굴이 효과적으로 검출되는 것을 확인할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.343-350
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• 2014

객체 인식은 지능적이고 다양화된 범죄 예방을 위해 감시 시스템에서 중요한 기술이다. 사람의 신체 정보인 키는 대상이 가지고 있는 신체적인 특징으로 신원을 확인하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 RGB-Depth 카메라, 키넥트를 활용한 새로운 키 추정 방법을 제안한다. 사람의 키를 측정하기 위해 키넥트의 높이를 알고 있는 것으로 가정하고, 키넥트에서 머리와 발까지의 거리를 키넥트의 깊이 정보를 이용하여 사람의 키를 추정한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 실내에서 사람의 키를 추정하는데 효과적임을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.616-617
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• 2013

본 논문에서는 Kinect 센서를 사용하여 인체의 특정 동작들을 감지하여 휴머노이드 로봇을 제어하는 방법을 소개한다. Kinect 센서의 depth 센서의 출력을 처리하여 인체의 각 joint 부분을 나타내는 인체 모형을 완성하였다. 인체 모형의 각 부분의 거리 및 각도를 계산하여 특정 동작을 검출하였으며 로봇에게 제어 명령을 블루투스 무선통신을 사용하여 전송한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제31권4호
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• pp.207-213
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• 2018

본 연구에서는 건물 실내 공간 정보 획득을 위해 Microsoft사의 $Kinect^{(R)}$ v2를 활용한 point cloud 기법을 도입하였다. 카메라로 취득한 2차원의 투영 공간 이미지 픽셀 좌표를 각 카메라의 보정을 거쳐 3차원 이미지 변환하며 이를 토대로 공간 정보를 구현하였다. 기준점을 중심으로 $360^{\circ}$ 회전하여 취득한 3차원 이미지를 통해 거리 측정이 불가한 기존의 2차원 이미지의 한계를 개선하였으며, 이 과정을 통해 얻은 point cloud를 통해 3차원 map을 형성하였다. 형성된 3차원 map은 기존의 공간정보 융 복합을 위한 센서와 비슷한 수준의 측정 효율을 가지면서 동시에 렌즈 왜곡 현상에 대한 후처리 과정을 통해 공간 정보를 정확하게 측정할 수 있도록 하였다. 측정한 결과를 2D 도면과 실제 공간 및 구조부재의 길이 및 위치 등과 비교하여 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.111-113
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• 2012

KINECT는 Microsoft사에서 제작된 동작 인식 카메라이다. KINECT SDK가 널리 사용되고 있으며 이를 이용한 응용 제품 개발이 활발히 진행 중에 있다. 특히 KIET(Kinect Image Extraction Technique) 기법은 입력영상에서 움직임 물체를 추출하는데 사용되고 있다. 하지만, KIET는 빛의 흡수로 인해 추출 영상에서 사람 머리가 잘 추출 되지 않는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 KINECT에서 입력 된 컬러영상과 깊이영상을 이용하여 KIET의 문제점을 개선하는 방법을 제안한다. 다양한 실험을 통하여, 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 KINECT에서 제공된 영상추출 방법보다 뛰어난 추출 결과를 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.162-163
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• 2012

본 논문에서는 Kinect를 이용하여 획득된 영상으로 집적 영상 기반의 3D 디스플레이를 수행하기 위한 요소 영상 변환 방법을 제안한다. Kinect로 얻어지는 RGB영상과 깊이영상은 직접적으로 공간 3D영상으로 사용될 수 없기 때문에 집적영상 디스플레이용 요소 영상으로 변환이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서 RGB 영상과 깊이 영상으로부터 생성된 깊이 분할 영상에 대해서 기하광학적 매핑기법으로 요소 영상을 제작하였다. 제안한 시스템의 효용성을 보이기 위하여, Kinect에서 주로 사용되는 인체인식 기반으로 실험을 수행하고 그 결과를 보고한다.