• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.23-35
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• 2012

본 논문은 3차원 공간상에 존재하는 타원형 물체의 위치 및 자세 추정 기법을 다룬다. 영상에 투영된 타원특징을 해석하여 원래의 타원에 대한 3차원 자세정보를 구하는 것은 어려운 문제이다. 본 논문은 타원특징의 3차원 정보를 추출하기 위하여, 두개의 공면점을 도입한 위치 및 자세 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 모델과 영상좌표계에서 각각 정의되는 타원-공면점에 대한 대응쌍이 주어질 때 두 좌표계에 대한 동차변환행렬의 유일해를 결정한다. 타원-공면점은 폴라리티를 기반으로 원근변환에 불변하는 한 쌍의 삼각특징으로 변환되며, 삼각특징들로부터 평면 호모그래피가 추정된다. 카메라 좌표계에 대한 물체 좌표계의 3차원 위치 및 자세 파라미터들은 호모그래피 분해를 통해 계산된다. 제안된 방법은 3차원 자세 및 위치 추정 오차의 분석과 공면점의 위치에 따른 민감도의 분석을 통해 평가된다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.839-846
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• 2022

Traditionally, the construction industry has shown low labor productivity and productivity growth. To improve labor productivity, it must first be accurately measured. The existing method uses work-sampling techniques through observation of workers' activities at certain time intervals on site. However, a disadvantage of this method is that the results may differ depending on the observer's judgment and may be inaccurate in the case of a large number of missed scenarios. Therefore, this study proposes a model to automate labor productivity measurement by monitoring workers' actions using a deep learning-based pose estimation method. The results are expected to contribute to productivity improvement on construction sites.

• 로봇학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.299-305
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• 2021

In this study, the task of robotic tidy-up is to clean the current environment up exactly like a target image. To perform a tidy-up task using a robot, it is necessary to estimate the pose of various objects and to classify the objects. Pose estimation requires the CAD model of an object, but these models of most objects in daily life are not available. Therefore, this study proposes an algorithm that uses point cloud and PCA to estimate the pose of objects without the help of CAD models in cluttered environments. In addition, objects are usually detected using a deep learning-based object detection. However, this method has a limitation in that only the learned objects can be recognized, and it may take a long time to learn. This study proposes an image matching based on few-shot learning and Siamese network. It was shown from experiments that the proposed method can be effectively applied to the robotic tidy-up system, which showed a success rate of 85% in the tidy-up task.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.63.4-63
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• 2001

An x-ray vision can be a unique method to monitor and analyze the motion of mechanical parts in real time which are invisible from outside. Our problem is to identify the pose, i.e. the position and orientation of an object from x-ray projection images. It is assumed here that the x-ray imaging conditions that include the relative coordinates of the x-ray source and the image plane are predetermined and the object geometry is known. In this situation, an x-ray image of an object at a given pose can be estimated computationally by using a priori known x-ray projection image model. It is based on the assumption that a pose of an object can be determined uniquely to a given x-ray projection image. Thus, once we have the numerical model of x-ray imaging process, x-ray image of the known object at any pose could be estimated ...

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.9-16
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• 2018

In this paper, a kidnapping detection scheme in which human pose estimation is used to classify accurately between kidnapping cases and normal ones is proposed. To estimate human poses from input video, human's 10 joint information is extracted by OpenPose library. In addition to the features which are used in the previous study to represent the size change rates and the regularities of human activities, the human pose estimation features which are computed from the location of detected human's joints are used as the features to distinguish kidnapping situations from the normal accompanying ones. A frame-based kidnapping detection scheme is generated according to the selection of J48 decision tree model from the comparison of several representative classification models. When a video has more frames of kidnapping situation than the threshold ratio after two people meet in the video, the proposed scheme detects and notifies the occurrence of kidnapping event. To check the feasibility of the proposed scheme, the detection accuracy of our newly proposed scheme is compared with that of the previous scheme. According to the experiment results, the proposed scheme could detect kidnapping situations more 4.73% correctly than the previous scheme.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.558-567
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• 2017

본 연구에서는 다수의 키넥트 센서를 이용하여 효율적인 실시간 운동 자세 추정 시스템을 설계하고 개발하였다. 이 시스템은 정면과 측면에 키넥트 센서를 사용하여, 한 개로 추적이 어려웠던 사용자의 특정 자세 (예를 들어, 무릎컬 또는 런지)를 보다 정확하게 측정하고 인식하는 것을 목적으로 한다. 그리고 추후 다양한 자세를 지원할 수 있도록 확장 가능하고 모듈화 된 방법으로 설계되었다. 이 시스템은 여러 클라이언트와 유니티 3D 서버로 구성된다. 클라이언트는 키넥트 골격 데이터를 처리하여 서버로 전송한다. 서버는 다중 키넥트를 보정하고, 각도와 거리를 기반으로 한 특징 값 추출하며 여러 대의 키넥트로부터 계산된 특징 값의 가중 평균을 사용하여 자세 인식 모델을 기반으로 자세 추정 알고리즘을 적용한다. 본 논문은 다중 키넥트 센서를 이용한 인간 운동 자세 추정 시스템의 설계 및 구현 방법을 제시하고, 체험형 유니티 3D 운동 게임에 적용한 예시를 설명한다.

• Current Optics and Photonics
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• 제8권3호
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• pp.300-306
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• 2024

To solve the nozzle swing angle non-contact measurement problem, we present a nozzle pose estimation algorithm involving weighted measurement uncertainty based on rotation parameters. Firstly, the instantaneous axis of the rocket nozzle is constructed and used to model the pivot point and the nozzle coordinate system. Then, the rotation matrix and translation vector are parameterized by Cayley-Gibbs-Rodriguez parameters, and the novel object space collinearity error equation involving weighted measurement uncertainty of feature points is constructed. The nozzle pose is obtained at this step by the Gröbner basis method. Finally, the swing angle is calculated based on the conversion relationship between the nozzle static coordinate system and the nozzle dynamic coordinate system. Experimental results prove the high accuracy and robustness of the proposed method. In the space of 1.5 m × 1.5 m × 1.5 m, the maximum angle error of nozzle swing is 0.103°.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.1528-1534
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• 2019

최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.499-506
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• 2006

본 논문에서는 실시간 증강현실 시스템에서의 가상 객체 삽입을 위한 빠르고 안정된 카메라 자세 추정 방법을 제안한다. 단일 프레임에서 마커의 특징점 추출을 통해 카메라의 회전행렬과 이동벡터를 추정한다. 카메라 자세 추정을 위해 정사영 투영모델에서의 분해기법을 사용한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법은 객체의 모든 특징점의 깊이좌표가 동일하다고 가정하기 때문에 깊이좌표의 기준이 되는 참조점의 설정과 점의 분포에 따라 카메라 자세 계산의 정확도가 달라진다. 본 논문에서는 실제 환경에서 일반적으로 잘 동작하고 융통성 있는 참조점 설정 방법과 이상점 제거 방법을 제안한다. 제안된 카메라 자세추정 방법에 기반하여 탐색된 마커 위치에 가상객체를 삽입하기 위한 비디오 증강 시스템을 구현하였다. 실 환경에서의 다양한 비디오에 대한 실험 결과, 제안된 카메라 자세 추정 기법은 기존의 자세추정 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 증강현실 시스템 응용에 적용될 수 있음을 보여주었다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.942-956
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• 2014

본 논문은 단안의 RGB 카메라를 이용하는 실시간 손 추적 방법을 제안한다. 손은 높은 degrees of freedom을 가지고 있기 때문에 손 추적은 높은 모호성을 가지고 있다. 따라서 제안하는 방법에서는 손 추적의 모호성을 줄이기 위해서 단계별 손 추적 전략을 채택하였다. 제안하는 방법의 추적 과정은 손바닥 포즈 추적, 손가락 yaw 움직임 추적, 그리고 손가락 pitch 움직임 추적, 세 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 순서대로 수행된다. 제안하는 방법은 손은 평면으로 간주할 수 있다고 가정하고, 평면 손 모델을 이용한다. 평면 손 모델은 손 모델을 현재의 사용자 손 모양에 맞춰서 변경하는 손 모델 재생성을 가능하게 하는데, 이는 제안하는 방법의 강건성과 정확도를 증가시킨다. 그리고 제안하는 방법은 실시간 연산이 가능하고 GPU 기반 연산을 요구하지 않기 때문에, Google Glass와 같은 모바일 장비를 포함한 다양한 환경에 적용가능하다. 본 논문은 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법의 성능과 효용성을 입증한다.