• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2014

단안 영상에서 3차원 입체영상으로 변환한 결과물의 품질은장면의 물체들에게 부여한 깊이 정보의 정확도에 의존적이다. 영상의 매 프레임마다 장면의 물체들의 깊이 정보를 수동으로 입력하는 것은 많은 시간을 필요로 하는 노동집약적인 작업이다. 특히, 높은 자유도를 가진 관절형 물체인 인간의 몸은 고품질 입체변환에 있어서 가장 어려운 물체 중에 하나이다. 다양한 스타일의 옷, 액세서리, 머리카락들이 만드는 매우 복잡한 실루엣은 문제를 더욱 어렵게 한다. 본 논문에서는 단안 영상에 나타난 인간 오브젝트의 고품질 깊이 정보를 생성하는 효율적인 방법을 제안한다. 먼저, 적은 수의 사용자입력을 기반으로 3 원 템플릿 모델을 순차 관절 각도 제약을 가진 자세 추정 방법을 통해서 영상에 등장하는 2차원 인간 오브젝트에 정합한다. 정합된 3차원 모델로부터 초기 깊이 정보를 획득한 뒤, 컬러 세그멘테이션 방법을 기반으로 한 부분 깊이 전파 방법을 통해 세밀한 표현을 보장하며 누락된 영역을 포함하는 최종 깊이 정보를 생성한다. 숙련된 아티스트들의 수작업 결과물과 제안된 방법의 결과물을 비교한 검증 실험은 제안된 방법이 단안 영상에서 동등한 수준의 깊이 정보를 효율적으로 생성한다는 것을 보여준다.

• ETRI Journal
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• 제37권4호
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• pp.766-771
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• 2015

Robust motion estimation for human-computer interactions played an important role in a novel method of interaction with electronic devices. Existing pose estimation using a monocular camera employs either ego-motion or exo-motion, both of which are not sufficiently accurate for estimating fine motion due to the motion ambiguity of rotation and translation. This paper presents a hybrid vision-based pose estimation method for fine-motion estimation that is specifically capable of extracting human body motion accurately. The method uses an ego-camera attached to a point of interest and exo-cameras located in the immediate surroundings of the point of interest. The exo-cameras can easily track the exact position of the point of interest by triangulation. Once the position is given, the ego-camera can accurately obtain the point of interest's orientation. In this way, any ambiguity between rotation and translation is eliminated and the exact motion of a target point (that is, ego-camera) can then be obtained. The proposed method is expected to provide a practical solution for robustly estimating fine motion in a non-contact manner, such as in interactive games that are designed for special purposes (for example, remote rehabilitation care systems).

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.389-395
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• 2022

심층 학습 기술의 발전으로 인해 분류, 객체 검출, 분할과 같은 시각 정보를 이용한 심층 학습이 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중 자율 주행은 시각 데이터를 잘 활용하는 대표적인 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 도로 위의 사람과 운송수단 객체에 대한 개별적인 깊이 값을 예측하는 망을 제안한다. 제안하는 모델은 YOLOv3와 Monodepth를 기반으로 하며, 하드 파라미터 쉐어링을 이용한 인코더와 디코더를 통해 객체 검출과 깊이 추정을 동시에 수행한다. 또한 주의 집중 기법을 사용하여 객체 검출 및 깊이 추정의 정확도를 높이고자 하였다. 깊이 추정은 단안 이미지를 통해 이루어지며, 자가 학습 방법을 통해 학습을 수행하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.48-56
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• 2023

3차원 인체자세추정은 스포츠, 동작인식, 영상매체의 특수효과 등의 분야에서 널리 활용되고 있는 기술이다. 이를 위한 여러 방법들 중 다중 시점 3차원 인체자세추정은 현실의 복잡한 환경에서도 정밀한 추정을 하기 위해 필수적인 방법이다. 하지만 기존 다중 시점 3차원 인체자세추정 모델들은 3차원 특징 맵을 사용함에 따라 시간 복잡도가 높은 단점이 있다. 본 논문은 계산 복잡도가 적은 트랜스포머 기반 기존 단안 시점 다중 프레임 모델을 다중 시점에 대한 3차원 인체자세추정으로 확장하는 방법을 제안한다. 다중 시점으로 확장하기 위하여 먼저 2차원 인체자세 검출자 CPN(Cascaded Pyramid Network)을 활용하여 획득한 4개 시점의 17가지 관절에 대한 2차원 관절좌표를 연결한 8차원 관절좌표를 생성한다. 그 다음 이들을 패치 임베딩 한 뒤 17×32 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델에 입력한다. 마지막으로, 인체자세를 출력하는 MLP(Multi-Layer Perceptron) 블록을 매 반복 마다 사용한다. 이를 통해 4개 시점에 대한 3차원 인체자세추정을 동시에 수정한다. 입력 프레임 길이 27을 사용한 Zheng[5]의 방법과 비교했을 때 제안한 방법의 모델 매개변수의 수는 48.9%, MPJPE(Mean Per Joint Position Error)는 20.6mm(43.8%) 감소했으며, 학습 횟수 당 평균 학습 소요 시간은 20배 이상 빠르다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.24-34
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• 2007

정보화 성장과 함께 인간의 생활도 발전하면서, 정보의 접근이 보다 간편한 시스템들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 한대의 카메라를 사용하여 3차원 신발 모델을 발에 정합하는 시스템을 제안한다. 인체 움직임 분석에서 전신 움직임에 대한 연구가 대부분인 것과 달리, 우리는 발의 움직임을 기반으로 한 새로운 움직임 분석 시스템을 제안한다. 본 논문은 시스템이 구현되는 과정과 결과를 설명한다. 3차원 신발모델을 이미지의 발에 투영하기 위해 발 추적, 투영, 자세 추정 과정으로 구성했다. 이 시스템은 2차원 영상 분석과 3차원 자세추정으로 나눠진다. 먼저 발 추적을 위해 발의 형태학적 특성에 따라 특징점을 찾는 방식을 제안한다. 그리고 별도의 영상 교정 없이 한 대의 카메라로 2차원 좌표와 3차원 좌표의 관계를 설정하는 기하학적 수식을 제안한다. 제안한 방법에 따라 응용 시스템을 구현하고 거리 오차를 측정한 결과 거의 유사한 위치로 정합 되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.143-148
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• 2022

이동하는 스마트폰이나 로봇의 단안 카메라를 이용하여 연속적으로 촬영된 이미지들을 분석하여 카메라의 위치를 추정하는 것은 메타버스나 이동 로봇, 사용자 위치 서비스에서 매우 중요하다. 지금까지는 PnP 관련 기술들을 적용하여 위치를 계산하였는데, 본 논문에서는 연속된 영상들에 적용된 에피폴라 기하학에서의 필수 행렬을 이용하여 카메라의 이동 방향을 구하고 기하학적인 수식 계산을 통해 카메라의 연속적인 이동 위치를 추정하는 방법을 새롭게 제안하였고, 시뮬레이션을 통해 그 정확성을 검증하였다. 이 방식은 기존의 방식과는 전혀 다른 방법으로 두 개 이상의 영상에서 하나 이상의 일치되는 특징점만 있어도 적용할 수 있는 특징이 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권11호
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• pp.126-137
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• 1997

This paper describes the algorithm which can estimate road following direction and deetect obstacle using a monocular vision system. This algorithm can estimate the course of vehicle using the vanishing point properties and detect obstacle by statistical method. The proposed algorithm is composed of four steps, which are lane prediction, lane extraction, road following parameter estimation and obstacle detection. It is designed for high processing speed and high accuracy. The former is achieved by a small area named sub-windown in lane existence area, the later is realized by using connected edge points of lane. We would like to present that the new mehod can detect obstacle using the simple statistical method. The paracticalities of the processing speed, the accuracy of the algorithm and proposing obstacle detection method, have been justified through the experiment applied VTR image of the real road to the algorithm.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제17권10호
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• pp.983-988
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• 2011

This paper presents a robust method for ground plane detection in vision-based applications based on a monocular sequence of images with a non-stationary camera. The proposed method, which is based on the reliable estimation of the homography between two frames taken from the sequence, aims at designing a practical system to detect road surface from traffic scenes. The homography is computed using a feature matching approach, which often gives rise to inaccurate matches or undesirable matches from out of the ground plane. Hence, the proposed homography estimation minimizes the effects from erroneous feature matching by the evaluation of the difference between the predicted and the observed matrices. The method is successfully demonstrated for the detection of road surface performed on experiments to fill an information void area taken place from geometric transformation applied to captured images by an in-vehicle camera system.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권4호
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• pp.512-519
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• 2012

본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제28권3호
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• pp.45-54
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• 2022

영상의 깊이 추정은 다양한 영상 분석의 기반이 되는 기술이다. 딥러닝 모델을 활용한 분석 방법이 대두되면서, 영상의 깊이 추정 분야 또한 딥러닝을 활용하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 대부분의 딥러닝 영상 깊이 추정 모델들은 깨끗하고 이상적인 환경에서 학습되고 있다. 하지만 연무, 안개가 낀 열악한 환경에서도 깊이 추정 기술이 잘 동작할 수 있으려면 이러한 환경의 데이터를 포함하여야 한다. 하지만 열악한 환경의 영상을 충분히 확보하는 것이 어려운 실정이며, 불균일한 안개 데이터를 얻는 것은 특히 어려운 문제이다. 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 불균일 안개 영상 합성 방법과 이를 활용한 단안 기반의 깊이 추정 딥러닝 모델의 학습을 제안한다. 안개가 주로 실외에서 발생하는 것을 고려하여, 실외 위주의 데이터 세트를 구축한다. 그리고 실험을 통해 제안된 방법으로 학습된 모델이 합성 데이터와 실제 데이터에서 깊이를 잘 추정하는 것을 보인다.