• 전자공학회논문지CI
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• 제43권3호
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• pp.39-49
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• 2006

본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위하여 강화학습에 의한 손 모양 인식 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 겹침 (self-occlusion) 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에도 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대하여 추가적인 고려를 해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식 과정에서 사용되는 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 윤곽선 정보로 나누고 강화학습을 통하여 각 특징간의 연관성을 정의하는 방식을 제안한다. 또한 제안된 방법을 세 대의 카메라를 이용한 손 모양 인식 시스템에 적용하여 유용성을 검증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권8호
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• pp.309-314
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• 2014

물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.

• 한국광학회지
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• 제15권2호
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• pp.183-189
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• 2004

고화질 디지털 카메라가 널리 보급되면서 디지털 카메라는 단순한 영상 기록 장치가 아닌 정보 저장 매체로써 다양한 분야에서 사용되고 있다. 그러나 디지털 카메라의 분광 감도가 표준 관측자의 색 일치 함수와 다르기 때문에 카메라로는 색이 정확하게 측정될 수 없다. 본 연구는 카메라 이미지를 피사체의 색 정보를 지니고 있는 sRGB 이미지로 변환하는 방법에 관한 것이다. 디지털 카메라의 출력 신호와 CIE 삼자극치간의 변환 행렬은 Macbeth ColorChecker 24색을 기준 색으로 하여 다중 회귀법을 사용하여 구하였다. 변환 행렬을 이용하여 카메라의 출력 신호로부터 피사체의 실제 색을 찾아내어 이상적인 sRGB 표준 모니터에 정확하게 나타낼 수 있는 RGB 데이터로 변환하였다. Kodak DC220 디지털 카메라로 생성된 Macbeth ColorChecker의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 2.1 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 시험 색표로 사용된 IT8 Reference KIT(286색)의 sRGB 이미지와 실제 색과의 평균 색차는 4.6 $\Delta$ $E_{ab}$ $^{*}$ 로 계산되었다. ab/$^{*}$ 로 계산되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.234-239
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• 2021

최근 방범 및 교통관제를 위하여 다수의 고성능 CCTV의 설치가 급격히 늘어나면서, 사생활침해 요소에 대한 대응과 다수의 카메라로부터 전송되는 고화질 영상정보의 분석에 대한 시스템 요구 사항의 증가문제가 활발하게 대두되고 있다. 따라서 사생활침해에 대응하기 위한 방법과 다수의 카메라로부터 입력되는 감시영상을 효율적으로 처리하기 위한 방법들이 요구된다. 본 논문에서는 입력영상의 처리 비용을 줄이고 처리속도를 향상시키기 위해, 복수개의 카메라로부터 입력되는 영상을 그룹화하여 통합영상을 생성한다. 생성된 통합영상을 분석한 후 미리 설정된 이벤트들을 감지하고 이벤트의 감지여부에 따라 이벤트에 대응하는 편집 작업을 수행하게 된다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권4호
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• pp.60-70
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• 2021

본 논문은 2채널 이상의 다중 카메라를 사용하는 곡면 스크린 사격 시스템에서 패턴 레이저 영상의 좌표를 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 HMD 사격 방식을 대체할 수 있는 다중 스크린 사격 방식에 적용시 매우 효과적으로 타겟점을 추적 및 획득할 수 있다. 개별 카메라로부터 획득한 변형이 심한 곡면 스크린의 영상을 영상 정규화, 영상 이진화 및 노이즈 제거를 통해 보정한다. 이 보정된 영상을 매칭점을 기준으로 사격의 탄착점 추적에 용의한 유클리드 공간 맵으로 생성하여 적용한다. 실험한 결과, 곡면 스크린 사격 시스템에서 패턴 레이저의 영상 좌표를 안정적으로 추출하였고, 실세계 좌표 위치와 광대역 유클리드 맵의 타켓점 위치 오차를 최소화하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권6호
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• pp.2217-2229
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• 2015

Since the variations of illumination, the irregular changes of human shapes, and the partial occlusions, multiple person tracking is a challenging work in computer vision. In this paper, we propose a graph clustering method based on spatio-temporal information of moving objects for multiple person tracking. First, the part-based model is utilized to localize individual foreground regions in each frame. Then, we heuristically leverage the spatio-temporal constraints to generate a set of reliable tracklets. Finally, the graph shift method is applied to handle tracklet association problem and consequently generate the completed trajectory for individual object. The extensive comparison experiments demonstrate the superiority of the proposed method.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1997년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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• pp.131-136
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• 1997

We present a method to estimate a dense and sharp depth map using multiple cameras for the application to flexible video production. A key issue for obtaining sharp depth map is how to overcome the harmful influence of occlusion. Thus, we first propose to selectively use the depth information from multiple cameras. With a simple sort and discard technique, we resolve the occlusion problem considerably at a slight sacrifice of noise tolerance. However, boundary overreach of more textured area to less textured area at object boundaries still remains to be solved. We observed that the amount of boundary overreach is less than half the size of the matching window and, unlike usual stereo matching, the boundary overreach with the proposed occlusion-overcoming method shows very abrupt transition. Based on these observations, we propose a hierarchical estimation scheme that attempts to reduce boundary overreach such that edges of the depth map coincide with object boundaries on the one hand, and to reduce noisy estimates due to insufficient size of matching window on the other hand. We show the hierarchical method can produce a sharp depth map for a variety of images.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.634-640
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• 2015

This paper proposes a novel three-dimensional mapping algorithm in Omni-Directional Vision SLAM based on a fisheye image and laser scanner data. The performance of SLAM has been improved by various estimation methods, sensors with multiple functions, or sensor fusion. Conventional 3D SLAM approaches which mainly employed RGB-D cameras to obtain depth information are not suitable for mobile robot applications because RGB-D camera system with multiple cameras have a greater size and slow processing time for the calculation of the depth information for omni-directional images. In this paper, we used a fisheye camera installed facing downwards and a two-dimensional laser scanner separate from the camera at a constant distance. We calculated fusion points from the plane coordinates of obstacles obtained by the information of the two-dimensional laser scanner and the outline of obstacles obtained by the omni-directional image sensor that can acquire surround view at the same time. The effectiveness of the proposed method is confirmed through comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.743-748
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• 2011

본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.357-358
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• 2021

여러 대의 감시 카메라로 현장을 감시하는 사람들이 많지만 범죄가 발생했을 때 즉시 조치를 취할 수 있다고 보장하기는 어렵다. 따라서 엘리베이터에 설치된 여러 대의 감시 카메라에서 실시간으로 영상을 분석하고 즉각적인 범죄 경보를 호출하고 범죄 현장과 시간을 효과적으로 추적 할 수 있는 "범죄 행위 탐지 시스템"이 필요하다. 본 논문에서는 Scene Change Detection을 이용하여 엘리베이터에서 발생하는 폭력적인 장면을 감지하기 위한 연구를 수행하였다. 효과적인 검출을 위해 컬러 히스토그램과 히스토그램을 조합 한 x2-컬러 히스토그램을 적용하였다.