This paper proposes OPTICAL MARKER fer registering process - one of the 3D measurement process : scan registering - merging - measurement. If the registering work is carried out manually, it can be accompanied with much time and many errors. Because the patterned marker make registering process automatic, many firms use it now. But the physical shape of existing markers is the source of the data loss caused by hiding surface, and the marker arrangement is the source of the time loss. The optical marker proposed in this paper has marker generator, organized a large number of binary coded control laser diode, separate from 3D scan object. So, it does not take much time for the marker disposition, and it is not the origin of the data loss, and the binary coded laser information make the auto-registering possible.
본 논문에서는 증강현실에서 마커에 포함된 이미지뿐만 아니라 문자 인식을 지원하기 위한 심플 프레임 마커를 제안한다. 마커 내부에 임의의 패턴 대신에 문자를 삽입하고 문자 인식 알고리즘(Optical Character Recognition)을 사용하여 인식하면 실행 전 학습과정이 필요 없을 뿐만 아니라 문자의 친숙함 때문에 시각적 장애요인도 줄일 수 있다. 따라서 기존의 마커 방식인 이미지뿐만 아니라 문자도 인식하기 위해서 제안된 심플 프레임 마커는 정의된 마커의 가로세로 비율에 따라 이미지타입의 마커(Square SFMarker)인지 문자타입의 마커(Rectangle SFMarker)인지를 구별하고 각기 다른 인식 알고리즘을 적용한다. 또한 문자 인식을 위한 전처리 과정을 줄이기 위해 디자인 단계에서 마커 테두리에 방향정보를 삽입하고, 인식 단계에서는 이 방향 정보를 추출하여 문자 인식을 빠르고 정확하게 수행한다. 마지막으로 매 프레임 문자를 인식하는 알고리즘을 수행 시 추적 속도가 저하되므로, 프레임간 변화량이 적을 때는 이전 프레임의 인식 결과 정보를 사용하여 수행 속도를 높인다.
본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.
This paper presents an augmented reality system for multiple users. The proposed system performs ar image-based pose estimation of users and pose of each user is shared with other uses via a network server. For camera-based pose estimation, we install multiple markers in a pre-determined space and select the marker with the best appearance. The marker is detected by corner point detection and for robust pose estimation. the marker's corner points are tracked by optical flow tracking algorithm. Experimental results show that the proposed system successfully provides an augmented reality application to multiple users even when users are rapidly moving and some of markers are occluded by users.
In this paper, we propose a method to track the movement of camera from the video sequences. This method is useful for video analysis and can be applied as pre-processing step in some application such as video stabilizer and marker-less augmented reality. First, we extract the features in each frame using corner point detection. The features in current frame are then compared with the features in the adjacent frames to calculate the optical flow which represents the relative movement of the camera. The optical flow is then analyzed to obtain camera movement parameter. The final step is camera movement estimation and correction to increase the accuracy. The method performance is verified by generating a 3D map of camera movement and embedding 3D object to the video. The demonstrated examples in this paper show that this method has a high accuracy and rarely produce any jitter.
Recent flat-panel displays have become increasingly complicated to facilitate multiple display functions. In particular, the form of multilayered architectures for next-generation displays makes precise three-dimensional alignment of multiple panels a challenge. In this paper, a diffractive optical alignment marker is proposed to address the problem of three-dimensional alignment of distant dual panels beyond the depth-of-focus of a vision camera. The diffractive marker is effective to analyze the positional correlation of distant dual panels. The possibility of diffractive alignment in multilayer display fabrication is testified with numerical simulation and a proof-of-concept experiment.
본 논문은 얼굴의 표정과 몸 동작을 광학식 동작 포착장비를 활용하여 동시에 포착하는 경우에 있어 얼굴 부위 마커들에 대한 노이즈에 강건한 데이터 처리 방법에 대해 다룬다. 일반적인 얼굴 표정만 포착하는 경우와 달리, 몸의 움직임과 동시에 포착할 경우 포착용 카메라가 멀리 있어 얼굴에 붙인 마커들의 궤적 데이터는 특별한 처리를 요한다. 특히 궤적의 표식화, 빈 곳 메우기, 노이즈 제거의 과정이 필수적이며, 이러한 과정을 위해 본 논문에서는 지역좌표에 기반을 둔 궤적 데이터 처리 방법을 제안한다. 지역 좌표는 강체변형에 불변한 특징이 있으며, 얼굴모양의 국지적인 변화를 의미하여, 궤적 데이터처리에 효과적으로 활용 될 수 있음을 보였다. 또한 제안한 방법을 활용하여 애니메이션을 제작해 실제 제작 환경에 적용 가능함을 보였다.
An accurate and robust estimation of center of rotation (CoR) using optical marker trajectory is crucial in human biomechanics. In this regard, the performances of the two prevailing least-squares methods, the Gamage and Lasenby (GL) method, and the Chang and Pollard (CP) method, are verified in this paper. While both methods are sphere-fitting approaches in closed form and require no tuning parameters, they have not been thoroughly verified by comparison of their estimation accuracies. Furthermore, while for both methods, results for stationary CoR locations are presented, cases for perturbed CoR locations have not been investigated for any of them. In this paper, the estimation performances of the GL method and CP method are investigated by varying the range of motion (RoM) and noise amount, for both stationary and perturbed CoR locations. The difference in the estimation performance according to the variation in the amount of noise and RoM was clearly shown for both methods. However, the CP method outperformed the GL method, as seen in results from both the simulated and the experimental data. Particularly, when the RoM is small, the GL method failed to estimate the appropriate CoR while the CP method reasonably maintained the accuracy. In addition, the CP method showed a considerably better predictability in CoR estimation for the perturbed CoR location data than the GL method. Accordingly, it may be concluded that the CP method is more suitable than the GL method for CoR estimation when RoM is limited and CoR location is perturbed.
Motion capture systems are gaining popularity in entertainment, medicine, sports, education, and industry, with animation and gaming applications for entertainment taking the lead. A wide variety of systems are available for motion capture, but most of them are complicated and expensive. In the general class of optical motion capture, two or more optical sensors are needed to measure the 3D positions of the markers attached to the body. Recently, a 3D motion capture system using two Position Sensitive Detector (PSD) optical sensors was introduced to capture high-speed motion of an active infrared LED marker. The PSD-based system, however, is limited by a geometric calibration procedure for two PSD sensor modules that is too difficult for common customers. In this research, we have introduced a new system that used a single PSD sensor unit to obtain 3D positions of active IR LED-based markers. This new system is easy to calibrate and inexpensive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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