본 논문에서는 RGB-D 입력 영상들로부터 3차원 공간을 움직이는 카메라의 실시간 포즈를 효과적으로 추적할 수 있는 시각 주행 거리측정기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정기에서는 컬러 영상과 깊이 영상의 풍부한 정보를 충분히 활용하면서도 실시간 계산량을 줄이기 위해, 특징 기반의 저밀도 주행 거리 계산 방법을 사용한다. 본 시스템에서는 보다 정확한 주행 거리 추정치를 얻기 위해, 카메라 이동 이전과 이동 이후의 영상에서 추출한 특징들을 정합한 뒤, 정합된 특징들에 대한 추가적인 정상 집합 정제 과정과 주행 거리 정제 작업을 반복한다. 또한, 정제 후 잔여 정상 집합의 크기가 충분치 않은 경우에도 잔여 정상 집합의 크기에 비례해 최종 주행 거리를 결정함으로써, 추적 성공률을 크게 향상시켰다. TUM 대학의 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험과 3차원 장면 복원 응용 시스템의 구현을 통해, 본 논문에서 제안하는 시각 주행 거리 측정 방법의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
스마트폰의 보급 확산으로 다양한 콘텐츠가 등장하고 있다. 이러한 콘텐츠 중에서 위치 기반 서비스를 이용한 증강현실 응용프로그램의 필요성이 널리 대두되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 스마트폰을 이용한 위치정보기반 AR 시스템에서 발생하는 정합 오차를 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 효과적으로 줄이는 방법을 제안한다. 위치정보 오차 누적 때문에 객체가 정확하게 정합되지 않는 부정합 현상 최소화를 위해 연산 속도는 유지하면서 연산량을 줄여 성능을 향상한 방법인 SURF(Speeded Up Robust Features)를 사용해 초기 특징점을 검출하고 검출된 특징점을 추적하여 모바일 환경에 적용한다. 위치정보 검색을 위해 GPS 정보를 사용하고 자세추정 및 방향 정보를 위해 자이로 센서, G-센서 등을 이용한다. 하지만 위치정보의 누적된 오차는 객체가 고정되지 않는 부정합 현상을 유발한다. 또한, 증강현실 기술은 구현하면서 많은 연산량이 필요하므로 모바일 환경에서 구현하는데 어려움이 발생한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 성능 저하를 최소화하고 비교적 간단하게 구현할 수 있어 기존 시스템 및 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
The technique of simultaneous localization and mapping is the most important research topic in mobile robotics. In the process of building a map in its available memory, the robot memorizes environmental information on the plane of grid or topology. Several approaches about this technique have been presented so far, but most of them use mapping technique as either grid-based map or topology-based map. In this paper we propose a frame of solving the SLAM problem of linking map covering, map building, localizing, path finding and obstacle avoiding in an automatic way. Some algorithms integrating grid and topology map are considered and this make the SLAM performance faster and more stable. The proposed scheme uses an occupancy grid map in representing the environment and then formulate topological information in path finding by A${\ast}$ algorithm. The mapping process is shown and the shortest path is decided on grid based map. Then topological information such as direction, distance is calculated on simulator program then transmitted to robot hardware devices. The localization process and the dynamic obstacle avoidance can be accomplished by topological information on grid map. While mapping and moving, pose of the robot is adjusted for correct localization by implementing additional pixel based image layer and tracking some features. A laser range finer and electronic compass systems are implemented on the mobile robot and DC geared motor wheels are individually controlled by the adaptive PD control method. Simulations and experimental results show its performance and efficiency of the proposed scheme are increased.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1224-1242
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2018
Aiming at motion analysis and compensation, it is essential to conduct motion detection with images. However, motion detection and tracking from low-altitude images obtained from an unmanned aerial system may pose many challenges due to degraded image quality caused by platform motion, image instability and illumination fluctuation. This research tackles these challenges by proposing a modified joint transform correlation algorithm which includes two preprocessing strategies. In spatial domain, a modified fuzzy edge detection method is proposed for preprocessing the input images. In frequency domain, to eliminate the disturbance of self-correlation items, the cross-correlation items are extracted from joint power spectrum output plane. The effectiveness and accuracy of the algorithm has been tested and evaluated by both simulation and real datasets in this research. The simulation experiments show that the proposed approach can derive satisfactory peaks of cross-correlation and achieve detection accuracy of displacement vectors with no more than 0.03pixel for image pairs with displacement smaller than 20pixels, when addition of image motion blurring in the range of 0~10pixel and 0.002variance of additive Gaussian noise. Moreover,this paper proposes quantitative analysis approach using tri-image pairs from real datasets and the experimental results show that detection accuracy can be achieved with sub-pixel level even if the sampling frequency can only attain 50 frames per second.
본 연구는 사용자의 자세를 모니터링하고 수정하기 위해 3D 피트니스 프로그램에 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 제안한다. 첫 번째로 사용자와 전문가의 레퍼런스 동작간의 차이를 알기위해 두 가지 다른 신체 구조 사이의 리타게팅 기법을 연구했다. 두번째로 복잡한 운동 동작을 표현하는데 생기는 저가형 깊이 센서의 문제인 자가가림(Self-occlusion) 문제를 예제 데이터베이스와 시간 일관성을 활용하여 해결하였다. 마지막으로 사용자가 취하는 자세가 코치의 자세와 얼마나 다른지 알 수 있도록 피드백 해주는 UI를 제작하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 신체적 차이를 고려하여 사용자의 자세를 평가 한 다음 사용자의 자세에 대한 피드백을 받을 수 있도록 한다.
대화형 멀티미디어 기기들이 급속하게 보급되면서 리모컨이나 컴퓨터 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스 방식으로는 제약이 많아 사용이 불편한 경우가 많은데, 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로 비전기반의 포인팅 디바이스를 소개한다. 포인팅 디바이스에 카메라를 장착하여 카메라에 입력되는 배경 동영상을 분석하면 카메라의 움직임을 추정할 수 있는데 이를 근거로 커서를 움직이는 방법을 이용한다. 동작이 실시간으로 이루어 질 수 있도록 $288{\times}208$ 화소의 저해상도의 카메라를 이용하고 여기에 입력된 스크린의 모서리 영상을 찾아 국부적으로 옵티컬 플로우(Optical flow) 방법으로 트래킹하고 스크린의 크기를 계산하면 스크린과 디바이스간 거리와 디바이스의 움직임 경로를 알아낼 수 있다. 이러한 방법으로 만들어진 포인팅 디바이스는 기존의 비전기반 다자유도 입력장치들에 비하여 어두운 환경에서 유리하고 구현이 간단하며 기존의 마우스와 같이 한 손에 쥐고 사용방법을 학습하지 않고도 직관적으로 사용가능한 장점을 갖는다.
어린이를 상대로 한 강력범죄가 매년 계속해서 늘고, 중범죄로 분류할 만큼 심각성은 누구나 인지하고 있다. 하지만 근본적인 범죄를 감소시키기 위한 노력은 부족하다. 따라서 이를 해결 할 수 있는 보안시스템이 필요하다. 본 논문은 어린이에게 위협을 가할 수 있는 존재인 어른을 구분하고 추적 감시하여 어린이를 보호하는 방법이다. 제안 방법은 사람의 키, 팔 길이, 다리 길이, 머리 수직 길이, 머리 너비 등 한국인 표준 신체사이즈를 기준으로 하였다. 또한 제안 방법은 검출 된 객체의 화소 수의 비율과 기준 값 비율의 비교를 통해 어른과 아이를 구분하였다. 제안 방법에서 5가지 구분 방법을 처리 할 때 전체영상에서 특정 객체 영역만을 검출하여 처리하기 때문에 처리 속도가 빠르다. 이를 통하여 특정 객체의 비교가 가능하게 되는 장점이 있다.
본 연구에서는 자동차 밸브 바디 (valve body) 나사의 조립 상태를 검지하고 조립 작업을 보조하기 위한 증강현실 (AR) 앱을 개발하고 테스트를 통해 유효성을 보인다. 조립할 나사의 조립 위치와 순서 및 조립 상황들을 표시하는 컨텐츠들을 생성한 후 스마트 폰 화면의 밸브 바디 영상 위에 정합하여, 조립 도중에 작업자에게 보여준다. 이를 위해, 밸브 바디의 2차원 이미지로부터 특징 데이터를 추출하고 밸브 바디의 포즈를 알아낸다. 밸브 바디 위의 각 나사들이 조립될 영역의 영상을 추출하고 주기적으로 해당 영역의 휘도를 판별하며, 밸브 바디 위의 정해진 위치에 순서에 따라 각 나사들이 조립되고 있는 지를 확인한다. 미조립 또는 조립 순서 오류 등 조립 에러가 검지되면 경고 음이 발생되어, 작업자가 스마트 폰 화면에서 즉시 조립 상태를 확인하고 에러를 처리할 수 있다. 테스트를 통해 5개 나사의 조립 상태를 검지하는데 약 65ms가 걸리고 1시간 동안 오류 없이 조립 상태가 검지되는 것을 확인했다.
적군의 화력에 대비하여 사방이 철갑으로 둘러싸인 장갑차에서 조종수의 외부시야 확보가 필수적이다. 이를 위하여 차량에 360도 회전 가능한 감시카메라를 장착한다. 이 때 헬멧을 착용한 조종수의 머리 방향을 인식하여 외부의 카메라도 정확하게 같은 방향으로 회전하도록 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 MEMS 기반의 AHRS 센서와 조도 센서를 사용하여 기존의 광학적 방식이 가지고 있는 단점을 보완하고, 저렴하게 구현하는 방안을 소개한다. 핵심 아이디어는 카메라의 위치에 장착된 센서와 헬멧에 장착된 센서가 검출하는 오일러 각의 차이를 이용하여 카메라의 방향을 설정하고, 센서의 드리프트 오차를 제거하기 위해 수시로 조도 센서로 보정하는 것이다. 구현된 시작품 통하여 조종수가 바라보는 방향으로 카메라의 방향이 정확하게 일치되는 것을 보여줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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