• Journal of Digital Convergence
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.189-194
• /
• 2016

Recently, there is increasing demand for image processing technology while activated the use of equipments such as camera, camcorder and CCTV. In particular, research and development related to 3D image technology using the depth camera such as Kinect sensor has been more activated. Kinect sensor is a high-performance camera that can acquire a 3D human skeleton structure via a RGB, skeleton and depth image in real-time frame-by-frame. In this paper, we develop a system. This system captures the motion of a 3D human skeleton structure using the Kinect sensor. And this system can be stored by selecting the motion file format as trc and bvh that is used for general purposes. The system also has a function that converts TRC motion captured format file into BVH format. Finally, this paper confirms visually through the motion capture data viewer that motion data captured using the Kinect sensor is captured correctly.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.16 no.9
• /
• pp.451-459
• /
• 2016

While an object detection algorithm plays a key role in many computer vision applications, it requires extensive computation to show robustness under varying lightning and geometrical distortions. Recently, some approaches formulate the problem in a classification framework and show improved performances in object recognition. Among them, random fern algorithm drew a lot of attention because of its simple structure and high recognition rates. However, it reveals performance degradation under the illumination changes and noise addition, since it computes patch features based only on pixel intensities. In this paper, we propose a new structure of combined random fern which incorporates depth information into the conventional random fern reflecting 3D structure of the patch. In addition, a new structure of object tracker which exploits the combined random fern is also introduced. Experiments show that the proposed method provides superior performance of object detection under illumination change and noisy condition compared to the conventional methods.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2007.02a
• /
• pp.3-8
• /
• 2007

최근, 실감 영상에 대한 관심과 요구가 증가하면서 신개념 서비스인 3차원 다시점(Multi-view) 방송에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이와 더불어 광고와 게시를 목적으로 입체 영상과 입체 디스플레이 장치의 수요가 증가하고 있어, 앞으로 다시점 영상 콘텐츠와 디스플레이 장치가 활발하게 보급될 전망이다. 다시점 영상 콘텐츠는 제작 단계에서 컴퓨터 그래픽스 객체를 합성하면 보다 목적에 부합하는 콘텐츠를 제작할 수 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라로부터 얻은 RGB 텍스쳐 데이터와 깊이 테이터에 컴퓨터 그래픽스 객체를 합성하여 다시점 합성 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 제작된 다시점 합성 영상을 검증하고 재생하는 다시점 비디오 뷰어를 설계, 구현 한다. 가상의 다시점 영상에 그래픽스 객체를 합성하는 방법은 후 합성 기반으로, 임의의 그래픽스 객체 모델을 생성하여 깊이 정보를 부여하고, 가상 시점 영상의 생성과 동일한 방법으로 그래픽스 객체의 각 시점별 영상을 생성한다. 끝으로 깊이정보를 사용하여 가상 시점 영상의 적절한 좌표공간으로 그래픽스 객체를 삽입한다. 그래픽스 합성의 정확성 검증을 위해 다시점 그래픽스 합성 영상을 디스플레이하는 뷰어는 2D 및 입체를 모두 지원하고, view switching, frozen moment, view sweeping 등의 interactive special effect기법과 다양한 포맷의 저장이 가능하다. 또한, 입체 영상의 실험에서는 그래픽 객체의 입체감 조절을 위해 실제 카메라 시점 간에 필요한 중간시점영상의 개수를 결정할 수 있다.