시각적인 클래스 모델로 기 제시된 2+1 View 통합 메타모델은 비정형적인 명세에 기인하여 명확하게 모델의 구문을 표현하지 못하고 있으며, 또한 그 모델의 정확성을 보장할 수 없다. 본 논문은 Z와 Object-Z를 사용해서 2+1 View 통합 메타모델의 구문적 의미를 정형적으로 명세하고, Z/Eves 툴을 통해 메타모델의 정확성을 검사하는 것이다. 정형 명세는 클래스 모델과 Z/Object-Z간의 변환규칙을 적용해서 2+1 View 통합 메타모델의 구문과 정적 시멘틱에 대해 Z와 Object-Z 스키마로 각각 표현한다. 메타모델의 검사는 Z 스키마 명세에 대해 Z/Eves 도구를 사용하여 구문, 타입 검사 그리고 도메인 검사를 수행하여 메타모델의 정확성을 입증한다. 이로서, 2+1 View 통합 메타모델 메타모델의 Z/Object-Z 변환을 통해 구조물의 구문적 의미를 명확하게 표현할 수 있으며, 또한 그 메타모델의 정확성을 검사할 수 있다.
This paper presents the efficient algorithms for the pose determination of a circular object with and without a priori knowledge of the object radius. The developed algorithms valid for a circular object are the result of the elaboration of Ma's work [2], which determines the pose of a conic object from two perspective views. First, the geometric constraint of a circular object and its projection on the image plane of a camera is described. The number of perspective views required for the object pose determination with and without a priori knowledge of the object radius is also discussed. Second, with a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from a single perspective view. The object pose information, expressed by two surface normal vectors and one position vector, is given in a closed form and with no ambiguity. Third, without a priori knowledge of the object radius, the pose of a circular object is determined from two perspective views. While the surface normal vectors are obtained from the first view, the position vector is obtained from the two views.
Based on the principles described in Part I, we have implemented a working prototype vision system using a feature structure called an LSG (local surface group) for generating object hypotheses. In order to verify an object hypothesis, we estimate the view of the hypothesized model object and render the model object for the computed view. The object hypothesis is then verified by finding additional features in the scene that match those present in the rendered image. Experimental results on synthetic and real range images show the effectiveness of the indexing scheme.
We present a region-based approach for accurate pose estimation of small mechanical components. Our algorithm consists of two key phases: Multi-view object co-segmentation and pose estimation. In the first phase, we explain an automatic method to extract binary masks of a target object captured from multiple viewpoints. For initialization, we assume the target object is bounded by the convex volume of interest defined by a few user inputs. The co-segmented target object shares the same geometric representation in space, and has distinctive color models from those of the backgrounds. In the second phase, we retrieve a 3D model instance with correct upright orientation, and estimate a relative pose of the object observed from images. Our energy function, combining region and boundary terms for the proposed measures, maximizes the overlapping regions and boundaries between the multi-view co-segmentations and projected masks of the reference model. Based on high-quality co-segmentations consistent across all different viewpoints, our final results are accurate model indices and pose parameters of the extracted object. We demonstrate the effectiveness of the proposed method using various examples.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.21-26
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2011
In this paper, we suggest the object-oriented methodology for the design and implementation scheme for the program development in the application of control and instrumentation such as the detection system of RFID defective tags which needs the embedded programming. We apply the design methodology of UML in the system design phase, and suggest the implementation scheme of LabVIEW programs using LVOOP(LabVIEW Object Oriented Programming)in which make it possible to write the object-oriented programming. We design the class diagram and the sequence diagram using UML, and write the classes of LVOOP from the designed class diagram and the main VI from the sequence diagram, respectively. We show that it is possible to develop the embedded programs such as the RFID application through the implementation example of the detection system of RFID defective tags in this paper. And, we obtain the advantages based on the object-oriented design and implementation using the LVOOP approach such as the development of LabVIEW programs by adding the classes and the concept of object of the object-oriented language to LabVIEW.
UML은 객체지향 개념을 매우 잘 설명하고 있으며 요구 분석 단계에서 시스템 기능을 분석하기 위한 유스케이스 다이어그램과 도메인의 객체들을 개념적으로 표현한 클래스 다이어그램을 지원하고 있으며, 설계 단계에서 클래스 내부적인 연결을 보기 위한 시퀀스 다이어그램을 지원한다. 객체지향을 지원하는 대표적인 비주얼 기반 언어인 LabVIEW OOP는 직관적인 설계 도구로서 설계와 동시에 실행할 수 있는 개발 도구이다. 그러나, LabVIEW OOP 역시 시스템 개발자가 시스템을 설계하기 위해 설계 단계에서 객체지향 개념을 잘 표현하고 이해할 수 있는 방법이 필요하다. 논문에서는 객체지향 개념을 표현하는 UML을 이용하여 설계된 모델링을 LabVIEW OOP로 설계 시에 적용 가능한 기법을 제안한다.
데이터 모델링 능력이 한정되고 뷰 갱신 모호성 문제에 기인하여, 관계형 뷰는 공학 응용에 제한적으로 사용되어 왔다. 반면에 객체지향 데이터베이스의 뷰는 관계형 뷰의 이 두 가지 단점을 극복하기 때문에, 공학 응용을 위한 맞춤 인터페이스를 정의하는데 중요한 역할을 할 것이다. 특히 공학 응용을 위한 데이터베이스 인터페이스는 갱신을 충분히 지원하여 한다. 좀더 자세히 말하면, 인터페이스에 대한 갱신이 모호성이 없이 정의되어야 하며 이 정의는 베이스 스키마에 대한 갱신 행동과 일치하여야 한다. 이를 위하여 객체지향 뷰가 베이스 데이터 모델과 같은 갱신 행동을 보이기 위한 제반 조건 - 갱신 의미 보존(update semantic preserving)-을 정의하였다. 그리고 이 갱신 의미 보존 특성의 실현 가능성을 보이기 위하여 CAD에 특화된 객체지향 뷰 시스템, 멀티 뷰(MultiView), 을 선정하여 그 시스템의 뷰 모델에 대한 갱신 의미 보존 갱신 행동을 정의하고 구체적인 구현 알고리즘을 제시하였다. 이 연구는 객체지향 데이터베이스에서 가장 클래스를 모았을 때 단순한 클래스의 모임이 아니라 isa계층을 갖는 '스키마'가 될 수 있게하기 위해서는 가상 클래스에 대한 갱신 의미가 클래스간 isa 관계를 위반해서는 안된다는 것을 발견하였다. 그리고 이의 충분조건으로 '뷰 스키마가 베이스 스키마처럼 보이도록'하는 가상 클래스의 갱신 의미와 가상 클래스간 스키마 형성 가능 조건을 발견하였다. 이는 객체 지향 데이터베이스에서 뷰를 클래스 수준에서 스키마 수준으로 정의하는 충분조건을 발견하고 구현한 최초의 논문이다.
Multi-view video consists of a set of multiple video sequences from multiple viewpoints or view directions in the same scene. It contains extremely a large amount of data and some extra information to be stored or transmitted to the user. This paper presents inter-view correlations among video objects and the background to reduce the prediction complexity while achieving a high coding efficiency in multi-view video coding. Our proposed algorism is based on object-based segmentation scheme that utilizes video object information obtained from the coded base view. This set of data help us to predict disparity vectors and motion vectors in enhancement views by employing object registration, which leads to high compression and low-complexity coding scheme for enhancement views. An experimental results show that the superiority can provide an improvement of PSNR gain 2.5.3 dB compared to the simulcast.
본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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