• 센서학회지
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• 제21권2호
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• pp.96-102
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• 2012

This paper addresses photometric distortion problems of a compact 3D scanning sensor which is composed of a micro-size and inexpensive camera-projector system. Recently, many micro-size cameras and projectors are available. However, erroneous 3D scanning results may arise due to the poor and nonlinear photometric properties of the sensors. This paper solves two inherent photometric distortions of the sensors. First, the response functions of both the camera and projector are derived from the least squares solutions of passive and active calibration, respectively. Second, vignetting correction of the vision camera is done by using a conventional method, however the projector vignetting is corrected by using the planar homography between the image planes of the projector and camera, respectively. Experimental results show that the proposed technique enhances the linear properties of the phase patterns that are generated by the sensor.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권4호
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• pp.495-502
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• 2003

This paper focuses on the implementation of an efficient tracking method of a moving object using optimal representative blocks by way of a pan-tilt camera. The key idea is derived from the fact that when the image size of a moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the mobile robot camera and the object in motion, the tracking performance of a moving object can be improved by reducing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimations using Edge Detection (ED) and Block-Matching Algorithm (BMA) are regularly employed to track objects by vision sensors. However, these methods often neglect the real-time vision data since these schemes suffer from heavy computational load. In this paper, a representative block able to significantly reduce the amount of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative blocks according to the size of the object in the image frame in order to improve tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of- freedom active camera mounted on a mobile robot.

• 로봇학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.31-37
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• 2018

Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.694-701
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• 2004

본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2839-2852
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• 2013

Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권5호
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• pp.472-478
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• 2015

본 논문에서는 소형 위성 카메라의 영상안정화를 위해 진동외란 보상 및 궤도상 광학정렬이 가능한 능동형 광학 보정장치의 설계에 대해 연구하였다. 능동형 광학 보정장치는 초점면부 보정장치와 부경 보정장치로 이루어져 있다. 초점면부 보정장치는 영상센서에 유입되는 진동 외란을 초점면부에서 직접 보상하는 장치이다. 또한 부경 보정장치는 초점면부 보정장치와 협력하여 궤도상에서 능동적으로 광학정렬을 수행할 수 있는 장치이다. 본 논문에서는 해상도 1 m급 소형 위성에 적용 가능한 능동형 광학 보정장치 설계를 위해 소형 고해상도 위성 카메라의 요구도를 분석하고, 진동 외란 보상과 궤도상 광학정렬이 능동적으로 가능하도록 초점면부 보정장치와 부경 보정장치의 요구도를 선정하였다. 선정된 요구도를 기준으로 본 연구에서 설계된 능동형 광학 보정장치는 초점면부에서 진동외란 보상 및 초점조절, 부경에서 틸트 및 디스페이싱 보상이 가능하므로 독립적으로 5축 제어가 가능한 시스템이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1411-1414
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• 2003

In this paper, vehicle tracking is implemented using parametric active contour. Extract objects from the background area is the essential step in vehicle tracking. We focus our algorithm on the situations such that the camera is fixed. However, if a simple and ordinary algorithm is adapted to achieve real-time processing, it produces much noise and the vehicle tracking results is poor. For this reason, in this paper, we propose a parametric active contour model algorithm to achieve better vehicle tracking. Experimental results show that the performance of the proposed algorithm is satisfactory.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.27-34
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰 단말기에 장착되어있는 카메라와 플래시를 이용한 photometric stereo 기반의 능동적 3차원 형상 취득 기법을 제안한다. 조명의 위치 변화에 따라 여러 장의 입력 영상을 취득하기 위헤 고정된 위치에서 영상을 취득하는 스마트폰 한 대와 위치를 변화시키며 조명을 투사하는 스마트폰 한 대를 이용하여 시스템을 구성한다. 우선 카메라 렌즈의 왜곡과 카메라 센서의 비선형성 반응함수에 의한 3차원 형상 취득의 오차를 줄이기 위해 카메라 보정을 수행한다. 또한 스마트폰 카메라간의 자세를 추정하기 위해 5-point 알고리즘을 적용한 후 이를 이용하여 광원의 방향 벡터를 추정한다. 그 후 취득된 영상과 추정된 광원의 방향 벡터를 이용하여 photometric stereo기법으로 3차원 형상을 취득한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 기법을 통하여 스마트폰이 저비용 고품질의 소형화된 3차원 카메라의 역할을 수행할 수 있는 것을 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.52-58
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• 2007

본 논문에서는 실내 환경에서 동적 스테레오 카메라(active stereo camera)를 이용한 새로운 인체 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주된 응용분야는 이동 로봇 플랫폼에서의 인체 실루엣을 이용한 제스처 인식이다. 먼 거리에서 움직이는 객체를 분할(segmentation)하는 데에는 저해상도, 그림자, 스테레오 정합의 불확실성, 배경과 객체의 색 분포의 불안정성 등과 같은 다양한 문제를 내포한다. 우리는 먼저 이미지 분할 기법과 스테레오 정보를 이용하여 신뢰도 높은 객체와 배경 영역을 추정하였다. 이렇게 추정된 영역을 적절히 그래프 컷(graph cut)에 활용하는 방식을 고안함으로써 주변 환경의 변화에 강인한 인체 실루엣 추출을 가능하게 하였다. 제안한 방식은 실내에서 펜-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득된 비디오 데이타를 대상으로 실험하였으며, 색, 색과 스테레오, 색과 대비 정보를 기반으로 한 방법들과 비교 실험한 결과 정확도가 많이 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지B
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• 제29B권2호
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• pp.40-49
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• 1992

In this paper,a new approach-using the linear movement of the lens location in a camera and focal distance in each location for the measurement of the depth of the 3-D object from several 2-D images-is proposed. The sharply focused edges are extracted from the images obtained by moving the lens of the camera, that is, the distance between the lens and the image plane, in the range allowed by the camera lens system. Then the depthin formation of the edges are obtained by the lens location. In our method, the accurate and complicated control system of the camera and a special algorithm for tracing the accurate focus point are not necessary, and the method has some advantage that the depth of all objects in a scene are measured by only the linear movement of the lens location of the camera. The accuracy of the extracted depth information is approximately 5% of object distances between 1 and 2m. We can see the possibility of application of the method in the depth measurement of the 3-D objects.