최근 물리적 디바이스의 도움 없이 사람이 시스템과 인터랙션 할 수 있는 인간 친화적인 인간-기계 인터페이스가 많이 연구되고 있다. 이중 대표적인 것이 본 논문의 주제인 비전기반 제스처인식이다. 본 논문에서 우리는 설정된 가상세계의 객체와의 인터랙션을 위한 손 제스처들을 정의하고 이들을 인식할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 먼저, 웹캠으로 촬영된 저해상도 영상에서 사용자의 양손을 검출 및 추적하고, 손 영역을 분할하여 손 실루엣을 추출한다. 우리는 손 검출을 위해, RGB 공간에서 명암에 따라 두개의 타원형 모델을 이용하여 피부색을 모델링하였으며, 블랍매칭(blob matching) 방법을 이용하여 손 추적을 수행하였다. 우리는 플러드필(floodfill) 알고리즘을 이용해 얻은 손 실루엣의 행/열 모드 검출 및 분석을 통해 Thumb-Up, Palm, Cross 등 세 개의 손모양을 인식하였다. 그리고 인식된 손 모양과 손 움직임의 콘텍스트를 분석해서 다섯 가지 제스처를 인식할 수 있었다. 제안하는 제스처인식 방법론은 정확한 손 검출을 위해 카메라 앞에 주요 사용자가 한 명 등장한다는 가정을 하고 있으며 많은 실시간 데모를 통해 효율성 및 정확성이 입증되었다.
The diketopyrrolopyrrole (DPP) pigment is a bicyclic 8-π-electron system containing two lactam units. Typical DPP derivative pigments have melting points of over 350°C and very low solubility in most solvents, and show absorption in the visible region with a molar extinction coefficient of 33,000 dm2mol−1 and strong photoluminescence with maxima in the range 500–600 nm. X-ray structure analyses of DPP show that the whole molecule is almost in one plane. The phenyl rings are twisted out of the heterocyclic plane and the intermolecular hydrogen bonding between neighboring lactam NH and carbonyl units influences the structure of the DPP pigment in the solid state. In this study, mono-N-alkylation and mono-N-arylation were undertaken for Pigment Red 264 or Pigment Orange 73 with alkyl halide and aryl halide, respectively, in the presence of sodium tert-butoxide as a base catalyst to improve the solubility of DPP pigments and their application as CO2 indicators. The synthetic yield was in the range 11–88%. The indicator dyes are highly soluble in organic solvents and shows pH-dependent absorption (λmax 501 and 572 nm for the protonated and deprotonated forms, respectively) and emission (λmax 524 and 605 nm for the protonated and deprotonated forms, respectively) spectra. The mono-N-alkylated and mono-N-arylated DPP pigment was identified by 1H-NMR (1H-Nuclear Magnetic Resonance Spectrometer), FT-IR (Fourier Transform Infrared Spectroscopy), and MS (Mass Spectrometry). According to the results of color and hue properties obtained by a color matching analyzer, the synthesized DPP pigment material can be used as a CO2 indicator.
본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
In this paper, a landmark based localization system using a Kinect sensor is proposed and evaluated with the implemented system for precise and autonomous navigation of low cost robots. The proposed localization method finds the positions of landmark on the image plane and the depth value using color and depth images. The coordinates transforms are defined using the depth value. Using coordinate transformation, the position in the image plane is transformed to the position in the body frame. The ranges between the landmarks and the Kinect sensor are the norm of the landmark positions in body frame. The Kinect sensor position is computed using the tri-lateral whose inputs are the ranges and the known landmark positions. In addition, a new matching method using the pin hole model is proposed to reduce the mismatch between depth and color images. Furthermore, a height error compensation method using the relationship between the body frame and real world coordinates is proposed to reduce the effect of wrong leveling. The error analysis are also given to find out the effect of focal length, principal point and depth value to the range. The experiments using 2D bar code with the implemented system show that the position with less than 3cm error is obtained in enclosed space($3,500mm{\times}3,000mm{\times}2,500mm$).
본 논문은 밴드 매칭과 경계제거 두 부분으로 나누어진 새로운 인페인팅 방법을 제안한다. 밴드 매칭은 삭제하고자하는 영역(인페인팅 영역)을 둘러싸는 밴드와 영상의 나머지 영역을 비교하여 그 차이가 가장 작은 영역을 인페인팅 영역에 채워 넣는 것이고, 경계제거는 밴드매칭으로 채워진 영역과 주변영역 사이에 나타나는 경계를 제거하는 것이다. 제안하는 방법은 인페인팅 영역으로 연속된 선이 지나는 경우 좋지 못한 결과를 얻는 경우가 있는데, 이러한 경우 영역분할이라는 과정을 더한다. 영역분할 방법은 인페인팅 영역을 작게 나누고, 분할된 각각의 영역에 대해 밴드 매칭과 경계제거를 수행하는 것이다. 영역분할을 이용하는 경우 분할 개수에 따라 여러 개의 다른 결과를 얻을 수 있고, 사용자는 그 결과들 중에서 가장 좋은 결과를 선택할 수 있다.
본 논문에서는 최종 변이영상의 정확도를 높이기 위해 영상의 특징점을 이용한 적응적 가변 정합창 방법과 교차 일치성 검사의 신뢰도를 높이는 방법을 제안한다. 제안한 적응적 가변 정합창 방법은 색상정보를 이용하여 영상을 분할하고 분할된 각 영상의 특징점을 찾아 그 특징점들의 유무에 따라 정합창의 크기를 적응적으로 가변시키는 방법이다. 또한 제안한 교차 일치성 검사 방법은 최적의 변이와 차상위 최적의 변이에 대한 비용함수 값들을 비교하여 비용하수 값 자체가 너무 크거나 두 비용함수의 차이가 너무 적은 경우를 찾아내어 처리하는 방법이다. 제안한 두 방법에 대한 Middleburry에서 제공한 네 가지 실험영상을 대상으로 실험한 결과 적응적 가변 정합창 방법은 최대 18.2%의 오차율을 감소시켰다. 또한 제안한 교차 일치성 검사는 최대 7.4%의 신뢰도를 향상시킨 것으로 나타났다.
본 논문은 뼈대-구조(skeleton) 형태의 Active Shape Models을 이용한 사람의 자세 정합에 대한 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모델 생성과 정합 과정에서의 빠른 수행 시간을 위해 기존 윤곽 형태(silhouette)의 모델이 아닌 뼈대-구조 형태의 모델을 적용하였다. 기존 Active Shape Models을 뼈대-구조 형태로 사람 자세 정합에 적용했을 경우 자세를 결정짓는 팔과 다리의 부정확한 정합은 사람 몸의 다양한 색상 정보와 전후(fore-rear direction)만을 고려한 특징점(landmark)의 방향정보로 인해 발생되며, 이러한 문제점은 입력 영상의 차영상 정보와 사람의 자세를 결정짓는 팔과 다리의 중요 특징점에 방향정보를 추가하여 해결하였다. 사람의 뼈대-구조 모델을 생성하기 위해 600개의 이미지를 사용 하였으며, 생성된 형태 모델은 사람의 자세에 정합될 수 있는 17개의 특징점을 포함한다. 정합 과정에서 최대 30번 이하의 반복 과정을 수행 하며, 최대 수행 시간은 0.03초로 빠른 수행 시간의 결과를 얻었다.
스테레오 비전 시스템(stereo vision system)은 2차원 영상정보를 이용하여 3차원 깊이 정보를 획득하는 데 유용한 방법으로, 그동안 많은 연구가 진행되었다. 3차원 깊이 정보를 획득하기 위해서는 영상의 대응점을 찾아야 하는데, 속도와 정확성을 동시에 만족시키기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 가중치(weight)를 적용한 cost aggregation 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이 방법은 스테레오 영상의 특징을 이용하여 가중치를 획득하고, 색상정보, 밝기정보에 거리정보를 이용하여 가중치를 적용한 후, 이를 이용하여 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 다양한 영상에서도 향상된 결과를 보였다.
수치표면모형은 어떤 지역 표면의 고도를 표현하는 수치모형이다 이것은 항공사진으로부터 정사영상생성을 생성하는데 필수적인 것이며, 최근에는 항공사진에서 건물과 같은 인공구조물의 추출에도 자주 응용되고 있다 영상정합기술을 사용하면 수치표면모형을 자동적으로 생성할 수 있다. 이 연구에서는 건물지역에 대하여 수치표면모형을 자동적으로 생성하는데 적용할 수 있는 영상정합 방법을 제안하였다. 제안된 정합방법은 중복촬영된 항공사진상에서 공액점과 공액선을 찾아낸다. 공액점을 탐지하는데 있어서는 화소 값간의 상관계수뿐만 아니라 공액점쌍일가능성이 있는 것들간의 위치관계도 비교된다. 공액선 탐지에 있어서는 선 측면의 컬러 속성값, 선의 모양, 인접하는 점 및 선들간의 위치관계, 그리고 선들간의 연결관계가 비교된다. 제안된 정합방법은 건물지역을 포함하는 대상지역의 수치표면모형 자동생성에 유용할 것으로 생각된다.
파노라마 영상은 여러 장의 겹쳐지는 영상을 하나의 큰 영상으로 병합하여 만들어진다. 그 방법에는 크게 특징 기반 방법과 직접 방법의 두 종류가 있으며, 특징 기반 방법은 직접 방법에 비해 처리 속도가 빠른 장점이 있다. 그러나 모바일 단말기와 같은 처리속도가 느린 환경에서 구현하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 고속 파노라마 영상 생성 방법을 제안하였다 이 방법은 촬영 장면 가이더를 적용함으로써 정합 파라미터의 개수를 줄여 정합속도를 크게 향상시켰다. 또한, 적은 수의 파라미터 사용에 따른 정합 오차를 줄이기 위해 국소 정합법을 추가로 적용하였다. 실험에서, $320{\times}240$ 크기의 24비트 칼라 영상에 대해 약 0.078초의 처리속도로 기존의 특징 기반 방법보다 처리속도 면에서 약 17배의 처리 속도 개선을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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