• 전자공학회논문지B
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• 제30B권4호
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• pp.92-103
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• 1993

In this paper, we propose an adaptive classifier based on uncertainty of features for 3D planar object recognition. First, we investigate the uncertainty of depth information and the feature values of 3D planar object by numerical method. And, we observed that the statistical behavior of feature is dependent on the position and orientation of objects. After that, the approximation of the statistical behavior is executed. Subsequently, the recognition procedure is executed by the adaptive classifier. By computer simulation, we confirmed that the proposed classifier is useful for 3D planar object recognition.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.78-84
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• 2016

본 논문에서는 번호판 인식 시스템과 스테레오 카메라를 이용한 차량의 속도 측정 시스템을 제안하고 구현한다. 차량 번호판 인식의 결과로 나오는 특징점을 활용하여 스테레오 영상의 양안 차 정보를 추출하고 이를 이용하여 해당 특징점까지의 거리를 계산한다. 본 논문에서는 인접 스테레오 영상에서 계산된 특징점까지의 거리와 각 거리에 해당하는 시간 정보를 이용하여 차량의 속도를 측정한다. 제안한 속도 측정 시스템의 정확도를 확인하기 위해 테이프 스위치로 된 기준 측정 장비를 사용하여 속도를 비교하였다. 주간과 야간 2회에 걸쳐 실시한 시험 결과에서도 알 수 있듯이 구현된 스테레오 기반 속도 측정 시스템은 경찰청 기준 오차 범위를 만족하는 속도 측정 결과를 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제11권3호
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• pp.61-70
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• 1995

본 논문에서는 카메라의 정확한 정보(카메라 자세, 위치, 초점거리, 시야각)를 알고 있다 는 가정하에 스테레오 항공영사에서 평면지붕 인공지물의 고도정보를 추출하기 위한 알고리즘이 제안하였다. 이 알고리즘은 위성영사에 대해서도 적용이 가능하다. 특징기반 정합을 수행하는데 있어, 일반적인 건물을 묘사하기 위해 적합한 직선을 특징으로 선택하였다. 이 논문은 세단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는 에지 추적 기법을 이용한 다각형 인공지물의 경계 추출 알고 리듬을 통하여 영상상에서 인공 지물의 경계를 추출한다. 두 번째 단계에서는 카메라 정보를 이 용하여 인공지물의 구성하고 있는 직선성분들을 정립한다. 마지막 단계로 정합된 선분쌍을 이용 하여 실제높이를 계산하고 높이 정보를 추출한다. 실험에 사용된 영상은 실제로 취득한 영상이 아닌 합성영상을 사용하였다. 실험 결과 본 논문에 서 제안한 인공지물 경계 추출, 고도 정보 추출은 좋은 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1678-1680
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• 2002

Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.643-644
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• 2012

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.321-329
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• 2015

This paper addresses a new algorithm for a stereo visual odometry to measure the ego-motion of a vehicle. The new algorithm introduces an inlier grouping method based on Delaunay triangulation and vanishing point computation. Most visual odometry algorithms rely on RANSAC in choosing inliers. Those algorithms fluctuate largely in processing time between images and have different accuracy depending on the iteration number and the level of outliers. On the other hand, the new approach reduces the fluctuation in the processing time while providing accuracy corresponding to the RANSAC-based approaches.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.302-320
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• 2017

In this paper, an innovative robust feature detection and matching strategy for visual odometry based on stereo image sequence is proposed. First, a sparse multiscale 2D local invariant feature detection and description algorithm AKAZE is adopted to extract the interest points. A robust feature matching strategy is introduced to match AKAZE descriptors. In order to remove the outliers which are mismatched features or on dynamic objects, an improved random sample consensus outlier rejection scheme is presented. Thus the proposed method can be applied to dynamic environment. Then, geometric constraints are incorporated into the motion estimation without time-consuming 3-dimensional scene reconstruction. Last, an iterated sigma point Kalman Filter is adopted to refine the motion results. The presented ego-motion scheme is applied to benchmark datasets and compared with state-of-the-art approaches with data captured on campus in a considerably cluttered environment, where the superiorities are proved.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.256-257
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• 2022

본 논문에서는 단일 모바일 디바이스의 움직임을 통해 3차원 특징점을 추출하는 방법에 대해 소개한다. 단안 카메라를 이용해 카메라 움직임에 따라 2D 영상을 획득하고 Baseline을 추정한다. 특징점 기반의 스테레오 매칭을 진행한다. 특징점과 디스크립터를 획득하고 특징점을 매칭한다. 매칭된 특징점을 이용해 디스패리티를 계산하고 깊이값을 생성한다. 3차원 특징점은 카메라 움직임에 따라 업데이트 된다. 마지막으로 장면 전환 검출을 이용하여 장면 전환시 특징점을 리셋한다. 위 과정을 통해 특징점 데이터베이스에 평균 73.5%의 저장공간 추가 확보를 할 수 있다. TUM Dataset의 Depth Ground truth 값과 RGB 영상으로 제안한 알고리즘을 적용하여 3차원 특징점 결과와 비교하여 평균 26.88mm의 거리 차이가 나는것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1865-1873
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• 2017

The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.60-65
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• 2010

본 논문은 모바일 로봇에 장착된 스테레오 카메라의 영상에서 주변 환경에 대한 지도를 작성하기 위해 특징 검출 및 매칭 그리고 2D 지도 작성의 결과를 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법은 실시간으로 프로세싱하기 위해서 빠른 연산이 가능한 에지 검출과 차 영상을 이용한 특징을 스테레오 매칭 기법을 통해 상관계수를 구할 수 있다. 이동 로봇의 위치를 추정하기 위해 ZigBee를 이용한 비컨과 로봇에 장착된 엔코더를 칼만 필터를 통해 추정한다. 또한 방위를 측정할 수 있는 자이로 센서를 병합하여 모바일 로봇이 이동하면서 지도를 작성할 수 있게 한다. 이는 이동 로봇의 SLAM 기술과 더불어 지능형 로봇이 인간 생활에서 효과적으로 적용될 수 있는 기반이 될 것이다.