본 논문에서는 3D 객체들의 재사용과 확장을 위해 실용적인 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 Motion Path Modification rule에 바탕을 두고 있으며, 기존 3D 객체의 Motion을 재사용하여 새로운 Motion을 가진 3D객체를 재생성하여 사용하는데 있다. 논문에서 사용된 선형과 비선형 곡선 맞춤 알고리즘은 keyframe 보간에 의해 애니메이션을 수정하고 실제적인 움직임을 만드는데 적용된다. 본 논문에서는 또한 기존에 제작된 애니메이션의 세그먼트를 이용한 시나리오 기반 3D 이미지 합성시스템 프레임워크를 제안하였으며, 이 프레임워크는 기존에 만들어진 3D 객체 정보를 이용함으로써 게임 프로그래밍 및 시나리오 기반의 3D 애니메이션을 설계하는데 있어서 드는 많은 비용과 시간을 효율적으로 이용할 수 있다.
이 논문은 실시간 변화가 가능한 동적 그래픽스를 기반하며, 인간의 감성적 인식을 위해서 이미지 영상을 다차원 데이터의 그래픽 요소로 조작하는 시각화 표현 기법으로 연구되었다. 이 구현의 중요한 사상은 사람의 얼굴 특징 점과 기존의 화상 인식 알고리즘을 바탕으로 획득한 모수 제어 값을 다차원 데이터에 대응시켜 그 변화하는 수축 표정에 따라 감성 표현의 가상 이미지를 생성하는 이미지그래픽으로 표현한다. 제안된 DyFIG 시스템은 감성적인 표현을 할 수 있는 얼굴 그래픽의 모듈을 제안하고 구현하며, 조작과 실험을 통해 감성 데이터 표현 기술과 기법이 실현 가능함을 보인다.
본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.
HUTAPEA, John Gunung;NIMRAN, Umar;IQBAL, Mohammad;HIDAYAT, Kadarisman
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권3호
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pp.683-693
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2021
Shipping has become an important sector in supporting social, economic, government, defense, security, cultural and other sectors to unite separate islands and broad seas. Thus, ports automatically become an important facility in Indonesia. The purpose of this research is to test and explain the effect of Organizational readiness for change, Service Innovation, and Corporate Image on Perceived opportunity and challenge. The research model with inferential analysis uses Structural Equation Modeling (SEM) analysis with the WarpPLS approach, expected to answer the statements of problem and be able to test the desired hypothesis. The model development in this research was based on the background, statements of problem, conceptual framework and research hypotheses. The model referred to is "Complete and Comprehensive Port." Its development was carried out through studying and synthesizing various sources. The most important source is the results of literature review in the form of theoretical developments and research results, then continued with compilation. The use of Organizational Change Readiness, Service Innovation, and Corporate Image in improving Port Competitiveness is seen as one of the novelties of this research, specifically the use of the Organizational Change Readiness variable which is often used in high-flexibility companies but now used in port companies as well.
This paper is concerned with realistic mainpulation of content in video sequences. Manipulation of content in video sequences is one of the content-based functionalities for MPEG-4 Visual standard. We present an approach to synthesizing video sequences by using the intermediate outputs of three-dimensional (3D) motion and depth analysis. For concreteness, we focus on video showing 3D motion of an observer relative to a scene containing planar runways (or roads). We first present a simple runway (or road) model. Then, we describe a method of identifying the runway (or road) boundary in the image using the Point of Heading Direction (PHD) which is defined as the image of, the ray along which a camera moves. The 3D motion of the camera is obtained from one of the existing 3D analysis methods. Then, a video sequence containing a runway is manipulated by (i) coloring the scene part above a vanishing line, say blue, to show sky, (ii) filling in the occluded scene parts, and (iii) overlaying the identified runway edges and placing yellow disks in them, simulating lights. Experimental results for a real video sequence are presented.
영상 내 흔들림은 비디오의 가시성을 떨어뜨리고 영상처리나 영상압축의 효율을 저하시킨다. 최근 디지털 영상처리 분야에 딥러닝이 본격 적용되고 있으나, 비디오 안정화 분야에 딥러닝 적용은 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 Wobbling 왜곡 경감을 위한 triplet 형태의 CNN 기반 비디오 안정화기 구조를 제안하고, 비디오 안정화기 학습을 위한 학습데이터 합성 방법을 제안한다. 제안한 CNN 기반 비디오 안정화기는 기존 딥러닝 기반 비디오 안정화기와 비교되었으며, Wobbling 왜곡은 감소하고 더 안정적인 학습이 이루어지는 결과를 얻었다.
Kim, Myoung-Jun;Wang, Chi-Kuo-Gregory;Woo, Tony-C.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 1997년도 학술대회
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pp.79-85
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1997
Virtual holography is a methodology of synthesizing apparent three-dimensional images from two-dimensional photographs. Since the input is photographic images of real objects, the degree of realism exceeds that offered by any computer-aided design software. The three-dimensional appearance is given in real-time by images from arbitrary viewing directions. If infinitely many photographs were taken and pasted together, virtual holography would have been trivial. But, the (infinite) storage requirement would prohibit such an attempt.
최근 딥러닝 기반의 얼굴 합성 연구는 전체적인 스타일이나 헤어, 안경, 화장과 같은 요소를 포함하는 매우 사실적인 얼굴을 생성하는 결과를 보인다. 그러나 피부의 미세 구조와 같은 매우 세부적인 수준의 얼굴은 생성하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하고자 한 장의 얼굴 라벨 영상으로부터 피부 미세 요소의 종류와 강도 조절을 통해 더욱 사실적인 얼굴 영상을 합성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Image-to-Image Translation 방법인 Pix2PixHD를 이용해 얼굴 영역과 피부 요소인 주름, 모공, 홍조가 표시된 라벨 영상을 변환하여 미세 요소가 추가된 얼굴 영상을 생성한다. 피부 요소 영역을 조절한 라벨 영상을 다양하게 생성함으로써 이에 대응하는 미세한 피부 요소가 반영된 다양한 사실적인 얼굴 영상을 생성할 수 있음을 실험을 통해 보인다.
본 논문에서는 열화상 이미지에서의 열 데이터 추출 및 해당 데이터를 사용한 발열 설비 탐지 향상 기법을 제안한다. 주요 목표는 열화상 이미지에서 바이트 단위로 데이터를 해석하여 열 데이터와 실화상 이미지를 추출하고 해당 이미지와 데이터를 합성한 합성 이미지를 딥러닝 모델에 적용하여 발열 설비의 탐지 정확도를 향상 시키는 것이다. 데이터는 한국수력원자력발전소 설비 데이터를 사용하였으며, 학습 모델로는 Faster-RCNN을 사용하여 각 데이터 그룹에 따른 딥러닝 탐지 성능을 비교 평가한다. 제안한 방식은 Average Precision 평가에서 기존 방식에 비해 평균 0.17 향상 되었다.본 연구는 이로서 국가 데이터 기반 열화상 데이터와 딥러닝 탐지의 접목을 시도하여 유효한 데이터 활용도 향상을 이루었다.
본 논문에서는 깊이영상 기반의 영상합성과 다시점 영상 생성 기술을 이용하여 3차원 입체 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 깊이영상을 촬영한 후에 깊이정보를 조절하고, 레이어 기반의 영상으로 합성한 후에 이를 이용하여 다시점 영상을 생성하였다. 깊이카메라와 RGB 카메라로 구성된 카메라 시스템을 이용하여 객체들을 촬영함으로써 객체에 대한 3차원 정보를 획득하고 이를 데이터베이스화하여 3차원 영상을 합성하고 생성하는데 이용한다. 3차원 영상의 위치 및 거리를 고려하여 객체의 3차원 정보를 조절하고, 레이어 기반으로 하나의 영상으로 합성한다. 합성된 영상은 다시점 영상 생성 도구를 이용하여 원하는 시점만큼의 다시점 영상들로 생성된다. 본 논문에서는 객체와 사람의 영상을 합성하였고, 이들을 이용하여 각각 37시점의 다시점 영상을 생성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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