최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.
본 논문에서는 키넥트(Kinect)에서 깊이 영상 생성 시 발생하는 홀(hole)들의 물리적 원인에 대해 분석하고, 원인에 따라 홀을 분류한다. 즉, 실험 영상을 통해 키넥트 적외선 패턴의 유무를 확인할 수 있으며 이를 이용하여 깊이 영상에서 나타나는 홀의 물리적 발생 원인을 확인 할 수 있다. 분류된 각각의 홀의 종류에 따라 각 홀에 적합한 홀필링 방법에 대해 논의한다.
현재 컴퓨터 기반 악기 연주장치에 사용되는 입력장치로는 키보드, 마우스 등의 기본장치, 스마트폰에 널리 사용되는 터치방식, 그리고 전자악기의 MIDI 인터페이스 등과 같이 다양하다. 본 연구에서는 Kinect의 3차원 영상데이터를 이용하여 효율적으로 손가락 움직임을 검출하는 방법을 제안하고 이 정보를 이용하여 피아노 연주 입력장치를 구현함으로써 PC기반 피아노 연주시스템 구현의 편리성을 보였다.
로봇의 동작제어 기술에는 다양한 방법이 있다. 그 중 대부분은 수학적으로 자세를 계산하여 로봇을 제어한다. 본 논문에서는 Kinect를 이용한 휴머노이드의 동작제어 제안한다. Kinect로부터 실시간으로 영상을 입력받아 영상에서 인식된 사람의 각 관절의 좌표값을 추출한다. 추출한 좌표값으로 각 관절의 각도를 계산하고 사람의 행동을 따라하도록 로봇을 제어한다.
본 연구는 프레젠테이션 조작을 위한 동작 인식 시스템을 제안한다. 기존에는 프레젠테이션 조작을 위해서 로컬 입력 장치 또는 원격 입력 장치를 이용했다. 하지만 로컬 입력 장치를 이용하면 프레젠테이션 진행이 원활해 지지 않고 원격 입력장치는 제한적인 조작 기능을 가진다. 이런 제약을 개선하기 위해 동작 인식 센서인 Kinect를 이용한다. 따라서 본 연구는 Kinect 센서를 이용하여 효과적인 의사 전달을 위해 프레젠테이션을 하는데 있어 필요한 기능들을 구현한다. 구현된 시스템은 원격에서 효과적인 프레젠테이션을 가능케 한다.
There are many prior studies for more natural Human-Computer Interaction. Until now, the efforts is continued in order to recognize motions in various directions. In this paper, we suggest a user-specific recognition by hit detection method using Kinect camera and human proportion. This algorithm extracts the user-specific valid recognition rage after recognizing the user's body initially. And it corrects the difference in horizontal position between the user and Kinect, so that we can estimate a action of user by matching cursor to target using only one frame. Ensure that efficient hand recognition in the game to take advantage of this method of suggestion.
본 논문에서는 Kinect 센서 기반의 태권도(Taegwondo) 품새(Poomsae) 검증 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 는 태권도 품새 검증 어플리케이션으로 태권도 품새 태극 1장을 설계 구현한다. Kinect 센서를 통하여 측정한 사용자의 스켈레톤(skeleton) 위치 정보와 태권도 품새 기본 가이드를 비교함으로써 사용자의 자세와 태권도 품새 기본 가이드의 차이값을 측정한다. 이 측정값의 차이에 따라 기본 점수에서 감점하여 사용자의 품새 정확도를 점수로 산정할 수 있다. 또한 사용자는 Kinect 센서를 통하여 전송된 자신의 품새 이미지와 기본 품새 가이드의 차이를 보고 자신의 품새를 교정할 수 있다.
This paper presents a method of improving the pose recognition accuracy of objects by using Kinect sensor. First, by using the SURF algorithm, which is one of the most widely used local features point algorithms, we modify inner parameters of the algorithm for efficient object recognition. The proposed method is adjusting the distance between the box filter, modifying Hessian matrix, and eliminating improper key points. In the second, the object orientation is estimated based on the homography. Finally the novel approach of Auto-scaling method is proposed to improve accuracy of object pose estimation. The proposed algorithm is experimentally tested with objects in the plane and its effectiveness is validated.
Although there are some calculations of kinetics, dynamics, torque of each joint, size and weight which are used in implementing of humanoid robot, it is too expensive and need much education to make frame of robot body, actuator, and etc. Moreover, since there is lots of differences of operational principle, we need many kinds of experimental and education. However, the real humanoid robot is difficult to propagate because of its prices and other technical problems. Therefore we need small robot platform and control method which can give a enough education effect as similar as real humanoid robot. In this paper, the Kinect Sensor which made by Microsoft will be used for control method of humanoid platform.
본 논문에서는 3D 캐릭터의 애니메이션을 제작하기에 앞서 kinect를 활용하여 캐릭터의 동작을 모션캡처를 통해 쉽게 제작하는 방법을 다룬다. 또한 제작된 캐릭터 애니메이션을 md2포맷으로 export하고 안드로이드 환경의 OpenGL을 활용하여 재생하는 기술을 제안하고 이를 이용하여 향후 스마트폰 증강현실에서 도우미로서 소프트웨어 로봇 또는 에이전트의 다양한 감성 행동을 제작하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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