Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.19
no.3
/
pp.25-35
/
2014
This paper proposes a method of boosting-based classification for the purpose of real-time face detection. The proposed method uses depth images to ensure strong performance of face detection in response to changes in lighting and face size, and uses the depth difference feature to conduct learning and recognition through the I-MCTBoost classifier. I-MCTBoost performs recognition by connecting the strong classifiers that are constituted from weak classifiers. The learning process for the weak classifiers is as follows: first, depth difference features are generated, and eight of these features are combined to form the weak classifier, and each feature is expressed as a binary bit. Strong classifiers undergo learning through the process of repeatedly selecting a specified number of weak classifiers, and become capable of strong classification through a learning process in which the weight of the learning samples are renewed and learning data is added. This paper explains depth difference features and proposes a learning method for the weak classifiers and strong classifiers of I-MCTBoost. Lastly, the paper presents comparisons of the proposed classifiers and the classifiers using conventional MCT through qualitative and quantitative analyses to establish the feasibility and efficiency of the proposed classifiers.
The objective of this study is to evaluate the filtration efficiency of deep-bed filters by comparing to single and dual media filters. Pilot-plant tests using four-filter columns were conducted for the comparison of head loss development and filtered water quality. The dual-media filter showed greater initial head loss, but less rate of head-loss development than those of the coarse-sand-0deep-bed filters. For 180 m/day of filtration rate, the dual-media filter produces larger unit production rate by 30-40%, and the turbidities of filtered water were below 0.1 NTU. The initial breakthrough could be effectively controlled by the dual-media filter rather than coarse-sand-deep-bed filters.
Depth map has been utilized in a varity of fields. Recently research on generating depth map by artificial neural network (ANN) has gained much interest. This paper validates the feasibility of implementing the ready-made depth map generation by convolutional neural network (CNN). First, for a given image, a depth map is generated by the weighted average of a saliency map as well as a motion history image. Then CNN network is trained by test images and depth maps. The objective and subjective experiments are performed on the CNN and showed that the CNN can replace the ready-made depth generation method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2014.06a
/
pp.81-83
/
2014
This paper provides the performance comparison of selected post filters for depth map in 3D video system. In the performance comparison, the dilation filter which is currently adopted in 3D-ATM reference S/W, the bilateral filter, and the depth-oriented depth boundary reconstruction filter. In the paper, we first introduce those filters in details, and show the experimental results as post filter in 3D video system.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2009.01a
/
pp.67-70
/
2009
This paper proposes an algorithm for creating stereoscopic video from a monoscopic video. A viewer uses depth perception clues called a vanishing point which is the farthest from a viewer's viewpoint in order to perceive depth information from objects and surroundings thereof to the viewer. The viewer estimates the vanishing point with geometrical features in monoscopic images, and can perceive the depth information with the relationship between the position of the vanishing point and the viewer's viewpoint. In this paper, we propose a method to estimate a vanishing point with edge direction histogram in a general monoscopic image and to create a depth map depending on the position of the vanishing point. With the conversion method proposed through the experiment results, it is seen that stable stereoscopic conversion of a given monoscopic video is achieved.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2012.07a
/
pp.44-46
/
2012
Depth map를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 stripe 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 Pro-Cam 시스템을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 depth map를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하여 depth map 획득 시스템을 효과적으로 multi-thread를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 multi-threading 기법에는 CPU의 thread를 이용하는 OpenMP와 GPU의 thread를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 때문에 우리는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 multi-thread를 이용하였다. 결과적으로 우리는 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 depth map를 획득하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2015.07a
/
pp.452-454
/
2015
This paper provides the coding performance comparisons of depth map resolution in 3D video system. In multiview plus depth map system, depth map is used for synthesis view rendering, and affects to synthesis views quality. In the paper, we show the experimental results as depth map resolution in 3D video system, and show performance variation as dilation filter.
Kim, Kahyun;Jang, Hyemin;Choi, Yujin;Rhee, Seongbae;Kim, Kyuheon
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2021.06a
/
pp.275-278
/
2021
영상 스티칭은 다수의 영상을 넓은 시야각을 갖는 하나의 영상으로 합성하여 사용자들에게 몰입감과 현장감을 제공하는 기술이다. 그러나 영상에 시차(Parallax)가 존재하는 경우 스티칭된 영상에서 왜곡이 발생할 수 있는데 이는 사용자의 몰입을 방해할 수 있다. 따라서 스티칭 영상의 다양한 활용을 위해서는 시차로 인한 왜곡을 최소화하여 자연스러운 스티칭 영상을 만드는 것이 중요하다. 기존 호모그래피 추정 방법으로 발생할 수 있는 고스트 현상을 최소화하기 위해서 seam 기반 스티칭 방법이 사용되었지만, 단순히 작은 특징값을 따라 생성된 seam은 사물 영역 정보가 반영되지 않아 seam이 특징이 있는 부분을 지나가면서 시차 왜곡이 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝 기반의 MegaDepth를 활용한 depth 예측 정보를 에너지 함수 기반의 seam 생성 행렬의 가중치로 사용하여 seam이 사물을 피해 생성되면서 시차가 작은 영역으로 유도되도록 하는 seam optimization 기법을 제안한다.
There are many design parameters affecting filtration efficiency such as filteration rate, media packing depth, size distribution, and so on. The sphericity, the ratio of the surface area of an equal volume sphere to the real surface area of the particles, is one of major physical characters of media. The effect of sphericity on the performance of anthracite filter has been investigated. Media from eight water treatment plants have been collected. The sphericity of each media has been calculated by using well known headloss equations such as Kozeny equation, Dahmarajah equation etc.. Columns packed with anthracite media having different sphericity have been used to compare headloss development, floc accumulation in the bed, particles in bed water, filtrate turbidities after backwash and so on. The repeated experiments have indicated that the sphericity of anthracite media may not have remarkable influence on the filter performance as it has been suspected. It also has been prospected in the experiment that the media of higher sphericity would store more particles in the bed and give better filtrate quality, if provided that the effective size and the size distribution of media would be the same.
This paper presents a multi-depth map fusion method for the 3D scene reconstruction. It fuses depth maps obtained from the stereo matching technique and the depth camera. Traditional stereo matching techniques that estimate disparities between two images often produce inaccurate depth map because of occlusion and homogeneous area. Depth map obtained from the depth camera is globally accurate but noisy and provide a limited depth range. In order to get better depth estimates than these two conventional techniques, we propose a depth map fusion method that fuses the multi-depth maps from stereo matching and the depth camera. We first obtain two depth maps generated from the stereo matching of 3-view images. Moreover, a depth map is obtained from the depth camera for the center-view image. After preprocessing each depth map, we select a depth value for each pixel among them. Simulation results showed a few improvements in some background legions by proposed fusion technique.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.