물체의 반사 효과는 물체의 재질, 기하학적 모양 및 조명 환경을 표현하는데 있어 매우 중요한 요소이다. 사진품질을 추구하는 사실적 렌더링에서는 기존의 국소 반사 모델을 사용하여 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 사용자의 주관이 중시되는 비사실적 렌더링에서는 사용자가 원하는 반사 효과를 표현할 수 있어야 한다. 텍스처는 사용자가 원하는 반사 효과를 직관적으로 표현할 수 있는 수단이며, 이 텍츠처를 모델에 투영하면 원하는 반사 효과를 얻을 수 있다. 이 때 사용자는 텍스처가 투영될 위치와 크기, 방향을 직접 키프레임으로 정해 줄 수 있다. 그러나 모든 반사 효과를 사용자가 직접 정해준다는 것은 번거로운 일이며, 아울러 실시간 응용분야에는 적용할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 국소반사모델과 주곡률 해석을 통해 반사 효과의 위치, 방향 및 크기를 결정하기 위한 텍스처 투영기의 새로운 설정 방법을 제시한다. 광원과 시점 정보로부터 주어진 모델 위에서 최대 명점을 구한 후, 텍스처 투영기를 최대 조명점을 지나는 법선 벡터에 평행한 직선 위에 위치시킨다. 투영기의 방위를 최대 조명점에서의 주방향에 따라서 일치시키고, 투영기의 투영 피라미드의 크기를 주곡률에 따라서 결정한다. 텍스처 투영기의 단순한 이동, 회전 및 주곡률 값의 조절을 통하여 반사 영역의 이동, 회전 및 확대/축소가 가능하다. 본 논문에서 제시한 방법은 DirectX 9.0c와 프로그램이 가능한 셰이더 2.0을 사용하여 GeForce FX 7800 그래픽 카드에 구현되었다. 본 논문의 연구 결과는 만화적 표현을 추구하는 게임 등과 같은 실시간 응용분야에 사용될 수 있으며, 실험 결과에 의하면 수만 개의 다면체 모델에 대한 스타일 반사효과를 실시간에 렌더링할 수 있다.
색상 정보를 이용한 프로젝션 화면(projection display)상의 전경물체 검출(foreground object detection)은 조명 변화나 복잡한 배경 때문에 어렵다고 알려져 있다. 본 논문에서는 프로젝터의 입력 영상과 프로젝션 화면을 촬영한 카메라 영상들로부터 얻어진 색상 정보를 이용한 전경물체 검출 방법을 제안한다. 두 영상사이에 기하 왜곡과 색상 왜곡이 존재한다고 가정한다. 두 영상사이의 관련된 화소를 찾기 위해 투영변환방법(projective transformation)을 사용하여 기하 왜곡을 보정한다. 프로젝션화면상에 전경물체가 없을 때 관련된 화소사이의 색상 차이를 프로젝션 화면상의 자연스러운 왜곡으로 모델링한다. 이를 다항식 근사 방법(polynomial fitting)으로 모델링한다. 영상 내 어떤 위치에서 관련된 화소 사이의 차이가 주어진 다항식에서 예측된 색상차이보다 클 때 전경물체가 있는 것으로 간주한다. 실험 및 결과에서 제안된 전경물체 검출 방법이 디지털 데스크(DigitalDesk)같은 프로젝션 화면 시스템에 적용 가능하다는 것을 보였다.
디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.
The object of the present paper is to study a semi-symmetric metric connection in an (${\varepsilon}$)-Kenmotsu manifold. In this paper, we study a semi-symmetric metric connection in an (${\varepsilon}$)-Kenmotsu manifold whose projective curvature tensor satisfies certain curvature conditions.
Investigation of the number of representations as well as of projective representations of a finite group has been important object since the early of this century. The numbers are very related to the number of conjugacy classes of G, so that this gives some informations on finite groups and on group characters. A generally well-known fact is that the number of non-equivlaent irreducible representations, which we shall write as n.i.r. of G is less than or equal to the number of conjugacy classes of G, and the equality holds over an algebraically closed field of characteristic not dividing $\mid$G$\mid$. A remarkable result on the numbers due to Reynolds can be stated as follows.
본 논문에서는 물체위로 투사된 line stripe으로부터 물체의 표면 정보를 추출하기 위해 2-D Grip paper를 이용해 캘리브레이션하는 방법이 제안되었다. 카메라의 이미지평면과 카메라의 가시범위에 있는 3차원 실세계간의 Projective Tranformation과정에서는 목표물과 이미지 평면사이의 거리나 각도 등이 정보를 실제로 측정해서 알고 있어야만 카메라와 실세계간의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 그러나 이미 크기나 거리를 알고 있는 Grid paper를 이용하면 카메라의 파라미터들에 대한 추정이나 카메라와 실세계간의 측정을 하지 않고서도 목표물위로 투사된 line stripe에 대한 정보를 얻을 수 있고 이를 이용해 물체의 표면에 대한 정보를 얻을 수 있다. 이미 지평면에 투영된 격자패턴에서 구한 교차점들의 위치를 이용해 실제 위치를 찾아낸다. 실제로 레이져스캐너를 이용해 물체위로 line stripe을 투사한 후, 위에서 제시한 방법을 통해 3차원 정보를 구하는 실험결과는 양호하였다.
비만환자들의 정신역동과 정신분석치료의 기법을 문헌 고찰하였다. 비만의 원인은 구강기 고착과 충동조절을 못하는, 자아와 초자아의 결함에 있었다. 비만환자들은 사랑의 상실에 의한 고통을 해결하는 방법으로 음식을 사용한다. 먹음으로 자신을 달래주고(self-soothing), 대리만족을 취한다. 부모의 양육태도가 문제인데, 비만아의 부모는 아이를 통하여 자신의 욕망을 이루려는 분들이어서 지배적이고 음식을 강요하며 어린이의 성취에 대한 기재가 높다. 어린이에게 따뜻한 보살핌이 필요할 때에도 부모의 목표가 더 우선되기 때문에 어린이는 늘 욕구불만에 빠지게 된다. 가정에서 어린이에게 사랑이 필요할 때마다 사랑 대신에 음식을 먹이는 부모였다. 그래서 성장후에 사회적 좌절을 당하면 음식에서 위로를 받고, 음식을 씹음으로 공격욕구도 발산한다(Stunkard, 1985). 또한 비만환자의 부모는 정상적인 부모역할을 전반적으로 소홀히 하는 편이었다. 절제를 가르치지 못하는 부모였다. 그것은 부모 자신의 초자아에 문제가 있어서 요구할 것을 요구하지 못하기 때문이기도 했고, 특별히 어떤 자식을 유난히 무관심 속에 방치해 두어서 비만을 만들기도 한다(Wilson, 1992). 이처럼 비만환자들은 전에디푸스기에 병의 원인(preoedipal pathology)을 가지고 있기 때문에 이런 갈등을 가지고 있는 환자들을 치료할 때는 언제나 그렇듯이 분석가는 좀더 적극적인 해석을 해주어야 한다. 또한 전이대상만으로는 안되고, 이에 추가하여 아이를 잘 키우는 새로운 대상(new and different object)이 되어 줘야한다(Wilson 1989). 비만환자들의 거구를 대하면서 치료자들은 위축되는 역전이에 빠질 수가 있다는 것도 염두에 두어야 한다.
본 논문은 3차원 공간의 원형 물체에 대한 자세 및 위치 추정 문제를 다룬다. 원형 특징은 실세계의 다양한 물체들로부터 관찰될 수 있으며, 비전 기반의 물체 식별 및 위치 인식을 위한 주요한 단서를 제공한다. 일반적으로 3차원 공간상의 원형 특징은 카메라에 의해 투영될 때 원근 변화에 따라 투영된 곡선 정보로부터 원형 특징에 대한 완전한 3차원 자세 및 위치 파라미터를 결정하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문은 공면 점(共面鮎)을 활용한 원형 특징의 3차원 자세/위치 추정 방법을 제안한다. 본 논문은 우선 원형 특징과 공면 점에 대한 기하학적 변환 관계를 사영 공간 및 3차원 공간에서 해석하고, 이를 토대로 3차원 자세 및 위치 파라미터의 추정 절차를 기술한다. 제안된 방법은 수치 예제를 통해 검증되고, 정확도 및 민감도 분석을 위한 실험을 통해 평가된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.610-630
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2020
A large number of people suffered from traffic accidents each year, so people pay more attention to traffic safety. However, the traditional methods use laser sensors to calculate the vehicle distance at a very high cost. In this paper, we propose a method based on deep learning to calculate the vehicle distance with a monocular camera. Our method is inexpensive and quite convenient to deploy on the mobile platforms. This paper makes two contributions. First, based on Light-Head RCNN, we propose a new vehicle detection framework called Light-Car Detection which can be used on the mobile platforms. Second, the planar homography of projective geometry is used to calculate the distance between the camera and the vehicles ahead. The results show that our detection system achieves 13FPS detection speed and 60.0% mAP on the Adreno 530 GPU of Samsung Galaxy S7, while only requires 7.1MB of storage space. Compared with the methods existed, the proposed method achieves a better performance.
In this paper, the epipolar geometry, genera17y used as a pin-hole camera model, is newly adapted to our proposed method that enables the affine reconstruction of the 3D object from two projected views. The proposed method models the projective projection of inherent X-ray imaging system, obviates the need to attach artifirially constructed material on the body, and requires none of the prior-knowledge regarding to intrinsic and extrinsic parameters of two X-ray imaging systems. The optimum numerical solution is obtained by applying the least mean square estimator to corresponding points on two projected X-ray planes. The performance of this proposed method is Quantitatively analyzed using computer synthesized model of Cochlear implantation electrodes. In simulated experiments, the propnsed method is insensitive to the added random noise, the scaling factor change, the center point change, and rotational angular change between two projection planes, as well as enables the stable 3D reconstruction in least square sense even in worst testing cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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