Seo, Yung-Ho;Park, You-Shin;Koo, Ddeo-Ol-Ra;Doo, Kyoung-Soo;Choi, Jong-Soo
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.6
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pp.44-56
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2008
Previous hardware devices to capture human motion have many limitations; expensive equipment, complexity of manipulation or constraints of human motion. In order to overcome these problems, real-time motion capture algorithms based on computer vision have been actively proposed. This paper presents an efficient analysis method of multiple view images for real-time motion capture. First, we detect the skin color regions of human being, and then correct the image coordinates of the regions by using camera calibration and epipolar geometry. Finally, we track the human body part and capture human motion using kalman filter. Experimental results show that the proposed algorithm can estimate a precise position of the human body.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.11A
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pp.1872-1879
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2001
As multiview video applications become more popular, correspondence problem for stereo image matching plays an important role in expanding view points. Thus, we propose an efficient dense disparity estimation algorithm considering features of each image pair of multiview image sets. Main concepts of the proposed algorithm are based on the region-dividing-bidirectional-pixel-matching method. This algorithm makes matching process efficient and keeps the reliability of the estimated disparities. Other improvement have obtained by proposed cost function, matching window expanding technique, disparity regularization, and disparity assignment in ambiguous region. These techniques make disparities more stable by removing false disparities and ambiguous regions. The estimated disparities are used to synthesize intermediate views of multiview images. Computer simulation demonstrates the excellence of the proposed algorithm in both subjective and objective evaluations. In addition, processing time is reduced as well.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.1141-1144
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2005
In this paper, we propose an automatic displacement system for testing stability of structure. Photogrammetry is a method which can measure accurate 3D data from 2D images taken from different locations and which is suitable for analyzing and measuring the displacement of structure. This paper consists of camera calibration, feature extraction using coded target & retro-reflective circle, 3D reconstruction and analyzing accuracy. Multi-view camera which is used for measuring displacement of structure is placed with different location respectively. Camera calibration calculates trifocal tensor from corresponding points in images, from which Euclidean camera is calculated. Especially, in a step of feature extraction, we utilize sub-pixel method and pattern recognition in order to measure the accurate 3D locations. Scale bar is used as reference to measure. the accurate value of world coordinate..
Depth map is an image that contains distance information in 3D space on a 2D plane and is used in various 3D vision tasks. Many existing depth estimation studies mainly use narrow FoV images, in which a significant portion of the entire scene is lost. In this paper, we propose a technique for generating 360° omnidirectional RGBD images from a sparse set of narrow FoV images. The proposed generative adversarial network based image generation model estimates the relative FoV for the entire panoramic image from a small number of non-overlapping images and produces a 360° RGB and depth image simultaneously. In addition, it shows improved performance by configuring a network reflecting the spherical characteristics of the 360° image.
Purpose : We studied enhanced method to view the vessels in the brain using Magnetic Resonance Angiography (MRA). Noticing that Maximum Intensity Projection (MIP) image is often used to evaluate the arteries of the neck and brain, we propose a new method for view brain vessels to stereo image in 3D space with more superior and more correct compared with conventional method. Materials and Methods: We use 3T Siemens Tim Trio MRI scanner with 4 channel head coil and get a 3D MRA brain data by fixing volunteers head and radiating Phase Contrast pulse sequence. MRA brain data is 3D rotated according to the view angle of each eyes. Optimal view angle (projection angle) is determined by the distance between eye and center of the data. Newly acquired MRA data are projected along with the projection line and display only the highest values. Each left and right view MIP image is integrated through anaglyph imaging method and optimal stereoscopic MIP image is acquired. Results: Result image shows that proposed method let enable to view MIP image at any direction of MRA data that is impossible to the conventional method. Moreover, considering disparity and distance from viewer to center of MRA data at spherical coordinates, we can get more realistic stereo image. In conclusion, we can get optimal stereoscopic images according to the position that viewers want to see and distance between viewer and MRA data. Conclusion: Proposed method overcome problems of conventional method that shows only specific projected image (z-axis projection) and give optimal depth information by converting mono MIP image to stereoscopic image considering viewers position. And can display any view of MRA data at spherical coordinates. If the optimization algorithm and parallel processing is applied, it may give useful medical information for diagnosis and treatment planning in real-time.
The existing most studies on the apartment sales prices have been limited to relatively small size apartment complexes and have not categorized the apartment complexes based on the number of households. Some of them uses the apartment-related indices such as regional value estimates, sales unit price, and view right values. In the case of Seoul Metropolitan Area, the size of apartment complex has been growing to the level of large complex over more than 1,000 households through new town development, redevelopment and reconstruction. People prefers to choose a large scale complex instead of small complex based on their perception that a large scale apartment complex provides more conveniences in living. The result of this analysis revealed that the variables chosen as important determinants of the hedonic price model for large scale apartment complexes were square meters of apartment unit, rent/price ratio, number of bays, distance to the nearest subway station, and heating system method. This means that the sales price of apartment unit will be higher as the square meters of apartment unit increase, as the rent/price ratio decreases, as the distance to the nearest subway station increases, and as the number of bays increase.
Park, Sang-Bum;Lee, Chan-Ho;Oh, Jong-Kyu;Lee, Sang-Hun;Han, Young-Joon;Hahn, Hern-Soo
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.11
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pp.1080-1087
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2009
This paper presents an algorithm to acquire 3D geometric information using a virtual plane method. The method to measure 3D information on the plane is easy, because it's not concerning value on the z-axis. A plane can be made by arbitrary three points in the 3D space, so the algorithm is able to make a number of virtual planes from feature points on the target object. In this case, these geometric relations between the origin of each virtual plane and the origin of the target object coordinates should be expressed as known homogeneous matrices. To include this idea, the algorithm could induce simple matrix formula which is only concerning unknown geometric relation between the origin of target object and the origin of camera coordinates. Therefore, it's more fast and simple than other methods. For achieving the proposed method, a regular pin-hole camera model and a perspective projection matrix which is defined by a geometric relation between each coordinate system is used. In the final part of this paper, we demonstrate the techniques for a variety of applications, including measurements in industrial parts and known patches images.
The historico-genetic principle has been advocated continuously, as an alternative one to the traditional deductive method of teaching and learning mathematics, by Clairaut, Cajori, Smith, Klein, Poincar$\'{e}$, La Cour, Branford, Toeplitz, etc. since 18C. And recently we could find various studies in relation to the historico-genetic principle. Lakatos', Freudenthal's, and Brousseau's are representative in them. But they are different from the previous historico- genetic principle in many aspects. In this study, the previous historico- genetic principle is called as classical historico- genetic principle and the other one as modern historico-genetic principle. This study shows that the differences between them arise from the historical views of mathematics and the development of the theories of mathematics education. Dewey thinks that education is a constant reconstruction of experience. This study shows the historico-genetic principle could us embody the Dewey's psycological method. Bruner's discipline-centered curriculum based on Piaget's genetic epistemology insists on teaching mathematics in the reverse order of historical genesis. This study shows the real understaning the structure of knowledge could not neglect the connection with histogenesis of them. This study shows the historico-genetic principle could help us realize Bruner's point of view on the teaching of the structure of mathematical knowledge. In this study, on the basis of the examination of the development of the historico-genetic principle, we try to stipulate the principle more clearly, and we also try to present teaching unit for the logarithm according to the historico- genetic principle.
We propose an algorithm which can reconstruct the 3D information from geographical information. The conventional techniques, the triangular patches and the Random Fractal Midpoint Displacement (RFMD) method, etc., have often been used to reconstruct natural images. While the RFMD method using Gaussian distribution obtains good results for the symmetric images, it is not reliable on asymmetric images immanent in the nature. Our proposed algorithm employs neural networks for the RFMD method to present the asymmetrical images. By using a neural network for reconstructing the 3D images, we can utilize statistical characteristics of irregular data. We show that our algorithm has a better performance than others by the point of view on the similarity evaluation. And, it seems that our method is more efficient for the mountainous topography which is more rough and irregular.
In this paper, we propose a new practical motion model that can exploit the general properties of camera motion in constructing a panorama. accounting for panning. tilting, and evert the change in focal length of the camera. We also present an efficient algorithm to handle moving objects or noose in the scene based on outliers rejection. Spatial and temporal statistical properties of motion field are exploited to detect the outliers. The proposed algorithm removes moving objects or noise from the panoramic Image so that mode clear and complete view of the background Image can be obtained. This method does not require assumptions or a priors knowledge of the scene. The entire process is fully automatic as this method does not require any manual correction in the process of constructing a Panorama. The proposed algorithm is tested on the broadcasting images of soccer games. Oun simulation result shows that this method is superior to conventional image mosaicing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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