• 제목/요약/키워드: 카메라 모델

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점유 센서를 위한 합성곱 신경망과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 (Online Human Tracking Based on Convolutional Neural Network and Self Organizing Map for Occupancy Sensors)

  • 길종인;김만배
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.642-655
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    • 2018
  • 빌딩, 집에 설치되어 있는 점유 센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 이동 및 정지된 사람의 추적은 카메라 점유 센서의 주요 기능이다. 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델과 자기 조직화 지도를 활용한 온라인 사람 추적 기법을 제안한다. 오프라인에 모델을 학습시키기 위해서는 많은 수의 훈련 샘플이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 학습되지 않은 모델을 사용하고, 실험 영상으로부터 직접 훈련 샘플을 수집하여 모델을 갱신한다. 오버헤드 카메라로 실내에서 촬영한 영상을 이용하여, 제안 방법이 효과적으로 사람을 추적하고 있음을 실험을 통해 증명하였다.

색상 정보를 이용한 실시간 얼굴 추적 시스템 구현 (Real Time Implementation of Face Tracking System Using Color Information)

  • 김영운;이형지;정재호
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.151-154
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    • 2001
  • 본 논문의 목적은 범용 USB 카메라 입력 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하는데 있다. 먼저 USB 카메라로부터 영상을 입력받은 후 2차원 RGB 컬러 모델링으로 추출한 살색 영역을 찾고 가로, 세로 프로젝선 정보를 이용하여 얼굴을 찾는다. 기존의 RGB 컬러 모델을 개선하여 빛에 강인한 모델링을 하였으며, 프로젝션 정보를 이용할 때 일어나는 에러를 최소화하기 위하여 누적 히스토그램 영역 결합 알고리즘을 제안하였다. 구현한 시스템은 움직임이 많은 영상에도 빠른 속도를 보였으며, 특히 영상의 움직임이적은 경우 카메라에서 영상을 보여 주는 것과 동시에 얼굴을 찾아내어, 연속적인 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

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영상신호 특성 및 Human 특징을 이용한 실시간 영상 분류 (Video Segmentation Using Image signal and Human characteristic)

  • 김민준;김원하
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.284-287
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    • 2016
  • 영상에서 배경으로부터 객체를 분류하는 영상 분류 알고리즘은 물체 인식 및 추적 등 다양한 응용분야에서 중요하다. 본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 영상 분류 방법을 제안한다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 특성을 추출하여 카메라에 적응적으로 영상을 분류한다. 또한 분류된 영상에서 human의 특징을 이용하여 분류된 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다.

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Dark Channel Prior 기반 해무 강도 예측 방법에 관한 연구

  • 정태건;임태호
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2022년도 추계학술대회
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    • pp.214-216
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    • 2022
  • 본 논문에서는 시정계에 비해서 낮은 가격으로 개발이 가능한 카메라 시스템과 촬영한 사진으로 해무 강도를 측정하는 방안을 제안한다. 항로표지에 부착이 가능하고 360도 촬영이 가능한 카메라 시스템 구현 내용을 설명하고 해무의 강도를 측정하기 위해 안개 모델과 Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도를 측정하는 알고리즘을 개발하였다.

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멀티모달 방식을 통한 가스 종류 인식 딥러닝 모델 개발 (Development of Gas Type Identification Deep-learning Model through Multimodal Method)

  • 안서희;김경영;김동주
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권12호
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    • pp.525-534
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    • 2023
  • 가스 누출 감지 시스템은 가스의 폭발성과 독성으로 인한 인명 피해를 최소화할 핵심적인 장치이다. 누출 감지 시스템은 대부분 단일 센서를 활용한 방식으로, 가스 센서나 열화상 카메라를 통한 검출 방식으로 진행되고 있다. 이러한 단일 센서 활용의 가스 누출감지 시스템 성능을 고도화하기 위하여, 본 연구에서는 가스 센서와 열화상 이미지 데이터에 멀티모달형 딥러닝을 적용한 연구를 소개한다. 멀티모달 공인 데이터셋인 MultimodalGasData를 통해 기존 논문과의 성능을 비교하였고, 가스 센서와 열화상 카메라의 단일모달 모델을 기반하여 네 가지 멀티모달 모델을 설계 및 학습하였다. 이를 통해 가스 센서와 열화상 카메라는 각각 1D CNN, GasNet 모델이 96.3%와 96.4%의 가장 높은 성능을 보였다. 앞선 두 단일모달 모델을 기반한 Early Fusion 형식의 멀티모달 모델 성능은 99.3%로 가장 높았으며, 또한 기존 논문의 멀티모달 모델 대비 3.3% 높았다. 본 연구의 높은 신뢰성을 갖춘 가스 누출 감지 시스템을 통해 가스 누출로 인한 추가적인 피해가 최소화되길 기대한다.

2차원 영상 기반 3차원 개인 얼굴 모델 생성 및 애니메이션 (2D Image-Based Individual 3D Face Model Generation and Animation)

  • 김진우;고한석;김형곤;안상철
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 1999년도 학술대회
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    • pp.15-20
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    • 1999
  • 본 논문에서는 사람의 정면 얼굴을 찍은 컬러 동영상에서 얼굴의 각 구성 요소에 대한 특징점들을 추출하여 3차원 개인 얼굴 모델을 생성하고 이를 얼굴의 표정 움직임에 따라 애니메이션 하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 얼굴의 정면만을 촬영하도록 고안된 헬멧형 카메라( Head-mounted camera)를 사용하여 얻은 2차원 동영상의 첫 프레임(frame)으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 이들과 3차원 일반 얼굴 모델을 바탕으로 3차원 얼굴 특징점들의 좌표를 산출한다. 표정의 변화는 초기 영상의 특징점 위치와 이 후 영상들에서의 특징점 위치의 차이를 기반으로 알아낼 수 있다. 추출된 특징점 및 얼굴 움직임은 보다 다양한 응용 이 가능하도록 최근 1단계 표준이 마무리된 MPEG-4 SNHC의 FDP(Facial Definition Parameters)와FAP(Facial Animation Parameters)의 형식으로 표현되며 이를 이용하여 개인 얼굴 모델 및 애니메이션을 수행하였다. 제안된 방법은 단일 카메라로부터 촬영되는 영상을 기반으로 이루어지는 MPEG-4 기반 화상 통신이나 화상 회의 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다.

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V.F. 모델을 이용한 주행차량의 전방 계측시스템에 관한 연구 (A study on a Front Measurement System from the Traveling Vehicle Using V.F. Model)

  • 정용배;정성욱;장우철;김태효
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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    • pp.5-8
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    • 2006
  • 본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.

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다시점 카메라로부터 획득된 깊이 및 컬러 영상을 이용한 실내환경의 파노라믹 3D 복원 (Panoramic 3D Reconstruction of an Indoor Scene Using Depth and Color Images Acquired from A Multi-view Camera)

  • 김세환;우운택
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.24-32
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    • 2006
  • 본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.

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2.5m 해상도 지구관측 카메라 MAC 비행모델의 지상 MTF 성능 측정 (MTF Measurement for Flight Model of MAC, a 2.5m GSD Earth Observation Camera)

  • 김도형;최영완;양호순
    • 한국항공우주학회지
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    • 제33권10호
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    • pp.98-103
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    • 2005
  • 해상도 2.5m 급 지구관측 카메라인 MAC(Medium-sized Aperture Camera)의 비행모델이 정렬 및 조립되었다. 본 논문에서는 지상에서 측정한 MAC의 시스템 MTF 성능, MTF를 이용한 초점면부의 정렬 등에 대해 논의한다. 칼날주사방식을 이용하여 MAC의 시스템 MTF를 측정하였고, 이를 위해 회절한계 성능의 구경 450 mm 급의 카세그레인 시준기를 만들어 사용하였다. 시스템 MTF를 이용하여 CCD 검출기 초평면부의 최적의 초점에 정렬하였다.

가상 터치스크린 시스템을 위한 TOF 카메라 기반 3차원 손 끝 추정 (3D Fingertip Estimation based on the TOF Camera for Virtual Touch Screen System)

  • 김민욱;안양근;정광모;이칠우
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권4호
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    • pp.287-294
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    • 2010
  • TOF(Time of Flight) 기술은 물체의 3차원 깊이 정보 추출을 가능케 하는 기술 중의 하나이다. 하지만, TOF의 카메라의 출력인 깊이 영상을 이용한 물체의 3차원 위치 추출은 몸이나 손 등 크기가 큰 물체의 경우에는 비교적 신뢰성 있는 결과를 얻을 수 있는데 비하여 크기가 작은 손 끝의 경우에는 신뢰할 수 있는 값을 얻기 힘들다. 본 논문에서는 TOF 카메라에서 육면체 손 모델을 이용하여 수정된 손의 영상에서의 위치 정보와 팔 모델을 이용하여 손 끝의 3차원 좌표를 추정한다. 제안된 방법으로 실험을 한 결과 TOF 카메라의 깊이 영상만을 사용하여 인식한 손 끝의 3차원 위치정보와 비교하여 훨씬 더 향상된 결과를 얻을 수 있었다.