Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.186-186
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2022
과거에는 선박을 운용하기 위해서 많은 인원이 필요하였으나 최근 들어 선박 운용에 필요한 인원이 줄어들고 있으며, 더 나아가 자율적으로 운항하는 선박을 만들기 위한 연구가 활발히 수행되고 있다. 자율 운항 선박을 구성하는 여러 요소 중 인간의 시각을 대체하기 위한 자율 인지 시스템은 가장 선행되어야 하는 연구 분야 중 하나이다. RADAR (RAdio Detection And Ranging) 및 AIS (Automatic Identification System) 등의 전통적인 인지 센서를 활용한 연구가 진행 중이지만 사각지대나 탐지 주기 등의 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중 카메라 (광학, 열상, 파노라마)를 이용하여 전통적인 인지 센서의 한계를 보완하는 새로운 인지 시스템을 고안하였으며, 이를 기반으로 해상 장애물을 추적하여 동적 운동 정보를 얻었다. 먼저 실해역에서 수집한 이미지를 바탕으로 해상 장애물 탐지를 위한 데이터를 구성하고, 딥 러닝 기반의 탐지 모델을 학습시켰다. 탐지 모델을 이용하여 탐지한 결과는 직접 설계한 칼만 필터 기반의 적응형 추적 필터를 통과시켜 해상 장애물의운동 정보 (궤적, 속력, 방향)를 계산하는데 활용되었다. 또한 본 연구는 카메라를 센서로 활용했을 때의 한계를 보완하기 위하여 동 시간대에 다중 카메라에서 추적한 각각의 정보를 융합하였다. 그 결과 단일 카메라를 활용하는 경우, RADAR의 오차 범위 이내에 추적 결과가 수렴하는 양상을 보였으며, 다중 카메라를 활용하는 경우에는 단일 카메라보다 정확한 추적이 가능함을 확인하였다.
Kim, Kyung-Jin;Park, Byung-Seo;Kim, Dong-Wook;Kwon, Soon-Chul;Seo, Young-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.25
no.3
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pp.439-448
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2020
In this paper, we propose a modified optimization algorithm for point cloud matching of multi-view RGB-D cameras. In general, in the computer vision field, it is very important to accurately estimate the position of the camera. The 3D model generation methods proposed in the previous research require a large number of cameras or expensive 3D cameras. Also, the methods of obtaining the external parameters of the camera through the 2D image have a large error. In this paper, we propose a matching technique for generating a 3D point cloud and mesh model that can provide omnidirectional free viewpoint using 8 low-cost RGB-D cameras. We propose a method that uses a depth map-based function optimization method with RGB images and obtains coordinate transformation parameters that can generate a high-quality 3D model without obtaining initial parameters.
This paper proposes a pose-invariant face recognition method using cylindrical model and stereo camera. We divided this paper into two parts. One is single input image case, the other is stereo input image case. In single input image case, we normalized a face's yaw pose using cylindrical model, and in stereo input image case, we normalized a face's pitch pose using cylindrical model with previously estimated pitch pose angle by the stereo geometry. Also, since we have an advantage that we can utilize two images acquired at the same time, we can increase overall recognition performance by decision-level fusion. Through representative experiments, we achieved an increased recognition rate from 61.43% to 94.76% by the yaw pose transform, and the recognition rate with the proposed method achieves as good as that of the more complicated 3D face model. Also, by using stereo camera system we achieved an increased recognition rate 5.24% more for the case of upper face pose, and 3.34% more by decision-level fusion.
대일 무역 역조를 개선하기 위해서 시행돼 온 수입선 다변화 제도가 99년 6월 30일로 막을 내리면서 일본과 제휴를 맺고 있는 각 카메라 회사들이 분주해졌다. 가장 가시적인 움직임은 마지막으로 해제되는 LSC 카메라 수입. 7월중에 다양한 모델을 선보일 계획 아래 유통망과 A/S망을 넓히는데 힘을 쏟고 있다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.5
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pp.555-563
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2011
The goal of image calibration is to find a relation between image and world coordinates. Conventional image calibration uses physical camera model that is able to reflect camera's optical properties between image and world coordinates. In this paper, we try to calibrate images distortion using performance criterion-based polynomial model which assumes that the relation between image and world coordinates can be identified by polynomial equation and its order and parameters are able to be estimated with image and object coordinate values and performance criterion. In order to overcome existing limitations of the conventional image calibration model, namely, over-fitting feature, the performance criterion-based polynomial model is proposed. The efficiency of proposed method can be verified with 2D images that were taken by laser scan camera.
Commonly-used methods for camera modelling of pushbroom images were implemented and their performances were assessed. The models include Vector Propagation) model, Gugan and Downman(GD)'s model, Orun and Natarajan(ON)'s model, and Direct Linear Transformation(DLT) model The models were tested on a SPOT full-scene over Seoul. The number of ground control points(GCP) used range from 1 to 23. For less than 6 GCPs all other models fail except VP, with VP's accuracy being 2.7 pixels. With mode than 6 GCPs ON shows the best accuracy with 1pixel accuracy while the accuracy of VP is 1.5 pixels. GD fails in most cases due to the correlation among model parameters. The accuracy of DLT does not converge but fluctuates between 1 and 4 pixels subject to GCPs used. VP has an advantage in that its results can be used for the estimation of satellite orbit. Unresolved topics are: to remove errors in GCPs from the aforementioned accuracy value; to improve the performance of VP.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.405-407
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1998
이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬을 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순한 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio 가 변화하지 않으면 단지 한 개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이터와 실제 영상 데이터를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.185-188
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2015
미리 저장된 객체의 3차원 특징점(Feature point) 좌표와 카메라 영상의 2차원 특징점 좌표를 매칭(Matching)하여 객체를 추적하는 방식의 경우, 카메라의 시점이 변할 때 특징점에서 발생되는 원근 효과(Perspective effect)가 반영되지 못하여 특징점 매칭 오류가 발생한다. 따라서 특징점에서 발생하는 원근 효과를 반영하여 정확한 카메라 포즈를 추정하기 위해 이전 프레임(Frame)의 카메라 포즈(Camera Pose)에 맞추어 텍스쳐가 포함 된 3차원 객체의 모델을 렌더링 하여 원근 효과를 적용한 후, 현재 카메라 영상과 특징점 매칭하여 프레임 사이의 카메라 움직임을 구하여 객체를 추적한다. 더 나아가 본 논문에서는 특징점 매칭에서 발생하는 작은 오류들로 인한 미세한 카메라 움직임은 2단계의 임계치(Threshold)를 적용하여 떨림 현상으로 간주하여 떨림 현상이 제거된 객체 추적을 수행한다. 매 프레임마다 카메라 포즈에 맞춘 추적 객체를 렌더링 하기 때문에 떨림 현상으로 간주되어 제거된 카메라 움직임은 누적되지 않고, 추적 오류도 발생시키지 않는다.
In order to improve a camera rotation calculation based on the bundle adjustment in Chon's camera motion (Chon and Shankar, 2007, 2008), this paper introduces a method calculating the camera rotation. It estimates a unit vector in the optical axis of a camera through the angles between the optical axis and vectors passing a camera position and ground control points (GCP). The camera position is estimated by using the inner product method proposed by Chon. The horizontal and vertical unit vectors of the camera are determined by using Yakimovsky and Cunningham's camera model (CAHV) (1978).
Kim, Kyung-Jin;Park, Byung-Seo;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of Broadcast Engineering
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v.24
no.5
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pp.765-774
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2019
In this paper, we propose a point cloud matching algorithm for multiple RGB-D cameras. In general, computer vision is concerned with the problem of precisely estimating camera position. Existing 3D model generation methods require a large number of cameras or expensive 3D cameras. In addition, the conventional method of obtaining the camera external parameters through the two-dimensional image has a large estimation error. In this paper, we propose a method to obtain coordinate transformation parameters with an error within a valid range by using depth image and function optimization method to generate omni-directional three-dimensional model using 8 low-cost RGB-D cameras.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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