Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.5
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pp.537-542
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2011
A mirror neuron is a neuron fires both when an animal acts and when the animal observes the same action performed by another. We propose a method of 3D reconstruction for occluded object motion tracking like Mirror Neuron System to fire in hidden condition. For modeling system that intention recognition through fire effect like Mirror Neuron System, we calculate depth information using stereo image from a stereo camera and reconstruct three dimension data. Movement direction of object is estimated by optical flow with three-dimensional image data created by three dimension reconstruction. For three dimension reconstruction that enables tracing occluded part, first, picture data was get by stereo camera. Result of optical flow is made be robust to noise by the kalman filter estimation algorithm. Image data is saved as history from reconstructed three dimension image through motion tracking of object. When whole or some part of object is disappeared form stereo camera by other objects, it is restored to bring image date form history of saved past image and track motion of object.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.385-387
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2012
본 논문에서는 스테레오 기반 카메라 추적 방법을 이용하여 3차원 모바일 디스플레이 상의 증강현실에서 증강된 가상 객체의 3차원 효과가 올바르게 나타나도록 하는 방법을 제안한다. 3차원 디스플레이에 가상 콘텐츠를 증강시키기 위해서는 카메라의 정확한 위치와 자세를 추정하는 것도 중요하지만, 증강된 가상 콘텐츠의 시각적 3차원 효과가 올바르게 나타나도록 하는 것도 중요하다. 이를 위해서는 좌우 카메라의 3차원 공간상의 관계가 유지되도록 양측 카메라의 위치 및 자세를 동시 추정(joint estimation)할 필요가 있다. 제안된 방법은 스테레오 카메라와 패럴렉스 배리어 방식의 3차원 디스플레이가 장착된 안드로이드 스마트폰에서 구현되고 실험되었다.
In this paper, we propose a novel quadratic Kalman filter based object tracking algorithm using moving pictures. Quadratic Kalman filter, which is introduced recently, has not yet been applied to the problem of 3-dimensional (3-D) object tracking. Since the mapping of a position in 2-D moving pictures into a 3-D world involves non-linear transformation, appropriate algorithm must be chosen for object tracking. In this situation, the quadratic Kalman filter can achieve better accuracy than extended Kalman filter. Under the same conditions, we compare extended Kalman filter, unscented Kalman filter and sequential importance resampling particle filter together with the proposed scheme. In conculsion, the proposed scheme decreases the divergence rate by half compared with the scheme based on extended Kalman filter and improves the accuracy by about 1% in comparison with the one based on unscented Kalman filter.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2012.06c
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pp.448-450
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2012
본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.408-413
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2005
This paper presents a technique which extracts a moving object from omni-directional images and estimates a real coordinates of the moving object using 3D parabolic coordinate transformation. To process real-time, a moving object was extracted by proposed Hue histogram Matching Algorithms. We demonstrate our proposed technique could extract a moving object strongly without effects of light changing and estimate approximation values of real coordinates with theoretical and experimental arguments.
The MMS(Mobile Mapping System) using the vehicle equipped GPS, IMU and CCD Cameras is the effective system for the management of the road facilities, update of the digital map, and etc. The image, vehicle's 3 dimensional position and attitude information provided MMS is a important source for positioning objects included the image. In this research we applied the tracking technique to the specific object in image. The extraction of important object from immense MMS data makes more effectiveness in this system.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.231-232
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2022
본 논문에서는 비디오 시퀀스 내에서 카메라의 움직임을 추적하고, 추적 데이터를 기반으로 2D 영상에 3D CG 객체를 추가하는 방법을 소개한다. 해당 객체가 시점을 고려한 장면 내의 피사체로써 간주되기 위해서는 3차원 가상공간 내에서 피사체의 위치를 기반으로 장면 내 기준 평면을 구성하는 점들과 카메라의 기저 축 좌표를 조정한다. 영상제작 현장에서 활용되는 소프트웨어에서 수작업으로 진행되는 과정을 살펴봄으로써 매치 무빙기법이 증강현실과 광학기반의 SLAM 등과 같은 다양한 응용분야에서의 활용을 고려할 수 있겠다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.11a
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pp.236-238
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2022
선박의 접/이안 및 협수로 운항은 사고 위험성이 가장 높은 과정 중에 하나로, 많은 이해관계자들의 협업으로 진행된다. 하지만 날로 복잡해져가는 연안 지역에서, 접/이안 및 협수로 운항에서 가장 필요한 정보인 이웃 지형과의 거리 및 주변 선박과의 거리 정보 등을 대부분 목측에 의존하고 있어 이해관계자들 간의 정보 차이 또는 부주의로 인해 사고 위험성이 높아지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 객체 인식 및 센서 융합 기반의 3차원 어라운드 뷰 도선지원 시스템을 개발하고자 하고 총 5년의 개발 계획에서 2차년도까지의 개발 내용을 소개하고자 한다..
This paper proposes a method to insert virtual objects into a real video stream based on feature tracking and camera pose estimation from a set of single-camera video frames. To insert or modify 3D shapes to target video frames, the transformation from the 3D objects to the projection of the objects onto the video frames should be revealed. It is shown that, without a camera calibration process, the 3D reconstruction is possible using multiple images from a single camera under the fixed internal camera parameters. The proposed approach is based on the simplification of the camera matrix of intrinsic parameters and the use of projective geometry. The method is particularly useful for augmented reality applications to insert or modify models to a real video stream. The proposed method is based on a linear parameter estimation approach for the auto-calibration step and it enhances the stability and reduces the execution time. Several experimental results are presented on real-world video streams, demonstrating the usefulness of our method for the augmented reality applications.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.493-495
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2002
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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