• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.512-514
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• 1999

효율적인 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 계수를 가지고 3차원 정보를 효율적으로 표현할 수 있는 superquadric을 이용하여 기본적인 3차원 물체를 모델링 한다. 그리고 보다 복잡하고 정교한 물체의 표현을 위해서 변형된 superquadric을 함께 이용한다. 이렇게 만들어진 개개의 3차원 모델에 z-buffer 알고리즘을 적용하여 하나의 완전한 3차원 물체로 표현하는 방법을 제시하고 실험을 통해 그 유용성을 입증하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.149-152
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• 2000

3차원 물체 형상 모델링은 인식에 있어서 중요한 역할을 차지하고 있다. 기존의 픽셀(pixel)기반 영상표현은 물체 고유의 유기적 구조를 반영할 수 없고, 에지(edge)나 기반 물체 표현법은 물체의 자세한 표현이 가능하지만 물체인식을 위해서는 많은 양의 속성들을 만들어내게된다. 따라서 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 파리미터를 이용하여 3차원 정보를 효과적으로 얻을 수 있는 superquadric과 이를 기본 단위로 한 CSG(Constructive Solid Geometry) tree를 이용하여 3 차원 물체 형상모델링에 대해서 기술한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.341-344
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• 2001

본 논문은 두 대의 카메라로 제안하는 물체의 색상, 움직임, 형태상의 특성을 이용하여 3차원 공간상의 움직임을 실시간으로 추출하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서 제안하는 물체는 구조상 물체 자체가 캘리브레이션 물체의 역할을 포함하여 캘리브레이션이 되지 않은 상황에서도 정확하게 물체의 3차원 정보를 추출할 수 있으므로 3차원 입력 디바이스로 이용할 수 있다. 3차원 움직임을 추출하기 위해 먼저 3차원 공간상의 물체와 좌우 영상의 상관관계를 구하고 좌우 즉 영상에서 원이 위치할 탐색영역은 MAWUPC 알고리즘을 이용하여 예측한다. 탐색영역 안에서 PCA를 사용하여 원의 정확한 위치를 찾으며 좌우 영상에서 얻은 원의 위치와 스테레오 카메라의 기하학적 구조를 종합하여 3차원 움직임을 추출한다. 추출한 3차원 움직임은 가상환경에서 가상 물체의 움직임을 제어하는데 응용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.487-489
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• 2001

본 논문은 구형 영상기반 가상환경에서 하나의 시점 영상 내에 포함되어 있는 임의의 물체를 모델링하여 3차원 운동이 가능한 시스템을 소개한다. 본 논문에서는 카메라 보정을 하지 않고, 물체에 대한 최소한의 기하학적 정보만을 이용하여 물체를 모델링하고, 모델링된 물체의 영상 기반 운동(image-based motion)의 가능성을 제시한다. 구현된 시스템은 구 환경에서의 하나의 시점 영상을 사영평면으로 간주하고 사용자에 의해 입력된 선과 점으로 투영된 3차원 물체의 2차원 모양을 모델링한다. 그리고 소실점을 이용해서 모델링된 입방체의 3차원 운동을 다룬다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1536-1539
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• 2013

3차원 물체는 카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하므로 2차원 영상만으로 3차원 물체를 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 영상생성 시 강한 perspective transformation 이 발생할 경우 2차원 국소 특징을 이용하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 매칭에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용하여 SIFT 알고리즘을 개선한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복수 영상의 특징점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 그 특징점들 간의 기하학적인 제약조건을 확인하여 3차원 물체를 인식하는 방법이다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.1002-1016
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• 1990

본 논문은 스테레오비젼 시스템을 설계 제작하고, 제작된 시스템을 가지고 3차원 이동물체의 변위평가 방법을 제안하였다. 이동물체의 추출은 차영상 알고리즘에 의해 추출하고, 3차원 이동물체의 기하학적인 위치좌표는 2개의 2차원 물체의 면적중심을 합성시켜 구하였다. 3차원 이동물체의 범위평가는 합성된 3차원 좌표값에 의해서 물체의 이동속도 및 거리, 이동궤적, 카메라와 물체 사이의 공간거리를 산출하여 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권9호
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• pp.741-750
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• 2006

본 논문은 2차원 평면상의 그림으로부터 3차원 물체를 복원하는 방법을 제시한다. 사용자가 입력하는 2차원 평면 그림은 3차원 물체의 윤곽선을 그린 것으로, 자신의 일부분이나 다른 물체에 의해 가려진 부분이 있는 윤곽선도 허용하는 것이 특징이다. 따라서, 복원된 3차원 물체 역시 자신의 일부, 혹은 다른 물체에 의해 가려진 부분이 존재할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 2차원 윤곽선 분석, 3차원 골격 계산, 그리고 3차원 물체 복원의 세가지 단계로 구성된다. 본 논문의 주된 기여는 기여는 자신이나 다른 물체에 의해 가려진 2차원 윤곽선으로부터 3차원 골격을 계산하는 방법이며, 이를 위하여 일련의 최적화 문제를 정의하고 해결하였다. 최적화 문제는 골격의 생성, 물체의 충돌 제한, 그리고 C1 연속성 유지를 위하여 사용된다. 결과적으로, 제안된 방법은 기존의 실루엣 기반의 스케칭 인터페이스를 사용한 3차원 물체 모델링에 대하여, 상호 폐색 (가림/가려짐) 이 존재하는 형태에서도 허용되도록 확장하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권9B호
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• pp.1251-1258
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• 2001

본 논문은 2차 다항식을 이용하여 3차원 물체의 표면 특징을 추출하고 표현하는 방법을 제안한다. 본 연구는 수정된 스캔 라인 기법을 이용하여 에지 맵을 얻는다. 에지 맵으로부터 3차원 물체의 각 면들을 분리하기 위해 레이블링 연산을 하고 각 면에서 중심점과 모서리 점들을 추출한다. 그 다음에, 평면 방정식으로부터 각 면이 평면인지 곡면인지를 판단한다. 3차원 물체를 표현하기 위해 각 면의 평면 또는 곡면의 계수 및 특징들을 추출한다. 합성영상과 실측영상을 통해서 제안된 기법의 성능을 알아보았고, 또한 제안된 기법으로 3차원 물체를 재구성하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1931-1932
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• 2006

로봇이 어떤 물체를 인지하고 그 물체에 대해 어떤 작업을 하고자 할 때 특정 물체의 인식 문제, 3차원 정보를 획득하는 문제, 자세를 추정하는 문제 등 해결해야 될 문제들이 있다. 물체를 인식하는 과정에서는 주위 배경과 물체의 크기의 변화, 회전, 가려짐 등으로 인해 물체 인식을 어렵게 만드는 요소들이 있다. 2차원 이미지를 통해 3차원 정보를 추출하는 과정은 일반적으로 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 이미지를 통해 얻는다. 이 때 좌우 영상간의 매칭의 과정이 필요하다. 자세 추정의 문제는 카메라 좌표와 물체의 좌표간의 관계를 알아야 한다. Visual Servoing을 어렵게 만드는 많은 요인들이 있으며 본 논문에서는 물체의 크기, 회전, 이동에 불변인 디스크립터(descriptor)를 사용하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 통해 3차원 물체의 인식과 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 또한 자세 추정을 위해 2차원 Keypoint들의 매칭을 3차원 정보를 통해 검증하는 방법을 제시한다. (SIFT에 의해 추출된 point를 Keypoint라 명한다.)

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제45차 동계학술발표논문집 20권1호
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• pp.193-195
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• 2012

본 논문에서는 구조광 3차원 시스템을 위하여 영상처리를 하여 3차원 정밀도를 높이는 방법을 제안한다. 구조광 기반의 3차원 시스템은 투사된 패턴을 특징점으로 하기 때문에 프로젝터와 카메라 사이에 정확한 대응점을 획득해야만 3차원 복원 신뢰성을 높일 수 있다. 그러나 환경에 따라 정확한 대응점 획득이 어려운 점이 많다. 실제 환경에서 물체들은 물체의 재질과 물체 표면의 색상 등의 이유로 서로 다른 반사율을 가지고 있어 여러 물체들이 혼재 되어 있는 환경에서 각각 물체에 투사된 패턴을 정확히 구별하는 일은 어려운 일이다. 따라서 패턴을 획득한 2차원 영상을 개선하여 패턴을 정확히 구별하여 프로젝터와 카메라 간의 화소 대응점의 정확도를 높여야만 3차원 복원 데이터의 신뢰도를 높일 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노이즈 제거 및 다양한 영상처리를 통하여 2차원 영상들에서 패턴을 정확히 구분하도록 하여 화소 대응점의 정확도를 높임으로써 최종적으로 3차원 정밀도를 개선할 수 있는 방법을 제공한다.