Depending on the characteristics of each 3D-DCT block, images can be classified into three types: images with motion and textures, images with high textures and little motion, images with little textures and little motion. In this paper, we propose an adaptive watermarking method using these characteristics of each 3D-DCT block. and the human visual system. The proposed method classifies patterns of 3D-DCT blocks based on the motion and texture information, and classifies the image type according to the ratio of these patterns. The watermark is inserted proportional to the 3D-DCT coefficients by using pattern adaptive JND, which. makes the proposed watermarking robust by inserting watermarks in as many blocks as possible. Experimental results show that the proposed method achieves better performance in terms of invisibility and robustness than the previous method.
디지털 시대를 맞아 21세기의 가장 주목받는 산업인 문화산업 중에서도 대표적인 게임산업은 최근 어느 때 보다도 관심도가 높아지고 있다. 2D 및 3D 애니메이션은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 보다 사실적인 동작표현에 맞추어 계속적인 성장과 발전을 이루고 있다. 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 빠른 변화를 통하여 2D 및 3D 애니메이션 활용범위는 TV, 영화, GAME 산업 등에서 그 영역을 넓히고 있는 추세이다.[1] 하지만 최근 게임 그래픽의 추세는 2D의 단순조작 게임 중심에서 플레이어의 몰입감과 조작감을 높이는 3D 게임 그리고 3D 게임케릭터의 활성화로 2D에서 3D로 그 무게가 변화하는 추세이다. 본 논문에서는 3D 게임캐릭터의 실사움직임(Real motion capture)과 3D 캐릭터 애니메이션의 종류별, 형태별 모델 분류를 제안하는데 그 의의를 두고 있다. 이를 위해 먼저 3D 게임캐릭터의 개요 및 실사움직임 사례에 대해 알아보고, 그리고 3D 게임캐릭터 애니메이션의 종류별 모델 분류, 형태별 모델 분류 데이터를 제안함으로써 게임산업 및 디지털 콘텐츠 산업에 효율성이 높고 빠른 시간에 적용 가능한 캐릭터애니메이션 제작과정 및 3D 캐릭터 애니메이션 응용에 그 효과가 클 것으로 사료된다.
The conversion of monoscopic video to 3D stereoscopic video has been studied by some pioneering researchers. In spite of the commercial of potential of the technology, two problems have bothered the progress of this research area: vertical motion parallax and high computational complexity. The former causes the low 3D perception, while the hardware complexity is required by the latter. The previous research has dealt with NTSC video, thur requiring complex processing steps, one of which is motion estimation. This paper proposes 3D stereoscopic conversion method of MPGE encoded data. Our proposed method has the advantage that motion estimation can be avoided by processing MPEG compressed data for the extraction of motion data as well as that camera and object motion in random in random directions can be handled.
The purpose of this study was to analyze lower limb muscle activity and 3D motion analysis according to change foot arch height during walking. We selected 9 young and healthy people who have been normal foot. And we selected 7 young and healthy people who have been flatfoot. So, people were divided into 2 groups and walked platform during 2 minutes twice for checked by 3D motion analysis. These data were characterized by EMG measurements of three muscles( tibialis anterior, medial and lateral gastrocnemius) while they were walking. The collected data were analyzed by Independent t test using the SPSS statistics program(Ver 12.0). In foot arch change, there were no significant difference in three muscles 3D motion analysis also found that there were no significant difference in joint angles. In this study was to analyze lower limb muscle activity and 3D motion analysis according to change foot arch, but there were no significant difference in 6 muscles neither joint angles.
사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.
Yamaguchi, I.;Tou, K.;Tan, J.K.;Ishikawa, S.;Naito, T.;Yokota, M.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1629-1632
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2003
A technique is presented for generating a compound human motion from its primitive motions obtained by a motion capture system. Some human fundamental motions are modeled in a 3-D way and registered as primitive motions. Because the factorization method is used for the motion capture, calibration of video cameras and connection of the motion in the direction of time is both unnecessary. Employing these motions, various compound human motions are generated by connecting the motions after having applied rotation and parallel transformation to them. Linear interpolation is done at the discontinuous boundary between primitive motions and smooth connection is achieved. Experimental results show satisfactory performance of the proposed technique. The technique may contribute to producing various complicated human motions without much effort using a strict motion capture system.
The feature-based visual SLAM requires 3D positions for the extracted feature points to perform 3D-2D motion estimation. LiDAR can provide reliable and accurate 3D position information with low computational burden, while stereo camera has the problem of the impossibility of stereo matching in simple texture image region, the inaccuracy in depth value due to error contained in intrinsic and extrinsic camera parameter, and the limited number of depth value restricted by permissible stereo disparity. However, the sparsity of LiDAR data may increase the inaccuracy of motion estimation and can even lead to the result of motion estimation failure. Therefore, in this paper, we propose three interpolation methods which can be applied to interpolate sparse LiDAR data. Simulation results obtained by applying these three methods to a visual odometry algorithm demonstrates that the selective bilinear interpolation shows better performance in the view point of computation speed and accuracy.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.679-684
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1993
This article presents an approach to estimate the general 3D motion of a polyhedral object using multiple, sensory data some of which may not provide sufficient information for the estimation of object motion. Motion can be estimated continuously from each sensor through the analysis of the instantaneous state of an object. We have introduced a method based on Moore-Penrose pseudo-inverse theory to estimate the instantaneous state of an object. A linear feedback estimation algorithm is discussed to estimate the object 3D motion. Then, the motion estimated from each sensor is fused to provide more accurate and reliable information about the motion of an unknown object. The techniques of multisensor data fusion can be categorized into three methods: averaging, decision, and guiding. We present a fusion algorithm which combines averaging and decision.
본 논문에서는 스테레오 카메라로 입체 동영상을 얻는 방법이 아닌 H.264로 압축된 2D 동영상으로부터 복호화 과정에서 얻게 되는 움직임 정보를 이용하여 효과적인 3D 입체 동영상을 생성하는 기법을 제안한다. MPEG 기반의 동영상에서 각 프레임의 움직임 정보는 복호화단에서 얻게 되는 움직임 벡터로 분석이 가능하며 H.264에서는 움직임 예측을 위하여 다양한 크기의 블록을 이용하기 때문에 더 정확한 움직임 벡터와 정보를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 2D/3D 변환기법에서는 장면 전환점 검출, delay factor, 운동 방향, 운동 형태 등을 이용하여 좌영상과 우영상을 생성한다. 이때 동일한 컷(cut)내의 프레임들 간의 운동 형태와 운동 방향은 높은 상관도를 가지게 된다. 실험 결과를 통해서 제안된 기법을 이용할 경우 안정된 동영상 입체 변환이 가능함을 알 수 있다.
The purpose of this study : 1. The total 24 range measurements of active dynamic motion of 40 subjects(20's and 30's, and 40's∼60's) using previous studies. The results were compared with the other studies in the aspects of age. In this study, The 3-D motion analysis system consists of VICON 140, data acquisition system, and data analysis program called by KRISSMAS. VICON 140 is dynamic motion analyzer, and KRISSMAS is a program developed for analysis of the data captured from the VICON. The results of this study were as follows : 1. Comparing 20's∼30's and 40's∼60's the result shows that 40's∼60's have smaller ROM at the most joints(Thoratic and Lumber, Hip Joint, Knee Joint, Ankle Joint), which is inconsistent with the previous result. The reason is that most investigations were carried out using traditional measurement equipments, which have encountered difficulty in quantifying the exact motion of the body. 2. There are no significant mean difference between the right and the left side. Most of the significances were not high(〉0.05).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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