본 논문은 영상내 객체정보의 정확한 복원을 위하여, 연속된 2차원 영상으로부터 특정 객체의 특징점을 추출하고, 특징점의 위치 데이터들로부터 원형의 3차원 모양 및 모션 정보를 복원하는 알고리즘과 결과를 제시하였다. 2차원 영상의 특징점 검출을 위해서는 물체와 배경이 명확히 구별되는 실험영상 환경에서 색상변환을 통한 자동 추출 방법을 사용하였다. 추출된 2차원 객체의 특징점들로부터 3차원 모앙, 움직임 정보를 복원하기 위하여 스테레오 카메라와 준원근 카메라 모델을 적용하고 SVD(SinEuiar Value Decomposition)에 의한 인수분해연산을 수행하였다. 준원근 카메라 모델의 근본적인 문제인 깊이정보의 복원 에러가, 스테리오 영상 분석에 의해 최소화 되었다. 본 논문에서 제시된 방법들의 성능을 객관적으로 평가하기 위하여 크기와 위치가 알려진 3차원 물체에 대해 실험을 행하였으며, 영상의 21개 특징점 위치와 공간상에서의 3개 방향으로의 움직임 각도를 연산에 의해 복원한 후 원형의 데이터와 비교하여 본 알고리즘의 정확성을 증명하였다.
본 논문에서는 배경이 움직이는 자연환경에서 모델기반 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 이동물체의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였으며, 이동물체의 위치 탐색시간을 줄이기 위하여 2D-Logarithmic 탐색기법을 사용하였다 이동물체 추적실험은 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 수행하였다. 그 결과 자동차 영상과 오토바이 영상에서 실제위치와 추적결과에 대한 평균자승오차는 각각 1.15와 1.845로 이동물체의 정확한 추적이 가능함을 알 수 있었다. 그리고 추적 정합 시도 회수는 제안한 알고리즘이 기존알고리즘 보다 자동차 영상에서는 평균 1125회, 오토바이 영상에서는 평균 523회 적게 시도하여 추적시간을 단축할 수 있음을 알 수 있었다.
Park, Sung-Jun;Islam, Md. Mahbubul;Baek, Joong-Hwan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1121-1141
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2020
We propose a robust visual object tracking algorithm fusing a convolutional neural network tracker trained offline from a large number of video repositories and a color histogram based tracker to track objects for mixing immersive audio. Our algorithm addresses the problem of occlusion and large movements of the CNN based GOTURN generic object tracker. The key idea is the offline training of a binary classifier with the color histogram similarity values estimated via both trackers used in this method to opt appropriate tracker for target tracking and update both trackers with the predicted bounding box position of the target to continue tracking. Furthermore, a histogram similarity constraint is applied before updating the trackers to maximize the tracking accuracy. Finally, we compute the depth(z) of the target object by one of the prominent unsupervised monocular depth estimation algorithms to ensure the necessary 3D position of the tracked object to mix the immersive audio into that object. Our proposed algorithm demonstrates about 2% improved accuracy over the outperforming GOTURN algorithm in the existing VOT2014 tracking benchmark. Additionally, our tracker also works well to track multiple objects utilizing the concept of single object tracker but no demonstrations on any MOT benchmark.
In this paper we discuss the control scheme on cooperative control of two flexible manipulators working in 3D space. We propose a control scheme which consists of hybrid position/force control and vibration suppression control. Hybrid position/force control is extended from the scheme for two cooperating rigid manipulators to that for flexible ones. in addition to the control vibration suppression control based upon a lumped-mass-spring model of the flexible manipulators is applied. To illustrate the validity of the proposed control scheme we show experimental results. in the experiment a rigid object is handled by two cooperating flexible manipulators in 3D space.
In this paper, we propose the cross-section processing method which is simple in describing the SHGC of objects in a range image and which can describe the SHGC of occluded objects for the recognition of 3D objects. This method produces the cross-sections of an object along the assumed axis of the SHGC and describes the SHGC of the object by processing the produced cross-sections of the object using $\psi$ -S curves with invariant properties in position and size. Our method is simple in a process and can descirbe the SHGC of partially occluded objects because it uses range images with 3-D informations of objects without matching contours of objects with a model base. Thus it is a useful description method of a range image for the recognition of 3D objects shaped in SHGC form and we proved the usefulness of it in experiments.
Nowadays there are lots of researches on robot systems working on danger environments and control led remotely. In this paper, we describe a virtual robot interface system based on Internet In the system, a client can order scanning for range finding, then server detects a 3D profile data from the objects by using robot controlling and a range finder automatically. If one clicks the original position of object and destination on virtual space, the robot moves the object to the new position in real space. The proposed interface system supports advanced virtual 3D interface and makes it possible one to manage the objects remotely more conveniently.
효율적인 물체인식을 위해서는 물체의 형상특징을 직선적으로 기술할 수 있는 체적소 기반 물체 표현 방법이 필요하다. 본 논문에서는 몇 개의 계수를 가지고 3차원 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 superquadric을 이용하여 기본적인 3차원 물체를 모델링 한다. 그리고 보다 복잡하고 정교한 물체의 표현을 위해서 변형된 superquadric을 함에 이용한다. 이렇게 만들어진 개개의 3차원 모델에 z-buffer 알고리즘을 적용하여 하나의 완전한 3차원 물체로 표현하는 방법을 제시하고 실험을 통해 그 유용성을 입증하였다.
Alignment system is a system to locate an object to it's accurate position in multi-d.o.f space. According to process of application, it is need to align an object in 3 or 6 d.o.f. space. And alignment system is used in various environments. Especially in PDP application, alignment process is carried out in vaccume environment. In this paper, we developed 3 d.o.f. alignment system for vaccume environment, performed kinematic analysis and improved it's positional accuracy.
카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하는 3차원 물체를 2차원 영상만으로 인식하는 것은 어려운 일이다. 특히 영상 생성 시 강한 투영변환(perspective transformation) 이 발생할 경우 투영된 물체의 이미지에 대한 국소 특징을 정의하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 물체 인식에 한계가 있다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축을 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 복수 영상의 특징 점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 영상들 간의 기하학적인 관계를 이용하여 중복된 영역을 제거한 모델을 생성하면 임의의 3차원 회전이 적용된 물체를 인식할 수 있다. 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.
본 논문에서는 가상환경 내의 물체로부터 역감을 얻을 수 있는 3자유도 힘 반향 장치를 제안한다. 이 시스템은 디바이스와 가상환경의 모델과 힘 반향 렌더링 알고리즘 등으로 구성되었다. 평행링크 메커니즘과 와이어에 의한 토크전달 그리고 임피던스 제어가 가능한 제어기를 사용해 3자유도 힘 반향 역감장치(Force-reflecting device)를 설계하였다. 위치 함수만으로 계산되는 힘 반향동작은 God-Object 알고리즘을 사용했다. 3차원 가상물체와 시험 제작한 역감장치(Force-reflecting device)를 인터페이스 실험을 통해 3차원 가상물체와 접촉과 비접촉 그리고 푸쉬 버튼을 만지는 느낌을 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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