The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12C
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pp.984-994
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2010
Pose variation is a critical problem in face recognition. Three-dimensional(3D) face recognition techniques have been proposed, as 3D data contains depth information that may allow problems of pose variation to be handled more effectively than with 2D face recognition methods. This paper proposes a pose-normalized 3D face modeling method that translates and rotates any pose angle to a frontal pose using a plane fitting method by Singular Value Decomposition(SVD). First, we reconstruct 3D face data with stereo vision method. Second, nose peak point is estimated by depth information and then the angle of pose is estimated by a facial plane fitting algorithm using four facial features. Next, using the estimated pose angle, the 3D face is translated and rotated to a frontal pose. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we designed 2D and 3D face recognition experiments. The experimental results show that the performance of the normalized 3D face recognition method is superior to that of an un-normalized 3D face recognition method for overcoming the problems of pose variation.
Kim, Young-Joon;Im, Che-Geun;Kang, Se-Gu;Lee, Yong-Joo
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.16
no.6
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pp.507-520
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2014
In this study, the surface displacement was investigated according to the various depth of cover when the tunnel excavation equipment was used in a clay soil. For this the laboratory scaled model test was carried out using the soil sample similar to the in-situ conditions. We carried out four tests according to tunnel depth(1.5D, 2.0D, 2.5D, 3.0D). The distribution of impact due to tunnelling was quantitatively analyzed in the three-dimension by measuring the surface displacement. In addition, the pattern of surface displacements was figured out.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.513-518
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2016
This paper presents a fast 3D mesh generation method using projection for line laser-based 3D scanners. The well-known method for 3D mesh generation utilizes convex hulls for 4D vertices that is converted from the input 3D vertices. This 3D mesh generation for a large set of vertices requires a lot of time. To overcome this problem, the proposed method takes (${\theta}-y$) 2D depth map into account. The 2D depth map is a projection version of 3D data with a form of (${\theta}$, y, z) which are intermediately acquired by line laser-based 3D scanners. Thus, our 2D-based method is a very fast 3D mesh generation method. To evaluate our method, we conduct experiments with intermediate 3D vertex data from line-laser scanners. Experimental results show that the proposed method is superior to the existing method in terms of mesh generation speed.
After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.
We propose a wheel screen type Lamina 3D display, which realizes a 3D image that can satisfy the accommodation cue by projecting volumetric images encoded by varying polarization states to a multilayered screen. The proposed system is composed of two parts: an encoding part that converts depth information to states of polarization and a decoding part that projects depth images to the corresponded diffusing layer. Though the basic principle of Lamina displays has already been verified by previous studies, those schemes suffered from a bottleneck of inferior resolution of the 3D image due to the blurring on the surfaces of diffusing layers in the stacked volume. In this paper, we propose a new structure to implement the decoding part by adopting a form of the wheel screen. Experimental verification is also provided to support the proposed principle.
This paper presents the method of 3D reconstruction of the depth information from the endoscopic stereo scopic images. After camera modeling to find camera parameters, we performed feature-point based stereo matching to find depth information. Acquired some depth information is finally 3D reconstructed using the NURBS(Non Uniform Rational B-Spline) algorithm. The final result image is helpful for the understanding of depth information visually.
As the smart media becomes more popular, the demand for high-quality 3D images and depth maps is increasing. However, performance of the current technologies to acquire depth maps is not sufficient. The depth maps from stereo matching methods have low accuracy in homogeneous regions. The depth maps from depth cameras are noisy and have low-resolution due to technical limitations. In this paper, we introduce the state-of-the-art algorithms for depth map enhancement and up-sampling from conventional methods using only depth maps to the latest algorithms referring to both depth maps and their corresponding color images. We also present depth map enhancement algorithms for hybrid camera systems in detail.
Recently, there is increasing demand for image processing technology while activated the use of equipments such as camera, camcorder and CCTV. In particular, research and development related to 3D image technology using the depth camera such as Kinect sensor has been more activated. Kinect sensor is a high-performance camera that can acquire a 3D human skeleton structure via a RGB, skeleton and depth image in real-time frame-by-frame. In this paper, we develop a system. This system captures the motion of a 3D human skeleton structure using the Kinect sensor. And this system can be stored by selecting the motion file format as trc and bvh that is used for general purposes. The system also has a function that converts TRC motion captured format file into BVH format. Finally, this paper confirms visually through the motion capture data viewer that motion data captured using the Kinect sensor is captured correctly.
Depth information is necessary for various three dimensional contents generation. Depth acquisition techniques can be categorized broadly into two approaches: active, passive depth sensors depending on how to obtain depth information. In this paper, we take a look at several ways of depth acquirement. We present not only depth acquisition methods using discussed ways, but also hybrid methods which combine both approaches to compensate for drawbacks of each approach. Furthermore, we introduce several matching cost functions and post-processing techniques to enhance the temporal consistency and reduce flickering artifacts and discomforts of users caused by inaccurate depth estimation in 3D video.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.31
no.1
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pp.45-53
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1995
Working depth of the model net was determined by using of the same experimental tank and the same model net that used in the forwarded report in a series studies. The depth of the net which indicates the depth of the head rope from the water surface, was determined by the photographs taken in front of the net mouth with the combination of towing velocity, warp length and distance between paired boats. The results obtained can be summarized as follows: 1. Working depth of model nets A and B was varied in the range of 0.09~1.66$m$,and 0.04~1.34$m$(which can be converted into 2.7~40.2$m$and 1.2~49.8$m$in the full-scale net) respectively, and the depth of model net A was slightly deeper than the depth of the model net B. 2. Working depth ($D$,which is appendixed m for the model net, f for the full-scale net, A and B for the types of the model nets) can be expressed as the function of towing velocity$V_t$, as in the model net($V_t$=$m$/$sec$) $D_{mA}$=(-1.99+0.65$L_w$) $e^{-1.72V_t}$ $D_{mA]$=(-1.91+1.04 $L_w$) $e^{2.88V_t}$ in the full-scale net($V_t$=$k$'$t$ $D_{fA}$=(-29.32+0.65$L_w$)$e^{0.40 V_t}$ $D_{fB}$=(-57.60+1.04$L_w$)$e^{-0.67 V_t}$ 3. Working depth 9$D$ appendixes are as same as the former) can be expressed as the function of warp length$L_w$) in the model net, and can be converted into full-scale net as in the model net ($V_t$=$m$/$sec$) $D_{mA}$=-0.99 $e^{-1.42V_t}$+0.67$e^{-1359V_t}$$L_w$ $D_{mB}$=-.258$e^{-3.77V_t}$+1.16$e^{-3.15V_t$ $L^w$, in the full-scale net($V_t$=k't) $D_{fA}$=-29.28$e^{-0.32V_t}$+0.67$e^{-0.37V_t$$L_w$ $D_{fB}$=-69.10$e^{-0.81V_t}$+1.16$e^{-0.72V_t}$$L_w$. 4. Working depth was gradually shallowed according to the increase of the distance between paired boats.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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