Kim, Se-Hoon;Choi, Seung-Joon;Kim, Sung-Jin;Won, Sang-Chul
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1458-1463
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2004
Tracking is one of the most important pre-required task for many application such as human-computer interaction through gesture and face recognition, motion analysis, visual servoing, augment reality, industrial assembly and robot obstacle avoidance. Recently, 3D information of object is required in realtime for many aforementioned applications. 3D tracking is difficult problem to solve because during the image formation process of the camera, explicit 3D information about objects in the scene is lost. Recently, many vision system use stereo camera especially for 3D tracking. The 3D feature based tracking(3DFBT) which is on of the 3D tracking system using stereo vision have many advantage compare to other tracking methods. If we assumed the correspondence problem which is one of the subproblem of 3DFBT is solved, the accuracy of tracking depends on the accuracy of camera calibration. However, The existing calibration method based on accurate camera model so that modelling error and weakness to lens distortion are embedded. Therefore, this thesis proposes 3D feature based tracking method using SVM which is used to solve reconstruction problem.
3D 얼굴 추적(Face tracking)은 보안감시, HCI(Human-Computer Interface), 엔터테인먼트(Entertainment)등 컴퓨터 비전과 관련된 여러 분야의 핵심 기술로서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 광범위한 응용분야에도 불구하고 3D 얼굴 추적의 기본적인 높은 연산 비용으로 인하여 그 응용 분야가 모바일 단말기 등의 저 사양 플랫폼에는 많은 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 3D얼굴 추적의 연산 비용을 효과적으로 해결하고 폭 넓게 응용 분야를 확대하기 위하여 MLESAC(Maximum Likelihood Estimation by Sampling Consensus)을 이용한 움직임 추정(Motion Estimation) 기법과 기존의 파티클 필터(Particle Filter)를 결합하여 실행 속도 면에서 빠르면서도 성능 면에서도 우수한 3D 얼굴 추적 알고리즘을 제안한다.
사이버나이프치료에서 삽입된 금표지자의 삽입 개수 및 인식의 제한으로 인하여 3D DOF로 치료하는 경우 척추구조물 정렬을 가능하게 하는 Xsight spine tracking system으로 회전방향의 위치오차를 보정함으로서 표적위치오차를 개선하고, 치료방법의 대안을 제시하고자 한다. 실험결과 6D DOF에서 표적위치오차는 $0.214{\pm}0.058mm$, 종양내부에 삽입된 2개 금표지자를 이용한 3D DOF에서 $0.673{\pm}0.142mm$, 종양외부에 삽입된 2개 금표지자를 이용한 3D DOF에서 $1.126{\pm}0.253mm$, Xsight spine tracking system의 적용 한 3D DOF에서 $0.542{\pm}0.103mm$로 나타났다. 실험결과 척추 구조물로 회전방향에 대한 보정을 시행하였을 때 표적위치에 대한 정확성이 약 48% 향상되었다. 또한, 선량분포의 일치성도 약 3%가 향상되어 일치하는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 척추구조물 정렬을 병용한 Xsight spine tracking system의 회전방향에 대한 보정은 유용한 것으로 평가 되었다.
For many applications particularly in navigation system, a three-dimensional representation improves the usability of information. This paper introduces 3D Graphical User Interface (GUI) of indoor location tracking system, 3D Navigation View. The application provides users a 3D visualization of the indoor environments they are exploring, synchronized with the physical world through spatial information obtained from indoor location tracking system. It adopts widely used Virtual Reality Modeling Language (VRML) to construct, represent, distribute and render 3D world of indoor environments over Internet. Java, an all-purpose programming language is integrated to comprehend spatial information received from indoor location tracking system. Both are connected through an interface called External Authoring Interface (EAI) provided by VRML. Via EAI, Java is given the authority to access and manipulate the 3D objects inside the 3D world that facilitates the indication of user's position and viewpoint in the constructed virtual indoor environments periodically.
카메라 영상을 이용한 3차원 객체 추적 기술은 증강현실 응용 분야를 위한 핵심 기술이다. 영상 분류, 객체 검출, 영상 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업에서 CNN(Convolutional Neural Network)의 인상적인 성공에 자극 받아, 3D 객체 추적을 위한 최근의 연구는 딥러닝(deep learning)을 활용하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적 방법들을 살펴본다. 딥러닝을 활용한 3차원 객체 추적을 위한 주요 방법들을 설명하고, 향후 연구 방향에 대해 논의한다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권3호
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pp.207-215
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2013
In this paper, we address the challenging computer vision problem of obtaining a reliable facial expression analysis from a naturally interacting person. We propose a system that combines a 3D generic face model, 3D head tracking, and 2D tracker to track facial landmarks and recognize expressions. First, we extract facial landmarks from a neutral frontal face, and then we deform a 3D generic face to fit the input face. Next, we use our real-time 3D head tracking module to track a person's head in 3D and predict facial landmark positions in 2D using the projection from the updated 3D face model. Finally, we use tracked 2D landmarks to update the 3D landmarks. This integrated tracking loop enables efficient tracking of the non-rigid parts of a face in the presence of large 3D head motion. We conducted experiments for facial expression recognition using both framebased and sequence-based approaches. Our method provides a 75.9% recognition rate in 8 subjects with 7 key expressions. Our approach provides a considerable step forward toward new applications including human-computer interactions, behavioral science, robotics, and game applications.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
In the field of augmented reality, edge-based methods have been popularly used in tracking textureless 3D objects. However, edge-based methods are inherently vulnerable to cluttered backgrounds. Another way to track textureless or poorly-textured 3D objects is to directly align image intensity of 3D object between consecutive frames. Although the direct methods enable more reliable and stable tracking compared to using local features such as edges, they are more sensitive to occlusion and less accurate than the edge-based methods. Therefore, we propose a method that combines an edge-based method and a direct method to leverage the advantages from each approach. Experimental results show that the proposed method is much robust to both fast camera (or object) movements and occlusion while still working in real time at a frame rate of 18 Hz. The tracking success rate and tracking accuracy were improved by up to 84% and 1.4 pixels, respectively, compared to using the edge-based method or the direct method solely.
In this paper, a new stereo 3D moving-target tracking system using the MSE (mean square error) and BPEJTC (binary phase extraction joint transform correlator) algorithms is proposed. A moving target is extracted from the sequential input stereo image by applying a region-based MSE algorithm following which, the location coordinates of a moving target in each frame are obtained through correlation between the extracted target image and the input stereo image by using the BPEJTC algorithm. Through several experiments performed with 20 frames of the stereo image pair with $640{\times}480$ pixels, we confirmed that the proposed system is capable of tracking a moving target at a relatively low error ratio of 1.29 % on average at real time.
Journal of information and communication convergence engineering
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제10권3호
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pp.307-314
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2012
This paper reports on the design of an object tracker that utilizes a family of unscented Kalman filters, one for each tracked object. This is a more efficient design than having one unscented Kalman filter for the family of all moving objects. The performance of the designed and implemented filter is demonstrated by using simulated movements, and also for object movements in 2D and 3D space.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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