본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
거리 계측 시스템은 물체까지의 거리를 삼차원 좌표계에서 측정하는 장치이다. 군용 장비나 건설, 항해, 검사 조립, 로봇 비전 등에 널리 사용되는 무접촉식 원격 거리 계측(ranging) 시스템은 자동화 응용에 매우 중요하다. 계측 방식은 active와 passive방식으로 구분되는데, active방식은 laser나 microwave, 초음파 등의 time of flight를 이용하거나 레이저 조사(illumination)에 대한 카메라 영상을 해석하는 등의 다양한 방식이 있으나 장치가 복잡하며, passive 방식은 stereo camera의 양안영상을 이용하거나 focus특성을 이용하는 방식 등이 있으나 대부분 연산시간이 많이 요구된다. 본 연구에서는 수동식 스테레오 카메라에서 양안시차를 산출하여 triangulation으로 목표전의 거리를 측정하는 방식에서, 연산 시간이 많이 소요되는 과정을 고속으로 처리하는 새로운 방식을 제안하였다. 즉, 목표점에서의 양안 edge 영상을 구하고, 이 영상의 projection profile을 cross correlation하여, 시차를 고속으로 산출해 거리를 구하는 알고리즘을 제안하였으며, 이 방식의 효율성을 실험 결과를 통하여 보였다.
Due to the continuous space development by mankind, the number of space objects including space debris in orbits around the Earth has increased, and accordingly, difficulties of space development and activities are expected in the near future. In this study, among the stages for space debris removal, the implementation of a vision-based approach technique for approaching space debris from a far-range rendezvous state to a proximity state, and the ground test performance results were described. For the vision-based object tracking, the CAM-shift algorithm with high speed and strong performance, and the Kalman filter were combined and utilized. For measuring the distance to a tracking object, a stereo camera was used. For the construction of a low-cost space environment simulation test bed, a sun simulator was used, and in the case of the platform for approaching, a two-dimensional mobile robot was used. The tracking status was examined while changing the position of the sun simulator, and the results indicated that the CAM-shift showed a tracking rate of about 87% and the relative distance could be measured down to 0.9 m. In addition, considerations for future space environment simulation tests were proposed.
Stereovision is known to be one of the most important tools for robot vision systems. Previously, 2D active contour model has been applied to stereovision by defining the contour on the 3D space instead of image plane. However, the proposed model is still that of curve so that some complex shapes such as surfaces with high curvature can not be properly estimated because of occlusion phenomena. In this paper, the authors extend the curve model to the surface model. The surface is approximated by polygons and new energy function and its optimization method for surface estimation is proposed. Its effectiveness is examined by experiments with real stereo images.
스테레오 정합은 스테레오 시각 분야에서 가장 활발히 연구되는 분야이다. 본 논문에서는 물체의 위치 인식을 위한 유전 알고리즘을 이용한 스테레오 정합을 제안한다. 정합 환경을 최적화 문제로 간주하고 진화 전략을 이용하여 최적해를 탐색한다. 따라서, 유전 연산자는 스테레오 정합에 맞게 설계하였고 개체는 변위집단을 대표한다. 영상의 수평화소라인을 염색체로 간주하였다. 비용함수는 스테레오 정합에서 사용하는 일반적인 제약조건들의 조합이다. 비용함수가 명암도, 유사도, 변위 평활성으로 구성되었기 때문에 정합을 시도할 때 매 세대마다 이 모든 요소들을 한번에 다룬다. 염색체를 정의하기 위해 LoG연산자로 경계선을 추출하였으며 실험을 통하여 제안한 방법을 검증하였다.
실시간 삼차원 영상은 충돌 방지를 위한 수동 시스템을 포함하는 다양한 응용 분야에 활용될 수 있으며, 기존 능동 시스템에 대한 훌륭한 대안으로서 잡음이 많은 복잡한 환경에서 외부의 영향을 최소화 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 하드웨어 자원 사용량에 주목하여 실시간 삼차원 영상을 위한 스테레오 비전 시스템의 최적화에 관한 연구를 진행하였다. SAD 알고리즘은 규칙적인 구조, 선형적인 데이터 흐름과 풍부한 병렬성을 가지므로 재구성 가능한 하드웨어에서 구현하기 위한 좋은 조건을 가지고 있다. HDL을 이용하여 SAD 정합연산기를 설계하고 하드웨어 자원 사용량과 성능을 확인하기 위해서 Xilinx를 사용하여 합성하였다. 실험을 통하여, 초당 30프레임을 실시간으로 처리할 수 있는 충분한 처리 속도를 가지고 있으며, 적은 자원은 사용하면서 높은 정합율을 보이는 SAD 정합연산기를 설계하였음을 확인하였다.
For robot navigation and visual reconstruction , structure from motion (SFM) is an active issue in computer vision community and its properties are also becoming well understood. As a drawback in SFM, it is well known that the SFM methods, using small motion model such as optical flow and direct method, have inevitably motion ambiguity between translation and rotation, which is called bas-relief ambiguity. In this paper based on the robust direct method using stereo image sequence, we present a new method for improving those ambiguities. Basically, the direct method uses nearly all image pixels for estimating motion parameters and depths, and global optimization techniques are adopted for finding its solution ...
In this paper, a stereoscopic display system using a rotary disk tyre beam shutter and two beam projectors is proposed. It is a kind of active stereoscopic display and can be easily converted from passive stereoscopic system using polarizing filters. If it is possible to synchronize the revolution speed of the beam shutter with the integer multiple of the scanning frequency of the beam projectors, we can obtain a comparable performance with our system to an active stereoscopic system using one expensive high performance beam projector. Further, if we rotate the beam shutter at sufficiently high revolution speed, our active stereoscopic system works regardless of synchronization and thus the system is much easier to implement.
In this paper, a stereoscopic display system using a rotary disk type beam shutter and two beam projectors is proposed. It is a kind of active stereoscopic display and can be easily converted from passive stereoscopic system using polarizing filters. If it is possible to synchronize the revolution speed of the beam shutter with the integer multiple of the scanning frequency of the beam projectors, we can obtain a comparable performance with our system to an active stereoscopic system using one expensive high performance beam projector. Further, if we rotate the beam shutter at sufficiently high revolution speed, our active stereoscopic system works regardless of synchronization and thus the system is much easier to implement.
최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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