• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2681-2690
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• 2010

본 논문에서는 3차원 스캐너나 카메라, 고가의 소프트웨어를 이용하지 않고 비용과 노력을 크게 절감하면서 자연스러운 얼굴모델링을 효율적으로 수행하는 3차원 얼굴 모델링 시스템을 제안한다. 임의의 정면 얼굴 모습의 2차원 이미지에서 퍼지논리를 이용한 에지검출 방법을 이용하여 각 얼굴 구성 요소의 에지를 검출하고 검출한 에지를 이용하여 3차원 표준 얼굴모델과의 정합 위치를 좀 더 정확히 맵핑시킨다. 또한 이 시스템은 3차원 표준 얼굴모델 메쉬상의 특징점과 2D 얼굴 이미지에서 검출된 에지에 맞게 특징점을 연결하여 정합한 다음 유동적이고 탄력적으로 조정하며 텍스쳐 맵핑함으로써 사실적이고 간편하게 3차원 얼굴 모델을 생성한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.105-111
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• 2023

현재, 인공지능 학습을 이용한 콘텐츠 복원의 대부분 2D 형태의 학습이 대부분이다. 하지만, 3D형태의 인공지능 학습은 기존의 2축(X,Y)에서 3축(X,Y,Z)의 많은 계산량과 학습속도가 많이 소요되는 단점으로 미진한 상태이다. 본 논문은 2차원적인 문화재 정보(이미지)를 기반을 시대별 우리나리 석탑을 분석하고 3D 모델링해 인공지능 학습을 위한 데이터-셋을 확보하는 것이 목적이다. 또한, 대한민국의 시대별 탑의 차이점과 특징을 분석하고, 인공지능 학습에 적합한 특징 모델링 방법을 제안했다. 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 본 연구로 문화재 복원에 필요한 정보를 기록하고 관리함으로써 향후 우리나라 전통 탑을 복원하고 유지하는 중요한 기록 유산으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4386-4404
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• 2016

Most existing salient object detection algorithms commonly employed segmentation techniques to eliminate background noise and reduce computation by treating each segment as a processing unit. However, individual small segments provide little information about global contents. Such schemes have limited capability on modeling global perceptual phenomena. In this paper, a novel salient object detection algorithm is proposed based on region merging. An adaptive-based merging scheme is developed to reassemble regions based on their color dissimilarities. The merging strategy can be described as that a region R is merged with its adjacent region Q if Q has the lowest dissimilarity with Q among all Q's adjacent regions. To guide the merging process, superpixels that located at the boundary of the image are treated as the seeds. However, it is possible for a boundary in the input image to be occupied by the foreground object. To avoid this case, we optimize the boundary influences by locating and eliminating erroneous boundaries before the region merging. We show that even though three simple region saliency measurements are adopted for each region, encouraging performance can be obtained. Experiments on four benchmark datasets including MSRA-B, SOD, SED and iCoSeg show the proposed method results in uniform object enhancement and achieve state-of-the-art performance by comparing with nine existing methods.

• 로봇학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.298-304
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• 2009

This paper describes an algorithm that improves 3D reconstruction result using a multi-sensor fusion disparity map. We can project LRF (Laser Range Finder) 3D points onto image pixel coordinatesusing extrinsic calibration matrixes of a camera-LRF (${\Phi}$, ${\Delta}$) and a camera calibration matrix (K). The LRF disparity map can be generated by interpolating projected LRF points. In the stereo reconstruction, we can compensate invalid points caused by repeated pattern and textureless region using the LRF disparity map. The result disparity map of compensation process is the multi-sensor fusion disparity map. We can refine the multi-sensor 3D reconstruction based on stereo vision and LRF using the multi-sensor fusion disparity map. The refinement algorithm of multi-sensor based 3D reconstruction is specified in four subsections dealing with virtual LRF stereo image generation, LRF disparity map generation, multi-sensor fusion disparity map generation, and 3D reconstruction process. It has been tested by synchronized stereo image pair and LRF 3D scan data.

• 한국생산제조학회지
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• 제8권6호
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• pp.26-34
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• 1999

This study shows an alternative method for the determination of object's position, based on a computer vision method. This approach develops the vision system model to define the reciprocal relationship between the 3-D real space and 2-D image plane. The developed model involves the bilinear six-view parameters, which is estimated using the relationship between the camera space location and real coordinates of known position. Based on estimated parameters in independent cameras, the position of unknown object is accomplished using a sequential estimation scheme that permits data of unknown points in each of the 2-D image plane of cameras. This vision control methods the robust and reliable, which overcomes the difficulties of the conventional research such as precise calibration of the vision sensor, exact kinematic modeling of the robot, and correct knowledge of the relative positions and orientation of the robot and CCD camera. Finally, the developed vision control method is tested experimentally by performing determination of object position in the space using computer vision system. These results show the presented method is precise and compatible.

• 도시과학
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• 제8권1호
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• pp.7-14
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• 2019

Recently, interest in solar energy, which is the center of new government energy policy, is increasing. However, the focus is on mass production of solar power plants, and policies and related technologies for maintenance and management of existing installed PV modules are insufficient. In this study, we use UAV (Unmanned Aerial Vehicle) to acquire RGB and infrared images, apply it to the structure-from-motion (SfM) based image analysis tool, model the three- And the position of the hot spot was monitored and coordinates were detected. As a result, it is possible to provide basic spatial information for maintenance of solar module by monitoring and position detection of hot-spot suspected solar cells by superimposing infrared image and RGB image based on unmanned aerial vehicle.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.338-344
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• 2017

본 논문에서는 머리전달함수 보간 알고리즘을 제안하며, 특히 작은 크기의 측정 데이터를 다루는 경우를 고려한다. 제안하는 알고리즘은 머리전달함수의 음향학적 모델링에 기초하며, 모델링 계수를 추정함으로써 머리전달함수를 보간한다. 이 때 측정 위치의 개수가 부족할 경우 모델링 계수를 추정하는 것은 매우 어려우며, 따라서 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법을 이용하여 데이터를 확장함으로써 이러한 문제를 해결하려고 한다. 본 알고리즘은 벡터-기반 크기 패닝 기법 기반의 데이터 확장 단계와, 최소자승법 기반의 모델링 계수 추정 단계의 두 단계로 이루어져 있다. 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 CIPIC(Center for Image Processing and Integrated Computing) 머리전달함수 데이터베이스의 측정 데이터 중 일부를 이용한 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 약 1.5 dB ~ 4 dB의 최소 자승 오차가 감소됨을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권2호
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• pp.775-792
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• 2015

Person re-identification is an important and challenging task in computer vision with numerous real world applications. Despite significant progress has been made in the past few years, person re-identification remains an unsolved problem. This paper presents a novel appearance-based approach to person re-identification. The approach exploits region covariance matrix and color histograms to capture the statistical properties and chromatic information of each object. Robustness against low resolution, viewpoint changes and pose variations is achieved by a novel signature, that is, the combination of Log Covariance Matrix feature and HSV histogram (LCMH). In order to further improve re-identification performance, third-party image sets are utilized as a common reference to sufficiently represent any image set with the same type. Distinctive and reliable features for a given image set are extracted through decision boundary between the specific set and a third-party image set supervised by max-margin criteria. This method enables the usage of an existing dataset to represent new image data without time-consuming data collection and annotation. Comparisons with state-of-the-art methods carried out on benchmark datasets demonstrate promising performance of our method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.601-608
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• 2010

본 연구는 가상현실 콘텐츠를 제작함에 있어서 공간정보 중심의 파노라마VR(Virtual Reality)과 객체정보 중심의 오브젝트 VR의 단점을 극복하고 3차원 가상현실 콘텐츠를 실사 이미지를 활용하여 효과적으로 제작할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 3차원 VR은 사용자에게 만족할만한 품질을 제공하지만 복잡한 물체에 대한 3차원 모델링 및 랜더링은 많은 비용이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 관찰자 시점에서 관측 가능한 이미지를 빌보드에 매핑하는 방식의 '개선된 빌보드'를 활용하여 3차원으로 모델링을 하지 않고도 실사 이미지를 활용하여 3차원 효과를 나타내는 것을 목표로 한다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 가상박물관을 구현하고, 3차원 가상공간에 실사 이미지를 이용한 전시물들을 배치하는 통합형 가상현실 콘텐츠를 제작하여 결과를 제시한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.508-517
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• 2003

본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.