• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권1호
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• pp.9-16
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• 2002

본 논문에서는 변이-움직임의 관계와 특징점을 이용하여 계층적으로 3차원 모델을 만드는 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 실제 영상으로부터 3차원 모델을 만들기 위해서는 두 영상 전체의 대응 정보를 이용해서 모델의 노드에 해당하는 부분의 깊이 정보를 구해야 한다. 그러나, 이 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 정확한 깊이 정보를 얻기가 어렵다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 제안하는 방법에서는 전 영상의 대응 정보 없이 특징점에 대한 대응 정보만으로 모델을 구한다. 제안한 방법은 객체의 추출, 추출된 객체 내에서의 특징점 추출, 추출된 특징점을 이용한 계층적 3차원 모델 생성의 세 부분으로 구성되며, 제안한 방법은 3차원 모델 생성시 적은 연산이 소요될 뿐만 아니라 임의의 시각 관점 영상의 생성과 평탄 영역의 평탄성과 경계 영역의 선명성 표현에도 효과적이다.

• 음성과학
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• 제11권2호
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• pp.193-210
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• 2004

In this paper, we develop a real time lip-synch system that activates 2-D avatar's lip motion in synch with an incoming speech utterance. To realize the 'real time' operation of the system, we contain the processing time by invoking merge and split procedures performing coarse-to-fine phoneme classification. At each stage of phoneme classification, we apply the support vector machine (SVM) to reduce the computational load while retraining the desired accuracy. The coarse-to-fine phoneme classification is accomplished via two stages of feature extraction: first, each speech frame is acoustically analyzed for 3 classes of lip opening using Mel Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) as a feature; secondly, each frame is further refined in classification for detailed lip shape using formant information. We implemented the system with 2-D lip animation that shows the effectiveness of the proposed two-stage procedure in accomplishing a real-time lip-synch task. It was observed that the method of using phoneme merging and SVM achieved about twice faster speed in recognition than the method employing the Hidden Markov Model (HMM). A typical latency time per a single frame observed for our method was in the order of 18.22 milliseconds while an HMM method applied under identical conditions resulted about 30.67 milliseconds.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제8권5호
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• pp.562-573
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• 2002

본 논문에서는 소포 및 택배와 같은 패키지(package)의 효과적인 취급(handling)을 위한 직육면체의 부피 계측 방법을 제안한다. 제안된 방법은 한대의 카메라와 직육면체의 특성을 이용하여 실시간으로 부피 계측을 수행한다. 부피 계측을 위한 전처리 과정에서, 제안된 방법은 직육면체의 외곽 선분 정보를 검출하고, 이러한 선분들의 교차점을 3D 물체의 꼭지점으로 추출/인식하여, 물체의 부피를 계산한다. 제안된 방법은 선분 정보를 이용하여 꼭지점을 추출함으로써, 꼭지점을 직접 추출하는 경우에 비하여 카메라의 블러링 효과에 비교적 강인한 특성을 나타내며, 물체의 방향을 고려함으로써 견실한 부피계측 결과를 나타낸다. 실험의 결과를 통하여 제안된 방법이 직육면체 물체의 실시간 부피 계산에 효과적으로 사용될 수 있음이 보여진다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2005년도 Proceedings of ISRS 2005
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• pp.79-82
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• 2005

Recently the necessity of road data is still being increased in industrial society, so there are many repairing and new constructions of roads at many areas. According to the development of government, city and region, the update and acquisition of road data for GIS (Geographical Information System) is very necessary. In this study, the fusion method with range data(3D Ground Coordinate System Data) and Intensity data in stand alone LiDAR data is used for road extraction and then digital image processing method is applicable. Up to date Intensity data of LiDAR is being studied. This study shows the possibility method for road extraction using Intensity data. Intensity and Range data are acquired at the same time. Therefore LiDAR does not have problems of multi-sensor data fusion method. Also the advantage of intensity data is already geocoded, same scale of real world and can make ortho-photo. Lastly, analysis of quantitative and quality is showed with extracted road image which compare with I: 1,000 digital map.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제16권2호
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• pp.131-139
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• 2016

Recognition of human motions has become a main area of computer vision due to its potential human-computer interface (HCI) and surveillance. Among those existing recognition techniques for human motions, head detection and tracking is basis for all human motion recognitions. Various approaches have been tried to detect and trace the position of human head in two-dimensional (2D) images precisely. However, it is still a challenging problem because the human appearance is too changeable by pose, and images are affected by illumination change. To enhance the performance of head detection and tracking, the real-time three-dimensional (3D) data acquisition sensors such as time-of-flight and Kinect depth sensor are recently used. In this paper, we propose an effective feature extraction method, called adaptive local binary pattern (ALBP), for depth image based applications. Contrasting to well-known conventional local binary pattern (LBP), the proposed ALBP cannot only extract shape information without texture in depth images, but also is invariant distance change in range images. We apply the proposed ALBP for head detection and tracking in depth images to show its effectiveness and its usefulness.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.31-39
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• 2006

본 논문에서는 지능로봇. 지능형자동차. 지능형빌딩 등에 다양하게 활용될 수 있는 3차원 환경과 여기에 포함된 물체의 실시간 인식을 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 사람이 환경을 인식하고 상호작용하는 데 사용하는 3가지 기본 원칙을 설정하고, 이 기본 원칙들을 이용하여 실시간 3차원 환경 및 물체 인식을 위한 통합된 방법을 제시한다. 이들 3가지 기본 원칙은 다음과 같다. 첫째, 전역 적인 평면 특징들을 인식함으로써 작업환경의 기하학적 구조에 대한 개략적 특성화를 고속으로 진행한다. 둘째, 작업환경 속에서 기존에 알려진 물체를 먼저 빠르게 인식하고 이를 데이터베이스 내에 저장되어 있는 물체의 모델로 교체한다. 셋째, 다중 해상도 Octree 표현 방법을 이용하여 기타 영역을 주어진 작업의 필요에 따라 적응적으로 실시간 모델링 한다. 본 논문에서는 3차원 SIFT로 언급되는 3차원 좌표를 가지는 SIFT특징들을 3차원 좌표정보와 함께 확장하여 사용함으로서 전역적 평면 특징의 빠른 추출, 고속의 물체 인식, 빠른 장면 정합 등의 기능에 활용하고 이와 동시에 스테레오 카메라로부터 입력되는 3차원 좌표의 잡음과 불완전성을 극복한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권11_12호
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• pp.705-716
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• 2005

패턴 인식 연구 분야에서 많은 특징점 추출 알고리즘들이 개발되었지만, 태블릿 PC나 LCD 태블릿과 같은 펜-입력 디스플레이를 위한 인터액티브 애플리케이션들은 기존과는 다른 요구사항을 가진다. 사용자 마다 다른 다양한 스케치 스타일의 대해서 세그멘테이션 및 특징점 추출을 그림을 그리는 동안 실시간에 안정적으로 수행하여야 한다. 본 논문은 사용자로부터 자유로이 입력된 펜 입력을 분할(segmentation)하기 위해 필수적인 곡률(curvature) 측정 방법을 제안한다. 이 방법은 국소적인 모양 정보(shape descriptors)만을 사용하므로 펜 입력동안 곧바로(on-the-fly) 곡률을 측정할 수 있다. 본 알고리즘은 3차원 스케치 기반 모델링 애플리케이션에서 펜 마킹 인식을 위해서 사용되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제43권3호
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• pp.8-15
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• 2006

이동 로봇의 많은 응용분야에서 장애물을 검출하는 것은 중요한 요소이다. 스테레오 비전과 광류를 이용하여 장애물을 검출하는 방법은 복잡한 연산을 요구하므로 본 논문에서는 단지 두 장면의 영상만을 이용하여 비전 기반 장애물 검출 방법을 제시하고 단일 카메라와 주행거리계를 사용하여 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 두 장면으로부터 3차원 복원을 수행함으로서 장애물을 검출하는 방법으로 먼저 두 장면의 입력영상 각각에 대하여 Lowe의 SIFT를 사용하여 특징점을 추출하고 이들 간의 대응점을 구한다. 그리고 주행거리계로부터 주어지는 회전과 병진행렬 값들과 삼각법을 이용하여 대응점들에 대한 3차원 위치를 구한다. 이렇게 삼각법에 의해 얻어진 결과는 장애물들에 대한 부분적인 3차원 복원을 의미한다. 제안한 방법은 실내에서 주행하는 이동 로봇에 적용하였을 때 좋은 결과를 얻을 수 있었으며, 75msec의 속도로 장애물을 검출할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1029-1035
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• 2013

This paper proposes a real time lane detection algorithm using LRF (Laser Range Finder) for autonomous navigation of a mobile robot. There are many technologies for safety of the vehicles such as airbags, ABS, EPS etc. The real time lane detection is a fundamental requirement for an automobile system that utilizes outside information of automobiles. Representative methods of lane recognition are vision-based and LRF-based systems. By the vision-based system, recognition of environment for three dimensional space becomes excellent only in good conditions for capturing images. However there are so many unexpected barriers such as bad illumination, occlusions, and vibrations that the vision cannot be used for satisfying the fundamental requirement. In this paper, we introduce a three dimensional lane detection algorithm using LRF, which is very robust against the illumination. For the three dimensional lane detections, the laser reflection difference between the asphalt and lane according to the color and distance has been utilized with the extraction of feature points. Also a stable tracking algorithm is introduced empirically in this research. The performance of the proposed algorithm of lane detection and tracking has been verified through the real experiments.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.141-150
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• 2013

This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.