모션 및 무인 차량의 깊이 제어를 위해 스테레오 비전 분석을 하였다. 스테레오 비전에서 3차원 좌표의 깊이 정보는 스테레오 이미지 사이의 포인트를 식별한 후 삼각 측량을 통해 얻을 수 있다. 그러나 항상 몇몇 이유 때문에 삼각 측량의 오류가 발생한다. 비전 삼각 측량의 이러한 오류는 카메라의 위치와 방향에 주의하여 배열함으로써 완화 될 수 있다. 본 논문에서는 무인 차량을 위해 카메라의 최적의 위치와 방향을 결정하는 방법을 제시하였다.
본 논문에서는 얼굴 영역 수술용 네비게이션을 위한 스테레오 비전과 CT 영상을 이용하여 환자-영상 간 정합(Image to patient registration) 알고리즘의 성능을 평가한다. 환자 영상 간 정합은 스테레오 비전 영상의 특징점 추출과 이를 통한 3차원 좌표 계산, 3차원 좌표와 3차원 CT 영상과의 정합 과정을 거친다. 스테레오 비전 영상에서 3가지 얼굴 특징점 추출 방법과 3가지 정합 방법을 사용하여 생성될 수 있는 5가지 조합 중 정합 정확도가 가장 높은 방법을 평가한다. 또한 머리의 회전에 따라 환자 영상 간 정합의 정확도를 비교한다. 실험을 통해 머리의 회전 각도가 약 20도의 범위 내에서 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching을 사용한 정합의 정확도가 가장 높았으며, 각도가 20도 이상일 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 사용하였을 때 정합 정확도가 높았다. 이 결과를 통해 회전각도가 20도 범위 내에서는 Active Appearance Model과 Pseudo Inverse Matching 방법을 사용하고, 20도 이상의 경우 Speeded Up Robust Features와 Iterative Closest Point를 이용하는 것이 정합의 오차를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 기존 Multi-Vision System(MVS)에서 지원되지 않았던 N-스크린 서비스를 구현하기 위한 시스템 구조와 시스템과 사용자간의 인터랙션 방안을 제안한다. MVS의 N-스크린 서비스는 사용자가 다양한 단말들을 사용하여 자유로운 위치에서 MVS 디스플레이를 제어하고 MVS의 컨텐츠를 연속성 있게 공유할 수 있게 한다. 본 논문에서는 MVS에서 N-Screen Service 의 인터랙션 서비스를 지원하기 위해 관리 서버와 에이젼트를 도입한 서비스 방안을 제안한다. 그리고, 어플리케이션 실행, 서비스 제어를 위한 사용자 인터렉션 그리고 N-스크린 서비스를 지원하기 위한 비주얼 캐스팅 등을 위한 몇 가지 프로토콜의 예를 제시한다. 추가적으로, N-스크린 세션 분할, 그리고, 위치에 구애 받음 없이 사용 중인 사용자의 다양한 단말을 사용한 메타데이타 컨텐츠 실행 등을 위한 프로토콜을 사용한 N-스크린 서비스 시나리오도 예로서 기술한다. 시뮬레이션 결과는 제안 된 메커니즘의 적합성과 성능개선을 보여준다.
본 연구는 색각이상자들의 색채 감성 연상의 실태 조사 목적에서 기획되었다. 정상인 100명과 색각이상자 34명으로 피실험 집단을 구성하였고, 색각이상자를 '적색약' 집단 8명과 '녹색약' 16명으로 세분하여, 좋아하는 색, 행복한 색, 친근한 색, 싫어하는 색, 슬픈 색, 거북한 색, 적극적인 색과 소극적인 색 등 항목에 대해서 먼셀이 제안한 기본 10색 가운데 하나씩만 선택하도록 하였다. 정상인 집단의 좋아하는 색은 파랑과 빨강이고, 행복한 색은 노랑이며, 친근한 색은 초록이었다. 색각이상자 집단은 좋아하는 색으로 파랑을, 행복한 색으로 노랑을, 친근한 색으로 파랑을 선택하였다. 또한 정상인 집단이 싫어하는 색을 청록으로, 슬픈 색으로 파랑을, 거북한 색으로 청록을 선택한 것과 비교하여, 색각이상자 집단은 싫어하는 색으로 청록을, 슬픈 색으로 자주를, 거북한 색으로 청록을 선택하였다. 정상인 집단이 적극적인 색과 소극적인 색으로 빨강과 청록을 선택한 반면, 색각이상자 집단은 각각 빨강과 파랑을 선택하였다. 이는 색각이상자들의 일상생활에 있어서 색채의 왜곡된 수용이 감성왜곡으로 연결되어 일상생활에서의 부정적 요소가 되지 않도록 유도하는 색 구성 작업에 활용되고, 특히 문화콘텐츠 이용 편의성 등에 활용될 수 있을 것이다.
This paper proposes a novel active stereo matching technique using white auxiliary stripe pattern. The conventional active stereo matching techniques that uses two cameras and an active source such as projector can accurately estimate disparity information even in the areas with low texture compared to the passive ones. However, it is difficult that the conventional active stereo matching techniques using color code patterns acquire these patterns robustly if the object is composed of various colors or is exposed to complex lighting condition. To overcome this problem, the proposed method uses an additional white auxiliary stripe pattern to get and localize the color code patterns robustly. This paper proposes a process based on adaptive thresholding and thinning to obtain the auxiliary pattern accurately. Experimental results show that the proposed method more precisely measures the stepped sample whose depth is known in advance than the conventional method.
본 논문은 지능형 교통시스템(intelligent transportation system)에 적용될 수 있는 방안으로써, 안정된 영상신호를 제공하여 자동으로 차량안의 승객을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 높은 대역(upper-band)과 낮은 대역(lowe.-band)의 스펙트럼 강도를 조합하는 근적외선(Near-Infrared) 카메라를 이용하여 안정된 영상신호를 획득할 수 있었으며, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증할 수 있었다.
Visual surveillance is an active topic recently in Computer Vision. Event detection and recognition is one important and useful application of visual surveillance system. In this paper, we propose a new method to recognize the entering and exiting events based on the human's movement feature and the door's state. Without sensors, the proposed approach is based on novel and simple vision method as a combination of edge detection, motion history image and geometrical characteristic of the human shape. The proposed method includes several applications such as access control in visual surveillance and computer vision fields.
Recently we have developed an active stereo head-eye system with vergence, name it KIST HECter(Head-Eye System with Colored Stero Vision), based on the analysis of human's neck and eye motion at visual behavior. Our HECter is a five degree-of-freedom system composed of pan and tilt motion in neck part and independent vergence motion of binocular cameras and commonly shared elevation axis in eye part. And stereo vision Provides two color image, which are processed by powerful each TMS32080 vision board. The shape and size are designed to be almost same as human face. The ability to vergence has significant importance and gives many beneficial merits. On its mechanical implementation we adapt a non-parallelogram 4-bar linkage mechanism since it provides high accuracy in transfering motion and enables compact and flexible design.
This paper addresses photometric distortion problems of a compact 3D scanning sensor which is composed of a micro-size and inexpensive camera-projector system. Recently, many micro-size cameras and projectors are available. However, erroneous 3D scanning results may arise due to the poor and nonlinear photometric properties of the sensors. This paper solves two inherent photometric distortions of the sensors. First, the response functions of both the camera and projector are derived from the least squares solutions of passive and active calibration, respectively. Second, vignetting correction of the vision camera is done by using a conventional method, however the projector vignetting is corrected by using the planar homography between the image planes of the projector and camera, respectively. Experimental results show that the proposed technique enhances the linear properties of the phase patterns that are generated by the sensor.
The use of robots in automated factories requires accurate bin-picking to ensure that objects are correctly identified and selected. In the case of atypical objects with multiple reflections from their surfaces, this is a challenging task. In this paper, we developed a random 3D bin picking system by integrating the low-cost vision system with the robotics system. The vision system identifies the position and posture of candidate parts, then the robot system validates if one of the candidate parts is pickable; if a part is identified as pickable, then the robot will pick up this part and place it accurately in the right location.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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