• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.942-956
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• 2014

본 논문은 단안의 RGB 카메라를 이용하는 실시간 손 추적 방법을 제안한다. 손은 높은 degrees of freedom을 가지고 있기 때문에 손 추적은 높은 모호성을 가지고 있다. 따라서 제안하는 방법에서는 손 추적의 모호성을 줄이기 위해서 단계별 손 추적 전략을 채택하였다. 제안하는 방법의 추적 과정은 손바닥 포즈 추적, 손가락 yaw 움직임 추적, 그리고 손가락 pitch 움직임 추적, 세 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 순서대로 수행된다. 제안하는 방법은 손은 평면으로 간주할 수 있다고 가정하고, 평면 손 모델을 이용한다. 평면 손 모델은 손 모델을 현재의 사용자 손 모양에 맞춰서 변경하는 손 모델 재생성을 가능하게 하는데, 이는 제안하는 방법의 강건성과 정확도를 증가시킨다. 그리고 제안하는 방법은 실시간 연산이 가능하고 GPU 기반 연산을 요구하지 않기 때문에, Google Glass와 같은 모바일 장비를 포함한 다양한 환경에 적용가능하다. 본 논문은 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법의 성능과 효용성을 입증한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제45권5호
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• pp.417-428
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• 2017

본 논문에서는 항공기 조종사 지능형 헬멧시현시스템(IHDS, Intelligent Helmet Display System)의 아키텍쳐 설계, 단위 구성품 설계, 핵심 소프트웨어 설계내용(헬멧 자세추적, 고도오차 보정 소프트웨어)을 기술하며, 단위시험 및 통합시험에 대한 결과를 기술한다. 세계적인 최신 헬멧시현시스템 개발 추세를 반영하여 3차원 전자지도 시현, FLIR(Forward Looking Infra-Red) 영상시현, 하이브리드형 헬멧자세추적, 바이저 반사형광학계, 야시카메라 영상시현 및 경량 복합소재 헬멧쉘 등의 사양을 설계에 적용하였다. 특히 3차원 전자지도 데이터의 고도오차 자동보정 기법, 고정밀 영상정합 기법, 다색(Multi-color) 조명광학계, 회절소자를 이용한 투과형 영상발광면, 헬멧자세 추정시간을 최소화하는 추적용 카메라, 장/탈착형 야시카메라, 머리 밀착용 에어포켓 등의 신개념의 설계를 제안하였다. 모든 시스템 구성품의 시제작을 완료한 후 단위시험과 시스템 통합시험을 수행하여 기능과 성능을 검증하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권1호
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• pp.215-224
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• 2013

본 논문은 주행중 차량에 장착된 카메라의 자세 변화를 카메라 외부 파라미터의 변화로 간주하고, 이의 추정을 통하여 도로의 요철과 전방 도로의 기울기 변화 등에 강건한 차선 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 차선은 실세계 좌표에서 좌우가 평행하고 고정된 폭을 가진다 가정하며, 카메라 움직임을 고려한 연속된 영상들의 병합된 특징맵에서 B-snake를 이용하여 차선 검출과 카메라 외부 파라미터 추정이 동시에 수행된다. 실험을 통하여 카메라 외부 파라미터에 영향을 주는 주행 도로 환경의 변화에 강건한 차선 검출 결과를 확인하였으며, 추정된 카메라 외부 파라미터의 정확성은 전방 차량에 대한 레이더 실측 거리와의 비교를 통해 확인했다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권1호
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• pp.438-444
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• 2018

Structured light vision system has been widely used in 3D surface profiling. Usually, it is composed of a camera and a laser which projects a line on the target. Calibration is necessary to acquire 3D information using structured light stripe vision system. Conventional calibration algorithms have found the pose of the camera and the equation of the stripe plane of the laser under the same coordinate system of the camera. Therefore, the 3D reconstruction is only possible under the camera frame. In most cases, this is sufficient to fulfill given tasks. However, they require multiple images which are acquired under different poses for calibration. In this paper, we propose a calibration algorithm that could work by using just one shot. Also, proposed algorithm could give 3D reconstruction under both the camera and laser frame. This would be done by using newly designed calibration structure which has multiple vertical planes on the ground plane. The ability to have 3D reconstruction under both the camera and laser frame would give more flexibility for its applications. Also, proposed algorithm gives an improvement in the accuracy of 3D reconstruction.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.765-774
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• 2019

본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.99-104
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• 2021

스마트폰과 같은 단안 카메라를 이용하여 이동 궤적을 추정하고, 주변 3차원 영상을 구성하는 기술은 실내 위치 추정뿐만 아니라 메타버스 서비스에서도 핵심이다. 이 기술에서 가장 중요한 것은 이동하는 카메라 중심의 좌표를 추정하는 것인데, 본 논문에서는 기하학적으로 이동 거리를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 첫 번째와 두 번째 사진으로 3차원 물체점의 좌표를 구하고, 첫 번째와 세 번째 사진의 일치되는 특징점을 이용하여 이동 거리 벡터를 구한 후에, 세 번째 카메라의 원점 좌표를 이동하며 3차원 물체점과 세 번째 사진의 특징점이 일치되는 위치를 구한다. 실제 연속적인 영상 데이터에 적용하여 그 가능성과 정확성이 검증되었다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.39-45
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• 2016

증강현실을 구현하기 위해서는 카메라 포즈를 효율적, 효과적으로 계산할 수 있어야 하는데, 마커(marker)를 사용하는 방법(예, ARToolkit)이 널리 활용되고 있다. 그러나 마커를 사용하는 방법은 가려짐에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 파티클 집단 최적화를 사용하여 현재 프레임에서의 카메라 포즈를 반복적으로 추정하는 하향식 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 사용함으로써 심하게 가려진 마커에 대해서도 효과적으로 증강현실 구현이 가능함을 확인하였다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.182-188
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• 2019

Autonomous mobile robots need SLAM (simultaneous localization and mapping) to look for the location and simultaneously to make the map around the location. In order to achieve visual SLAM, it is necessary to form an algorithm that detects and extracts feature points from camera images, and gets the camera pose and 3D points of the features. In this paper, we propose MPROSAC algorithm which combines MSAC and PROSAC, and compare the performance of optimization method and the filtering method for feature-based monocular visual SLAM. Sparse Bundle Adjustment (SBA) is used for the optimization method and the extended Kalman filter is used for the filtering method.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.113-121
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• 2020

Human Pose Estimation (HPE) which localizes the human body joints becomes a high potential for high-level applications in the field of computer vision. The main challenges of HPE in real-time are occlusion, illumination change and diversity of pose appearance. The single RGB image is fed into HPE framework in order to reduce the computation cost by using depth-independent device such as a common camera, webcam, or phone cam. However, HPE based on the single RGB is not able to solve the above challenges due to inherent characteristics of color or texture. On the other hand, depth information which is fed into HPE framework and detects the human body parts in 3D coordinates can be usefully used to solve the above challenges. However, the depth information-based HPE requires the depth-dependent device which has space constraint and is cost consuming. Especially, the result of depth information-based HPE is less reliable due to the requirement of pose initialization and less stabilization of frame tracking. Therefore, this paper proposes a new method of HPE which is robust in estimating self-occlusion. There are many human parts which can be occluded by other body parts. However, this paper focuses only on head self-occlusion. The new method is a combination of the RGB image-based HPE framework and the depth information-based HPE framework. We evaluated the performance of the proposed method by COCO Object Keypoint Similarity library. By taking an advantage of RGB image-based HPE method and depth information-based HPE method, our HPE method based on RGB-D achieved the mAP of 0.903 and mAR of 0.938. It proved that our method outperforms the RGB-based HPE and the depth-based HPE.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2579-2585
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• 2010

본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다