• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2327-2347
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• 2018

Human actions can be recognized from depth sequences. In the proposed algorithm, we initially construct depth, motion maps (DMM) by projecting each depth frame onto three orthogonal Cartesian planes and add the motion energy for each view. The body part of the action (BPoA) is calculated by using bounding box with an optimal window size based on maximum spatial and temporal changes for each DMM. Furthermore, feature vector is constructed by using BPoA for each human action view. In this paper, we employed an ensemble based learning approach called Rotation Forest to recognize different actions Experimental results show that proposed method has significantly outperforms the state-of-the-art methods on Microsoft Research (MSR) Action 3D and MSR DailyActivity3D dataset.

• 방송공학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.429-437
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• 2017

2D영상의 3D변환 기술은 3D 디스플레이 및 3DTV에 기본적으로 장착된 기술로 꾸준히 연구 및 상업화가 진행된 기술이다. 3D변환은 정지영상으로부터 다양한 깊이단서를 이용하여 깊이맵을 추출한 후에, DIBR(Depth Image Based Rendering)로 입체영상을 생성한다. 또한 비디오에서 추출할 수 있는 모션정보를 활용하여 모션 깊이맵을 얻기도 한다. 본 논문에서는 기존의 블록기반 모션예측, 광유 등의 모션 추출 방식이 아닌 운동 히스토리 영상(Motion History Image)를 활용하여 모션 깊이맵을 얻는 새로운 방법을 제안하고 실제 활용 가능성을 조사한다. 실험에서는 제안한 방법을 다양한 운동 유형을 가지는 8개의 2D 비디오 콘텐츠에 적용하였고, 생성된 모션 깊이맵의 정성적 평가 및 수행 속도의 비교를 통하여 MHI 기반 깊이맵의 실제 적용이 적합함을 증명하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.3-10
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• 2018

깊이맵은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 깊이맵을 인공 신경망으로 생성하는 연구가 최근 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 기 제작된 깊이맵 생성 알고리즘을 합성곱 신경망으로 구현할 수 있는지에 대한 타당성을 검증한다. 먼저 깊이맵은 관심맵과 운동 히스토리 영상의 가중치 합으로 얻는다. 실험영상과 깊이맵을 합성곱 신경망의 입력과 출력으로 하여, 신경망을 학습시킨다. 정성적, 정량적 실험 결과는 제안한 합성곱 신경망이 깊이맵 생성 방법을 대체할 수 있다는 것을 보여준다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.44-53
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• 2011

본 논문에서는 depth layer partition을 이용한 2D 동영상의 자동 3D 변환 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 먼저 2D 동영상의 장면 전환점을 검출하여 각각의 프레임 그룹을 설정하여 움직임 연산 과정에서의 오류 확산을 방지하여 깊이맵(depth map) 생성과 정에서 오차를 줄여준다. 깊이정보는 두 가지 방법으로 생성되는데 하나는 영역 분할과 움직임 정보를 이용하여 깊이맵을 추출하는 것이고 다른 하나는 에지 방향성 히스토그램(edge directional histogram)을 이용하는 방법이다. 제안하는 기법에서는 객체와 배경을 분리하는 depth layer partition 과정을 수행한 후 생성된 두 개의 깊이맵을 원 영상에 최적이 되도록 병합하게 된다. 제안된 기법으로 신뢰도 높은 깊이맵과 결과 영상을 생성할 수 있다는 것을 다양한 실험 결과를 통해 알 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1207-1210
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• 2022

2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.

• International Journal of Contents
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• 제10권3호
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• pp.9-16
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• 2014

Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1856-1869
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• 2015

This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 추계학술대회논문집
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• pp.356-359
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• 2007

In this paper, the stability of a rotating cantilever pipe conveying fluid with a crack is investigated by the numerical method. That is, the influences of the rotating angular velocity, mass ratio and crack severity on the critical flow velocity for flutter instability of system are studied. The equations of motion of rotating pipe are derived using the Euler beam theory and the Lagrange's equation. The crack section of pipe is represented by a local flexibility matrix connecting two undamaged pipe segments. The crack is assumed to be in the first mode of fracture and to be always opened during the vibrations. Generally, the critical flow velocity for flutter is proportional to the angular velocity and the depth of crack. Also, the critical flow velocity and stability maps of the rotating pipe system as a function of mass ratio for the changing each parameter are obtained.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제12권1호
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• pp.1-11
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• 2018

Human activities recognition is a challenging task due to its complexity of human movements and the variety performed by different subjects for the same action. This paper presents a recognition algorithm by using skeleton information generated from depth maps. Concatenating motion features and temporal constraint feature produces feature vector. Reducing dictionary scale proposes an improved fast classifier based on sparse representation. The developed method is shown to be effective by recognizing different activities on the UTD-MHAD dataset. Comparison results indicate superior performance of our method over some existing methods.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제17권10호
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• pp.1002-1009
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• 2007

In this paper, the dynamic stability of a cracked simply supported pipe conveying fluid with an attached mass is investigated. Also, the effect of attached mass on the dynamic stability of a simply supported pipe conveying fluid is presented for the different positions and depth of the crack. Based on the Euler-Bernouli beam theory, the equation of motion can be constructed by the energy expressions using extended Hamilton's principle. The crack section is represented by a local flexibility matrix connecting two undamaged pipe segments. The crack is assumed to be in the first mode of a fracture and to be always opened during the vibrations. Finally, the critical flow velocities and stability maps of the pipe conveying fluid are obtained by changing the attached mass and crack severity.