In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
본 연구에서는 현장 실험 조성의 제약을 극복하기 위해 3차원 가상현실(virtual reality)로 설계중인 도로를 모델링한 후, 피실험자가 Eye camera가 장착된 차량 시뮬레이터 (driving simulator)에 탑승하고 주행하면서 운전자가 행하는 선형변화에 대한 동적 반응 및 운전자의 시각행태에 대한 데이터를 획득하였다 본 실험에 적용된 차량시뮬레이터의 그래픽 모듈은 동역학 해석 모듈에 의해 얻어진 데이터를 기초로 하여 운동재현기와 가상환경의 일치감들 최대로 함으로써 피실험자로 하여금 차량시뮬레이터의 비현실성 및 부작용을 최소화하도록 하였다. 또한, Eye camera는 기존의 여타 장비와는 달리 운전자가 헬멧이나 렌즈 등 어떠한 부착장치도 착용하지 않고 실험할 수 있는 FaceLAB을 사용함으로써 운전자의 자연스러운 시각행태를 아무런 데이터 손실없이 획득하였다. 본 연구에서는 조사된 데이터를 바탕으로 도로 안전성을 평가하기 위해 차량 시뮬레이터, Eye camera방법을 통해 설계시 도로 기하구조 변화에 따라 운전자가 느끼는 안전성의 변화를 파악함으로써 도로 기하구조 조건과 안전성의 상관성을 명확하게 규명하고 이를 통해 운전자가 도로 주행시 편안하고 쾌적한 주행을 보장받을 수 있는 도로를 설계 단계에서부터 평가할 수 있는 방법을 제시하려고 한다.
The aim of this study is to develop and evaluate an efficient camera calibration method for vision-based head tracking. Tracking head movements is important in the design of an eye-controlled human/computer interface. A vision-based head tracking system was proposed to allow the user's head movements in the design of the eye-controlled human/computer interface. We proposed an efficient camera calibration method to track the 3D position and orientation of the user's head accurately. We also evaluated the performance of the proposed method. The experimental error analysis results showed that the proposed method can provide more accurate and stable pose (i.e. position and orientation) of the camera than the conventional direct linear transformation method which has been used in camera calibration. The results of this study can be applied to the tracking head movements related to the eye-controlled human/computer interface and the virtual reality technology.
In a robot/vision system, the vision sensor, typically a CCD array sensor, is mounted on the robot hand. The problem of determining the relationship between the camera frame and the robot hand frame is refered to as the hand-eye calibration. In the literature, various methods have been suggested to calibrate camera and for sensor registration. Recently, one-step approach which combines camera calibration and sensor registration is suggested by Horaud & Dornaika. In this approach, camera extrinsic parameters are not need to be determined at all configurations of robot. In this paper, by modifying the camera model and including the lens distortion effect in the perspective transformation matrix, a new one-step approach is proposed in the hand-eye calibration.
A lot of research about camera calibration and lens distortion for wide-angle lens has been made. Especially, calibration for fish-eye lens which has 180 degree FOV(field of view) or above is more tricky, so existing research employed a huge calibration pattern or even 3D pattern. And it is important that calibration parameters (such as distortion coefficients) are suitably initialized to get accurate calibration results. It can be achieved by using manufacturer information or lease-square method for relatively narrow FOV(135, 150 degree) lens. In this paper, without any previous manufacturer information, camera calibration and barrel undistortion for fish-eye lens with over 180 degree FOV are achieved by only using one calibration pattern image. We applied QR decomposition for initialization and Regularization for optimization. With the result of experiment, we verified that our algorithm can achieve camera calibration and image undistortion successfully.
일반적인 화상회의 시스템에서는 카메라의 위치가 모니터 중앙에 위치하여 있지 않기 때문에 화자간의 시점 불일치 현상이 발생하게 되며 따라서 대화 시 현장감이 떨어지는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 컬러 카메라와 깊이 카메라(depth camera)를 이용하여 획득한 컬러 영상과 깊이 정보를 가지고 DIBR(Depth image based rendering) 기반의 시점 일치(eye-contacted) 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 생성된 시점 일치 영상에서 발생하는 홀(hole)을 인접 화소 값의 산술평균을 이용하여 효율적으로 채울 수 있는 홀 채움 기법과 객체 경계에서 발생하는 잡음을 효율적으로 제거하기 위해 깊이 정보에서 획득된 객체의 경계를 확장하여 보정하는 기법이 포함되어 있다. 제안하는 기법으로 생성된 시점 일치 영상은 매우 좋은 화질을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보였다.
시선 위치 추적이란 현재 사용자가 쳐다보고 있는 위치를 컴퓨터 시각 인식 방법을 이용하여 파악하는 연구이다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라를 이용하여 사용자의 얼굴 및 눈동자 움직임을 추적하였다. 그러나 이러한 경우, 광각 카메라 내에 포함된 눈동자 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하지 못하는 문제점이 있었다. 그러므로 이 논문에서는 얼굴 영상을 취득하기 위한 광각 카메라 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라, 즉 2개의 카메라를 이용하여 시선 위치추적 시스템을 구현하였다. 또한, 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라에서 추출된 얼굴 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 실험자가 눈동자는 고정으로 하고 얼굴만 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.1cm, 흐리고 얼굴 및 눈동자를 같이 움직여서 쳐다보는 경우에 약 3.57cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다. 처리 속도도 Pentium-IV 1.8 GHz에서 약 30ms 이내의 처리 속도를 나타냈다.
본 논문에서는 디지털 카메라를 이용하여 사진을 촬영할 때 눈의 감긴 상태를 확인하여 이를 자동으로 보정하여 출력해주는 모듈의 구현에 관하여 연구하였다. 먼저 촬영된 영상에 대하여 얼굴 및 눈의 영역을 검출하고 눈의 상태를 인식한다. 만약 눈이 감긴 영상이 촬영되었을 때 버퍼에 임시로 저장된 이전 프레임 영상들에 대하여 눈의 상태를 인식한 후, 가장 눈의 상태가 만족스러운 영상을 이용하여 눈을 보정한 후에 사진을 출력한다. 얼굴 및 눈을 정확하게 인식하기 위해서 SURF 알고리즘과 호모그래피 방법을 적용하여 영상을 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 얼굴 영역과 눈 영역을 검출하는 것은 Haar-like feature 알고리즘을 이용하였다. 눈을 뜨고 있는 상태인지 감은 상태인지를 눈의 영역에 대한 템플릿매칭을 이용한 유사도를 판단하여 확인한다. 본 연구에서 개발된 기능을 다양한 형태의 얼굴 환경에서 테스트한 결과 얼굴이 포함된 영상에 대하여 효과적으로 보정이 수행됨을 확인하였다.
This paper presents the active eye system for tracking a moving object in 3D space. A prototype system able to track a moving object is designed and implemented. The mechanical system ables the control of platform that consists of binocular camera and also the control of the vergence angle of each camera by step motor. Each camera has two degrees of freedom. The image features of the object are extracted from complicated environment by using zero disparity filtering(ZDF). From the cnetroid of the image features the gaze point on object is calculated and the vergence angle of each camera is controlled by step motor. The Proposed method is implemented on the prototype with robust and fast calculation time.
This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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