Byung-Seo Park;Woosuk Kim;Jin-Kyum Kim;Dong-Wook Kim;Young-Ho Seo
Journal of Web Engineering
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v.21
no.3
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pp.729-750
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2022
In general, the importance of 6DoF (degree of freedom) 3D (dimension) volumetric contents technology is emerging in 5G (generation) telepresence service, Web-based (WebGL) graphics, computer vision, robotics, and next-generation augmented reality. Since it is possible to acquire RGB images and depth images in real-time through depth sensors that use various depth acquisition methods such as time of flight (ToF) and lidar, many changes have been made in object detection, tracking, and recognition research. In this paper, we propose a method to improve the quality of 3D models for 5G telepresence by processing images acquired through depth and RGB cameras on a multi-view camera system. In this paper, the quality is improved in two major ways. The first concerns the shape of the 3D model. A method of removing noise outside the object by applying a mask obtained from a color image and a combined filtering operation to obtain the difference in depth information between pixels inside the object were proposed. Second, we propose an illumination compensation method for images acquired through a multi-view camera system for photo-realistic 3D model generation. It is assumed that the three-dimensional volumetric shooting is done indoors, and the location and intensity of illumination according to time are constant. Since the multi-view camera uses a total of 8 pairs and converges toward the center of space, the intensity and angle of light incident on each camera are different even if the illumination is constant. Therefore, all cameras take a color correction chart and use a color optimization function to obtain a color conversion matrix that defines the relationship between the eight acquired images. Using this, the image input from all cameras is corrected based on the color correction chart. It was confirmed that the quality of the 3D model could be improved by effectively removing noise due to the proposed method when acquiring images of a 3D volumetric object using eight cameras. It has been experimentally proven that the color difference between images is reduced.
A vision sensor measure range data using laser light source, This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs faster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
The prompt gamma imaging (PGI) technique is considered as one of the most promising approaches to estimate the range of proton beam in the patient and unlock the full potential of proton therapy. In the PGI technique, a dedicated algorithm is required to estimate the range of the proton beam from the prompt gamma (PG) distribution acquired by a PGI system. In the present study, a new range estimation algorithm was developed for a multi-slit prompt-gamma camera, one of PGI systems, to estimate the range of proton beam with high accuracy. The performance of the developed algorithm was evaluated by Monte Carlo simulations for various beam/phantom combinations. Our results generally show that the developed algorithm is very robust, showing very high accuracy and precision for all the cases considered in the present study. The range estimation accuracy of the developed algorithm was 0.5-1.7 mm, which is approximately 1% of beam range, for 1×109 protons. Even for the typical number of protons for a spot (1×108), the range estimation accuracy of the developed algorithm was 2.1-4.6 mm and smaller than the range uncertainties and typical safety margin, while that of the existing algorithm was 2.5-9.6 mm.
In general multi-view system, all the view sequences acquired at the server are transmitted to the client. However, this kind of system requires high processing power of the server as well as the client, thus it is posing a difficulty in practical applications. To overcome this problem, a relatively simple method is to transmit only two view-sequences requested by the client in order to deliver a stereoscopic video. In this system, effective communication between the server and the client is one of important aspects. Therefore, we propose an efficient multi-view system that transmits two view-sequences according to user's request. The view selection process is integrated into MPEG-21 DIA (Digital Item Adaptation) so that our system is compatible to MPEG-21 multimedia framework. Furthermore, multi-view descriptors related to multi-view camera and systems are newly introduced. The syntax of the descriptions and their elements is represented in XML (extensible Markup Language) schema. Intermediate view reconstruction (IVR) is used to reduce such discomfort with excessive disparity. Furthermore, IVR is useful for smooth transition between two stereoscopic view sequences. Finally, through the implementation of testbed, we can show the valuables and possibilities of our system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.6
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pp.1099-1110
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2023
The recognition system of autonomous driving and robot navigation performs vision work such as object recognition, tracking, and lane detection after multi-sensor fusion to improve performance. Currently, research on a deep learning model based on the fusion of a camera and a lidar sensor is being actively conducted. However, deep learning models are vulnerable to adversarial attacks through modulation of input data. Attacks on the existing multi-sensor-based autonomous driving recognition system are focused on inducing obstacle detection by lowering the confidence score of the object recognition model.However, there is a limitation that an attack is possible only in the target model. In the case of attacks on the sensor fusion stage, errors in vision work after fusion can be cascaded, and this risk needs to be considered. In addition, an attack on LIDAR's point cloud data, which is difficult to judge visually, makes it difficult to determine whether it is an attack. In this study, image scaling-based camera-lidar We propose an attack method that reduces the accuracy of LCCNet, a fusion model (camera-LiDAR calibration model). The proposed method is to perform a scaling attack on the point of the input lidar. As a result of conducting an attack performance experiment by size with a scaling algorithm, an average of more than 77% of fusion errors were caused.
Kim, Young-Seok;Choi, Myeong-Il;Kim, Chong-Min;Bang, Sun-Bae;Shong, Kil-Mok;Lee, Myeong-Jun;Lee, Woo-Chang
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.1590-1591
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2011
In this paper, the UV corona camera was developed using the solar blind and Multi Channel Plate(MCP) technology for the target localization of UV camera. UV camera developed a $6.4^{\circ}{\times}4.8^{\circ}$ of the field of view as a conventional camera to diagnose a wide range of slightly enlarged, and power equipment to measure the distance between the camera and the distance meter has been attached. The UV camera was developed and measured using a UV image, as applied voltage increased ultraviolet images of the phenomenon could be obtained. And we investigated properties of UV corona image on insulator in salt water environments. From the results, the breakdown voltage was decreased and UV images were taken at low voltages and the UV image is rapidly increased with increasing High voltage.
Park, Jong-Euk;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Kim, Young-Sun;Chang, Young-Jun
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.791-793
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2006
In the satellite camera, the incoming light source is converted to electronic analog signals by the electronic component for example CCD (Charge Coupled Device) detectors. The analog signals are amplified, biased and converted into digital signals (pixel data stream) in the video processor (A/Ds). The outputs of the A/Ds are digitally multiplexed and driven out using differential line drivers (two pairs of wires) for cross strap requirement. The MSC (Multi-Spectral Camera) in the KOMPSAT-2 which is a LEO spacecraft will be used to generate observation imagery data in two main channels. The MSC is to obtain data for high-resolution images by converting incoming light from the earth into digital stream of pixel data. The video data outputs are then MUXd, converted to 8 bit bytes, serialized and transmitted to the NUC (Non-Uniformity Correction) module by the Hotlink data transmitter. In this paper, the video data streams, the video data format, and the image data processing routine for satellite camera are described in terms of satellite camera control hardware. The advanced satellite with very high resolution requires faster and more complex image data chain than this algorithm. So, the effective change of the used image data chain and the fast video data transmission method are discussed in this paper
In this paper, we implement a multi-touch system using FIDR. The implementation consists of hardware manufacture and development of image processing system. In the hardware system, touch screen, infrared LED placements and infrared camera are made. The image processing procedure is to extract each pointer's coordinates from image data and includes binary-coding, noise-elimination, labeling and calculation of mass center. From the implementation, we are able to make a multi-touch system with considerably lower cost than the existing ones.
This paper introduces security problems on the video surveillance systems where the network cameras are equipped at remote places and isolated from the updated and secure environment and proposes a framework for a proxy server that is delegated to connect to network cameras by providing a secure connections from the clients. The server in the framework is deployed within a secure network, secretes the information for connection to cameras and authenticates the clients. Additionally, it provides a secure video service incorporating multi-level privileges for both images and clients through a encryption key distribution and management facility. Through an implementation of the server and a its deployment, it was proved that In this server implement to multi network camera and we confirm compare direct access to network camera equal video quality of service and it can be protection network camera. We expect that can be secure and integral management about traditional network camera through experimental result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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