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비트 재배열과 순차비교를 통한 BRIEF 기술자의 고속 매칭
박한훈 에스케이텔레콤 (주) 2015 Telecommunications Review Vol.25 No.3
이진 특징 기술자의 매칭은 비트 연산에 기반한 해밍 거리를 사용하기 때문에, 실수 연산에 기반한 유클리디안 거리를 사용하는 기존의 비이진 기술자들에 비해 효율적으로 수행된다. 그러나, 많은 수의 고차원 이진 특징 기술자를 매칭하는 것은 기대만큼 빠르지 않다. 그러므로, 실시간 동작이 필수적인 객체(혹은 카메라) 추적과 같은 응용 분야에서는 이진 기술자의 매칭 속도를 보다 향상시킬 수 있는 방법에 대한 요구가 증가해왔다. 본 논문에서는 BRIEF 기술자의 매칭 속도를 향상시키기 위해, 기술자의 각 비트의 식별도(discriminativity)를 계산하여 재배열한 후, 저차원의 기술자의 해밍 거리를 순차적으로 분석해가는 방법을 사용한다. 여기서, 식별도 계산 및 재배열하는 방법에 따라 성능이 달라질 수 있는데, 실험을 통해 각 방법에 의한 성능을 분석하고, 최적의 방법을 모색한다.
박한훈,서병국,진윤종,오지현,박종일 대한전자공학회 2007 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.44 No.4
Intelligent projection system indicates a system that displays desired images on an arbitrary screen in an arbitrary environment using projector without noticeable image distortion. In recent years, projectors have become widespread and ubiquitous due to their increasing capabilities and declining cost. Moreover, the size of projectors is getting smaller and handheld projectors are emerging. Thanks to these advances, the demand for intelligent projection system has been significantly increased and the demand has led to remarkable progress of the related techniques or technologies to intelligent projection system. However, there are still some environments (or conditions, mainly dynamic ones) that intelligent projections systems cannot handle and they have limited the application area of intelligent projection systems. This paper exemplifies such environments (e.g. specular screen, dynamic screen) and propose effective solutions (i.e. multiple overlapping projectors, complementary pattern embedding) for them. And the usefulness of the solutions is verified through experimental results and user evaluation. Notice that the environments are considered not simultaneously but independently because it is impossible to consider them simultaneously by simply combining the solutions for each. Acually, a totally different solution would be necessary to consider them simultaneously. Therefore, we expect that the proposed methods would largely extend the application area of intelligent projection systems except for severely arbitrary environment. 지능형 프로젝션 시스템이란 임의의 환경에서 프로젝터를 이용하여 임의의 스크린에 영상을 왜곡없이 보여줄 수 있는 시스템을 말한다. 최근 프로젝터의 보편화로 인해 지능형 프로젝션 시스템에 대한 요구는 크게 증가했으며, 이러한 요구들은 지능형 프로젝션 시스템과 관련된 기술의 획기적인 발전을 가져왔다. 그러나, 여전히 지능형 프로젝션 시스템이 극복하지 못한 환경들(대부분 주어진 환경이나 시스템의 특성이 시간에 따라 변하는 것과 관련됨)이 존재하며, 이는 지능형 프로젝션 시스템들의 적용 범위를 크게 제약해왔다. 본 논문에서는 이러한 환경들 중에 대표적인 두 가지 예로 스크린에 전반사가 존재하는 경우와 스크린의 기하가 동적으로 변하는 경우에 대한 효과적인 해결책(다수의 중첩 프로젝터 시스템, 보색패턴 삽입) 및 실험 결과를 제공한다. 또한, 사용자분석을 통해 사용자 관점에서 제안된 방법들의 효용성을 검증한다. 단, 각 환경들은 독립적으로 다루어지며 모든 환경에 대해 동시에 적응하는 것에 대해서는 다루지 않는다. 이는 모든 환경들을 동시에 고려하기 위해서는 각 기술들을 단순히 조합하는 것으로는 불가능하며, 새로운 모델 및 기술이 개발되어야 하기 때문이다. 따라서, 지극히 일반적인 환경이 아니라면 본 논문에서 제안한 방법들을 이용함으로써 지능형 프로젝션 시스템의 응용 범위를 크게 확대할 수 있을 것으로 기대된다.
토폴로지 기반 특징 기술을 위한 특징 검출 방법의 성능 분석
박한훈,문광석,Park, Han-Hoon,Moon, Kwang-Seok 한국융합신호처리학회 2015 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.16 No.2
텍스처가 부족한 장면이나 카메라 포즈 변화가 클 경우, 기존의 텍스처 기반의 특징 추적 방법의 신뢰도는 크게 떨어진다. LLAH와 같은 특징 사이의 기하 정보를 활용하는 토폴로지 기반 특징 기술 방법이 좋은 대안이 될 수 있으나, 특징 검출방법의 성능에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 토폴로지 기반 특징 기술을 위한 효과적인 특징 검출 방법을 마련하기 위한 기초 연구로, OpenCV 라이브러리에서 제공되는 특징 검출 방법들의 반복성(repeatability) 분석을 통해 토폴로지 기반 특징 기술에의 적용 가능성을 살펴본다. 실험을 통해, FAST의 성능이 가장 우수함을 확인하였다. When the scene has less texture or when camera pose largely changes, the existing texture-based feature tracking methods are not reliable. Topology-based feature description methods, which use the geometric relationship between features such as LLAH, is a good alternative. However, they require feature detection methods with high performance. As a basic study on developing an effective feature detection method for topology-based feature description, this paper aims at examining their applicability to topology-based feature description by analyzing the repeatability of several feature detection methods that are included in the OpenCV library. Experimental results show that FAST outperforms the others.
실시간 모델기반 카메라 추적을 위한 속도 지향적 SURF 알고리즘 개발
박한훈,미츠미네히데키,후지마히토 에스케이텔레콤 (주) 2012 Telecommunications Review Vol.22 No.2
SURF는 크기, 평면상의 회전, 밝기변화 등에 강인하게 특징점을 검출, 추적할 수 있다. 또한 SURF는 적분 영상(integral image)을 사용하여 영상 콘볼루션을 수행하기 때문에 다른 특징점 검출, 추적 방법에 비해 빠르다. 이러한SURF의 장점으로 인해 SURF는 특징점 추적을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에 활용되고 있다. 그러나 SURF는카메라 추적과 같은 실시간 응용 분야에 활용될 만큼 빠르지 못하다. 그러므로 본 논문은 SURF를 카메라 추적에 적용하기 위해 SURF의 속도를 개선하기 위한 4가지 효과적인 방법(광류기반 추적 방법과의 결합, 영상 크기 축소, 순차적 콘볼루션에 의한 고속 Hessian 계산, 특징점 서술을 위한 샘플점 수의 감소)을 제안한다. 또한 속도가 개선된SURF를 기 개발된 모델기반 카메라 추적 시스템에 적용하여 성능을 검증한다. 결과로서 개선된 SURF를 사용한 모델기반 카메라 추적 시스템은 일반적인 노트북 환경에서 640×480 크기의 카메라 영상에 대해 7.7fps에서 24.6fps으로 동작속도가 향상되었다.
Dark Channel Prior를 이용한 영상 블러 측정
박한훈,문광석,Park, Han-Hoon,Moon, Kwang-Seok 한국융합신호처리학회 2014 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.15 No.3
Dark channel prior는 열화되지 않은 실외 영상의 경우 각 픽셀과 이웃 픽셀의 컬러 채널 중에 하나는 0에 가까운 값을 가진다는 것으로, 열화된 영상의 열화 정도를 추정하는 데 활용될 수 있다. 즉, 영상이 블러에 의해 열화되면 dark channel 값이 주변 픽셀과의 평균을 통해 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 dark channel의 변화를 이용하여 영상블러의 세기를 측정하는 방법을 제안한다. 주어진 크기의 가우시안 블러와 수평 모션 블러를 삽입한 영상에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 유용성을 검증한다. Dark channel prior means that, for undistorted outdoor images, at least one color channel of a pixel or its neighbors have values close to 0, and thus the prior can be used to estimate the amount of distortion for given distorted images. In other words, if an image is distorted by blur, its dark channel values are averaged with neighbor pixel values and thus increase. This paper proposes a method that estimates blur strengths by analyzing the variation of dark channel values caused by blur. Through experiments with images distorted by Gaussian and horizontal motion blur with given strengths, the usefulness of the proposed method is verified.
박한훈,류호섭,문광석 에스케이텔레콤 (주) 2014 Telecommunications Review Vol.24 No.1
본 논문에서는 증강현실 기술의 가장 대표적인 응용인 증강현실 책을 구현함에 있어 미리 고안된 마커를 부착하거나 페이지 내의 특징점을 추적하지 않고, 각 페이지를 마커화하는 새로운 형태의 마커 기반 증강현실 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 책의 내용(텍스트, 표, 그림 등)에 간단한 영상처리를 적용하여 각 페이지를 이진 마커로 변환하고, 이진 마커의 패턴을 분석하여 각 페이지를 분별한다. 제안하는 방법을 이용함으로써 약 75%의 인식률을 가지고 각 페이지를 분별할 수 있으며, 기존의 방법을 적용하기 힘든 텍스트 위주의 문서 및 서적에도 효과적인 마커 기반 증강현실 구현이 가능함을 확인하였다.
비간섭 증강현실:인간의 시각 특성에 기반한 광속 함수 변환
박한훈,박종일 에스케이텔레콤 (주) 2008 Telecommunications Review Vol.18 No.6
최근 증강현실을 구현하기 위해 필요한 마커(marker)나 패턴(pattern)의 시각적 불편함(distraction)을 해결하기 위한 연구들이 주목받고 있다. 본 논문에서는 관련 연구 분야를 비간섭 증강현실이라고 한다. 비간섭 증강현실은 기존의 증강현실과 관련된 연구들과 차별되는 목적을 가진 연구 분야로, 증강현실의 사용성/유용성(usability/usefulness)을 증진시키는 데 주된 목적을 둔다. 본 논문은 비간섭 증강현실의 기본 원리를 인간의 시각 특성에 근거하여 광속(plenoptic) 함수를 변환하는 것으로 해석한다. 또한, 본 논문은 인간의 어떤 시각 특성을 이용하여 광속 함수를 어떻게 변환했는지에 따라 비간섭 증강현실을 분류한다. 마지막으로, 비간섭 증강현실은 기존의 증강현실과는 차별되는 응용 분야를 가지는데 이에 대해서도 논의한다.
실루엣 기반 걸음걸이 인식 방법에서 동적 단서의 중요성
박한훈,박종일,Park Hanhoon,Park Jong-Il 대한전자공학회 2005 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.42 No.3
As a human identification technique, gait recognition has recently gained significant attention. Silhouette-based gait recognition is one of the most popular methods. This paper aims to investigate features that determine the style of walking in silhouette-based gait recognition. Gait can be represented using two cues: static(shape) cue and dynamic(motion) cue. Most recently, research results have been reported in the literature that the characteristics of gait are mainly determined by static cue but not affected by dynamic cue. Unlike this, experimental results in this paper verifies that dynamic cue is as important as and in many cases more important than static cue. For experiments, we use two well-blown gait databases: UBC DB and Southampton Small DB. The images of UBC DB correspond to the 'ordinary' style of walking. The images of Southampton Small DB correspond to the 'disguised' (not ordinary by wearing special clothes or bags) style of walking. As results of experiments, the recognition rate was 100% by static cue and $95.2\%$ by dynamic cue for the images of UBC DB. For the images of Southampton Small DB, the recognition rate was $50.0\%$ by static cue and $55.8\%$ by dynamic cue. The risk against correct recognition was 0.91 by static cue and 0.97 by dynamic cue for the images of UBC DB. For the images of Southampton Small DB, the risk was 0.98 by static cue and 0.98 by dynamic cue. Consequently, the characteristics of ordinary gait are mainly determined by static cue but that of disguised gait by dynamic cue. 최근 생체 인식 기술의 하나로, 걸음걸이 인식에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 실루엣기반 걸음걸이 인식은 걸음걸이 인식을 위한 가장 보편적인 방법으로, 본 논문에서는 실루엣 기반 걸음걸이 인식에서 걸음걸이의 특성을 결정하는 정보에 대해 분석한다. 걸음걸이는 크게, 정적인 신체 모양(static body shape)과 동적인 신체 운동(dynamic body motion), 두 가지 단서(cue)에 의해 표현될 수 있다. 최근, 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되며 신체 운동과 관련된 동적인 단서는 걸음걸이의 특성에 거의 영향을 주지 않는다는 연구들이 보고되고 있다. 이와 달리, 본 논문에서는 신체운동과 관련된 동적인 단서 역시 걸음걸이의 특성을 결정짓는 중요한 요소라고 판단하여 이를 실험적으로 검증하고자 한다. 이를 위해, 크게 두 개의 걸음걸이 데이터베이스(UBC DB, Southampton Small DB)를 이용하여 실험을 수행하였다. UBC DB는 보편적인 걸음걸이를 저장한 것이고, Southampton DB는 다른 종류의 옷이나 신발, 가방을 착용하거나, 걸음걸이의 속도를 바꾸는 등 보편적인 걸음걸이와 다른 특성을 가지는 걸음걸이를 저장한 것이다. 실험 결과, 인식률은 UBC DB에서 신체 모양을 이용할 경우 $100\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $95.2\%$이고, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 $50.0\%$, 신체 운동을 이용할 경우 $55.8\%$이다. 잘못된 인식을 할 위험도(risk)는 UBC DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.91, 신체 운동을 이용할 경우 0.97, Southampton DB에서는 신체 모양을 이용할 경우 0.98, 신체 운동을 이용할 경우 0.98이다. 결과적으로, 보편적인 걸음걸이의 특성은 신체 모양과 관련된 정적인 단서에 의해 주로 결정되지만, 옷이나 가방 등에 의해 가장된(disguised) 걸음걸이에서는 신체 운동과 관련된 동적인 단서에 의해 주로 결정된다.
모델기반 카메라 추적 기술 구현의 어려움 및 해결 방안
박한훈,문광석 한양대학교 우리춤연구소 2013 우리춤과 과학기술 Vol.9 No.2
모델기반 카메라 추적 방법은 시각적 불편함을 초래하는 인위적인 마커(marker)를 사용하는 대신 기지의 장면(scene) 정보를 이용함으로써, 강건성(robustness)과 유연성(flexibility)을 함께 보장할 수 있다. 그러나 모델기반 카메라 추적 방법은 다음과 같은 선행 조건을 요구한다. 추정 대상인 카메라 포즈와 유사한 초기 카메라 포즈와 장면의 정확한 기하 및 색상 정보가 주어져야 하고, 카메라 영상은 많은 시각적 단서(강한 에지와 텍스쳐 정보)를 포함해야 한다. 그러나 이러한 요구 조건은 일반적인 실(real) 환경에서는 항상 만족되기 어렵다. 더구나 실 환경에서 장면은 정적(static)이지 않다. 즉, 조명 환경이 자주 변하고, 객체(object)들이 지역적으로 움직이거나 가려지며(occluded), 새로운 객체가 나타나기도 한다. 그러므로 본 논문에서는 앞서 말한 모델기반 카메라 추적 방법의 요구 조건을 완화하면서 동적인 환경에도 적응적인 모델기반 카메라 추적 방법을 모색한다. Since model-based camera tracking uses the information of a scene, it is more robust and flexible than marker-based one which is visually intrusive. However, the model-based camera tracking works based on the following prerequisite constraints: an initial pose that is close to the target camera pose is given, the given scene geometry and color should be precise, and the camera images should include a lot of visual cues (i.e., edges and feature points). The problem is that these constraints are not well-satisfied in real environments. Besides, the scene is not static. In other words, lighting condition often changes, objects locally moves and thus occlude each other, and new objects appear. Therefore, model-based camera tracking must be able to handle these scene changes. In this paper, we discuss how to alleviate the prerequisite constraints and adapt to the scene changes.