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반전된 Depth 영상을 이용한 실시간 Gaussian Hole-Filling Algorithm
안양근(Yang-Keun Ahn),홍지만(Ji-Man Hong) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.7
기존의 Stereoscopy영상의 생성 방법은 2개의 촬영용 렌즈를 일정한 간격으로 띄워놓고 같은 피사체를 촬영하여 좌우 시점의 영상을 생성하는 방법을 이용하게 된다. 하지만 Stereoscopy 카메라를 이용한 3차원 TV 수신의 경우에 좌시점과 우시점에 대한 2개의 영상을 모두 동시에 전송해야 하기 때문에 대역폭의 부담이 크다. 이에 보다 효율적인 여러 방법들에 대한 논의가 이루어지고 있다. 그중 DIBR(Depth Image Based Rendering)은 한장의 영상과 이에 대한 Depth정보를 이용하여 좌시점과 우시점의 영상을 생성하기 때문에 전송 대역폭을 줄일 수 있으며, 이러한 점으로 인하여 기존의 Static Scene에서 DIBR Image 생성에 대한 다양한 Algorithm이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 반전된 Depth 영상을 이용하여 자연스럽게 Hole을 채움과 동시에 주변 배경의 왜곡 또한 최소화하는 Gaussian Hole-Filling 방법을 제안하려 한다. 또한 각 Algorithm들의 성능을 비교, 계산하여 각 Algorithm들의 효용성을 분석하였다. Existing method of creating Stereoscopy image, creates viewpoint image from the left and right by shooting one object with 2 lens in certain distance. However, in case of 3-D TV using Stereoscopy camera, the necessity to transmit 2 viewpoint images from the left and right simultaneously, increases the amount of bandwidth. Various and more effective alternatives are under discussion. Among the alternatives, DIBR(Depth Image Based Rendering) creates viewpoint images from the left and right using one image and its Depth information, thus decreasing the amount of transmitted bandwidth. For this reason, there have been various studies on Algorithm to create DIBR Image in existing Static Scene. In this paper, I would like to suggest Gaussian Hole-filling solution, which utilizes reverse-depth image to fill the hole naturally, while minimizing distortion of background. In addition, we have analyzed the effectiveness of each Algorithm by comparing and calculating its functions.
안양근 ( Yang-keun Ahn ),권지인 ( Ji-in Kwon ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 뎁스 카메라를 이용하여 사용자 수에 상관없이 사용자의 머리를 추적하는 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법은 색상 정보를 제외한 뎁스 정보만을 이용하여 머리를 추적하고, 각각의 사용자에 따라 뎁스 이미지 형태가 다르게 나오는 머리를 실험적 데이터를 통하여 추적한다. 제안된 방법은 카메라의 종류에 상관없이 머리를 추적이 가능하다.
안양근 ( Yang-keun Ahn ),권지인 ( Ji-in Kwon ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 3D Skeleton Model로 획득된 관절 정보를 이용하여 제스처를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 사람마다 각기 다른 신체 비율을 가지지만 각 관절 또는 신체의 구조는 같다는 사실을 바탕으로 관절의 각도를 기반으로 제스처를 인식하는 방법에 대해 제안한다.