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회전과 줌을 하는 카메라의 Self - Calibration
서용덕(Yongduek Seo),홍기상(Ki Sang Hong) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
이 논문에서는 회전과 줌을 하는 카메라의 내부변수를 3차원 패턴 없이 주어진 영상만을 이용하여 구하는 방법을 제안한다. 먼저, 카메라의 skew를 0으로 가정하면 카메라의 내부변수가 매 영상취득 시점마다 바뀌어도 그 값들을 구할 수 있다는 것을 이론적으로 보인다. 이때 구해지는 회전 행렬은 기준 좌표계를 설정하는데 따라 달라질 뿐이다. 카메라 보정은 획득되어진 영상 사이의 투영변환행렬을 분석하여 얻어지며, 이는 회전하는 카메라에서 얻어진 두 영상 사이에는 투영변환행렬이 존재한다는 것을 이용한 것이다. 가장 일반적인 경우, 즉 카메라의 skew를 0으로 가정하면, 카메라 내부변수를 계산하기 위하여 모두 네 개의 투영변환행렬이 필요하다. 또, 카메라의 principal point가 시간에 따라 변화하지 않는다고 가정하면 두 개의 투영변환행렬이 필요하며, 가장 단순화 카메라 모델의 경우 principal point와 aspect ratio가 변화하지 않으면 단지 한개의 투영거리변환이 필요하다. 합성 데이타와 실제 영상 데이타를 이용하여 제안하는 알고리듬을 시험하였다.
부드러운 카메라 움직임을 위한 EM 알고리듬을 이용한 삼차원 보정
서용덕(Yongduek Seo),홍기상(Ki-Sang Hong) 한국정보과학회 2004 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.31 No.2
이 논문은 카메라가 연속적으로 움직일 때 그 카메라로부터 얻은 동영상을 분석하여 카메라의 움직임에 대한 정보와 영상내의 구조물의 삼차원 정보를 계산하는 알고리듬에 대한 것이다. 일반적으로 불연속한 위치에서 얻은 영상의 집합으로부터 삼차원정보 및 카메라 정보를 얻는 경우에는 카메라의 움직임에 대한 제약조건이 필요 없지만, 비디오 카메라를 이용하여 동영상을 취득하는 경우에는 항상 카메라의 움직임이 부드러워야 한다는 조건이 따라 붙는다. 따라서, 이 논문에서는 ‘부드러운 움직임을 가지는 카메라’라는 제약조건을 포함하는 카메라 및 삼차원정보의 최적화 과정에 대하여 연구하였다. 목적하는 바를 얻기 위하여 Expectation-Maximization 방법을 사용하여 카메라의 움직임에 대한 모델 파라메터를 동시에 추정하였는데, 이를 위하여 Extended Kalman Filter 와 Extended Kalman Smoother를 적용하였다. 이 연구는 길이가 긴 비디오 영상열의 비젼 해석에 기본이 된다. 실제 영상을 이용하여 실험한 결과를 보였다. This paper deals with the problem of estimating structure and motion from long continuous image sequences, applying the Expectation Maximization algorithm based on extended Kalman smoother to impose the time-continuity of the motion parameters. By repeatedly estimating the state transition matrix of the dynamic equation and the parameters of noise processes in the dynamic and measurement equations, this optimization gives the maximum likelihood estimates of the motion and structure parameters. Practically, this research is essential for dealing with a long video-rate image sequence with partially unknown system equation and noise. The algorithm is implemented and tested for a real image sequence.
데이터 선택에 의한 고속 L-infinity 최소화를 사용한 최적 호모그라피 계산
이현정(Hyunjung Lee),서용덕(Yongduek Seo) 한국정보기술학회 2008 한국정보기술학회논문지 Vol.6 No.6
Minimizing L<SUB>∞</SUB> error norm for some geometric vision problems provides global optimization using the well developed algorithm called SOCP (second order cone programming). Because the error norm belongs to quasi-convex functions, bisection method is utilized to attain the global optimum. It tests the feasibility of the intersection of all the second order cones due to measurements, repeatedly adjusting the global error level. The computation time increases according to the size of measurement data since the number of second order cones for the feasibility test inflates correspondingly. We describe in this paper a method for computing the optimal homography, and using only a subset of the measurements to obtain the optimal estimate because we minimize the maximum of the errors; therefore we obtain a decreased computation time. In addition, by using L<SUB>∞</SUB> image error instead of L₂ Euclidean distance, we show that the problem is still a quasi-convex problem and can be solved by bisection method but with linear programming (LP). Our algorithm and experimental results are provided.
최규형(Kyuhyoung Choi),서용덕(Yongduek Seo) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.7
This paper presents an efficient multi-camera calibration system where a relatively larger number of cameras and a bigger volume of interest than those of usual laboratory experiments are required. For better usability and portability, we have made chessboards with the maximum size and weight one can carry and hold for a while. Also for fast calibration, this system uses minimum number of chessboard images since the most of process time is spent for image processing, namely chessboard detection. For experiments with 20 cameras, our system showed promising results giving the mean reprojection error less than one pixel in less than five minutes of average processing time.
이수빈(Lee, Subin),서용덕(Seo, Yongduek) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
본 논문은 3차원 깊이 정보를 이용하여 감시카메라에서 움직이는 사람을 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 배경과 움직이는 사람을 분리한 후, 분리된 영역을 CCL(connected-component labeling)을 통하여 각각 블랍(blob) 단위로 나누고 그 블랍을 추적한다. 그 중 블랍 단위로 나누는 데 있어 두 블랍이 합쳐진 경우, 3차원 깊이 정보를 이용하여 두 블랍을 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 결과를 보인다.