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[컴퓨터 비젼] 깊이 영상에서 클러스터링 기반 파티클 필터를 이용한 3차원 손 포즈 추정
유수곤,신봉기,이성환 한국정보과학회 2012 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.18 No.9
In this paper, we propose a new 3D hand pose estimation method that integrates the particle filter algorithm and a SOM cluster. Because of using the estimated poses from previous images, the conventional particle filter has a problem which gets trapped into local minima. The proposed method can solve the problem by improving the sampling step that integrates previously estimated poses and output of SOM. Also to evaluate the likelihood of samples, we compare depth data of the 3D model and the input image which is provided from Kinect sensor. We can exclude wrong poses since different poses between input depth data and model depth data make a huge depth difference. Experimental results show that the proposed method reduces a number of particles and estimates hand poses robustly compared to the particle filter. 본 논문에서는 SOM 클러스터와 파티클 필터를 결합한 3차원 손 포즈 추정 방법을 제안한다. 기존 파티클 필터는 이전 영상에서 추정된 포즈 결과만을 사용하여 국소 최소치에 빠지는 한계가 있다. 이를 극복하고자 본 논문에서는, SOM 클러스터에서 추정한 손 포즈와 이전 영상에서 추정된 손 포즈를 결합하여 파티클 필터의 샘플링 단계를 개선하였다. 또한, Kinect 센서에서 제공하는 깊이 영상을 샘플의 우도를 계산하기 위한 관측값으로 사용하였다. 입력 깊이 영상과 모델 깊이 영상 간의 다른 포즈는 큰 차이를 보이기 때문에 잘못된 포즈로 제외 할 수 있다는 장점이 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 상대적으로 적은 수의 파티클을 이용하여 다양한 실험 환경에서 강인한 손 추정 결과를 보임을 확인할 수 있었다.
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휴대폰과 센서를 통한 Structure-from-Motion 배율에 대한 연구
유수곤(Soogon Yoo),감동욱(Donguk Kam),김대욱(DaeWook Kim),이건우(Gunwoo Lee) (사)한국CDE학회 2015 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2015 No.하계
3D reconstruction and scanning of images have recently become researched in computer graphics and manufacturing industry. Especially, Structure-from-Motion, called SfM, is one of the most popular methods for finding 3D structure from the captured images, even by using mobile phones. However, SfM does not exactly calculate the scale of images compared with the real scenes. In order to check an exact scale of the scenes, IMU sensors in mobile phones can be used. Also, extended Kalman filter is applied for camera location estimation from sensor data, and from comparison of camera locations between filtered data and SfM, a scale factor can be calculated and applied in estimating scene depth or mapping scenes. We propose the method that a scale factor between captured images and real scenes is calculated by using sensors in mobile phones, as well as camera locations are estimated in real world case.
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깊이 영상에서 외형 기반 파티클 필터를 이용한 3차원 손 포즈 추정
유수곤(Soo-Gon Riew),신봉기(Bong-Kee Shin),이성환(Sung-Whan Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B
본 연구에서는 Kinect에서 추출된 깊이 영상을 이용하여 고차원 공간에서 3차원 손 포즈 추정을 위해 샘플링 방법을 개선한 외형 기반 파티클 필터를 제안한다. 제안된 방법은 파티클 필터의 샘플로 사용될 전역적 손 포즈 추정을 위해 주성분 분석과 자기 조직화 지도를 이용한 클러스터링 방법으로 3차원 손 모델의 대략적인 손 관절의 포즈를 추정한다. 전역적 손 포즈는 이전 영상에서 추정된 샘플의 동적 모델과 결합하여 파티클 필터의 샘플을 생성하고 각 포즈의 파라미터 추정을 위해 분포한다. 입력 영상의 3차원적인 특징을 이용하여 관측 모델로 입력 영상과 3차원 모델에서 추출한 깊이 정보를 거리 매칭함으로써 큰 깊이값 차이가 생기는 포즈를 잘못 추정된 포즈로 배제시킨다. 실험 결과 손목의 회전과 손가락의 가려짐 현상이 발생한 경우에도 강인한 추적 결과를 제공함을 확인할 수 있다.
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최홍재,박명훈,유수곤,권세웅,이기원,강연덕,유승기 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.2
함정용 다기능레이다의 체계성능은 레이다 빔 운용에 따라 크게 영향 받는다. 다기능레이다는 단일 기능을 지닌 탐색레이더와 추적레이다보다 복잡한 빔 운용을 수행해야 한다. 본 논문에서는 함정용 다기능레이다의 체계 성능을 검증 하기 위한 분석도구 제작 내용을 기술한다. 체계 성능 검증을 위해 레이다를 탑재한 함정과 표적을 탐지하는 레이다로 구성하였고, 탐지 대상으로는 대공 및 대함 표적으로 구성하였다. 각각 구성된 모델을 통합하여 추적빔과 탐색빔의 자원 관리가 적용된 함정용 다기능 레이다 시뮬레이터를 구현하였다. 분석도구에 체계설계 성능 파라미터를 적용한 후, 운용 시나리오에서 시뮬레이션을 하여 제작한 분석도구를 검증하였다. The system performance of naval multi function radar is affected by radar beam operation. Multi f function radar has to operate complicated beam better than search radar and tracking radar which have single operation. This paper describes fabricating analysis tool for the verification method for system performance of naval multi function radar. We composed the model that naval ship with MFR and radar which are detecting targets to verification the system performance. The targets are composed anti-aircraft and anti-ship. We integrate each model and make naval MFR simulator that applied resource management of track beam and search beam. We verify analysis tool by simulation in operating scenario after adjusting system parameter to analysis tool.
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김대욱(Dae-wook Kim),감동욱(Dong-uk Kam),유수곤(Soogon Yoo),이건우(Kunwoo Lee) (사)한국CDE학회 2016 한국 CAD/CAM 학회 학술발표회 논문집 Vol.2016 No.동계
Smart application for a novel recognition system of commercial tire was suggested. Consumers who buy their car tire through online usually make wrong order because they hardly have knowledge about interpreting tire information, which is carved on left side of tire. The suggested system only needs smart phone and provides the tire information (maker & model) from the picture taken by consumer’s phone. At first, wheel rim of tire is detected using texture-based segmentation algorithm and rectified image is acquired. After the large text area is cropped, bounding boxes which have large possibility of including text were extracted. Through HOG feature machine learning and convolutional neural network deep learning, tire information can be recognized. With suggested system, consumers can easily understand the tire information only by taking the picture.
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