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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
박병서 (광운대학교) 강지원 (광운대학교) 이솔 (광운대학교) 박정탁 (광운대학교) 최장환 (광운대학교) 김동욱 (광운대학교) 서영호 (광운대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제26권 제3호
발행연도
2021.5
수록면
247 - 257 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

스켈레톤 기반의 3D 포인트 클라우드 정합 방법
박병서 ,  김동욱 ,  서영호 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2021.06 학술대회자료
3D 스켈레톤을 이용한 3D 포인트 클라우드의 캘리브레이션
박병서 ,  강지원 ,  이솔 외 4명 방송공학회논문지 2021.05 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 3D(dimensional) 스켈레톤을 이용하여 다시점 RGB-D 카메라를 캘리브레이션 하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위해서는 일관성 있는 특징점이 필요하다. 또한 높은 정확도의 캘리브레이션 결과를 얻기 위해서는 정확한 특징점의 획득이 필요하다. 우리는 다시점 카메라를 캘리브레이션 하기 위한 특징점으로 사람의 스켈레톤을 사용한다. 사람의 스켈레톤은 최신의 자세 추정(pose estimation) 알고리즘들을 이용하여 쉽게 구할 수 있게 되었다. 우리는 자세 추정 알고리즘을 통해서 획득된 3D 스켈레톤의 관절 좌표를 특징점으로 사용하는 RGB-D 기반의 캘리브레이션 알고리즘을 제안한다. 다시점 카메라에 촬영된 인체 정보는 불완전할 수 있기 때문에, 이를 통해 획득된 영상 정보를 바탕으로 예측된 스켈레톤은 불완전할 수 있다. 불완전한 다수의 스켈레톤을 효율적으로 하나의 스켈레톤으로 통합한 후에, 통합된 스켈레톤을 이용하여 카메라 변환 행렬을 구함으로써 다시점 카메라들을 캘리브레이션 할 수 있다. 캘리브레이션의 정확도를 높이기 위해서 시간적인 반복을 통해서 다수의 스켈레톤을 최적화에 이용한다. 우리는 실험을 통해서 불완전한 다수의 스켈레톤을 이용하여 다시점 카메라를 캘리브레이션 할 수 있음을 증명한다.
#point cloud #3d reconstruction #rgb-d #skeleton #pose estimation

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. RGB-D 기반의 정합
Ⅲ. 제안한 캘리브레이션 알고리즘
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
F. Endres, J. Hess, J. Sturm, D. Cremers, and W. Burgard, “3D mapping with an RGB-D camera,” IEEE Transactions on Robotics (T-RO), vol. 30, no. 1, pp. 177–187, 2013. google schola M. Labb and F. Michaud, “Online global loop closure detection for large-scale multi-session graph-based SLAM,” in Proc. of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2014, pp. 2661–2666. google schola M. Munaro and E. Menegatti, “Fast RGB-D People Tracking for Service Robots,” Autonomous Robots, vol 37, pp. 227–242, 2014. google schola C. Choi and H. Christensen, “RGB-D object tracking: A particle filter approach on GPU,” in Proc. of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Tokyo, Japan, pp. 1084–1091, 2013. google schola J. Tang, S. Miller, A. Singh, and P. Abbeel, “A textured object recognition pipeline for color and depth image data,” in Proc. of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, Saint Paul, USA, pp. 3467-3474, 2012. google schola

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