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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 백준기
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 중앙대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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본 논문은 감시 시스템을 시스템을 위한 보행자의 보행자의 주기성 보행 운동과 사각형 사각형 모 델을 이용한 카메라 카메라 자동 교정을 제안한다 제안한다 . 보행자 기반의 카메라 카메라 교정 기 술이 다수 존재하지만 존재하지만 잘못 추정된 호몰로지로 몰로지로 인하여 인하여 확한 카메라 파라미 파라미 터가 계산될 수 있다 . 이러한 이러한 문제를 해결하기 해결하기 위하여 위하여 제안하는 제안하는 방법은 호 몰로지로 주기적인 다리 교차 순간을 선택한다 선택한다 . 다음으로 다음으로 추적된 추적된 보행자 정보로부터 정보로부터 직사각형 직사각형 모델을 모델을 사용하여 사용하여 카메라 카메라 사영 행렬을 추정한다 추정한다 . 보행 자가 똑바로 걸을 때 호몰로지 호몰로지 는 지면과 직교성을 직교성을 만족하므로 만족하므로 직사각형 직사각형 모 델은 한 쌍의 호몰로지 로부터 로부터 생성 된다 . 마지막으로 마지막으로 제안하는 방법은 방법은 재 사영 오차에 기반한 기반한 무작위 무작위 샘플 신뢰도 점수를 점수를 이용하여 이용하여 최적의 최적의 사영 행 렬을 추정한다 추정한다 . 실험 결과는 결과는 제안 된 방법이 카메라 파라미터로 투영 행렬 을 정확하게 추정 함을 증명한다 증명한다 . 따라서 제안 된 방법은 보행자의 보행자의 높이와 이동 경로와 경로와 같은 3 차원 정보를 획득하기 획득하기 위해 감시 시스템에 시스템에 적용될 적용될 수 있다 .
목차
제 1장 서 론 11.1 연구 배경 21.2 연구 목적 및 내용 71.3 논문 구성 8제 2장 배경 이론 92.1 핀홀 카메라 사영 모델 102.2 카메라 교정을 위한 직사각형 모델 142.3 보행자 신장 추정 방법 17제 3장 보행자 기반 자동 교정 방법 193.1 보행자 기반 카메라 자동 교정의 개요 203.2 보행자 자세 정보 추정 방법 223.3 보행자 신장 정보 추정 243.4 직사각형 모델을 이용한 초점거리 계산 253.5 소실점을 이용한 회전행렬 추정 273.6 RANSAC을 이용한 사영 행렬 갱신 303.7 인접 Homology를 이용한 폐색 영역 인식 36제 4장 실험결과 374.1 제안하는 알고리듬의 실험결과 384.2 주기성을 고려한 homology 선정 결과 384.3 주성분분석을 이용한 자세 변화에 강건한 자세 추정 결과 404.4 폐색 영역에 강건한 homology 추정 결과 424.5 정량적 보행자 신장 추정 결과 444.6 정량적 카메라 교정 파라미터 추정 결과 46제 5장 결 론 475.1 결론 48참고문헌 50국문초록 55Abstract 56
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