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저자정보
장경훈 (Dong-A University) 조호상 (Dong-A University) 김근준 (Dong-A University) 강봉순 (Dong-A University)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제18권 제5호
발행연도
2014.5
수록면
1,103 - 1,109 (7page)

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디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 거리 측정 센서의 위치와 각도에 따른 영상 왜곡 보정 방법
Ⅲ. 시뮬레이션 결과
Ⅳ. 하드웨어 구현
Ⅴ. 결론
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