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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국센서학회 센서학회지 센서학회지 제28권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
182 - 186 (5page)

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When a camera is employed for 3D sensing, accurate camera calibration is vital as it is a prerequisite for the subsequent steps of the sensing process. Camera calibration is usually performed by complex mathematical modeling and geometric analysis. On the other contrary, data learning using an artificial neural network can establish a transformation relation between the 3D space and the 2D camer image without explicit camera modeling. However, a neural network requires a large amount of accurate data for its learning. A significantly large amount of time and work using a precise system setup is needed to collect extensive data accurately in practice. In this study, we propose a two-step neural calibration method that is effective when only a small amount of learning data is available. In the first step, the camera projection transformation matrix is determined using the limited available data. In the second step, the transformation matrix is used for generating a large amount of synthetic data, and the neural network is trained using the generated data. Results of simulation study have shown that the proposed method as valid and effective.

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참고문헌 (13)

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T. Jadhav / 2019 / Volumetric estimation using 3D reconstruction method for grading of fruits / Multimed. Tools Appl. 78(2):1613~1634 google schola R. Tsai / 1987 / A versatile camera calibration technique for highaccuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses / IEEE J. Robot. Autom. 3(4):323~344 google schola L. Song / 2013 / Survey on camera calibration technique / Proc. IEEE Int. Conf. Intell. Hum. Mach. Syst. Cybern. google schola Q. Wang / 2010 / Review on camera calibration / Proc. Chin. Control Decis. Conf. :3354~3358 google schola S. Walczak / 2018 / Advanced Methodologies and Technologies in Artificial Intelligence, Computer Simulation, and Human-Computer Interaction / IGI Global :40-532018 google schola

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