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dc.contributor.advisor이병욱-
dc.contributor.author윤나리-
dc.creator윤나리-
dc.date.accessioned2016-08-25T04:08:39Z-
dc.date.available2016-08-25T04:08:39Z-
dc.date.issued2004-
dc.identifier.otherOAK-000000009392-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/176634-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000009392-
dc.description.abstractTeleconferencing시 eye contact의 부족이 conference의 효용성을 저하시킨다. 이를 극복하기 위하여 teleconferencing시 stereo 영상을 이용해 시점 합성을 하는 기법들이 최근 많이 연구되고 있다. 화자가 주시하고 있는 위치를 찾아서 그곳에 virtual camera를 이동시키고 화자를 촬용하면 정면을 바라보고 있는 영상을 만들 수 있다. 기존에 연구되는 분야는 크게 두가지로 나눌 수 있다. Image based method와 model based method이다. 전자는 간단하나 복잡한 모델에 관해 한계가 존재하고 후자는 정확한 영상을 만들어 내지만 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 2개 이상의 영상을 이용해 효과적으로 eye contact을 유지하는 새롭고 robust한 방법을 제시한다. 얼굴을 ellipsoid로 modeling하여 계산량도 적고 조명 조건의 영향도 작은 방법을 제시하였다. 이 방법에서는 영상을 2개 이상 사용할 수도 있다.;Lack of eye contact degrades quality of video teleconferencing. There are many approaches to synthesize a front view image by viewpoint interpolation. We can find the viewing direction of a user, and we interpolate an image from that position, which will result in a face from the front view. The synthesized image will give an impression that the participant of the teleconference is looking at each other. There are two categories of previous research: image based method and model based method. The former is simple to calculate, however, shows limited performance for complex objects. And the later is robust to noise, while it is computationally expensive. We propose to model the face with ellipsoid and show that it is simple and robust. First we calculate an approximating ellipse from a contour of face, and then generate an ellipsoid from ellipses of two images. We obtain a new image by interpolating intensities of the two images after projecting points of the face model to the images. We can enhance the image quality by employing more than two images.-
dc.description.tableofcontents1. 서론 1 1.1 연구의 필요성과 목적 1 1.2 연구내용 2 1.3 논문의 구성 3 2. Stereo matching 4 2.1 Stereopsis[19] 4 2.2 Calibration 7 2.2.1 3D-2D calibration [17] 9 2.2.2 Self calibration[18] 11 3. Viewpoint interpolation 13 3.1 Image based method[3] 14 3.1.1 Local correspondence method 14 3.1.1.1 Block matching[20][21] 14 3.1.1.2 Gradient method[22][23] 16 3.1.1.3 Feature matching[24][25] 17 3.1.2 Global correspondence method 18 3.1.2.1 Dynamic programming[26][27] 18 3.1.2.2 Intrinsic curves[28] 19 3.1.2.3 Graph cut[29] 20 3.2 Model based method 21 3.2.1 Projective grid space[6] 21 3.2.2 Face modeling[2] 24 4. 제안된 타원체 얼굴 모델을 적용한 알고리즘 26 4.1 Iterative ellipsoid modeling 27 4.2 Pseudo inverse를 사용한 ellipse parameter 계산 28 5. 실험 방법 고찰 및 결론 36 5.1 Projective grid space 41 5.2 Plane modeling 46 5.2.1 Plane 1개를 사용한 경우 46 5.2.2 직육면체 모델 48 5.2.3 3개의 plane 모델 52 5.3 Ellipsoid modeling 55 6. 결론 73 참고 문헌 74 Abstract 79-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1749755 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher梨花女子大學校 科學技術大學院-
dc.title영상 회의를 위한 시점 합성에 관한 연구-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.title.translatedViewpoint interpolation for video teleconferencing-
dc.creator.othernameYoon, Na-Ree-
dc.format.pageⅴ, 80 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major과학기술대학원 정보통신학과-
dc.date.awarded2005. 2-
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과학기술대학원 > 정보통신학과 > Theses_Master
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