Computational Depth Sensing : Toward high-performance commodity depth cameras
2017-09-06
org.kosen.entty.User@34f7e75c
방준성(hjbang21pp)
분야
정보/통신
개최일
April 25, 2017
신청자
방준성(hjbang21pp)
개최장소
URL
행사&학회소개
Computational depth sensing
Toward high-performance commodity depth cameras
- Phase period coding
- Space-time coding
- Binary phase shifting
- Sensor fusion
- Summary
Advanced issues
- Open problems
- Promising applications
Conclusions
Toward high-performance commodity depth cameras
- Phase period coding
- Space-time coding
- Binary phase shifting
- Sensor fusion
- Summary
Advanced issues
- Open problems
- Promising applications
Conclusions
보고서작성신청
깊이 인식은 제조, 의료 영상, 컴퓨터 비전, 그래픽스, 가상현실, 증강현실 등 다양한 어플리케이션에서 활용될 수 있다. 깊이 인식 카메라는 일반적인 범주로 Stereo, ToF(Time of Flight), SL(Structured Light)로 나눌 수 있으며, 실제 응용될 환경에 따라 적합한 카메라를 선택하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 깊이 인식을 위한 카메라가 어떤 원리도 동작되는지, 성능 개선을 위해 센서들과 어떻게 결합되어 사용될 수 있는지 등을 설명한다. 깊이 인식이 이용될 유망한 어플리케이션들 뿐 아니라, 최근 연구 이슈 또한 제시하고 있다. 다양한 응용이 가능한 깊이 센싱에 대한 전반적인 내용을 다루고 있는 논문이라 판단되어 본 논문을 추천한다.