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Depth Senser 2

[Kinect - Lab Meeting] SL과 ToF - 2021.07.22.목

해당 주차에는 저번주에 이해가 부족했던 ToF와 IR 패턴 분석 방식에 대해 더 자세히 공부하고 발표를 했다. 저번주에 피드백 받은 대로 슬라이드 표지는 날짜가 아니라 발표 내용을 나타낼 수 있는 것으로 바꿨다. 표지 다음에 어떤 논문을 읽었는지도 슬라이드로 넣으라는 말을 들어서 넣어주었다. 아직 이 슬라이드를 보여줄 때 어떤 말을 해야할지 모르겠다. IR 패턴을 분석해서 깊이를 계산하는 방식과 ToF를 이용하는 방식을 각각 공부하고 비교하였다. IR 패턴 분석 방식 중 Light Coding이라는 방식이 있었다. 적외선 빛을 쏘고, 반사되어 돌아온 빛(센서에 검출된 빛)의 패턴 크기에 따라 거리(깊이)를 계산하는 것이다. 패턴의 크기가 클수록 멀리 있는 것이고, 크기가 작을수록 가까이 있는 것이다. L..

[Kinect - Lab Meeting] Kinect 센서의 원리 - 2021.07.13.화

두 번째 랩미팅에서는 ppt도 만들어서 공부한 내용을 발표했다. 저번 랩미팅에서 받았던 질문인 '세선화를 진행한 데이터가 원본 데이터보다 학습 속도가 느린 이유'에 대한 답을 하고, Kinect 센서의 원리에 대해 탐구한 내용을 발표하였다. Kinect 센서의 원리에 대해 공부하려다가 첫 번째로, Depth Senser의 원리가 궁금해졌다. 그래서 Kinect가 Depth를 인지하는 방식에 대해 겉핥기식으로 공부했는데 랩미팅을 진행할수록 내 공부량이 부족하고, 열심히 하지 않았다는 것이 티가 났다. 사실 해당 주차에는 여행을 다녀와서 공부를 많이 하지 못했다는 핑계를 댔지만, 여행을 가지 않은 기간동안에도 열심히 하지 않았다... 반성이 필요할 것 같다. 아래는 발표 슬라이드를 캡처한 사진이다. 슬라이드..

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