융합신호처리학회논문지 (Journal of the Institute of Convergence Signal Processing)

한국융합신호처리학회 (The Korea Institute of Convergence Signal Processing)
권호 표지

이미지 인식을 이용한 비마커 기반 모바일 증강현실 기법 연구

Non-Marker Based Mobile Augmented Reality Technology Using Image Recognition

  • 투고 : 2011.10.18
  • 심사 : 2011.11.01
  • 발행 : 2011.10.30
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초록

증강현실 기술이 많이 보편화 되고 사용 양태가 다양화됨에 따라 적용되는 분야 및 범위 또한 우리 생활 곳곳에서 쉽게 나타나고 볼 수 있게 되었다. 기존의 카메라 비전 기반 증강현실 기법들은 현실 세계의 실제 정보 이용 보다는 마커를 이용한 기술을 더 많이 사용하였다. 이러한 마커 인식을 통한 증강현실 기법은 그 응용 범위가 제한적이고 사용자가 해당 서비스 응용 프로그램에 몰입하는데 적절한 환경을 제공하는데 한계가 존재한다. 본 논문에서 스마트 모바일 단말 기반 증강현실 기술 구현을 위해 단말 장치에 내장된 카메라와 이미지 처리 기술을 활용하여 어떠한 마커도 없는 상태에서 사용자가 현실세계의 영상으로부터 객체를 인식하고 해당 객체에 연결된 3D 컨텐츠와 관련 정보를 현실 세계의 영상에 추가되게 함으로써 서비스가 구현되는 증강현실 가술을 제시하였다. 이미지로부터의 객체 인식은 미리 등록되어 있는 창조용 정보와 비교하는 과정을 통해 진행되었으며 이 과정에서 스마트 모바일 장치의 특성을 고려하여 구동 속도 향상을 목표로 유사도 측정을 위한 연산량을 줄이도록 하였다. 또한 3D 컨텐츠가 단말 화면상에 출력된 후 사용자는 스마트 모바일 장치를 이용한 터치 이벤트를 통해 상호작용이 가능하도록 설계되었다. 이 후 사용자의 선택에 따라 웹 브라우저를 통하여 객체와 연관된 정보를 얻을 수 있도록 하였다. 본 논문에 묘사된 시스템을 이용하여 기존 기술과의 객체 인식 및 동작 속도, 정확도, 인식 오류 검출 정도 등의 성능 차이를 비교 분석하였고 그 결과를 제시함으로써 스마트 모바일 환경에 적합한 증강현실 기법을 소개하고 실험을 통해 검증하고자 하였다.

AR(Augmented Reality) technology is now easily shown around us with respect to its applicable areas' being spreaded into various shapes since the usage is simply generalized and many-sided. Currently existing camera vision based AR used marker based methods rather than using real world's informations. For the marker based AR technology, there are limitations on applicable areas and its environmental properties that a user could immerse into the usage of application program. In this paper, we proposed a novel AR method which users could recognize objects from the real world's data and the related 3-dimensional contents are also displayed. Those are done using image processing skills and a smart mobile embedded camera for terminal based AR implementations without any markers. Object recognition is done from the comparison of pre-registered and referenced images. In this process, we tried to minimize the amount of computations of similarity measurements for improving working speed by considering features of smart mobile devices. Additionally, the proposed method is designed to perform reciprocal interactions through touch events using smart mobile devices after the 3-dimensional contents are displayed on the screen. Since then, a user is able to acquire object related informations through a web browser with respect to the user's choice. With the system described in this paper, we analyzed and compared a degree of object recognition, working speed, recognition error for functional differences to the existing AR technologies. The experimental results are presented and verified in smart mobile environments to be considered as an alternate and appropriate AR technology.

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참고문헌

  1. M. L. Yuan, S. K. Ong, and A. Y. C. Nee, "Registration Using Natural Features for Augmented Reality Systems", IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 12, No. 4, pp. 569-580, 2006. https://doi.org/10.1109/TVCG.2006.79
  2. U. Neumann, and S. You, "Natural Feature Tracking for Augmented Reality", IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 1, No. 1, pp. 53-64, 1999. https://doi.org/10.1109/6046.748171
  3. S. DiVerdi, and T. Hollerer, "Heads Up and Camera Down: A Vision-Based Tracking Modality for Mobile Mixed Reality", IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 14, No. 3, pp. 500-512, 2008. https://doi.org/10.1109/TVCG.2008.26
  4. S. Samavi, S. Shirani, and N. Karimi, "Real-Time Processing and Compression of DNA Micro-array Images", IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 15, No. 3, pp. 754-766, 2006. https://doi.org/10.1109/TIP.2005.860618
  5. J. B. Kim, and H. S. Jun, "Simulating Low-Cost Cameras for Augmented Reality Compositing", IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 16, No. 3, pp. 369-380, 2010. https://doi.org/10.1109/TVCG.2009.210
  6. R. Azuma, Y. Baillot, and R. Behringer, "Recent advances in augmented reality", IEEE Computer Graphics and Applications, Computers & Graphics, Vol. 21, Issue 6, pp. 34-47, 2001. https://doi.org/10.1109/38.963459
  7. C. Bichlmeier, "The Virtual Mirror: A New Interaction Paradigm for Augmented Reality Environments", IEEE Transactions on Medical Imaging, Vol. 28, No. 9, pp. 1498-1510, 2009. https://doi.org/10.1109/TMI.2009.2018622
  8. M. Pressigout, and F. Chaumette, "Real-Time Markerless Tracking for Augmented Reality: The Virtual Visual Servoing Framework", IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 12, No. 4, pp. 615-628, 2006. https://doi.org/10.1109/TVCG.2006.78
  9. D. Wagner, and G. Reitmayr, "Real-Time Detection and Tracking for Augmented Reality on Mobile Phones", IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, Vol. 16, No. 3, pp. 355-368, 2010. https://doi.org/10.1109/TVCG.2009.99
  10. A. Mohan, C. Papageorgiou, and T. Poggio, ''Example-Based Object Detection in Images by Components", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 23, No. 4, pp. 349-361, 2001. https://doi.org/10.1109/34.917571
  11. D. J. Lee, and K. T. Choi, "Recognizable-Image Selection for Fingerprint Recognition With a Mobile-Device Camera", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, Vol. 38, No. 1, pp. 233-243, 2008. https://doi.org/10.1109/TSMCB.2007.908869
  12. M. A. Gavrielides, E. Sikudova, and I. Pitas, "Color-Based Descriptors for Image Fingerprinting", IEEE Transactions on Multimedia, Vol. 8, No. 4, pp. 740-748, 2006. https://doi.org/10.1109/TMM.2006.876290
  13. J. Zhang, "Low-Resolution Gait Recognition", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics, Vol. 40, No. 4, pp. 986-996, 2010. https://doi.org/10.1109/TSMCB.2010.2042166
  14. D. M. Monro, and S. Rakshit, "DCT-Based Iris Recognition", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 29, No. 4, pp. 586-595, 2007. https://doi.org/10.1109/TPAMI.2007.1002