몰입 가상현실 환경에서 가상 객체들을 선택하고 조작하기 위해서는 사용자가 원하는 가상 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있어야 한다. 가상현실에서 객체 선택을 위한 가장 알려진 접근 방법은 Ray-casting 방법이다. Ray-casting은 가상현실 환경에서 사용자의 손이나 시야 방향에서 직선으로 이동하는 가상의 선을 발사하고, 이 가상의 선이 발사되는 과정에서 충돌되는 가상 객체를 사용자가 선택할 수 있게 해주는 방법이다. 하지만, 가상 객체들이 겹쳐져 있는 상황에서는 사용자가 원하는 객체가 아닌 다른 객체들이 선택 될 수 있는 모호성 문제가 발생하게 된다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 본 논문에서는 겹쳐진 가상 객체들 중 사용자가 원하는 객체를 선택하고자 하는 경우, 사용자가 겹쳐진 객체들의 그룹을 먼저 선택하게 한 후에 이 겹쳐진 객체들이 가지고 있는 기하학적인 연관관계를 계산하고 이를 사용자의 시점에서 겹쳐지지 않게 펼쳐서 시각화를 하는 Explosion-casting 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서 기존의 Ray-casting 방법과 비교를 하였을 때, 겹쳐져 있는 가상 객체를 선택할 때 걸리는 속도와 정확도가 증가하는 결과를 보여주었다.
다시점에서의 다중 객체 추적은 여러 분야에서 연구되고 있다. 다시점 영상 추적은 두 객체가 서로 근접하면 하나로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 능동형태모델(active shape mode: ASM)을 들 수 있다 ASM은 훈련집합을 이용하여 다른 객체에 가려진 목표 객체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 겹쳐진 객체를 추적하기 위해 ASM 기반의 다시점 추적 알고리듬(Multi-view tracking using ASM: MVTA)에 대해서 제안한다. 제안된 추적 방법은 (i) 영상 획득, (ii) 객체 추출, (iii) 객체 추적, 그리고 (iv) 현재 형태의 업데이트, 4가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계에서는 여러 대의 카메라를 사용해서 다시점 영상을 획득하며, 두 번째 단계에서는 객체를 배경으로부터 분리하며, 겹쳐진 객체로부터 목표 객체를 분리해낸다. 세 번째 단계에서는 추적을 위해 ASM을 사용하며, 마지막 단계인 네 번째 단계는 현재 입력 영상의 업데이트이다. 실험결과 제안한 MVTA는 겹쳐진 객체를 추적 시에 생기는 문제에 대해서 향상 된 결과를 보여준다.
자궁경부암은 다른 암과 달리 전암(前癌) 단계가 존재하므로 조기에 발견할 경우 생존율이 높다. 그러나 검체 적정성의 부족과 검체 체취의 오류로 인해 질병이 있음에도 음성으로 나타나는 위음성률이 높다. 따라서 본 논문에서는 세포 도말검사에서 사용되는 자궁 경부진 세포에서 암종 세포를 추출하는 방법을 제안한다. 영상의 배경 그리고 핵과 세포질 영역의 구분이 중요하기 때문에 조기 자궁 경부 세포진 영상에서 핵의 추출은 Lighting Compensation을 적용하여 영상을 보정하고, 명암도 분포가 가장 작은 B 채널과 명암도 분포가 높은 R채널과의 OR 연산을 적용한 후, $3{\times}3$마스크를 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상을 이진화하고 Grassfire 알고리즘을 이용하여 암종 세포의 후보 객체를 추출한다. 추출된 세포 객체에서 핵의 크기, 핵의 면적과 핵의 외곽의 방향성 정보를 이용하여 백혈구와 잡음으로 구성된 객체를 제거한다. 세포 도말검사 과정에서 겹쳐진 부분은 거리 함수와 명암도를 이용하여 마커를 추출하고 추출된 마커 정보와 워터쉐드 알고리즘을 적용하여 겹쳐진 암종 세포를 분리한다. 자궁경부 편평 세포진 400 배율 영상과 자궁 경부 상피내 종양 400 배율 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 자궁 경부진 암종 세포 추출 방법보다 효과적으로 암종 세포 영역이 추출되는 것을 확인하였다.
본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다.
본 논문에서는 복잡한 배경이 있는 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 효율적인 방법을 제안한다. 입력 영상을 밝기에 영향을 받지 않는 칼라 공간으로 변환하고 피부색을 추출한다. 각각의 피부색으로 구분된 얼굴 후보영역들은 객체화하여 처리한다. 객체화된 영역에서 잡음과 겹쳐진 객체들을 제거한다. 최종적인 얼굴 영역으로 판단하기 위해 추출된 객체의 크기 비율, 피부색의 분포율 등을 검사한다. 이 과정에서 얼굴 영역이 아니라고 판단된 객체들은 얼굴 후보 영역에서 제외된다. 제안한 방법은 복잡한 배경, 기울어진 얼굴, 액세서리가 있는 얼굴, 하나의 영상에 여러 얼굴이 있는 경우 등 다양한 환경에서 얼굴 영역을 추출율을 높일 수 있었다.
몰입 가상현실 환경에서 사용자들은 다양한 가상객체들을 선택하여 목표로 하는 일을 수행할 수 있다. 사용자가 원하는 가상객체를 선택하기 위해서는 일반적으로 사용자의 시야에서 가상의 선분을 발사하여 그 선분과 객체가 일치되었을 때 객체를 선택하게 하는 Ray-Casting이나 여러 객체들을 동시에 선택해서 원하는 객체를 선택하는 Cone-Casting 기반의 객체선택 방법들이 널리 사용된다. 하지만 CAD에서 사용되는 가상객체들은 그 자체적으로 세부적인 작은 객체들로 구성되고 결합이 되어 있어서 사용자의 시야에서 원하는 객체를 기존 방법들로 선택하는 경우 사용자가 원하는 객체가 아니라 다른 객체가 선택되는 모호성 문제가 발생하여 원하는 객체를 선택하는데 문제가 발생하며, 그룹으로 객체를 선택하더라도 원하는 객체를 선택하기 위해서 결국 가상객체들의 위치 및 구조 등을 변경해야 하는 추가 작업을 해야 하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 가상객체가 여러 작은 세부적인 가상객체들로 구성이 되어 있더라도 이들이 가지고 있는 공간적인 연관 관계를 계산하고 이 연관 관계에 따라서 세부적인 가상객체들을 펼치거나 줄여서 사용자가 선택을 원하는 객체를 빠르고 정확하게 선택하는 방법을 제공한다. 본 논문에서는 본 논문에서 제안한 Adaptive-Casting 선택 방법과 기존의 Ray-Casting 과 Cone-Casting 방법들과 성능비교 실험을 하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 사용자가 원하는 객체를 선택할 때 걸리는 속도가 가장 빠르면서 정확하다는 결과를 보여주었다.
최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
한국의 DMB 서비스는 이미 대중화되어 많은 이용자들이 이용하고 있다. 그러나 최신 디스플레이 장치들은DMB 컨텐츠의 해상도에 비해 더 높은 해상도를 지원하고 있으며, 다양한 방법의 동영상 재표본화 기술을 채용하고 있다. 일반적으로 주관적인 영상 품질은 영상 내 객체에 대한 인식률에 따라 결정되며, 에지 공간에서 객체 간구분이 명확할수록 증가한다. 에지는 객체와 배경간의 경계이며 겹쳐진 사물간의 경계를 나타내는데, H.264/AVC(이하 AVC)에서 사용되는 화면 내 예측 부호화에서 선택되는 예측 모드와 필터를 통해 추출된 에지 정보는 80% 이상의 유사도를 보인다. 본 연구에서는 H.264 동영상 부호화에서 사용되는 화면 내 예측 부호화 정보와 DCT 계수 정보의 관계를 이용하여 에지 정보를 추출하여, 이를 이용한 효과적인 상향 표본화 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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