최근, 기계와 사람이 상호작용을 하는 HCI(Human-Computer Interaction) 기술이 중요해지고 있다. 그 중에서도 연구가들 사이에서 신체의 골격을 인식하는 동작인식 카메라인 키넥트를 활용한 연구들이 급증하고 있다. 키넥트를 사람과 배경의 깊이를 인식 및 분석한 후 사람인지를 인지한다. 하지만 사람과 배경의 깊이 단계가 같을 경우 사람을 인식하기 힘들다는 한계점이 있다. 본 논문에서는, 이와 같은 한계점을 해결하기 위한 관련 논문을 비교, 분석하고자 한다.
본 논문은 복잡한 비선형 모델링 방법인 다항식 기반 RBF 뉴럴 네트워크(Radial Basis Function Neural Network)와 벡터공간에서 임의의 비선형 경계를 찾아 두 개의 집합을 분류하는 방법으로 주어진 조건하에서 수학적으로 최적의 해를 찾는 SVM(Support Vector Machine)를 사용하여 3차원 얼굴인식 모델을 설계하고 두 모델의 3차원 얼굴 인식률을 비교한다. 3D스캐너를 통해 3차원 얼굴형상을 획득하고 획득한 영상을 전처리 과정에서 포인트 클라우드 정합과 포즈보상을 수행한다. 포즈보상 통해 정면으로 재배치한 영상을 Multiple Point Signature기법을 이용하여 얼굴의 깊이 데이터를 추출한다. 추출된 깊이 데이터를 RBFNN과 SVM의 입력패턴과 출력으로 선정하여 모델을 설계한다. 각 모델의 효율적인 학습을 위해 PCA 알고리즘을 이용하여 고차원의 패턴을 축소하여 모델을 설계하고 인식 성능을 비교 및 확인한다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 표면 곡률에 대 하여, 깊이 값을 가중치로 하는 Hausdorff 거리를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. Hausdorff 거리 방법은 두 개의 점 집합에 대한 일치성을 측정하는 방법이다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴 영상으로부터 표면 특성의 정보인 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률 값을 추출한다. 입력 영상과 데이터베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 문턱치 값에 의한 이진 영상을 추출하여 각 점에 대한 깊이 값을 가중치로 하는 깊이 가중치 Hausdoff 거리(DWHD)를 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 수행한 결과, 인식률은 픽셀의 분포가 가장 적은 주 곡률의 최소 곡률이 98%로 가장 높게 나타났다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 등고선 영역을 추출하여 얼굴의 지역적 특징이 잘 반영되는 투영 벡터를 이용한 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다. 얼굴의 외곽 형상은 사람에 따라 비슷한 모양을 나타내므로 구분하는데 어려움이 많다. 그러나 3차원 얼굴 영상은 깊이 정보를 갖고 있으므로, 코로부터 일정 깊이 값에 대한 영역을 추출하면 사람마다 다른 형상이 추출 될 수 있다. 얼굴 내에서 가장 높은 코를 먼저 추출한 후, 이를 기준으로 깊이 값을 취하면, 코를 포함한 얼굴 내의 등고선 영역을 추출하였다. 이 영역 또한 비슷한 형상을 나타낼 수 있으므로, 논문에서는 영상을 투영한 후 투영 벡터의 국부화를 통하여 영상의 지역적 특성이 잘 반영되는 통계적 성질의 투영 벡터 방법을 사용하여 특징 벡터를 추출하였다. 제안된 방법을 이용한 유사도 비교는 입력과 데이터 베이스에 대하여 각각 두개의 깊이 데이터에 대해 유클리드 거리를 사용하였으며, 실험 결과 5위 이내의 인식률이 94.3%로 나타났다.
프레젠테이션을 위한 기존 방비들은 기능이 제한적이거나 또는 고비용이라는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 깊이 카메라를 이용한 손의 터치와 터치위치와 프레젠테이션 내용을 조합하여 프레젠테이션의 자유도를 높이는 방법을 제안한다. 제안 방법은 깊이 카메라로부터 스크린 영역의 깊이 값을 배경으로 설정하고, 배경과 차이나는 객체가 들어오면, 객체의 깊이 값과 배경의 깊이 값을 비교하면서 포인터를 추출한다. 모의실험 결과로부터 스크린의 상하좌우 중에 한곳에 카메라를 설치하고 프레젠테이션 페이지마다 서로 다른 위치에서 터치가 인식되고, 다양한 프레젠테이션 이벤트가 실행됨을 확인하였다.
본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.
영상을 전경과 배경으로 분리하는 작업은 영상을 의미 있고 관심의 대상인 전경 영역과 그렇지 않은 배경 영역으로 나눈다는 점에서 매우 유용한 작업이다. 기존의 제안된 방법으로는 intensity 기반, 깊이 기반 그리고 motion 기반 배경 제거 방법 등이 있다. 본 논문에서는 영상내의 intensity 정보와 깊이 정보를 함께 이용하여 영상 내의 배경을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 인식과 강시 시스템 등의 전처리로서 활용될 수 있다.
기존의 단일영상을 통한 얼굴인식기술이 갖는 단점을 극복하고자 본 논문에서는 스테레오 영상을 사용하여 단일영상의 제약조건 약화와 스테레오 영상의 깊이 정보를 이용한 보다 강건한 얼굴정보의 추출을 통한 다양한 특징 정보를 이용함으로써 얼굴인식의 인식률을 향상 시키고자 하였다.
물체의 홀로그램은 물체의 깊이위치에 대한 정보뿐 아니라 물체의 깊이분포에 대한 정보도 가지고 있다. 그러나 두 가지 정보는 프린지 패턴(fringe pattern)의 형태로 서로 썩여있어 홀로그램으로부터 물체의 깊이위치에 대한 정보를 분리해내기 어렵다. 본 논문에서는 물체의 깊이 및 위치분포에 대한 정보를 갖는 단일 결띠 홀로그램(single-sideband hologram)으로부터 물체의 깊이위치에 대한 정보만을 가우시안 저-대역 필터를 이용해 추출해내고 그를 수치적 방법으로 해석해 물체의 깊이위치를 얻어내는 알고리즘을 제안한다. 또한 추출된 깊이위치를 이용하여 물체의 깊이위치에서 홀로그램을 복원해낸다.
2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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