본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.
이동물체 추적 시스템은 감시, 방송, 영상회의 등의 시스템에 관한 품질 및 처리 효율을 개선시킨다. 본 논문에서는 능동 카메라 환경에서 이동물체의 검출 및 추적을 위한 개선된 bayes 결정이론을 제안한다. 제안한 시스템은 손실함수를 최소화 하는 최적의 패턴 클래스를 선택할 수 있도록 결정함수를 제공해주는 bayes 결정이론에 기반을 둔다. bayes 결정은 연속적인 영상을 통계적으로 분석하고, 능동카메라 환경에서 물체와 배경에 맞게 각 픽셀에 존재하는 pdf를 재구성 함으로써 이동 물체의 영역을 찾아낸다. 제안된 방법에 의해 만들어진 시스템은 능동카메라 환경에서 이동물체의 영역을 명확하게 찾아내고 그 영역을 표시함을 실험결과를 통해 알 수 있다. 본 논문에서는 제안된 방법과 기존의 방법들을 성능면에서 비교함으로서, 제안된 시스템이 정확하고, 노이즈에 대한 대처능력이 우수함을 알 수 있다.
요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 방법이 매우 중요하다. 깊이 정보를 얻는 방법은 크게 수동형 방식과 능동형 방식으로 나뉘는데, 수동형 방식은 계산 과정이 복잡하고 깊이맵의 품질이 보장되지 않는 단점을 갖기 때문에 능동형 방식이 많이 사용되고 있다. 능동형 방식은 깊이 카메라를 이용하여 직접적인 깊이 정보를 얻는 방식으로, 대게 ToF(Time-of-flight) 기술이 사용된다. 이 논문에서는 ToF 깊이 카메라로 촬영된 실제 깊이맵의 특성을 분석하기 위해 여러 가지 촬영 환경과 객체에 대해서 SR4000 깊이 카메라와 키넥트 v2 센서를 이용하여 깊이맵 품질을 비교했다. 실험 결과, 적외선이 제대로 반사되기 어려운 방사성 물질이나 표면, 경계 영역, 어두운 영역, 머리 영역 등에서 정확한 깊이 정보를 얻기 어려웠으며, 실외 환경에서 정확한 깊이 정보가 획득되지 않는 것을 확인할 수 있었다.
로봇의 지능적 작업을 위해서는 3차원 공간에 대한 감각기능이 필수적이며, 이러한 목적으로 시각장치가 사용되었을 경우 보정은 여타 절차에 선행하게 된다. 실제 보정 과정중 중요한 것은 제어점들과 그들의 영상점을 획득하는 일과 이를 이용한 광학적, 기하학적 카메라의 파라메터 결정에 있다. 본 논문에서는 빔프로젝터와 컴퓨터에 의해 제어되는 양안시 장치를 활용하여 많은 수의 3차원 제어점들과 이들의 영상좌표값들을 간편하게 획득하는 방법을 서술한다. 또, 위치가 고정된 카메라의 경우와 달리 능동 카메라 장치는 그 파라메터의 일부가 변수가 되는데, 이 경우에 유용한 선형의 보정 기법을 제안한다.
능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.
능동적인 비전 시스템의 전형적인 한 테마는 카메라의 시선 고정 문제이다. 여기서 카메라의 시선 고정이란 동적인 물체 상의 지정된 한 점이 항시 이미지의 중앙부에 놓이도록 카메라의 자세를 조정하는 것으로서, 이를 위해서는 카메라에 비친 영상정보를 분석하는 기능과 카메라의 자세를 제어하는 두 가지 기능이 결합되어야 한다. 본 논문에서는 영상분석과 자세제어가 한 개의 프레임 하에서 설계되는 카메라의 시선 고정을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 때 제작시의 어려움을 피하고 실시간 응용을 위해서 본 알고리즘은 카메라의 calibration이나 3차원 거리 정보의 복원을 필요로 하지 않도록, 그리고 닫힌 형태(closed-form)가 되도록 설계된다.
움직이는 물체 영역 검출 시 연속된 두 영상간의 차영상을 통하여 구하는 방법은 가장 간단하고 널리 사용되고 있다. 그러나 능동 카메라를 이용하여 실험할 경우 두 연속된 영상 간 배경의 움직임, 즉 카메라의 움직임 영역이 함께 포함되기 때문에 실제로 움직인 물체만을 찾아내기에는 어려움이 있다. 이를 보정하는 방법 영상의 처리를 통만 배경의 예측 및 보정, 그리고 센서를 통해 카메라가 움직인 각도를 측정하여 이를 보정해주는 방법이 있다. 본 논문에서는 팬틸트 장비에 장착된 카메라에 센서를 부착하여 각 시간 간격 당 움직인 각도를 획득, 이를 이용하여 이전 영상과 현재 영상에서의 픽셀 위치 변화 관계를 구하여 카메라의 움직임을 보정한다. 그리고 보정된 영상과 이전 영상간의 비교 통해 움직임 영역을 구하고 움직인 물체의 센트로이드를 구한다. 이때 센트로이드가 항상 이미지 플레인의 중심점과 일치하도록 팬틸트 파업을 수행한다.
최근 들어, 주변의 환경 분석을 보다 효과적으로 수행하기 위해서 많은 종류의 3차원 입체 카메라가 보급되고 있다. 본 논문에서는 주위 환경의 복잡도에 따라서 하이브리드 카메라의 수동형과 능동형 카메라를 적응적으로 스위칭함으로써 3차원의 영상정보를 보다 정확하게 추출할 수 있는 메커니즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 초기영상을 받아들이고, 이 입력영상으로부터 주변의 환경을 대표할 수 있는 주요 특징인 밝기 특징과 텍스처 특징을 추출한다. 그런 다음, 추출된 밝기와 텍스처 특징값을 가장 잘 수용할 수 있는 카메라를 선택하는 규칙을 생성함으로써 하이브리드 카메라를 적응적으로 스위칭한다. 실험에서는 수동형과 능동형으로 구성된 하이브리드 입체 카메라를 구성하고, 제안된 적응적인 스위칭 알고리즘을 하이브리드 카메라에 적용하여 성능을 측정하기 위한 실험결과를 기술하며, 제안된 방법이 신뢰성 있게 동작함을 보여준다.
이동자율로봇은 작업 공간을 벗어난 작업에 대하여 높은 성능을 보일 수 있으므로 고정 베이스 구조인 매니플레이터에 비하여 다양한 작업 환경에서 유용하다. 임의의 위치에 있는 물체를 인식하기 위하여 이동자율로봇에 부착된 2자유도의 능동카메라에 의해 입력되는 영상과 능동카메라의 기구학적 관계와 직각좌표계를 이용하여 물체의 위치와 이동로봇의 위치를 구하는 방법을 제시한다. 동차행렬을 이용하여 이미지정보와 물체의 위치를 해석하므로 이동자율로봇의 최적경로를 생성한다. 최종적으로, 물체의 인식을 통하여 이동로봇을 제어할 수 있는 조인트변수의 값을 계산한다. 제안된 방법은 제작된 이동자율로봇의 시뮬레이션과 실험을 통하여 확인되어지고 논의된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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