능동 시각 시스템은 카메라 시선 방향을 조정할 수 있는 장치로, 기존의 고정식 스테레오 카메라가 가질 수 없는 여러 가지 장점으로 인해 최근 많은 연구가 진행되고 있다. 능동 시각 시스템을 이용하여 움직이는 물체를 추적하는 경우, 목표 위치가 제어 주기마다 바뀌게 되는데 이 때 시스템의 현재 속도를 고려하지 않는다면, 급격한 속도의 변화로 인해 저크(jerk)가 크게 발생하게 된다. 저크는 물체 추적 성능에도 영향을 미칠 뿐만 아니라, 전원단의 잡음 발생을 유발시켜 제어기의 동작을 방해하며, 시스템에 기계적인 손상을 주기도 한다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 기존의 방법들은 스플라인이나 고차 다항식의 계산 방법을 사용하였으나 계산량의 복잡도로 인해 다축 제어가 필요한 능동 시각 시스템에서 구현하기가 어렵다. 본 논문에서는 삼각 함수를 이용한 종(bell) 모양의 속도 프로파일을 이용해서 저크 탄생을 억제할 수 있는 제어기 구조를 제안한다. 제안된 방법은 간단한 계산량으로 저가의 마이크로프로세서에서도 실시간으로 동작이 가능하며 임의의 시점에 임의의 속도로 움직이고 있는 시스템에 저크를 최소화할 수 있는 지령 속도를 만들어 낼 수 있다. 제안된 방법은 시뮬레이션과 실제 시스템에 적용하여 그 유용성을 검증하였다.
능동형 감시 카메라를 이용한 감시 시스템은 기존의 소리나 센서를 이용하는 방법과 달리 거리의 제약이 없이 시스템을 구성할 수 있다는 장점을 가지지만 하드웨어 구현 시에 많은 연산량을 요구한다. 본 논문은 기존의 DSP나 임베디드 프로세서를 이용하는 방법과 달리 연속 영상의 차영상을 이용하는 방법을 통해서 간단하고 빠르게 객체의 움직임을 추출 및 추적할 수 있는 움직임 추적기를 제안하고 구현하였다. 제안하는 움직임 추적기는 하드웨어 크기가 작으면서도 시속 10km 이내의 사람 움직임을 효과적으로 감지할 수 있다. 차분의 절대값을 이용하는 방법을 사용하였기 때문에 동영상 압축 표준과 연동하여서 사용할 수 있다. 또한 화면 건너뛰기값을 조절함으로서 고속 물체와 저속 물체 모두를 효과적으로 감지할 수 있다. 차영상에 존재할 수 있는 잡음에 대해서 객체의 정보를 이용하는 방법을 통해서 잡음에 대한 내성을 강하게 하였다. 제안한 움직임 추적기는 NTSC급 영상을 충분히 처리할 수 있으며 약 13,000 게이트로 FPGA에서 구현되었으며 능동형 감시 카메라 시스템에 내장되어 실제로 원활히 동작하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 기존에 개발한 움직임 추정기에 제안한 움직임 추적기를 내장하여 동영상 압축 코덱과 연동이 가능한 움직임 추적기 내장형 움직임 추정기를 구현하였다. 구현된 움직임 추정기는 $0.35{\mu}m$ 공정에서 약 17,000 게이트의 크기를 가진다.
본 논문에서는 pan/tilt 회전이 가능한 카메라 시스템을 이용한 캘리브레이션 기법에 대하여 소개한다. 제안된 방법을 이용하여 optical center, 초점거리를 추정할 수 있다. 캘리브레이션 대상물체로는 포인트(point)특징점을 이용하고 있으며 카메라 구동부에서 제공되는 각도 정보를 이용하며 캘리브레이션 대상 물체에 대한 기하학적 사전 지식이나 3 차원 정보를 필요로 하지 않는다 각각의 캘리브레이션 파라메타를 구하기 위해서 두 프레임을 필요로 한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 캘리브레이션 방법의 실용 가능성을 보인다.
해상 부이는 항로 및 위험물 표지, 기상 및 해양 환경 모니터링, 군사 전략 요소 등 다양한 목적으로 운용되는 설비이다. 이러한 해상 부이가 선박 충돌 등으로 인해 손상되면 해양이라는 특수성으로 인해 복구 및 교체 작업에 많은 시간과 비용이 소요되며, 표류 시 2차 사고의 위험성이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 해상 부이를 보호하기 위하여 트레일 카메라 및 AIS를 활용한 능동감시 및 접근경보 시스템의 개발에 관한 내용을 다룬다. 이러한 시스템의 개발을 위하여 기존 국내외 연구 및 유사 시스템 개발 사례를 분석한 후, 개선 요구사항을 도출하고, 도출된 내용을 바탕으로 시스템을 설계한다. 설계 시 주안점을 둔 내용으로는 AIS와 트레일 카메라 연계형 능동 감시, 선박 접근에 대한 단계별 경보, 육상과 부이의 거리에 따른 선택적 통신매체 적용, 영상 처리를 통한 선박 식별 및 경보 제공, 열화상 카메라의 적용 등 크게 다섯 가지가 있다. 또한, 설계된 내용을 바탕으로 시스템을 개발하고, 실험실 혹은 필드 수준의 테스트를 통해 개발한 시스템의 유용성을 검증한다.
본 논문에서는 스마트폰 단말기에 장착되어있는 카메라와 플래시를 이용한 photometric stereo 기반의 능동적 3차원 형상 취득 기법을 제안한다. 조명의 위치 변화에 따라 여러 장의 입력 영상을 취득하기 위헤 고정된 위치에서 영상을 취득하는 스마트폰 한 대와 위치를 변화시키며 조명을 투사하는 스마트폰 한 대를 이용하여 시스템을 구성한다. 우선 카메라 렌즈의 왜곡과 카메라 센서의 비선형성 반응함수에 의한 3차원 형상 취득의 오차를 줄이기 위해 카메라 보정을 수행한다. 또한 스마트폰 카메라간의 자세를 추정하기 위해 5-point 알고리즘을 적용한 후 이를 이용하여 광원의 방향 벡터를 추정한다. 그 후 취득된 영상과 추정된 광원의 방향 벡터를 이용하여 photometric stereo기법으로 3차원 형상을 취득한다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 기법을 통하여 스마트폰이 저비용 고품질의 소형화된 3차원 카메라의 역할을 수행할 수 있는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 스마트폰의 카메라와 플래시를 이용한 능동적 3차원 형상 취득 시스템을 제시한다. 두 대의 스마트폰을 이용하여 한 대의 스마트폰은 광원 역할과 광원 위치 추정을 위한 영상 취득을 하고 다른 스마트폰으로 고정된 위치에서 광원의 위치 변화에 따른 영상을 취득을 한다. 각 스마트폰에서 취득된 영상을 마커 기반에서 광원의 위치를 추정하고 카메라의 반응 함수에 의한 비선형적 왜곡과 렌즈의 왜곡을 보정한다. 광원의 방향 벡터와 보정된 영상의 밝기 값을 이용하여 photometric stereo 기법으로 3차원 형상을 취득한다.
본 논문에서 Pan, Tilt 카메라를 이용한 객체 추적을 위하여 초기 지역정보를 이용하여 객체를 검출하고 검출된 객체의 색 정보를 이용하여 능동 객체를 추적하는 기술을 제안한다. 외부 환경의 잡음을 제거하기 위해 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 정해지면 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간으로 추적한다. CAMShift 추적 알고리즘은 객체의 크기를 계산하므로 객체의 크기가 변하더라도 유동적인 객체 판별이 가능하다. Pan, Tilt의 위치는 구좌표계(Spherical coordinates system)를 이용하여 계산하였다. 이렇게 구해진 Pan, Tilt 위치는 Pan, Tilt 프로토콜을 이용하여 객체의 위치를 화면의 중심에 놓이게 함으로써 적합한 추적을 가능하게 한다.
본 논문에서는 인간의 눈 움직임이 반영된 물체 추적 기능을 모방하여 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 특징기반 정합방법을 응용하여 움직임 정보를 추출한 후, 팬-틸트(pan-tilt) 기능의 하드웨어를 제어하여 실시간으로 이동하는 물체를 효율적으로 추적하는 시스템을 제안하였다. 기존의 연구들에서는 주로 물체의 색상값을 이용하여 추적이 이루어지므로 조명이나 카메라의 변화에 따라 이동 물체를 놓치거나 유사한 색의 다른 물체를 잘못 추적하는 문제가 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 측정기반의 정합을 응용하여 이동하는 카메라에서 이동물체를 추출하고 이 이동 물체의 좌표를 이동하여 팬-틸트 하드웨어를 제어하여 추적을 수행하였다. 실험 결과 본 시스템은 움직이는 물체를 감지해서 팬-틸트 하드웨어를 올바르게 제어하며 카메라의 움직임을 보정해가며 전체적으로 움직이는 영상 내에서 실제 움직이는 물체를 일관성 있게 추적하는 만족스러운 결과를 보인다.
최근 지능형 로봇에 대한 관심이 모아지고 있다. 지능형 로봇의 가장 큰 특징은 사용자를 추적, 인식하고 그 결과를 기반으로 상호활동적인 대응을 할 수 있다는 점이다. 얼굴인식이 다른 생채인식과의 비교에서 장점을 가질 수 있는 점은 비 강제성과 비 접촉성을 들 수 있다. 그러나 얼굴인식은 얼굴 취득단계부터 차원의 감소가 발생하고 인식하고자 하는 얼굴 및 주변 환경 변화가 매우 심하기 때문에 다른 생체인식에 비하여 인식률이 낮다. 얼굴인식의 성능을 저하시키는 요인들로는 조명변화, 포즈변화, 표정변화, 카메라와의 거리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 얼굴 인식 성능에 가장 많은 영향을 미치는 포즈변화에 대응하기 위하여 새로운 선형이동 능동형 카메라를 개발하여, 정면 얼굴에 근접한 영상을 취득하고 주성분 분석 및 Hidden Markov Model 알고리듬을 이용하여 인식률을 개선하고자 한다. 제한된 방법은 지능형 보안시스템 및 모바일 로봇에 적용하는 것을 목표로 개발 되었지만, 높은 정확도의 얼굴인식을 요구하는 응용분야에 널리 적용할 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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