• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.179-183
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• 2007

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.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권10C호
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• pp.982-989
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• 2007

본 논문에서는 사용자의 시점과 환경을 고려한 3DTV 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 다시점 영상의 부 복호화기, 얼굴 추적, 2D/3D동영상 입체 변환으로 구성된다. 다시점 영상에 입체감을 부여하기 위한 방법 중 실시간 처리가 가능한 2차원 영상을 3차원 영상으로 변환하는 2D/3D 동영상 입체 변환을 이용하여 입체 영상을 생성하였다. 기존의 2D/3D 동영상 입체 변환은 다시점 영상을 고려한 변환 방법이 아니기 때문에 다시점 영상의 시점 변화 시 다른 시점의 영상을 사용하여 불안정한 입체 영상을 생성한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 다시점 영상에 적합하도록 시점 변화 시를 고려한 2D/3D변환방법을 사용함으로써 시점 변화 시 안정된 입체영상을 생성할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.442-445
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• 2002

기존 증강현실과 같은 합성 추적기법에서, 시점을 확장시켜 깊이감을 얻을 수 있는 다시점 영상기술을 적용하였을 경우 특징추출 및 대응의 연산량은 급격히 증가하며, 넓어진 FOV(field-of-view)는 대응을 어렵게 하여 특징의 흔들림을 초래하고 광원과 가려진 영역의 영향을 증대시켜 시점간의 추적을 어렵게 한다. 이에 본 논문은 등극선 기하조건을 고려한 다시점 실감 영상 합성 추적 기법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1000-1005
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• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.493-495
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• 2002

다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2C호
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• pp.16-24
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• 2005

본 논문에서는 관찰자의 시점에 적응적인 다시점 영상 합성 시스템을 위한 얼굴 추적 기법을 제안한다. depth 카메라를 이용하여 텍스쳐 영상과 깊이 정보를 획득한 후, 회전(rotation)과 이동(translation) 등 기하학적인 변환을 이용하여 관찰자의 위치를 고려한 다시점 영상을 생성할 수 있다. 관찰 시점의 위치와 각도에 의한 입체감(motion parallex cue)을 제공하기 위하여 주 관찰자의 얼굴을 추적하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 모니터에 설치된 얼굴 획득용 카메라로부터 얻은 영상에서 얼굴 색상의 통계학적 특성과 변형적 형판(template)을 이용하여, 실시간으로 초기에 설정된 주요 관찰자(dominant face)의 얼굴영역을 추적하게 된다. 실험 결과 복잡한 배경 하에서도 얼굴 영역의 위치를 성공적으로 검출 및 추적하여 관찰자 시점에 해당하는 3차원 입체 영상을 디스플레이 할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.24-32
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• 2006

본 논문에서는 다시점 카메라부터 획득된 부분적인 3D 점군을 사용하여 실내환경의 3D 복원을 위한 새로운 방법을 제안한다. 지금까지 다양한 양안차 추정 알고리즘이 제안되었으며, 이는 활용 가능한 깊이 영상이 다양함을 의미한다. 따라서, 본 논문에서는 일반화된 다시점 카메라를 이용하여 실내환경을 복원하는 방법을 다룬다. 첫 번째, 3D 점군들의 시간적 특성을 기반으로 변화량이 큰 3D 점들을 제거하고, 공간적 특성을 기반으로 주변의 3D 점을 참조하여 빈 영역을 채움으로써 깊이 영상 정제 과정을 수행한다. 두 번째, 연속된 두 시점에서의 3D 점군을 동일한 영상 평면으로 투영하고, 수정된 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적기를 사용하여 대응점을 찾는다. 그리고 대응점 간의 거리 오차를 최소화함으로써 정밀한 정합을 수행한다. 마지막으로, 여러 시점에서 획득된 3D 점군과 한 쌍의 2D 영상을 동시에 이용하여 3D 점들의 위치를 세밀하게 조절함으로써 최종적인 3D 모델을 생성한다. 제안된 방법은 대응점을 2D 영상 평면에서 찾음으로써 계산의 복잡도를 줄였으며, 3D 데이터의 정밀도가 낮은 경우에도 효과적으로 동작한다. 또한, 다시점 카메라를 이용함으로써 수 시점에서의 깊이 영상과 컬러 영상만으로도 실내환경 3D 복원이 가능하다. 제안된 방법은 네비게이션 뿐만 아니라 상호작용을 위한 3D 모델 생성에 활용될 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.150-157
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• 2009

본 논문에서는 다시점 방송 서비스(multi-view broadcasting service)를 위한 사용자 위치추적 기반 다채널 오디오 패닝 시스템을 제안한다. 다시점 방송이란 각기 다른 시점에 해당하는 카메라들을 이용하여 촬영한 영상을 렌더링 해주는 방송 서비스이며 다채널 오디오 패닝 기법은 이러한 다시점 방송의 실감효과를 증대시키기 위한 오디오 렌더링에 필요한 기술이다. 이런 실감 오디오 기술을 다시점 방송 서비스에 적용하기 위해서 사용자의 시점정보를 얻을 수 있는 사용자 추적 기술 역시 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서 제안한 기술은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 첫째로, 초음파 위성 및 수신기를 이용하는 사용자 추적 기술을 제안한다. 제안한 사용자 추적 기술을 이용해 약 10 mm 근방의 높은 해상도와 약 0.15초의 빠른 간격으로 사용자의 위치정보를 얻을 수 있었다. 둘째로, 공간 파라메터 기반 다채널 오디오 패닝 기술을 제안한다. 제안한 오디오 패닝 기법은 MPEG Surround로 압축된 오디오에 대해 MPEG Surround의 공간 파라메터를 이용하여 복호화 시 패닝된 오디오를 얻는 방법이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기위해 음질 측면과 음상 정위 측면에서 성능을 평가하였다. 음질 측정은 MUSHRA 방법으로 이루어졌으며, 제안된 방식은 약 90점에 해당하는 MUSHRA점수로 평가되었다. 또한, 음상 정위 성능은 더미헤드를 이용하여 각 패닝 오디오에 대한 각도별 주파수응답을 측정하여 방사패턴을 분석하였다. 그 결과 본 논문에서 제안된 방식은 기존 파라메터 기반 오디오 패닝 방식에 비해 향상된 음질을 보임과 동시에 음상이 올바른 위치에 정위됨을 보일 수 있었다. 마지막으로 제안된 사용자 추적 기법 및 오디오 패닝 기법을 다시점 영상 재생 시스템과 결합시킴으로써, 사용자 추적 기반 다시점 방송 시스템의 프로토타입을 구현하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.280-281
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• 2011

단말기 기술의 향상으로 과거 다시점 영상 디스플레이가 어려웠지만 현재는 다양한 3D 디스플레이 장치가 개발되고 있으며 2장의 영상을 활용한 스테레오 영상 단말 뿐 아니라 다시점 영상 단말도 개발되고 있다. 다시점 방송 및 콘텐츠를 이용하기 위한 장치는 사용자가 콘텐츠를 감상하는 거리, 각도 및 개개인의 취향에 따라 각기 다른 실감정도를 보여주고 있으며 단말 장치 및 사용자는 끊임없이 움직이게 되므로 이에 대한 대처가 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 위치를 파악한 후 그 결과에 따라서 단말장치에서 연속적으로 사용자에게 적절한 깊이 정보를 송출하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 사용자의 얼굴 및 눈을 검출하였으며 기존 알고리즘의 문제점인 눈이 아닌 눈썹 또는 눈 주변의 어두운 영역으로 인한 오인식의 문제점을 해결하였다. 눈썹의 위치를 인식하여 눈썹 영역과 눈 영역의 분리를 통한 정확한 눈 위치추적 알고리즘 결과 테스트스트림에 따라 최대 52%의 오차율 향상을 보였다.