기존의 멀티 카메라 시스템은 넓은 영역을 커버하거나 이동 중인 물체를 트래킹 하기 위한 목적으로 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 시스템은 하나의 카메라가 커버하는 영상이 가려지면 정보를 잃게 되는 단점이 있다. 멀티 카메라 시스템은 하나의 영역을 여러 카메라가 커버하도록 하여 이런 단점을 극복할 수 있다. 또한 다양한 시점의 카메라에서 수집되는 영상의 경우, 영상에 따라 담고 있는 정보가 다르므로 여러 카메라의 입력 정보를 함께 활용하여 보다 많은 정보를 얻을 수도 있다. 본 논문은 이런 장점을 활용하여 멀티 카메라 환경에서의 이벤트 인식 문제를 다룬다. 이를 위해 사무실 환경에 8대의 카메라를 설치하였으며, 시나리오에 따라 영상을 수집하였다. 수집된 영상은 전문가에 의해 어노테이션 된 후 인식 모델의 학습에 사용되며, 학습된 베이지안 네트워크 모델의 구조와 파라미터를 도메인 지식에 기반해서 수정하여 최종 이벤트 인식 모델을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 이벤트 인식 모델의 인식률은 평균 87.0%로 Naive Bayes보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근 동영상 데이터의 폭발적인 증가와 함께 이의 요약을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 동영상 데이터 수집 과정에서 하나의 카메라가 아닌 멀티 카메라를 활용하는 경우도 늘고 있는데 이들 대부분은 실내에서 넓은 영역을 커버하거나 물체를 추적하기 위한 목적으로 멀티 카메라 시스템을 사용하였다. 본 논문에서는 하나의 이벤트를 여러 방향으로부터 입력하여 하나의 대상에 대한 다양한 시각과 정보에 초점을 맞추며, 이를 바탕으로 수집된 이벤트 시퀀스에 대한 문제를 다룬다. 과정은 여러 개의 카메라 뷰 가운데 최적의 뷰를 선택하는 카메라 뷰 선택과정과, 그렇게 만들어진 하나의 전체 시퀀스를 요약하는 과정으로 나누어진다. 본 논문에서는 사용자 조사 및 분석을 통해 얻은 사용자 선호도 통계 정보로부터 카메라 뷰 선택을 위한 규칙을 획득하였고, 사람의 의사결정과정을 모방하고자 퍼지 규칙기반 시스템을 사용하여 이벤트를 평가한 후 그 점수에 근거한 요약을 수행하였다.
본 논문에서는 로봇이 정해진 폐구간을 이동하기 위해서 위에서 아래로 촬영한 카메라 정보를 활용한다. 로봇을 특정위치로 이동시키기 위해서는 카메라를 제어하는 서버 시스템과 로봇의 위치를 인식하기 위한 마크가 필요하다. 서버는 로봇의 위치를 로봇으로 인식하는 마크의 색 값으로 카메라로부터 인지하고 로봇에 위치 이동 명령을 수행할 서버와 로봇이 네트워크를 통해 Planning을 수행한다. 본 연구에서 휴머노이드 로봇인 나오와 로봇에 위치를 촬영할 카메라 그리고 이미지 처리를 하기 위해 OpenCV와 이동 알고리즘으로 $A^*$를 활용하여 Planning을 구현한다.
본 논문에서는 실내 공간에 설치된 복수의 카메라로부터 획득한 영상정보를 소형무인기의 자세 추정 및 제어에 이용하는 시스템에 대한 연구를 기술하였다. 제안된 시스템은 실외 비행시험의 제한을 극복하고 효율적인 비행시험 환경을 구축하기 위한 것으로 무인기의 위치 및 자세를 측정하기 위해 별도의 센서를 탑재할 필요가 없어 저가의 장비로 테스트베드를 구성할 수 있다는 장점을 갖는다. 시스템 구현을 위해 요구되는 카메라 보정, 마커 검출, 자세 추정 기법을 소개하였으며 테스트베드를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 방법의 타당성 및 성능을 보였다.
본 논문에서는 사각 평면이 아닌 실린더나 구 형태의 비평면 스크린에 고품질 파노라마 영상을 렌더링 하기 위해 스틸 카메라를 이용한 자동 캘리브레이션과 멀티 프로젝터를 이용한 파노라마 렌더링 시스템을 제안한다. 스틸 카메라를 이용한 비평면 스크린 캘리브레이션은 특정 패턴을 스크린에 투사하고 이를 촬영하여 프로젝터의 투사 왜곡을 보정하고 멀티 프로젝터간의 중첩 영역에 대한 보정을 자동 수행한다. 캘리브레이션이 완료된 이후에 멀티 프로젝터를 이용하여 고품질의 파노라마 비디오를 렌더링 하기 위해서 본 논문에서는 복수의 멀티 시스템과 동기화 카드를 이용하여 렌더링 시스템간의 재생 동기화를 수행 하였다. 제안하는 렌더링 시스템을 적용하면 기존의 전문가의 수동작업에 의한 인력 및 보정 시간을 줄일 수 있으며, 시스템 환경이 변하더라도 쉽게 적응적으로 렌더링 환경을 구축하는 것이 가능하고 고품질의 파노라마 비디오를 렌더링 하는 것이 가능하다.
디지털 카메라 기술의 발전과 보급으로 공공건물의 보안 카메라부터 개인 휴대 단말기의 카메라까지 동영상 데이터를 수집할 수 있는 수단이 크게 늘었으며, 그 활용 또한 매우 일반화되었다. 동영상 데이터는 문서나 음성 등의 다른 데이터보다 훨씬 구체적이고 사실적인 정보를 포함하므로 과거의 기억을 정리하고 복원하기 위한 유용한 방법이 될 수 있다. 동영상 데이터의 증가와 함께 동영상 요약에 대한 연구가 최근에 활발히 진행되고 있는데, 이들 연구의 대부분은 하나의 동영상을 요약하고 분석하기 위한 것이다. 본 논문에서는 사무실에 여러 대의 카메라를 설치하여 데이터를 저장하며, 이렇게 수집된 동영상 데이터를 효과적으로 요약하고 검색하는 시스템을 구축한다. 동일한 이벤트를 여러 방향에서 바라보고, 그 상황을 가장 잘 설명한 카메라를 선택 할 수 있다는 점에서 멀티 카메라의 사용은 장점을 갖는다. 사전에 정의된 이벤트에 따라 전문가가 어노테이션을 부여하도록 하였으며, 전문가가 설정한 유틸리티에 따라 카메라 선택 및 요약이 이루어진다. 다양한 옵션에 따라 요약된 결과로 사용자 평가를 수행하였다.
지진, 대형화재와 같은 많은 재해의 발생으로 인해 재난 안전 분야에 관심이 증가하고 있으며, 재난재해 시 신속하고 안전한 구조는 생존율에 영향을 준다. 기존 연구에서는 다양한 센서와 멀티카메라를 이용한 위치 추정 연구는 있으나, 가장 많이 설치된 단일카메라 기반의 위치 추정연구는 부족한 상태이다. 본 논문에서 단일카메라를 활용한 딥러닝 객체탐지와 거리측정 알고리즘을 이용하여 인명구조를 위한 구조대상자 위치추정시스템을 제안한다. 딥러닝을 활용한 객체탐지 기술을 이용하여 단일카메라 영상 내 객체와 해상도에 따른 바운딩 박스의 너비를 활용한 거리 계산식으로 거리를 추정하고, 객체의 위치좌표를 제공하여 신속한 재난 구조에 도움이 되는 시스템을 제안한다.
최근 3D 애니메이션 , 영화 특수효과 그리고 게임제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 드리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리를 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적용할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적 기법을 제안한다.
번호판 인식 시스템은 일반적으로 한 차선에 한 카메라를 사용한다. 만약 2개의 차로를 동시에 촬영하도록 카메라를 설치한다면 시스템 구축 비용이 많이 감소할 것이다. 본 논문은 이러한 시스템의 구축에 필요한 기본적인 방법으로써 이미지에서 번호판이 2개 이상 존재할 경우에도 그 위치를 모두 검출할 수 있는 방법에 대하여 제안한다. 번호판 후보 영역 추출은 모폴로지 연산을 통해 검출하고 각 후보 영역은 이진화후 제안한 검증 방법을 통해 후보 영역을 제거하고 번호판인 후보 영역에 대하여 정확한 번호판 영역을 검출한다. 제안한 검출 방법은 일반 번호판과 영업용 번호판 모두 검출할수 있다.
본 논문에서는 다수의 사람이 존재하는 입력영상에서 입술 움직임 정보를 이용한 실시간 화자의 클로즈업(close-up) 시스템을 구현한다. 칼라 CCD 카메라를 통해 입력되는 동영상에서 화자를 검출한 후 입술 움직임 정보를 이용하여 다른 한 대의 카메라로 화자를 클로즈업한다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역 변화량을 이용하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라를 사용하였으며, RS-232C 시리얼 포트를 이용하여 카메라를 제어한다. 실험결과 3인 이상의 입력 동영상에서 정확하게 화자를 검출할 수 있으며, 움직이는 화자의 얼굴 트레킹이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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