본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적 시 필요한, 사전 정의 된 실측 모델의 정확성이 카메라 추적의 정확성에 미치는 영향에 대하여 논의한다. 이를 위하여 모델 기반과 특징점 기반의 카메라 추적에 가중치를 두고 혼합시켜 이용하는 하이브리드 카메라 추적 방법을 사용하고, 이 방법을 활용한 상호작용형 모델링(interactive modeling)을 이용하여 실측 모델을 제작한다. 또한, 상호작용형 모델링 과정에서 생기는 실측 모델의 오차로 인해 발생하는 카메라 추적 오차를 Cramer-Rao 하한(lower bound)을 이용하여 정의하고, 이 둘의 상관관계를 실험적으로 도출한다. 이를 통해 사전 정의된 실측 모델이 가질 수 있는 오차의 하한을 실험적으로 검증한다.
모델 기반 카메라 추적에서 추적을 위한 3 차원 객체 모델의 정확도는 매우 중요하다. 하지만 3 차원 객체의 실측 모델링은 일반적으로 정교한 작업을 요구할 뿐 아니라, 오차 없이 모델링 하기가 매우 어렵다. 반면에 오차를 포함하고 있는 객체 모델을 이용하더라도 실제 추적 환경에서 사용자가 느끼는 성공적인 추적의 허용 오차는 실제 추적 오차와 다를 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 모델 기반 카메라 추적에서 모델링 오차에 따른 모델과 영상 정보 간의 실제 정합 오차와 육안으로 판단되는 정합의 허용 오차를 사용자 평가를 통해 비교 분석하고, 3 차원 객체 모델링의 허용 오차 범위에 대해 논의한다.
본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.
동영상에서의 움직임 추적은 이전 프레임에서 얻어낸 정보를 이용할 수 있다는 점에서 프레임간의 연결 관계에 기반한 움직임 추적이 가능하다. 그러나 사람의 신체는 고정된 형태를 가지고 있지 않기 때문에 프레임 간의 단순한 연결 관계만으로 사람의 자세를 추정하고 움직임을 추적하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반한 인체 모델을 이용하여 이전 프레임에서 찾은 블랍들을 연속된 프레임에서 찾은 블랍들로 연결함으로써, 동영상에서 사람의 자세를 추적하는 방법을 제안한다. 주어진 모델에 따라 이전 블랍은 대응되거나, 여러 블랍으로 나뉘거나, 다른 블랍들과 결합되어 사라지거나, 새로 생성되는 등의 4 가지 경우로 나뉘어 질 수 있는데, 각 경우에 대한 처리 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 인체들과 블랍들의 리스트 처리를 간단하게 할 뿐만 아니라, 추적의 전처리 과정으로 블랍화를 옳게 수행해야 하는 부담을 덜어주어 과도한 블랍화와 부족한 블랍화 등의 문제를 해결할 수 있다.
증강현실은 가상현실의 한 분야로 실제 환경에 가장 사물을 합성하여 원래의 환경에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법이다. 증강현실은 가상의 공간과 사물만을 대상으로 하는 기존의 가상현실과 달리 현실세계 기반위에 가상의 사물을 합성하여 현실세계 만으로는 얻기 어려운 부가적인 정보를 보강해 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 실세계 기반위에 가상의 사물의 합성을 구현하는데 있어 중요하게 여겨지는 기반 기술인 레지스트레이션 방법이 있다. 레지스트레이션 방법은 실사영상과 3차원 그래픽 객체의 위치와 방향을 결정하는 방법으로서, 모델기반추적과 Move-Matching방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 모델기반추적방법에 대하여 물체 추적을 통한 물체의 정보와 색상 분포를 이용하여 각 장면간의 물체 추적을 통하여 전환되는 장면에서의 모델을 통해 상대적 좌표계를 생성하는 방법에 대하여 연구하였다.
본 논문에서는 효과적인 객체 추적을 위해 가우시언 믹스처 기반의 그림자 제거 알고리즘을 제안하고, GPGPU(General Purpose GPU) 아키텍처인 NVIDIA 사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 이용하여 기존의 객체 추적 알고리즘의 컴퓨팅 시간을 개선하는 모델을 제안한다. 이 시스템은 GPU를 이용한 가우시언 믹스처 모델 기반의 객체 추적 알고리즘으로 전경과 배경 분리 시 CPU와 GPU의 프로세스 시간을 적절히 분배하여 소모되는 연산시간을 줄이고, 고 해상도의 이미지에서의 객체 분리 및 추적의 시스템 처리량을 최대화 한다. 객체 추출 후 효과적인 추적을 위해 예측 모델인 칼만 필터를 사용한다.
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.
기동표적의 추적문제는 상태추정의 분야에서 수 십 년에 걸쳐 연구되어 왔다. 칼만 필터는 표적의 상태를 추정하기 위해 널리 사용되어 왔으나, 기동이 발생할 경우, 그 성능은 현저히 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고, 기동표적을 효과적으로 추적하기 위해, DNA 코딩에 기반한 상호작용 다중모델 기법을 제안한다. 제안된 기법은 DNA 코딩에 기반한 퍼지 논리를 이용함으로써, 기존의 기법들의 수학적 한계를 극복할 수 있다. 컴퓨터 모의실험을 통하여, 제안된 기법의 추적 성능은 적응 상호작용 다중모델 기법 및 유전 알고리즘 기반 상호작용 다중모델 기법과 비교된다.
본 논문에서는 모바일 증강현실을 실현하기 위한 3차원 모델기반 카메라 추적 기술을 제안한다. 3차원 모델기반 추적 기술은 평면적이지 않은 객체에 적용 가능하며, 특히 텍스처가 없는 환경에서 유용하다. 제안하는 방식은 대상 객체의 3차원 모델정보로부터 영상에서 추출한 에지와의 대응점을 찾고, 대응점의 거리를 최소화하는 카메라 움직임을 추정함으로써 이전 카메라 포즈(위치 및 방향)로부터 현재 포즈가 추적되는 방식이다. 안드로이드 플랫폼의 스마트폰 상에서 제안된 방식으로 카메라 포즈를 추적하고 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 그 유용성을 확인한다.
본 논문은 모델기반 다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경영상에 이동물체가 초기 진입했을 때의 초기모델생성 단계와 이동물체 추적 단계에서의 모델 갱신 단계로 구분하였다. 초기모델생성 단계에서는 차영상과 클러스터링 기법을 이용하여 분할된 분할영상과 현재프레임 영상에 대한 윤곽선 영상과의 로직 AND 연산을 수행하여 초기모델을 생성하였다. 모델갱신 단계에서는 하우스돌프 거리(Hausdorff Distance)와 2D-Logarithmic 탐색 알고리즘을 이용하여 추적중인 이동물체의 형태변화에 적응할 수 있도록 매 프레임 마다 새로운 모델을 갱신하였다. 실험은 도로에서 주행하는 자동차를 대상으로 도_의 실험을 수행하였다. 그 결과 도로에서 주행하는 자동차의 진입방향과 추적 대상 수가 불규칙한 경우에도 모델생성이 98% 이상 이루어짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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