본 연구에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감시 영상을 검출하는 감시시스템을 구현하였다. 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 동작 검출 기법은 배경 영상을 저장할 메모리가 필요하고 화소 단위의 데이터 처리로 인하여 수행 시간의 증가와 노이즈에 민감한 단점을 감수해야만 한다. 이러한 단점을 해결하고 노이즈에 강인한 성질을 갖게 하기 위해서 블록 단위로 모션 정보를 추출하여 비교하는 기법을 제안하였다. 블록별로 모션 정보를 얻는 경우 기준 영상의 블럭 단위의 특징 값과 현재 영상의 블럭 특징 값만을 비교하기 때문에 프레임 메모리가 필요 없고 단지 기준 영상의 블럭 특징 값만을 저장하면 된다. 또한 블럭 단위로 특징 값을 구하는 과정에서 화소 값을 이용한 동작 검출 보다 노이즈에 대한 영향을 감소시키고 카메라의 흔들림 등에 덜 민감한 효과를 얻을 수 있다.
영상에서 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하여 얼마나 움직였는지를 나타내는 모션 벡터(motion vector)라 한다. 이러한 모션 벡터를 이용하여 현재 프레임의 이미지안의 객체들이 이전프레임의 이미지 객체가 있었던 위치로 보정을 한다면 손 떨림이나 카메라의 흔들림에서 오는 작은 떨림을 보정할 수 있다. 본 논문에서는 모션 벡터를 추출하는 방법인 SAD(Sum of Absolute Difference) 방정식을 이용한 블록 정합 매칭 알고리즘, 위상상관을 이용한 매칭, 특징점을 이용한 매칭, Bitplane을 이용한 블록매칭의 성능을 비교하였다.
인간과 컴퓨터간의 상호작용에 있어서 감정처리는 매우 중요한 부결이다. 특히, 비디오 정보처리에 있어서 사용자의 감정을 처리할 수 있다면 비디오 검색이나 요약본 추출 등 다양한 응용분야에 활용이 가능하다. 비디오 데이터로부터 이러한 감정 처리를 하기 위해서는 감정에 관련된 특징들을 표현하고, 검출하는 것이 필요하다. 쉽게 추출이 가능한 색상이나 모션 등의 저급 특징들로부터 고급 개념인 감정을 검출하는 것은 매우 어려운 일이지만, 감정에 관련된 여러 장면으로부터 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 같은 통계적인 분석을 통해 감정에 관련된 특징들을 검출하는 것은 가능하다. 본 논문에서는 색상, 모션 및 셧 길이 정보로부터 감정과의 관련된 특징을 표현하고 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 특징을 사용하여 감정 검출에 관련된 실험을 한 결과 바람직한 결과를 얻었다.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
엔지니어링 분석을 위한 가상현실 응용 분야에서는 대규모 또는 복잡한 공학적 데이터를 효율적으로 분석하고 의미 있는 정보를 추출하기 위해 대형 스크린 등의 몰입형 가시화 인터페이스가 주로 사용된다. 이와 더불어 가시화 결과에 대한 사용자의 분석 조작을 구현할 수 있는 휴먼 인터페이스 기술이 필요한데, 기존의 휴먼 인터페이스 기술은 조이스틱과 같은 단독 활용형 디바이스를 통해 주로 운영자 위주의 단방향 검토가 가능하지만, 최근 착용형 및 비착용형 모션인식 기술의 발전으로 인해 가상현실 참여자간의 양방향 상호작용 인터페이스 개발이 가능할 거승로 기대된다. 본 연구에서는 신체의 자연스러운 움직임으로 가상현실을 조작할 수 있는 휴먼 이터페이스 기술에 대한 분석과 기초 연구를 소개한다.
대다수의 컴퓨터 게임기들을 거의 예외없이 단지 게임 개발자들이나 일부 전문 게이머들의 경험에 의존하여 사용자의 감성적 특성을 반영하고 있을 뿐이다. 본 연구개발에서 시도되고 있는 게임기는 모션이 가미된 콘솔형 아케이드 시뮬레이션 게임기에 해당되는데, 감성공학 DB와 제시기술을 적용함으로써 게임의 흥미를 극대화하고자 하였다. 총 2차년의 개발기간중 1차년도에는 롤러코스터의 운동을 해석하였으며, 실시간 스케쥴러와 H/W 입출력 및 통신 드라이버에 대한 개발을 수행하였고, 사용자가 직접 트랙을 설계할 수 있는 저작도구와 영상 기반 렌더링 모듈을 개발하였다. 차후 연구될 방향은 게임기의 감성을 평가할 수 있는 표본 집단을 선발하여 게임기에 시승시킨 후 설문지 답변과 시승시 측정되는 생리신호를 추출하여 비교 분석한 후 게임기를 감성친화적으로 개선하는 것이다.
본 논문에서는 댄스를 디지털콘텐츠와 접목시켜 누구나 쉽고 재미있게 즐길 수 있는 체험형 콘텐츠를 개발하고자 한다. 개발된 콘텐츠에서는 마우스나 키보드 등의 정적 입력 인터페이스를 벗어나 체험자의 능동적 참여를 위해 영상처리기술을 통해 PC 카메라로부터 얻은 영상에서 체험자의 모습을 분리하고 댄스 모션이 적용된 3D 모델과 같은 공간에 출력하여 두 모델간의 동작을 비교함으로써 같은 동작을 취하고 있는지를 판단하게 된다. 이때 체험자에게 어떠한 센서나 마커도 부착하지 않고 강건한 환경에서의 체험자 영상만을 추출하기 위한 방법과 댄스 모델과 체험자의 움직임 비교 방법을 새로이 제안하였다.
본 논문에서는 교통 정보 제공 시스템에서 기본적으로 필요로 하는 신뢰성 있는 교통데이터 획득을 위한 교통 영상검지기를 ASIC을 이용하여 효과적으로 구현할 수 있는 구조를 제안한다. 본 논문의 교통 영상검지기에서는 먼저 저가의 CMOS 이미지 센서를 이용하여 영상을 획득한다. 그 다음에 영상을 여러 개의 블록으로 분할하고 블록 매칭 기법을 이용하여 각 블록의 모션 벡터, 즉 각 블록이 다음 프레임에서 어느 방향으로 얼마만큼의 거리를 이동했는지를 추적한다. 그 다음에는 블록들의 모션 벡터로부터 자동차의 속도와 크기를 추출한다. 본 논문의 교통 검지기는 실시간으로 시내 도로나 고속도로에서 실시간으로 교통 정보를 검지할 수 있을 뿐만 아니라 보정이 필요 없어 설치가 매우 간편하다.
최근 인터넷 기술의 발달로 인한 실시간 인터넷 동영상 서비스 등 인터넷을 이용한 방송사업이 활성화되어지고 이에 부가적으로 애니메이션이 감각적 서비스를 지원하고 있는 실정이나 고가의 모션캡쳐 시스템을 통한 캡쳐된 좌표를 적절한 보정을 한 후에 캐릭터를 움직이는 방법으로 이루어지고 있다. 이러한 모션캡쳐 시스템을 통한다면 시스템 및 장비 자체가 고가이고 또한 실시간으로 처리하기 위하여는 좌표값 보정 등이 필요하지만 본 논문에서 제안하는 좌표 추출 및 추적 기법을 이용하여 저가의 가정용 멀티미디어 오버레이 캡쳐보드와 CCD 카메라를 통하여 영상을 캡쳐하고 캡쳐된 영상좌표와 실험용 GDI object를 링크시켜 실시간으로 사람의 입술의 움직임 모양대로 애니메이션이 립싱크되어서 움직여지는 것을 볼 수 있으며, 더 나아가서 외화의 우리말 더빙시 영상처리를 통한 정교한 화면 더빙 및 가상 캐릭터를 이용한 사이버 미팅가지 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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