패턴을 기반으로 딴 AR(Augmented Reality) 시스템은 실시간 동영상 안에 가상 물체들을 정확하게 올리기(registering) 위한 좋은 방법이다. AR 시스템을 구현하기 위해서는 우선 카메라가 보고 있는 영상의 3D 위치 정보를 추출하여야 한다. 본 논문에서는 카메라가 보고 있는 체스판 영상의 3D 위치 정보를 자동적으로 추출하여 그것과 동기적으로 움직이는 가상의 object를 구현하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 카메라 1 대를 가지고 어떠한 sensor 나 marker 를 사용하지 않고 시간적 정보만을 이용하여 비교적 정확한 3D 위지 정보를 추출할 수 있고, 추출된 3D 위치 정보를 통해 자연스러운 3D 모션 시뮬레이션을 구현할 수 있다.
실 환경에 존재하는 모든 것을 3차원 모델로 쉽게 복원할 수 있을 것이라는 생각과 원격지에 있는 환경과 사람을 같은 공간에 있는 듯 상호작용할 수 있게 된 것은 그리 오래되지 않았다. 이는 일정 해상도를 보장해주는 RGB-D 센서의 개발과 이러한 센서들을 사용한 3차원 복원 관련 연구들이 활발히 수행되면서 가능하게 되었다. 본고에서는 널리 쓰이고 있는 RGB-D 카메라를 사용하여 실시간으로 때로는 온라인상에서 3차원으로 복원하고 가시화하는 기술에 대하여 살펴보고자 한다. 하나 또는 여러 개의 RGB_D 카메라를 사용하거나 모바일 장치에 장착된 RGB-D 센서를 사용하여 넓은 공간, 움직이는 사람, 온라인 상태의 환경 등을 실시간으로 복원하기 위한 기술들을 세부적으로 설명한다. 또한, 최근에 발표된 기술들이 다루고 있는 이슈들을 설명하고 향후 3차원 복원기술의 연구개발 방향에 대해서 논의한다.
로봇 매니퓰레이터를 제어하기 위해서는 로봇의 Forward/Reverse Kinematics를 정확히 알아야 하고, 이를 바탕으로 각 목적에 맞는 로봇 매니퓰레이터의 설계가 이루어진다. 만약 이 매니퓰레이터에 카메라가 장치되어 어떤 물체를 추적해야 한다면, 매니퓰레이터의 Kinematics와 카메라의 컨트롤이 적절하게 조합되어 물체 추적을 행하게 된다. 본 논문에서는 Particle Filter의 큰 주류인 SISR 방법을 소개하고, 이 방법을 화상카메라에 적용하여 움직이는 물체를 추적하는 연구를 수행하려한다.
비디오는 상당히 많은 정보를 함축적으로 포괄하는 있는 자원이다. 하지만 비디오의 내용물을 처리하고 이해하기에는 많은 어려움이 있다. 모자이크라고 하는 것은 연속적인 영상들로부터 정합 하여 하나의 새로운 영상을 생성함을 일컫는다. 그러므로 모자이크 영상을 통해서 비디오의 많은 정보들을 효과적으로 표현해 줄 수 있다. 본 논문에서는 모자이크 구축을 위해 이동하는 카메라를 통해 입력을 받아 모자이크 영상을 생성하는 방안을 제시한다. 정적 모자이크 구축을 위해 두 영상간의 방향 벡터만큼 이동 후 차 영상을 계산하여 구축하는 방안을 제시한다. 동적 모자이크 구축을 위해 움직이는 카메라와 동적 객체의 파라미터를 모호성을 방지하기 위한 알고리즘을 제시하고, 동적 객체 판별을 위한 영역 분할 기법에 대하여 제시한다.
증강 현실 기술이 발전함에 따라서 사용자의 편의성을 위한 객체의 제어 방식에 대한 요구 사항이 증가하고 있다. 본 논문에서는 마커가 붙어 있는 손가락의 움직임의 특징을 카메라로 포착하여 그 동작과 맞는 적절한 이벤트를 실행함으로 증강 현실 시스템을 보조해주는 기술을 제안하고 있다. 제안하는 방식의 가장 큰 장점은 카메라가 인식할 수 있는 정도까지의 근거리에서 3D 객체나 웹 화면을 사용자가 원하는 대로 제어하는 작업을 수행할 수 있도록 한 것이다. 핵심적인 프로토타입을 구현하여 손가락 움직임에 대하여 객체 제어가 되는지 실험을 하였으며 저속으로 움직이는 경우에 대부분 처리가 가능함을 알 수 있었다. 손가락의 모양이 빠르게 변화하는 경우에는 이벤트 처리에 오류가 많이 발생하였다.
본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.
사물인터넷 기기를 이용한 감시 시스템에 대한 연구가 증가함에 따라 특정 객체의 위치를 추적하는 연구의 필요성이 높아지고 있다. 빠른시간 안에 실시간으로 객체의 이동을 감지하고 이동 경로를 예측하는 것을 목표로 한다. 움직이는 객체를 명확하게 인식하고 검출하는 연구는 많이 이루어졌지만 객체를 인식하는 카메라 간의 정보의 공유를 필요로 하지 않는다. 본 논문에서는 카메라의 기기정보와 카메라에서 촬영하는 영상정보를 이용하여 객체의 이동반경을 예측하고 반경 내의 카메라에 대해 정보를 공유하여 객체의 이동 경로를 제공한다.
본 논문은 계속적으로 움직이는 Pan & Tilt 카메라를 가지고 객체를 안정적으로 추적하기 위해 Level Set 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라간의 상호 유동적인 시스템을 설계하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 특정객체를 Pan & Tilt 카메라로 계속적으로 추적하고자 할 때는 안정적인 배경영상을 얻을 수 없기 때문에 MOG 와 같은 통계적인 추적알고리즘을 쓰는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 배경 영상이 계속적으로 변하기 때문에 고정된 배경 영상을 가질 수 없는 문제와 이로 인해 객체의 영역을 잘 추출할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Level Set 에 기반한 외곽선 추적 방법을 이용한다. 이 방법은 단지 차영상만을 가지고도 어느 정도 객체의 영역을 추출할 수 있는 방법이다. Level Set 방법은 높은 복잡도를 가지기 때문에 실시간 계산이 빠른 외곽선 추적 방법을 이용하였으며, 이를 통해 실시간 영상에 대한 외곽선 추적을 가능하게 하였다. 그리고 Level Set 기반 외곽선 추출 방법에 의해 객체의 중심점을 구하는 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라에 의해 객체를 추적하는 알고리즘 간에 유동적인 연결을 하였다.
본 논문에서는 로봇 축구용 카메라를 사용하는 기존 경로계획의 제한적인 사항을 극복하기 위해서 컬러 인식법에 의한 경로계획방법을 제시한다. 제안된 연구에서는 움직이는 목표물이 스웜로봇과 멀리 있어도 로봇의 직선 시야를 기반으로 동료 로봇을 따라가며, 움직이는 목표물을 추적 할 수 있다. 제안된 포텐셜 필드는 동료 로봇과의 충돌과 장애물과의 충돌을 피하면서 스웜 로봇들이 움직이는 목표물을 향하여 이동하게 한다. 결국, 스웜 로봇들 사이의 시각적 도움에 의해 최종 목표물에 모든 스웜 로봇들이 도달하게 된다. 제안된 방법은 움직이는 파티클, 즉 점 로봇이 아닌 논홀로노믹 제한이 있는 유니 사이클 로봇들을 대상으로 자기 조직화 방법을 제시하기 때문에 실제 하드웨어 적용시 유용하다.
본 논문에서는 이동 카메라 영상에서 움직임 정보와 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 다수의 보행자를 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 연속된 영상의 특징점을 이용하여 카메라 자체의 움직임 보상용 한 후 차 영상과 프로젝션 히스토그램을 통해 움직이는 보행자를 검출한다. 차 영상을 이용한 보행자 검출은 간단한 방법이지만 움직임이 없는 보행자는 검출하지 못하는 단점이 있다. 따라서 이러한 단점을 보완하기 위하여 SVM을 이용하여 움직이지 않는 보행자를 검출하였다. SVM은 보행자 검출과 같은 이진 분류 문제에 우수한 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 영상 내에 보행자가 서로 인접해 있거나 팔과 다리를 과도하게 움직이는 경우 검출하지 못하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 정보와 SVM을 이용하여 움직임이 없는 보행자와 보행자가 서로 인접해 있거나 과도한 동작을 취하는 경우에도 강건하게 검출할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실세계 영상을 이용하여 수행하였으며, 그 결과 평균 검출률이 94%, FP(False Positive)가 2.8%로 제안된 방법의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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