마커리스 추적 기술은 명시적 마커의 부착없이 실시간으로 카메라의 자세를 획득하게 해, 증강 현실 애플리케이션에서의 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 마커리스 증강 현실책인 디지로그북에 적합한 새로운 비전기반 페이지 인식 및 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 페이지의 직교 영상만을 요구하며, 긴 학습 과정이 필요없고 실시간으로 동작한다. 실시간 페이지 인식은 페이지의 비교 우선 순위 평가 함수와 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 설명자를 활용하여 두 단계로 수행된다. 또한, 멀티 코어 프로그래밍을 이용하여 프레임간 특징점 추적과 페이지 인식을 분리해, 25fps ~ 30fps 의 카메라 추적 실시간성을 보장한다. 제안된 알고리즘은 향후 다수의 객체를 추적하는 증강 현실 애플리케이션에 확장될 수 있다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
본 논문은 위성의 자세정보를 획득하는 센서로서 과학기술위성2호에 장착하기 위해 개발 중인 이중 머리 별 추적기를 소개한다. 대부분의 별 센서는 위성의 한쪽 방향만 지향하기 때문에 태양 및 지구 영역으로 지향할 경우 별 인식이 불가능하다. 그래서 시스템은 두개의 카메라를 직각의 방향으로 지향하여 동시에 두개의 영상을 입력 받고 하나의 영상에서 별 인식을 실패할 경우 다른 영상에서 별 인식을 수행하여 별 인식률을 높이도록 구현하였다. 논문에서는 이중머리 별 추적기의 시험모델을 소개하고 별 인식 및 별 추적 알고리즘을 제안하였다.
본 논문에서는 실시간 증강현실 시스템에서의 가상 객체 삽입을 위한 빠르고 안정된 카메라 자세 추정 방법을 제안한다. 단일 프레임에서 마커의 특징점 추출을 통해 카메라의 회전행렬과 이동벡터를 추정한다. 카메라 자세 추정을 위해 정사영 투영모델에서의 분해기법을 사용한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법은 객체의 모든 특징점의 깊이좌표가 동일하다고 가정하기 때문에 깊이좌표의 기준이 되는 참조점의 설정과 점의 분포에 따라 카메라 자세 계산의 정확도가 달라진다. 본 논문에서는 실제 환경에서 일반적으로 잘 동작하고 융통성 있는 참조점 설정 방법과 이상점 제거 방법을 제안한다. 제안된 카메라 자세추정 방법에 기반하여 탐색된 마커 위치에 가상객체를 삽입하기 위한 비디오 증강 시스템을 구현하였다. 실 환경에서의 다양한 비디오에 대한 실험 결과, 제안된 카메라 자세 추정 기법은 기존의 자세추정 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 증강현실 시스템 응용에 적용될 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 지능형 환경에 적합하도록 사용자의 자유를 제한하지 않는 실시간 신체 부위 추적 시스템의 구현에 관해 다룬다. 본 시스템은 기존의 신체 부위 추적 시스템과 달리 소매의 길이에 제약 없이 긴 소매, 반 소매 모두 인식할 수 있도록 함으로써 시스템의 generality를 높였다. 정확한 인식을 위하여, 한 대의 카메라에서 얻어진 이미지에서 손, 머리, 발의 신체 부위를 따로 검출하고 각 신체 부위를 검출할 때 해당 부위에 적합한 특징점을 따로 선택하여 검출하였다. 검출된 2차원의 신체 부위들을 calibrate된 카메라를 이용하여 3차원 자세로 변환하였다. 본 시스템은 실험을 통해 실시간(50fps) 성능으로 향상된 손 추적 성능을 보여주었다.
본 논문에서는 팔라우추적소 원격자료수신장비 링크버짓 결과를 예측하고 실제 신호수신레벨과 비교 분석하였다. 팔라우추적소는 발사 임무에 처음으로 참여하였으며, 지리적 특성상 비행시험 등 안테나 추적 및 신호 수신 성능에 대한 검증 시험에 어려움이 있어 발사체 궤도 및 자세각에 따른 송신 안테나 편파별 이득 값의 변화를 예측하여 보다 정확하게 링크버짓을 분석하였다. 분석결과는 팔라우추적소 신호 수신 가능 구간, 안테나 구동각도와 좌현/우현 편파 예상 수신레벨 분석에 활용되었고, 발사임무 운용 결과 안테나 실제 수신레벨은 링크버짓 결과와 유사함을 확인하였다.
본 논문에서는 UKF(unscented Kalman filter)와 연동된 입자필터를 이용한 단안시 카메라의 실시간 자세추정 기법을 제안한다. 단안시 카메라 자세 추정 기법에는 주로 카메라 영상과 자이로스코프, 가속도센서 데이터 등을 연동하는 방법이 많이 이용되고 있으나 본 논문에서 제안하는 방법은 별도의 센서 없이 카메라 영상에서 취득되는 2차원 시각 정보만을 이용하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법은 카메라 영상 이외의 부가적인 장비를 이용하지 않고 별도의 센싱 정보 없이 2차원 영상만으로 카메라 추적이 가능하며, 따라서 기존에 비해 하드웨어 구성이 단순해질수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안된 방법은 UKF와 연동된 입자필터를 기반으로 한다. 입자필터의 각 입자마다 개별적으로 정의된 UKF로부터 카메라의 상태를 추정한 다음 입자필터의 전체 입자로부터 카메라 상태에 대한 통계데이터를 산출하고 이로부터 카메라의 실시간 자세정보를 계산한다. 기존의 방법과 달리 제안된 방법은 카메라의 급격한 흔들림이 발생하는 경우에도 카메라 추적이 가능함을 보여주며, 영상 내의 특징점 대다수가 가려지는 환경에서도 카메라 추적에 실패하지 않음을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 입자의 개수가 35개인 경우 프레임 당 소요 시간이 약 25ms이며 이로부터 실시간 처리에 문제가 없음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 사용자의 자세를 모니터링하고 수정하기 위해 3D 피트니스 프로그램에 사용할 수 있는 몇 가지 기술을 제안한다. 첫 번째로 사용자와 전문가의 레퍼런스 동작간의 차이를 알기위해 두 가지 다른 신체 구조 사이의 리타게팅 기법을 연구했다. 두번째로 복잡한 운동 동작을 표현하는데 생기는 저가형 깊이 센서의 문제인 자가가림(Self-occlusion) 문제를 예제 데이터베이스와 시간 일관성을 활용하여 해결하였다. 마지막으로 사용자가 취하는 자세가 코치의 자세와 얼마나 다른지 알 수 있도록 피드백 해주는 UI를 제작하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 사용자의 신체적 차이를 고려하여 사용자의 자세를 평가 한 다음 사용자의 자세에 대한 피드백을 받을 수 있도록 한다.
본 논문에서는 광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법을 제안한다. 제안한 광학방식 헤드 트랙커는 적외선 스테레오 카메라와 특징점으로 사용되는 적외선 다이오드가 부착된 헬멧으로 구성된다. 광학방식 헤드 트랙커의 경우 발광된 특징점의 중심점을 추적하여 조종사 머리의 자세 및 위치를 추정하기 때문에 이를 고려한 특징점의 정확한 위치정보가 요구된다. 제안한 맵 생성 알고리즘은 적외선 다이오드의 방사 형태를 고려하여 정밀한 특징점의 위치 정보가 포함된 맵 데이터와 머리 좌표계를 생성한다. 또한 초기자세 추정 기법은 헬멧에 부착된 특징점의 패턴을 이용하여 카메라와 머리 사이의 초기 자세와 위치를 빠르게 추정하며 이를 바탕으로 동체인 전투기를 기준으로 하는 머리 움직임을 정확하게 추정할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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