보행자 기반의 카메라 자가 보정 방법들은 복잡한 보정 장치나 절차가 필요하지 않기 때문에 비디오 감시 시스템에 적합하다. 하지만 임의 보행자를 보정 대상으로 사용하는 경우 보행자들의 키를 모르기 때문에 보정 정확도가 저하될 수 있다. 본 논문은 실제 감시 환경에서 이 문제를 해결하기 위한 베이지안 보정 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 감시 지역 사람들의 키에 대한 통계가 있다고 가정하고, 발-머리 호몰로지(foot-head homology)를 사용하여, 발과 머리의 좌표와 보행자 키의 불확실성을 모두 고려하는 확률 모델을 구성한다. 이 확률 모델을 직접 푸는 것은 난해하므로, 본 연구에서는 근사적 방법인 변분 베이지안 추론(variational Bayesian inference)을 사용한다. 따라서, 이를 통해 관측된 보행자들의 키를 추정함과 동시에 정확한 카메라 파라미터를 구할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제안된 방법이 노이즈에 강하며, 보정에 대한 정확한 신뢰도를 제공함을 보였다.
본 논문에서는 랜드마크를 활용한 카메라의 외곡에 대한 보정 기술을 제안한다. 이를 위해 OpenCV를 활용하여 랜드마크와 카메라로 부터 입력받은 영상의 매칭점을 비교하여 매칭 결과를 도출하며 매칭된 결과를 시스템 관리자에게 알려 줌으로써 카메라의 외곡을 확인 할 수 있다. 또한 제안한 방법을 활용하여 카메라의 외곡뿐만 아니라 외곡 각도 계산 까지 가능함에 따라 외부 환경으로 인한 카메라의 각도 변환에 대응 할 수 있으며 시스템 사용자의 편의성 및 비용 감소에도 도움이 될 것이다.
본 논문은 교통상태 감시 등 교통관제를 위해 설정한 CCTV 카메라의 화각 상태에서 교통량, 속도 등 교통정보 수집을 동시에 수행할 수 있는 CCTV 카메라 자세보정 알고리즘 개발에 관한 것이다. 개발한 자율자세보정 알고리즘은 차량인식 및 추적기법을 이용하여 도로를 식별하고, 운영자의 교통감시 및 교통정보 수집을 위한 화각을 결정한다. 제안 알고리즘의 성능검증은 현장에 설치한 CCTV를 이용하였으며, 교통감시 및 교통정보 수집을 위해 각각 설정한 화각에 대해 자율자세보정 알고리즘이 자동 산출한 화각의 결과와 비교하였다. 분석결과 운영자 감시를 위한 화각은 상호 96%의 일치성을 보였다. 교통정보의 경우는 교통량 및 속도의 정확도가 각각 96%, 95%로 산출됐으며 수동 설정한 화각과 비교할 때 약 2%의 오차가 발생하는 것으로 나타났다. 결과적으로 제안 알고리즘을 통해 관제용 CCTV를 이용하여 교통정보 수집 및 교통상황 감시를 동시에 수행할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실시간 CCD 카메라 입력 영상으로부터 다중 컬러 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출 및 추적하고 기울어진 얼굴을 보정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 획득된 RGB 영상에서 YCbCr컬러 모델과 YIQ컬러 모델로 변환한 후 Cr성분과 I성분을 추출하여 얼굴 피부색을 검출, 얼굴 영역 추출에 사용하였다. 또한 추출된 얼굴 후보 영역에서 수평, 수직 투영(Projection)정보로부터 최종 얼굴 영역으로 검출한 다음 검출된 얼굴 중심 좌표와 이전에 검출된 얼굴 중심 좌표 값을 유클리드언 거리로 얼굴을 추적하였으며 검출된 얼굴로부터 레이블링(Labeling)기법으로 눈 특징자를 검출, 눈의 기울기 각도를 보정함으로써 얼굴 기울기를 보정하였다. 제안한 얼굴 추적 및 기울기 보정 알고리즘을 사용하여 실험한 결과 다중 색상 정보를 사용함으로써 주위환경 변화에 강인하게 실시간 얼굴 영역 김출 및 추적이 가능하였고, 기울어진 얼굴 영상을 자동 보정함으로써 인식에 용이하였다.
보안과 관련된 기술이 발전하여 대규모의 장소에 적합한 보안시스템들이 많이 개발되었다. 특히 CCTV를 이용한 감시카메라의 형태도 다양화되었다. 스마트폰의 어플리케이션이나 웹을 통해서 어디서든 감시할 수도 있어, 이를 통해 보안사고 시에 빠른 대처가 가능하다. 하지만 대규모 시스템이 아닌 경우에는 침입자 발견이 늦고, 뒤늦은 대처로 인해 큰 피해가 발생할 수 있다. 라즈베리파이, 실드 보드 등 기타 하드웨어들을 통하여 침입자를 스스로 감지하여 사용자에게 즉시 알림을 전송함으로써 보안사고에 대한 대처를 빠르고 효율적으로 할 수 있는 보안카메라를 구현하였다. 본 보안 시스템은 소리의 방향을 계산하고 정확한 방향으로의 보정을 통하여 최초 침입자를 인식한다. 이후 이미지트래킹을 통하여 침입자를 추적한다. 무선 네트워크를 이용하기 때문에 네트워크가 지원되는 어느 장소에서든지 사용이 가능하다. 대규모 보안시스템을 설치할 여건이 되기 어려운 작은 공장, 상가, 사무실 등에서 보안시스템으로 사용되면 유용할 것이다. 자세한 개발 내용은 본문에 기술한다.
가상현실과 증강현실의 대중화로 사람의 동작을 실시간 3D 애니메이션으로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 특히 Microsoft에서 키넥트 (Kinect)를 개발함에 따라 저렴한 가격에 부가적인 장치 필요 없이 간단한 조작만으로도 3D 모션 정보 취득이 가능해졌다. 하지만 키넥트 카메라는 마커 기반 모션 캡쳐 시스템에 비해 관절 정보의 추정 성능이 뒤떨어져 낮은 정확도를 보이는 단점을 지니고 있다. 이에 본 논문에서는 키넥트 카메라를 이용해 사람의 관절 정보를 취득하고 이것에 관절 가동 범위 (Range of Motion, ROM)를 적용하여 비정상적인 동작을 보정하는 시스템을 제안한다. ROM을 구하는 방법으로는 수행자가 모든 관절에 대해 회전 운동을 수행한 뒤 관절들의 회전 운동 정보를 취득, 분석하여 정상적인 ROM을 설정하고 실험으로부터 사람의 동작이 개선되는 것을 확인하였다.
일반적으로 운항 중인 선박이나 건조 중인 선박의 선저에는 많은 해양 생물들이 부착된다. 이러한 현상으로 인해 선박 표면의 거칠기가 증가하여 선박속도의 손실이 발생하게 되고 결과적으로 경제적 손실 및 환경오염 등의 발생을 초래하게 된다. 본 연구에서는 선박 선저에 부착된 해양생물 및 선저 상태를 검사하는 수중드론 등의 카메라 영상을 획득/활용한다. 획득된 해당 영상은 관리자 육안확인에 의해 해양 생물들에 따른 거칠기 등을 판단하게 된다. 이에 영상을 보정하는 필터 알고리즘을 원본 영상에 적용함으로써 해양 생물들 부착 여부 등에 대한 올바른 판단에 도움을 줄 수 있다. 수중 영상의 보정 알고리즘에는 다양한 필터가 필요하며, 어두운 수중 환경에 맞는 조명이 판단에 많은 영향을 미치므로 조명의 밝기 정도에 따른 해양 생물 부착 여부 판단에 대한 내용도 소개하고자 한다. 본 연구에서 적용된 보정 알고리즘 및 각 알고리즘별 조명 밝기에 따른 연구테스트 결과는 많은 분야에 적용 가능할 것으로 사료된다.
다양한 센서 및 영상 카메라를 이용한 교통, 보안 및 안전 감시 시스템에 있어 처리해야 하는 영상 데이터의 양은 점점 커져가고 있다. 또한 단일 카메라가 아닌 많은 수의 카메라를 이용할 경우 운영자가 모든 영상 데이터를 확인하고 이에 대한 응답을 즉시 하기가 힘이 든다. 따라서 영상 데이터를 이용하기 위한 시스템에서 소프트웨어적인 처리는 필수이며 물체를 정확하게 추적하기 위해서는 물체를 인식하고 물체의 움직임을 예측하고 움직임을 보정하는 단계가 필요하다. 본 논문에서는 물체의 움직임을 정확히 추적하기 위하여 이동 물체를 추적할 때에 적절한 Kalman 필터를 이용하여 고속 물체 추적 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 이중시점 스테레오 이미지와 그에 상응하는 깊이맵을 생성하기 위해 서로 다른 초점거리를 가지고 있는 두 카메라를 결합한 이중시점 스테레오 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템을 이용해 깊이맵을 생성하기 위해서는 먼저 서로 다른 초점을 가진 두 카메라에 대한 카메라 정보를 추출하기 위한 카메라 보정(Camera Calibration)을 수행한다. 카메라 파라미터를 이용해 깊이맵 생성을 위한 공통 이미지 평면을 생성하고 스테레오 이미지 정렬화(Image Rectification)를 수행한다. 마지막으로 정렬화된 스테레오 이미지를 이용하여 깊이맵을 생성하였다. 본 논문에서는 깊이맵을 생성하기 위해서 SGM(Semi-global Matching) 알고리즘을 사용하였다. 제안한 이중초점 스테레오 카메라 시스템은 서로 다른 초점 카메라들이 수행해야 하는 기능을 수행함과 동시에 두 카메라를 이용한 스테레오 정합(Stereo Matching)을 통해서 현재 주행 중인 환경에서의 차량, 보행자, 장애물과의 거리 정보까지 생성할 수 있어서 보다 안전한 자율주행 차량 설계를 가능하게 하였다.
다수의 일반 카메라로 촬영한 영상들로 360도 영상을 제작하는 경우 다수의 영상 간 동일한 영역을 찾고 기하학 보정을 위한 영상 스티칭 기술이 필요하다. 영상 스티칭 기술은 여러 영상에서 추출한 특징점들의 유사도를 비교하여 영상들을 이어 붙여 큰 하나의 영상으로 만드는 것이다. 본 논문에서는 비콘이 부착된 공연장을 가정하여, 비콘을 통해서 촬영자의 위치를 대략적으로 파악하고, 사용자가 어플리케이션을 통하여 전송한 영상과 영상의 방위각, FOV(Field Of View)들을 이용하여 실내에서 촬영된 영상들을 스티칭 대상 영상들로 필터링하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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