본 논문에서는 ARCore를 사용한 비전 기반 스마트폰용 AR 게임 개발을 하는데 있어 평면 추적의 정확도 개선 방법을 제안한다. ARCore에서는 SLAM과 스마트폰의 IMU를 혼합하여 사용하는 VIO 방식이다. IMU를 사용하는데 있어 가속도계와 자이로스코프의 단점으로 인해 한번 인식된 평면을 계속하여 추적하는데 있어 오차가 발생한다. 이를 위해 기존 센서뿐만 아니라 자기장계 센서를 추가하여 자세 측정의 오차를 최소화하고 이를 평면 추적에도 활용될 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 평면 추적에 있어서 ARCore의 경우보다 스마트폰 자세 추정의 오차를 줄일 수 있는 것을 확인하였다.
모바일 환경에서 평면기반 카메라 추적을 이용해서 가상 물체를 증강시킬 때 강건함과 실시간성은 매우 중요하면서도 서로 상반관계에 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해서 인접한 프레임 사이의 시간일관성을 이용한다. 즉, 카메라 움직임이 크지 않다고 가정하고, 이전 프레임의 정보로부터 현재 프레임에서의 초기 카메라 포즈를 쉽게 얻을 수 있으며, 이를 이용함으로써 좀더 강건하면서 빠른 평면기반 카메라 추적 방법을 제안한다. 또한, 특징점 추적을 보다 효율적인 방법으로 대체함으로써, 속도 개선을 극대화한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 50%정도의 시간이 절약되면서도 강건함이 보장된다는 것을 확인하였다.
본 논문은 단안의 RGB 카메라를 이용하는 실시간 손 추적 방법을 제안한다. 손은 높은 degrees of freedom을 가지고 있기 때문에 손 추적은 높은 모호성을 가지고 있다. 따라서 제안하는 방법에서는 손 추적의 모호성을 줄이기 위해서 단계별 손 추적 전략을 채택하였다. 제안하는 방법의 추적 과정은 손바닥 포즈 추적, 손가락 yaw 움직임 추적, 그리고 손가락 pitch 움직임 추적, 세 단계로 구성되어 있으며, 각 단계는 순서대로 수행된다. 제안하는 방법은 손은 평면으로 간주할 수 있다고 가정하고, 평면 손 모델을 이용한다. 평면 손 모델은 손 모델을 현재의 사용자 손 모양에 맞춰서 변경하는 손 모델 재생성을 가능하게 하는데, 이는 제안하는 방법의 강건성과 정확도를 증가시킨다. 그리고 제안하는 방법은 실시간 연산이 가능하고 GPU 기반 연산을 요구하지 않기 때문에, Google Glass와 같은 모바일 장비를 포함한 다양한 환경에 적용가능하다. 본 논문은 다양한 실험을 통해서 제안하는 방법의 성능과 효용성을 입증한다.
본 논문에서는 시퀀스 상에서 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter) 기반의 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 시스템의 안정적인 카메라 추적과 재위치(re-localization) 방법이 제안된다. SLAM으로 얻어진 3차원 특징점에 들로네(Delaunay) 삼각화를 적용하여 기준(reference) 평면을 설정하며, 평면상에 존재하는 특징점의 BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints) 기술자(descriptor)를 생성한다. 기존 확장 칼만필터의 오차가 누적되는 경우를 판단하여 기준 평면의 호모그래피로부터 카메라 정보를 해석한다. 또한 카메라가 급격하게 이동해서 특징점 추적이 실패하면, 저장된 강건한 기술자 정보를 매칭하여 카메라의 위치를 다시 추정한다.
본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.
본 논문에서는 다수의 평면을 가지는 모델기반 카메라 추적 시스템이 제안된다. 상품의 정보를 표기하기 위한 2차원 바코드(barcode)로 널리 사용되는 QR(Quick Response) 코드를 인식하여 해당 물체의 3차원 모델을 임포팅한다. 그리고 관련 기하정보를 이용하여 모델의 주요 정점(vertex)을 추출하고 옵티컬 플로우(optical flow)를 이용하여 추적한다. 클리핑 알고리즘으로 다수의 평면을 가지는 물체의 평면 영역을 구별하고 매칭된 특징으로부터 호모그래피를 계산하여 초기 단계의 대략적인 카메라 움직임 파라미터를 추정한다. 이후 카메라의 움직임에 따라 다양한 평면에 존재하는 특징점과 해당 3차원 정보를 선형 방정식으로 구성하고 DLT(Direct Linear Transform) 방법을 적용한다. 최종 단계에서 번들 조정(Bundle Adjustment) 알고리즘을 이용해 카메라의 움직임 파라미터에 포함된 에러를 최소화 한다.
시선 위치 추적이란 사용자가 모니터 상의 어느 지점을 쳐다보고 있는 지를 파악해 내는 기술이다. 시선 위치를 파악하기 위해 본 논문에서는 2차원 카메라 영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴 특징점을 추출한다. 초기에 모니터상의 3 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점들은 움직임의 변화를 나타내며, 이로부터 카메라 보정 및 매개변수 추정 방법을 이용하여 얼굴특징점의 3차원 위치를 추정한다. 이후 사용자가 모니터 상의 또 다른 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치는 3차원 움직임 추정방법 및 아핀변환을 이용하여 구해낸다. 이로부터 변화된 얼굴 특징점 및 이러한 얼굴 특징점으로 구성된 얼굴평면이 구해지며, 이러한 평면의 법선으로부터 모니터 상의 시선위치를 구할 수 있다. 실험 결과 19인치 모니터를 사용하여 모니터와 사용자까지의 거리를 50∼70cm정도 유지하였을 때 약 2.08인치의 시선위치에러 성능을 얻었다. 이 결과는 Rikert의 논문에서 나타낸 시선위치추적 성능(5.08cm 에러)과 비슷한 결과를 나타낸다. 그러나 Rikert의 방법은 모니터와 사용자 얼굴까지의 거리는 항상 고정시켜야 한다는 단점이 있으며, 얼굴의 자연스러운 움직임(회전 및 이동)이 발생하는 경우 시선위치추적 에러가 증가되는 문제점이 있다. 동시에 그들의 방법은 사용자 얼굴의 뒤 배경에 복잡한 물체가 없는 것으로 제한조건을 두고 있으며 처리 시간이 상당히 오래 걸리는 문제점이 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 시선 위치 추적 방법은 배경이 복잡한 사무실 환경에서도 사용가능하며, 약 3초 이내의 처리 시간(200MHz Pentium PC)이 소요됨을 알 수 있었다.
본 논문은 기하학적 비선형성을 가진 보존적 단일 하중 매개변수의 탄성 상태 공간구조의 분기이론에 관한 수치 해석적 기본 방법 및 경로 추적, pin-pointing, 경로 전환을 기술하고 있다. 비선형 탄성 불안정 상태는 극한점과 분기점으로 분류될 수 있으며, 평형경로상의 평형점의 계산 및 평형경로상의 특이점을 찾기 위한 pin-pointing 반복계산을 수행하는 일반적인 비선형 수치해석법으로 극한점을 계산할 수 있다. 그러나 분기좌굴 해석을 위해서는 좌굴 후 분기경로의 추적을 위한 분기경로 전환 알고리즘이 추가적으로 필요하다. 본문에서는 에너지이론에 기초한 일반 탄성안정이론을 소개하고, 평형경로 추적, 분기 좌굴점을 찾기 위한 직접법과 분기경로 전환에 관한 이론을 전개한다. 분기좌굴 해석예제로 트러스로 이루어진 스타돔, 핀지지의 평면아치, 평면프레임, 3차원 공간프레임의 분기좌굴 해석을 수행하여 본문에서 제시한 수치해석법의 정확성 및 실용성을 검증한다.
평면 추적(planar tracking) 기반의 카메라 추적에 있어, 특징 검출자의 반복성과 특징 기술자(descriptor)의 정합 성능에 따라서 떨림 현상(jitter)이 발생한다. 특히, 모바일 환경에서와 같은 연산력이 부족한 환경에서 고속화를 위해 특징 검출 및 기술 알고리즘을 간략화 시킬 경우, 이러한 떨림 현상은 심각한 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 영상을 워핑(warping)하여 특징 점을 재검출한 후 카메라 영상과 참조 영상(reference image) 사이의 호모그래피를 보완하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법이 특징 검출 및 기술 알고리즘의 성능을 보완하여 떨림 현상을 크게(70% 이상) 감소시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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