본 논문에서는 형상 분해(Shape Decomposition)를 이용한 손동작 인식 방법을 제안한다. 형상 분해 방법을 손동작 인식에 적용함으로써 다양한 동작에 대해서 유연한 인식이 가능하며, 기존의 형상 분해 방법을 손 형상 분해에 적합하게 효율적으로 개선함으로써 실시간 연산이 가능하도록 하였다.
본 연구에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 다치영상의 형태론적 형상분해법을 제안하였다. 다치영상내에 포함된 형상들을 직접적으로 기술하는 방법은 데이터 압축과 계산시간의 측면에서 그 효과를 기대할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 2진수로 표현되는 화소 값을 그레이 코드로 변환한 다음, 그레이 코드로 변환된 화소들 중에서 특정비트가 1인 화소들만을 선택해서 얻은 8개의 비트평면 영상에 포함된 형상을 형태론적 멀티모드 형상분해 알고리즘을 적용하여 분해하였다.
본 연구에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 2-D 영상내에 포함되어 있는 물체들의 복잡한 형상을 형태론적 연산을 이용하여 단순한 원시형상 요소들로 분해하는 방법에 관해 연구하였다. 기존의 형태론적 형상분해 알고리즘에서 가장 큰 문제점은 형상을 표현하고 기술하는데 필요한 원시형상 요소의 수가 너무 많이 생성된다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 형상의 기하학적인 특징과 가장 유사한 원시형상 요소와 4개의 스캔모드를 사용하는 형상 분해법을 새롭게 제안하였다. 제안된 알고리즘은 4개의 스 캔모드를 사용해서 원판, 정사각형, 마름모 꼴 등으로 구성되는 원시형상 요소를 추출하는 방법이다. 이와 같은 알고리즘은 기술 오차를 줄이면서 원시형상 요소의 수를 줄여 기술효율을 높일 수 있는 방법으로 최소의 중복성을 보장할 수 있으며, 알고리즘이 단순하고 계산 시간이 감소한다는 특징이 있다.
본 논문에서는 패턴인식과 영상압축을 목적으로 2-D 영상내에 포함되어 있는 물체들의 복잡한 형상을 형태론적 연산을 이용하여 단순한 원시형상 요소들로 분해하는 방법에 관해 연구하였다. 기존의 형태론적 형상분해 알고리즘에서 가장 큰 문제점은 형상을 표현하고 기술하는데 필요한 원시형상 요소의 수가 너무 많이 생성된다는 것이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 형상의 기하학적인 특징과 가장 유사한 원시형상 요소와 4개의 스캔모드를 사용하는 형상분해법을 새롭게 제안하였다. 제안된 알고리즘은 4개의 스캔모드를 사용해서 원판, 정사각형, 마름모 꼴 등으로 구성되는 원시형상 요소를 추출하는 방법이다. 이와 같은 알고리즘은 기술 오차를 줄이면서 원시형상 요소의 수를 줄여 기술효율을 높일 수 있는 방법으로 최소의 중복성을 보장할 수 있으며, 알고리즘이 단순하고 계산시간이 감소한다는 특징이 있다.
최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 문제는 실시간 처리로 알고리즘의 단순화와 처리시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 형태론적 형상분해를 적용하여 얻은 손짓 형상의 원시형상 요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있으며 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 주 원시형상 요소와 부 원시형상원소의 중심점을 연결하는 직선으로부터 특징벡터를 이용한 형태론적 제스처 인식 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명한다.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2차원 좌표를 이용하여 3차원 구조를 계산하고 부분적으로 복원된 형상들을 점진적으로 융합하여 전체 형상을 생성하는 기법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통적으로 추적된 특징점들을 이용하여 형상을 추정한다. 3차원 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3차원 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 형상의 융합을 통해 입체적인 전체 형상을 만든다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환하여 하나의 전체 형상으로 융합한다. 형상 추정 과정과 융합 과정이 통합적으로 수행되며 반복적 최적화 작업을 수행하지 않고 선형적으로 이루어진다. 이는 기존 융합 방법인 ICP(Iterative Closest Point) 방법보다 융합 속도를 향상시켜 빠른 형상 복원이 가능하다. 융합 시간은 평균 0.01초 이내의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 1.0mm 이하의 오차를 보였다.
퍼지 형태학적 형상 분해를 이용한 얼굴인증 과정에서 퍼지척도를 기반으로 한 특징추출 방법을 제안하였다. 형태소에 관계하는 영상정보와 퍼지척도를 기반으로 한 가중치에 대하여 무게중심을 이용하여 인접정보가 고려되었다. 이에 의한 형태학적 침식과 팽창연산자를 정의하여 얼굴영역의 특징점 추출시 기존의 방법보다 4배 이상의 많은 분해영상을 얻을 수 있었다. 결국 특징 벡터를 이용하여 얼굴인증을 수행한 실험결과 기존의 형상분해에 의한 방법보다 특징점 추출과 임계값의 안정성을 확보하여 인식 결과에서 비교우위를 가질 수 있었다.
본 논문에서는 경계표현 모델에 특징형상기반 단순화를 적용하는 방법을 제안한다. 특징형상기반 단순화를 위해, 경계표현 모델로부터 볼륨분해 트리가 생성된다. 볼륨분해 트리는 가산적 볼륨, 감산적 볼륨 및 필렛/라운드/모따기 볼륨들의 정규화된 불리언 연산으로 표현되며, 필렛/라운드/모따기 분해, 랩어라운드 분해, 볼륨분할 분해 및 셀 기반 분해로 구성된 단계적 볼륨분해를 이용해 생성된다. 볼륨분해 트리는 중위연산 형태로 변환되고, 볼륨들의 순서를 변경하여 CAD 모델을 단순화시킨다. 제안한 방법의 검증을 위해, 프로토타입 시스템을 구현했고, 테스트 케이스에 대한 CAD 모델 단순화 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계표현 기반 CAD 모델의 단순화에 유용함을 확인하였다.
최근 들어 인간과 컴퓨터와의 상호작용을 위한 인터페이스 분야에서 컴퓨터 시각 방식으로 손짓을 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 손짓 인식에서 가장 중요한 이슈는 손가락의 방향성을 효율적으로 인식하는 것이다. 손짓 형상으로부터 얻은 원시형상요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있으므로 본 논문에서는 형태론적 형상분해 기법을 사용하여 얻은 주 원시형상요소를 포함하는 원의 반경을 증가시키면서 부 원시형상요소와의 교차점을 구하여 손가락의 주 방향성을 인식하는 알고리즘을 제안하고, 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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