본 논문에서는 소형 무인항공기에 영상 획득용 카메라를 장착하여 지상의 이동물체를 자동으로 추적하고 지상으로 영상정보를 지속적으로 전송하는 기술 및 관련 이론에 대한 연구를 다루고 있다. 본 연구에 사용된 회전익 무인항공기에는 소형 고성능의 영상획득 장치와 지상표적에 대한 식별 지향 자동추적 알고리즘이 탑재되었고 더욱 안정된 영상추적을 위해 영상 안정화 기법을 추가적으로 적용하였다. 최종적으로 모든 연구내용에 대해 비행시험을 수행하여 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 유연체 동역학해석을 위하여 유한회전을 표현하는데 있어, 4원법의 대수학적인 표현을 도입하여 운동방정식이 에너지보존 조건을 만족하도록 이산화된 에너지 평형식으로 정식화되었다. 여기서 사용된 유한회전의 4원법은 로드리게스 매개변수를 이용하도록 하였으며, 구속력에 대한 일이 제거되도록 하였다. 수치해석의 예를 통하여 제안된 방법이 사다리꼴 방법과 비교할 때 비선형 문제에서도 무조건적으로 안정조건을 보장함을 검증하였으며, 향후 유연한 관절로 연결된 3차원 유연다물체에 대한 동역학 해석을 확장할 수 있는 토대를 마련하였다.
운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.
본 논문에서는 크기, 회전, 위치의 변환과 물체의 가리워짐, 복잡한 이미지에 대해서도 강인하게 동작하는 새로운 물체 인식 기법을 제안한다. 제안 기법은 기하학적 해싱 알고리즘에서 착안한 정합 방식과, 새롭게 정의된 엔트로피 정합 측도를 도입함으로써, 노드 간의 대응 과정 없이도 물체의 전체 구조정보를 한꺼번에 정합에 이용 할 수 있게 하여, 기존의 노드 대응에 기반한 그래프 정합 기법이 가지고 있는 조합적 계산 복잡도를 개선하고, 동시에 노드 정보의 손실과 경험적으로 정해주어야 하는 변수들을 최소화 하였다. 속성 관계 그래프에 기반한 정합 기법과 제안 기법과의 성능 비교 실험 결과 정확도와 인식 속도 측면에서 제안 기법이 보다 좋은 성능을 보임을 확인 하였다.
본 논문은 초음파센서와 적외선센서를 이용하여 그 신호를 받아 주 모터를 제어한 것으로, 센서를 이용한 선풍기의 풍향 및 풍속을 제어하였다. 풍향제어는 인체감지센서와 ATmega128, DC모터를 사용하였고, 기본적으로 WmAVR과 PonyProg를 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였으며, 모터 구동드라이버는 모터제어에 범용으로 쓰이는 L298 칩을 사용하였다. 풍속제어는 초음파센서와 ATmeBa16, DC모터를 사용하여 제작하였고, 풍향제어부와 마찬가지로 WinAVR과 PonyProg 및 L298 칩을 사용하여 소스코딩 및 다운로딩을 하였다. 풍향제어는 물체가 정면에 위치하면 회전을 멈추고, 좌우로 $100^{\circ}$ 반경이내에서 거리 1m내외의 물체를 감지하도록 설계하였다. 풍속제어는 물체까지의 거리를 최소 3cm 최대 3m 이내에서 물체를 감지하여 모터의 속도를 제어할 수 있도록 하였고, 모터속도는 DC모터를 PWM 방식으로 제어하여 속도를 조절하였다.
복사기. 팩스 렌즈 등 대향생산되는 광학계를 실시간에 성능평가하기 위하여 5개의 십자형 슬릿 물체와 3개의 2차원 CCD를 상분석장치로 사용한 자동평가장치를 개발하였다. 시험렌즈의 사양에 따라 물체와 렌즈, 그리고 상분석장치를 이동시키는 자동정렬장치를 제작하였으며 슬릿의 수직 및 수평방향 선분포 함수를 CCD에 의햐여 동시에 측정하였다. 그리고 렌즈의 축상 및 비축상 MTF와 배율, 편심, 그리고 회전위치에 따른 최적방향 등을 자동으로 실시간에 측정할 수 있었다.
본 논문은 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 추적하는 알고리즘에 관하여 기술한다. 컴퓨터 비젼에서 대량의 비디오 연속 영상내 물체 추적은 실시간에 처리되는 빠른 알고리즘이 요구된다. 기존의 방법은 형태에 기반한 알고리즘으로 물체의 회전, 크기 변화, 겹침 등에 대한 문제에 민감하여 여러 가지 어려움이 발생한다. 그러나 칼라를 이용한 알고리즘은 이러한 문제에 대하여 둔감하여 훨씬 효과적이다. 본 논문은 칼라 3D 히스토그램을 이용한 Swain과 Ballard의 역 투사(backprojection) 방법을 적용하여 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 빠르고 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 정성적 공간 표현 방식과 물체의 운동에 대한 추론 방식에 제시되었다. 기존의 정성적 벡터 표현 방식은 각도 개념을 추가하여 확장되었으며, 이에 따라 방향의 계산을 위해 필요한 정성적 벡터 연산도 확장되었다. 또한 회전운동에 의한 각도의 변화를 분석하는 추론 방식도 기술되었다. 운동에 대한 정성적 추론의 기본 아이디어는 공간에서의 위치와 운동을 상대적인 개념으로 표현하는 것이다. 이와같이 제안된 이론은 장치의 분석에 사용되어 주어진 연동 장치의 거동을 정확히 예측 할 수 있었다.
본 논문에서는 마커 없이 증강 현실을 구현하기 위한 물체 인식 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 사용하여 물체 영상으로부터 특징점을 찾는데, 이러한 특징점들은 비율, 회전 또는 이동시에도 그 특징이 변하지 않는 장점이 있다. 또한 조도의 변화에도 일부는 변화지 않는 특성을 갖는다. 추출된 특징점의 독립적인 특성을 이용해 화면내의 다른 이미지의 매칭 포인트를 찾을 수 있는데, 학습된 영상과 매칭이 이루어지면, 매칭된 점을 이용해 화면내의 물체를 찾는다. 본 논문에서는 장면의 첫 프레임에서 발생하는 템플릿 이미지와의 매칭을 통해 현재의 화면에서 물체를 인식하였다. 네 종류의 물체에 대해 인식 실험을 한 결과 제안한 방법이 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.
3차원 물체표현은 컴퓨터 비젼 분야에서 중요한 역할을 차지하고 있다. 본 논문에서는 체적 표현법의 일종인 부품기반의 superquadric 모델을 통하여 3차원 기계 부품 물체를 표현하는 기법을 제안하였다. 이러한 부품기반의 superquadric 모델은 크기, 이동, 회전, 그리고 변형 등의 유한개의 계수들만을 가지고 다양한 3차원 체적소의 형상 표현이 가능하다는 장점이 있다. 따라서, superquadric 형상복구 과정을 통해서 이들 superquadric 계수들을 추출함으로써 3차원 단일 체적소 표현이 가능하다. 이때, 형상복구 과정의 입력은 3차원 거리 데이터로, 형상복구 과정은 3차원 nfcp를 이루는 각 체적소에 속하는 거리 데이터들을 입력으로하는 적합도 측정함수의 최소 자승법(LSM)에 의해 이루어진다. 이후에 3차원 물체 각 체적소에 해당하는 superquadric 계수들을 얻는다. 결과적으로 3차원 전체 물체에 해당하는 superquadric 모델은 이들 각 체적소에 해당하는 계수들의 집합으로 표현된다. 컴퓨터에서 합성한 합성영상과 실제 거리영상에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 유용성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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