• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.448-450
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• 2012

본 논문에서는 Kinect 방식의 RGB-D 영상센서를 사용하여, 깊이(Depth) 영상으로부터 3차원 객체의 기하정보를 표현하는 표면 정규 벡터(Surface Normal Vector)를 추출하고, 그 결과를 영상화하는 방법을 제안하며, 제안된 방법으로 생성된 영상으로부터 깊이 영상의 특징점 및 특징 기술자를 추출하여 3차원 객체 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 또한 생성된 RGB-D 특징 기술자들을 객체 단위로 구분 가능한 코드북(CodeBook) 학습을 통한 인식방법을 제안하여 객체의 인식 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 RGB-D 기반의 특징 추출 및 학습 방법은 텍스쳐 유무, 카메라 회전 및 이동 변화 등의 환경변화에 강건함을 실험적으로 증명하였으며, 이 방법은 Kinect 방식의 RGB-D 영상을 사용하는 3차원 객체/공간 인식 및 추적, 혹은 이를 응용하는 증강현실 시스템에 적용하여 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.517-521
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• 2000

본 논문에서는 영상 처리 방법을 이용하여 주어진 객체의 실세계 좌표를 나타내는 특징점을 인식하는 한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 육면체 형상의 객체를 대상으로 하며, 이러한 객체 영상의 주요한 특징점은 육면체를 결정짓는 꼭지점들로 이루어진다. 제안된 방법은 CCD 카메라로부터 영상을 획득하는 영상 획득 모듈, 획득된 영상에 대하여 관심 영역을 찾는 영상 분할 모듈, 분할된 관심 영역에 대하여 sobel operator등을 이용하여 경계 정보를 검출하는 영상 처리 모듈, 그리고 세선화, line fitting과정을 통하여 직선 벡터들을 검출한 후에 객체의 주요한 특징점을 인식하는 모듈로 구성된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.53-62
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• 2011

본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1897-1903
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• 2011

본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.93-101
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• 2023

이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.279-287
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• 2006

이 논문은 스테레오 영상을 이용하여 응급상황을 인식하기 위하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 사람의 다양한 동작에서 학습과 인식에 필요한 영상 정보를 추출하기 위하여 3차원 정보를 사용하였고, 인식 알고리즘으로는 HMM을 이용하였다. 두 대의 카메라 영상에서 각각 배경을 생성한 다음에 배경 영상과 입력 영상의 차이를 이용하여 움직임 객체를 추출하였다. 그리고 움직임 객체를 포함하는 사각형을 생성한 다음 두 카메라의 캘리브레이션 정보를 이용하여 3차원 정보를 추출하였다. 3차원 공간상에서의 사각형의 너비와 높이의 변화량과 사각형 중심점 위치의 변화량 각각에 대하여 동작 인식률을 실험하였다. 실험 결과 너비와 높이의 특징 값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.637-644
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• 2021

일반적으로, 컴퓨터 비전, 로보틱스, 증강현실 분야에서 3차원 공간 및 3차원 객체 검출 및 인식기술의 중요성이 대두되고 있다. 특히, 마이크로소프트사의 키넥트(Microsoft Kinect) 방식을 사용하는 영상 센서를 통하여 RGB 영상과 깊이 영상을 실시간 획득하는 것이 가능해짐으로 인하여 객체 검출, 추적 및 인식 연구에 많은 변화를 가져오고 있다. 본 논문에서는 다시점 카메라 시스템 상에서의 깊이 기반(RGB-Depth) 카메라를 통해 획득된 영상을 처리하여 3D 복원 영상의 품질을 향상하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 컬러 영상으로부터 획득한 마스크 적용을 통해 객체 바깥쪽 잡음을 제거하는 방법과 객체 안쪽의 픽셀 간 깊이 정보 차이를 구하는 필터링 연산을 결합하여 적용하는 방법을 제시하였다. 각 실험 결과를 통해 제시한 방법이 효과적으로 잡음을 제거하여 3D 복원 영상의 품질을 향상할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.243-251
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• 2010

본 논문에서는 2개의 입력영상장치를 통해 출력영상장치에 투영되는 실물 객체의 3D 정보를 추출하여 가상의 공간에 실물 객체를 위치한다. 객체는 모두 각 객체간 상호 3D 정보 및 위치정보를 인식함으로써 충돌처리를 유효화 시킨다. 본 논문에서 제안한 실물 객체의 3D 정보 추출 및 충돌처리는 객체간 상호작용에 있어 가장 기본적인 문제이기 때문에 증강현실에 있어서 무엇보다 선결해야 할 문제이다. 따라서 제안된 시스템에서는 이 문제를 해결하여 가상 공간에 존재하는 모든 객체간의 충돌을 유효화 시킴으로써 사용자의 현실감과 몰입감을 증대시킴을 목적으로 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.117-123
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• 2016

본 논문에서는 사용자의 손가락 제스쳐를 인식하여 증강현실(Augmented Reality) 환경에서 3D 객체를 조작하기 위한 핸드-제스쳐 인터페이스를 구현한다. 구현된 핸드-제스쳐 인터페이스는 입력된 실 영상으로부터 손 영역을 추출하고, 사용자의 핸드 제스쳐에 의한 핸드 마커에 의해서 증강 객체를 생성한다. 그리고 사용자 제스쳐에 상응하는 3D 객체 조작은 손 영역의 면적 비율, 손가락 개수, 손 영역 중심점의 변화 등의 상관 관계를 분석하여 수행한다. 구현된 증강현실 3D 객체 조작 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 OpenGL로 3D 객체를 제작하고, OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 핸드 마커 및 제스쳐 인식의 모든 처리 과정을 구현하였다. 그 결과, 각 사용자 핸드-제스쳐 명령-모드별 평균 인식률이 90%이상으로 성공적인 인터페이스 기능을 보였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1006-1011
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• 2007

Active Appearance Models은 객체의 모델링에 널리 사용되며, 특히 얼굴 모델은 얼굴 추적, 포즈 인식, 표정 인식, 그리고 얼굴 인식에 널리 사용되고 있다. 최초의 AAM은 Shape과 Appearance가 하나의 계수에 의해서 만들어 지는 Combined AAM이였고, 이후 Shape과 Appearance의 계수가 분리된 Independent AAM과 3D를 표현할 수 있는 Combined 2D+3D AAM이 개발 되었다. 비록 Combined 2D+3D AAM이 3D를 표현 할 수 있을지라도 이들은 공통적으로 2D 영상을 사용하여 모델을 생산한다. 본 논문에서 우리는 stereo-camera based 3D face capturing device를 통해 획득한 3D 데이터를 기반으로 하는 3D AAM을 제안한다. 우리의 3D AAM은 3D정보를 이용해 모델을 생산하므로 기존의 AAM보다 정확한 3D표현이 가능하고 Alignment Algorithm으로 Inverse Compositional Image Alignment(ICIA)를 사용하여 빠르게 Model Instance를 생산할 수 있다. 우리는 3D AAM을 평가하기 위해 stereo-camera based 3D face capturing device로 촬영해 수집한 한국인 얼굴 데이터베이스[9]로 얼굴인식을 수행하였다.