본 논문에서는 증강현실에서 마커에 포함된 이미지뿐만 아니라 문자 인식을 지원하기 위한 심플 프레임 마커를 제안한다. 마커 내부에 임의의 패턴 대신에 문자를 삽입하고 문자 인식 알고리즘(Optical Character Recognition)을 사용하여 인식하면 실행 전 학습과정이 필요 없을 뿐만 아니라 문자의 친숙함 때문에 시각적 장애요인도 줄일 수 있다. 따라서 기존의 마커 방식인 이미지뿐만 아니라 문자도 인식하기 위해서 제안된 심플 프레임 마커는 정의된 마커의 가로세로 비율에 따라 이미지타입의 마커(Square SFMarker)인지 문자타입의 마커(Rectangle SFMarker)인지를 구별하고 각기 다른 인식 알고리즘을 적용한다. 또한 문자 인식을 위한 전처리 과정을 줄이기 위해 디자인 단계에서 마커 테두리에 방향정보를 삽입하고, 인식 단계에서는 이 방향 정보를 추출하여 문자 인식을 빠르고 정확하게 수행한다. 마지막으로 매 프레임 문자를 인식하는 알고리즘을 수행 시 추적 속도가 저하되므로, 프레임간 변화량이 적을 때는 이전 프레임의 인식 결과 정보를 사용하여 수행 속도를 높인다.
증강현실 기술이 보편화됨에 따라 마커 기반형 AR 콘텐츠들이 다양하게 적용되고 있지만, 마커 인식이 정상적으로 이루어지지 않아 콘텐츠 활용성이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문은 증강현실 마커 이미지의 인식률을 높이고자, 이미지 보정 및 디자인 변화를 적용하였을 경우 마커의 인식률이 어느 정도 향상될 수 있는지를 실험을 통하여 분석하였다. 실험결과 이미지 보정 과정에서는 원본 마커 이미지의 대비, 채도값을 높였을 때 특징점이 더 많이 판별되었으며, 인식등급 또한 향상된 것을 확인할 수 있었다. 게다가 원본 마커 이미지에 규칙적인 패턴 디자인을 추가하였을 때에도 인식률이 향상된 것을 알 수 있었다. 결론적으로 마커 이미지를 제작하는 과정에서 이미지의 적절한 보정 및 패턴 디자인의 추가과정을 통하여 마커가 잘 인식되도록 할 수 있었다.
본 논문에서는 인공신경망을 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 입력 영상으로부터 객체의 윤곽선을 찾은 다음에 선분으로 근사화한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾고 워핑 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화 한다. 정사각형 형태로 정규화 한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 인공신경망을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 인공신경망을 이용하여 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 인공신경망을 사용함으로써 마커 검출의 오류 줄일 수 있었고 인식의 정확도를 개선할 수 있었다.
최근 많은 착용형 컴퓨터가 개발되었지만, 아직도 입력 및 출력 관점에서 보면 사용자 인터페이스에 많은 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 EOG 감지 회로와 마커 인식에 기반한 착용형 사용자 인터페이스를 제안한다. 제안된 사용자 인터페이스에서 EOG 감지 회로는 지시 장치로 사용되는데, 눈 주위의 전위차를 감지함으로써 눈동자의 움직임을 추적한다. 사용자가 다루고자 하는 객체는 사람이 인지 가능한 마커로 표시되며 마커 인식 시스템은 카메라 영상으로부터 마커를 검출하고 인식한다. 마커가 인식되면 해당하는 객체에 대한 속성창과 마커 창이 HMD에 디스플레이되고 사용자는 원하는 속성이나 메소드를 선택함으로써 객체를 다루게 된다. EOG 감지 회로와 마커 인식 시스템을 이용함으로써 사용자는 착용형 컴퓨팅 환경에서 눈동자의 움직임만으로 객체의 조작을 손쉽게 수행할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.618-632
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2010
This paper presents a novel approach to control the augmented reality (AR) objects robustly in a marker-less AR system by fingertip tracking and hand pattern recognition. It is known that one of the promising ways to develop a marker-less AR system is using human's body such as hand or face for replacing traditional fiducial markers. This paper introduces a real-time method to manipulate the overlaid virtual objects dynamically in a marker-less AR system using both hands with a single camera. The left bare hand is considered as a virtual marker in the marker-less AR system and the right hand is used as a hand mouse. To build the marker-less system, we utilize a skin-color model for hand shape detection and curvature-based fingertip detection from an input video image. Using the detected fingertips the camera pose are estimated to overlay virtual objects on the hand coordinate system. In order to manipulate the virtual objects rendered on the marker-less AR system dynamically, a vision-based hand control interface, which exploits the fingertip tracking for the movement of the objects and pattern matching for the hand command initiation, is developed. From the experiments, we can prove that the proposed and developed system can control the objects dynamically in a convenient fashion.
증강 현실 응용 분야에서 널리 쓰이고 있는 마커는 단순히 마커를 구분하기 위한 ID에 대한 정보만을 가지고 있기 때문에 마커의 크기를 미리 알고 있어야 하며, 한 종류의 마커만을 사용할 수 있는 제약이 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 맥락정보를 포함하는 마커 디자인 및 해석 방법을 제안한다. 제안된 마커 디자인은 마커의 ID 정보 외에, 마커의 종류, 크기 및 회전 정보를 마커 내부에 2차원 바코드의 형태로 포함한다. 이와 같은 마커의 맥락 정보를 마커의 패턴에 저장함으로써 여러 종류의 마커를 사용할 수 있다. 그 외에도 마커의 크기 정보를 바탕으로 서로 다른 크기를 갖는 마커들 사이에 일관성을 유지하면서 동일한 비율로 콘텐츠를 증강하는 것이 가능하며, 가로/세로 비율이 알려져 있지 않은 직사각형의 마커들도 인식이 가능하다. 마커에 담긴 맥락 정보를 바탕으로 마커를 인식함으로써, 제안된 마커 디자인은 불특정 다수의 마커들이 존재하는 모바일 증강현실에 유용하게 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
As interest in augmented reality has increased recently, attempts have been made to incorporate augmented reality into various fields. In implementing augmented reality, the method by which markers are used is to extract feature points of markers to recognize 3D coordinates and, in some cases, it is necessary to recognize multiple markers simultaneously. Therefore, this paper proposes optimization methods for recognising multiple markers at the same time. Unity 3D and augmented reality library Vuforia are used to implement the experimental environment. The augmented reality program produced was implemented in an application form and tested using a mobile camera. We looked for optimization methods for manufacturing markers directly and for recognizing multiple markers through changes in the experimental environment. The results of the experiment can provide a higher recognition rate in an environment where multiple marker recognition is required later.
본 논문에서는 카메라 영상으로부터 사각형 형태의 마커를 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화 한다. 근사화된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다 인식 실험 결과 마커의 종류가 50개일 때에 최대 98%의 인식률을 얻을 수 있었고 입력 영상에 11개의 마커가 있는 경우에 초당 11.1 프레임의 수행 속도를 얻을 수 있었다.
최근 증강 현실(AR)의 응용분야가 급증하고 관련 콘텐츠 또한 수요가 증대되고 있다. 이와 같이 모바일 환경에서 AR 콘텐츠의 서비스를 위해서는 오브젝트 기반의 마커 인식 기능이 필요하다. 이때 마커에 대응하는 정보를 제공하기 위해 특정 마커에 대응하는 가상 오브젝트를 생성하여 서비스하는 기법을 사용한다. 그러나 마커에 대응하는 가상의 오브젝트를 AR 화면상에 유지할 때 카메라의 떨림, 카메라의 이동 등의 다양한 이유로 마커의 오브젝트가 불안정하게 흔들리는 현상이 발생된다. 이와 같이 모바일 디바이스 기반의 AR 서비스는 안정적으로 오브젝트를 표현하기 어렵다는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 모바일 AR 환경에서 고정된 마커를 인식했을 때, 디바이스의 물리적 상태 변화에 대응하는 필터링 방법을 적용하여 안정적인 마커 인식 및 추적 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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