최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.
본 논문에서는 증강 현실 환경에서 실시간 마커리스 트래킹을 수행하기 위한 특징 서술자 데이터베이스 생성 및 검색 방법을 제안한다. 먼저, 특징 서술자를 효율적으로 검색하기 위하여 특징 서술자의 형태를 기준으로 정수 부호화 하여 총 4 단계의 인덱스 데이터베이스를 구성한다. 특정 특징 서술자의 검색은 데이터베이스에서 각 단계별로 유사성 있는 후보 특징 서술자의 인덱스를 탐색하고 입력된 특징 서술자와 탐색된 모든 후보 특징 서술자들의 유클리드 거리 값 비교를 통해 이루어진다. 본 연구에서 제안한 검색방법은 형태를 기반으로 유사하지 않은 특징 서술자들을 검색 대상에서 제외하여 검색의 효율을 높였다. 제안된 방법은 기존 KD-Tree 방법에 비해서 특징 서술자당 약 16ms의 검색 속도 개선이 있었음을 확인할 수 있었다.
Purpose: The aim of this study was to evaluate the reliability of the Vectra M3 (3D Imaging System; Canfield Scientific, Parsippany, NJ, USA) in detecting chin asymmetry, and to assess whether the automatic markerless tracking function is reliable compared to manually plotting landmarks. Materials and Methods: Twenty subjects (18 females and 2 males) with a mean age of 42.5±10.5 years were included. Three-dimensional image acquisition was carried out on all subjects with simulated chin deviation in 4 stages (1-4 mm). The images were analyzed by 2 independent observers through manually plotting landmarks and by Vectra software auto-tracking mode. Repeated-measures analysis of variance and the Tukey post-hoc test were performed to evaluate the differences in mean measurements between the 2 operators and the software for measuring chin deviation in 4 stages. The intraclass correlation coefficient (ICC) was calculated to estimate the intra- and inter-examiner reliability. Results: No significant difference was found between the accuracy of manually plotting landmarks between observers 1 and 2 and the auto-tracking mode (P=0.783 and P=0.999, respectively). The mean difference in detecting the degree of deviation according to the stage was <0.5 mm for all landmarks. Conclusion: The auto-tracking mode could be considered as reliable as manually plotted landmarks in detecting small chin deviations with the Vectra® M3. The effect on the soft tissue when constructing a known dental movement yielded a small overestimation of the soft tissue movement compared to the dental movement (mean value<0.5 mm), which can be considered clinically non-significant.
무마커 기반 증강현실 응용에서 빠르고 정확한 무마커 추적이 수행되어야 한다. 무마커 추적은 등록된 패턴의 특징점들과 입력 영상에서의 특징점들의 매칭을 통하여 수행된다. 매칭에서 이상점은 시차를 크게 유발시키는 요인이 되므로 정확도 향상을 위해서는 이상점을 제거해야 한다. 본 논문에서는 무마커 추적의 정확도 향상을 위한 이상점 제거 방식을 제안한다. 무마커 추적에서 사용되는 SURF 알고리즘을 사용하여 실영상을 캡처하여 실험하였고 정확도 및 실행시간을 비교하였다.
최근 스마트폰 보급이 3천만 대를 넘어서고, 증강현실(Augmented Reality) 기술에 대한 관심이 높아지면서, 많은 분야에서 증강현실 기술과의 접목이 시도되고 있다. 문화유산 분야도 그 중에 한 분야이며, 그동안 인터넷이나 3D 기술 등을 이용하여 구축되던 문화유산도 이용자가 보다 현실감 있게 체험할 수 있는 증강현실 기술로 빠르게 전환되고 있다. 국내외 관광객들로 늘 붐비는 서울의 궁궐들은 턱없이 부족한 문화유산 해설사나 리플릿 등 단조로운 안내서비스로 일관하고 있어, 모바일 시대에 좀 더 입체적이고 종합적인 안내서비스 제공이 요구되고 있다. 본 연구에서는 증강현실 기술을 활용하여 덕수궁 관광안내서비스 앱(App)구축에 적용하였으며, 지금까지 위치기반 증강현실 기술보다 앞서는, 비 마커(Markerless)기반 증강현실 인식기술을 실제로 덕수궁의 다양한 건축물에 적용하여 구현하였다. 현실 세계에 있는 궁궐 현판이나, 문양, 입체물인 임금님의 좌대 등 특정 이미지를 인식하여 가상의 세계로 전환(트래킹, Tracking)하여 훼손된 문화재를 3D로 재현하고, 과거의 사진과 현재 건물을 합성하여, 그 당시의 시대적인 모습을 엿볼 수 있게 해줌으로써 현실감과 몰입감을 높이고 흥미를 유발함으로써, 문화재 관람이나 역사를 쉽게 이해시켜주는 효과가 있다. 또한 스마트폰에서 스토리텔링 기반의 문화유산 구현을 통해 증강현실(Augmented Reality)이라는 IT 신기술과 인문학과의 융합(Convergence)을 시도하여, 증강현실 기술이 실제 현실 세계를 기반으로 무한한 창의성을 발휘할 수 있다는 강점이 있음을 입증할 수 있었다.
증강현실 분야에서 호모그래피(Homography)를 이용한 비마커 기반의 객체 추적 기술(Markerless tracking)은 카메라의 방향, 위치를 파악하여 실세계의 영상에 가상의 객체를 정확하고 자연스럽게 증강할 수 있는 기술이다. 이와 같은 호모그래피를 추정하기 위한 방법으로 RANSAC 알고리즘이 많이 사용되고 있으며, 최근 기존의 RANSAC 알고리즘에 제약 조건 문제(Constraint Satisfaction Problem)를 적용하여 정확도를 향상시키고, 처리시간을 줄인 CS-RANSAC 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 하지만 CS-RANSAC 알고리즘은 샘플링 단계에서 정확도가 낮은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점이 선택되어 불필요한 연산으로 인해 알고리즘의 효율성이 저하되는 경우가 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 평면 호모그래피 추정을 위한 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 호모그래피 평가 단계에서 Symmetric Transfer Error로 정확도가 높은 호모그래피를 추정하게 하는 특징점인지를 평가하고 불필요한 특징점들을 다음 샘플링 단계에서 제외함으로써 정확도를 향상키고 처리시간을 줄였다. 제안하는 CS-RANSAC 기반의 특징점 필터링 방법의 성능평가를 위하여 제안하는 방법을 적용한 알고리즘과 기존의 RANSAC 알고리즘, CS-RANSAC 알고리즘의 수행시간과 오차율(Symmetric Transfer Error), 참정보 포함비율을 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존 CS-RANSAC 알고리즘보다 수행시간이 평균적으로 약 5% 단축되었고 오차율은 약 14% 줄어들어 더욱 정확한 호모그래피를 추정 할 수 있게 되었다.
일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
여러 명이 모여서 진행되는 스포츠 활동은 코로나19와 같이 광범위하게 유행하는 전염병이 퍼지는 상황에서는 진행되기 어려우며, 이로 인해 현대인의 신체 활동 부족이 발생한다. 비대면으로 진행되는 운동 콘텐츠들을 이용하면 이런 문제점을 극복할 수 있지만, 대면 운동 시와 같은 세밀한 자세 확인이 어렵다. 본 연구에서는 보다 나은 비대면 운동 콘텐츠 운영을 위해서 IT 시스템에서 자세를 감지하고 움직임을 추적하는 모델을 제시한다. 제안하는 움직임 추적 모델은 체육학에서 널리 사용되는 움직임 분석 방법들을 참고하여 신체 모델을 정의하고 이에 따른 자세 및 움직임을 정의한다. 제안한 모델을 사용하면 운동에 쓰이는 움직임을 인식하고 분석할 수 있으며 운동 프로그램에서 특정 움직임의 횟수를 알 수 있고, 운동프로그램 수행 여부 감지도 가능하다. 제안한 모델의 유효성을 확인하기 위해 마커리스 모션 캡쳐 장비인 Azure Kinect DK를 사용하여 움직임 추적, 그리고 운동 프로그램 추적 프로그램을 구현하였다. 제안된 움직임 분석 모델을 개선하고 모션 캡쳐 시스템의 성능을 높인다면 보다 세밀한 움직임 분석이 가능하며, 적용할 수 있는 운동의 종류를 늘릴 수 있다.
모션캡쳐 기술은 빠른 시간에 움직임을 추적하여 컴퓨터에서 이용할 수 있는 데이터로 기록된다. 모션캡쳐로 얻어진 데이터는 동작을 생성하는 데 있어서 손쉽게 제어할 수 있다. 하지만 키넥트 기반으로 추출된 모션캡쳐 데이터는 불안전한 경우가 많다. 또한 기존의 모션캡쳐 시스템을 활용한 얼굴모션 제작과정은 시간 및 경제적 부담으로 인해 많은 어려움을 갖고 있다. 따라서 본 논문은 키넥트 시스템을 활용하여 얻어진 얼굴 모션캡쳐 데이터에서 부분적 떨림 현상을 일으키는 데이터를 보정하는 방법을 제안한다.
본 연구는 골격이 있고 삼각형 메쉬로 이루어진 3D 모델의 변형을 빠른 연산 속도로 구현하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 삼각형 메쉬 정점의 위치를 빠른 속도로 계산할 수 있는 IK 풀이 방법을 연구하고 해당 인터페이스를 개발하였다. 모델 표면상에 한 개 이상의 마커를 지정하고 마커의 목표 위치를 설정하면, 이 시스템은 마커의 목표 위치를 기준으로 가속화된 IK 풀이를 통해 모델 표면을 구성하는 삼각형 메쉬 정점의 위치를 계산한다. 메쉬의 위치를 결정하는 데에는 각 마커와 해당 마커에 영향을 미치는 관절, 그리고 해당 관절의 상위(부모) 관절에 대하여 계산을 수행하는데, 이 과정에서 빈번하게 사용되는 중복된 항(terms)이 발생한다. 이러한 중복항을 사전에 계산해 둠으로써 기존의 삼중 중첩 반복 구조의 계산 절차를 이중 중첩 반복 구조로 개선하여 모델 변형 결과를 신속하게 구현할 수 있다. 제안된 가속화된 IK 풀이 방법은 LBS 기법으로 구현된 3D 모델을 다루거나 마커 없이 단순 촬영만으로 대상 물체를 추적하는 무마커 추적 관련 연구 등 다양한 분야에서 유용하게 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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