본 논문에서는 실시간 증강현실 시스템에서의 가상 객체 삽입을 위한 빠르고 안정된 카메라 자세 추정 방법을 제안한다. 단일 프레임에서 마커의 특징점 추출을 통해 카메라의 회전행렬과 이동벡터를 추정한다. 카메라 자세 추정을 위해 정사영 투영모델에서의 분해기법을 사용한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법은 객체의 모든 특징점의 깊이좌표가 동일하다고 가정하기 때문에 깊이좌표의 기준이 되는 참조점의 설정과 점의 분포에 따라 카메라 자세 계산의 정확도가 달라진다. 본 논문에서는 실제 환경에서 일반적으로 잘 동작하고 융통성 있는 참조점 설정 방법과 이상점 제거 방법을 제안한다. 제안된 카메라 자세추정 방법에 기반하여 탐색된 마커 위치에 가상객체를 삽입하기 위한 비디오 증강 시스템을 구현하였다. 실 환경에서의 다양한 비디오에 대한 실험 결과, 제안된 카메라 자세 추정 기법은 기존의 자세추정 기법만큼 빠르고 기존의 방법보다 안정적이고 다양한 증강현실 시스템 응용에 적용될 수 있음을 보여주었다.
포지셔닝맵은 마케팅전략의 핵심인 STP전략을 세우는데 유용한 도구이나 포지셔닝맵을 그리기 위해서는 여러 가지 분석도구를 혼합하여 사용하여야 하였다. 본 논문에서는 완벽하지 않은 소비자 pick any/N자료와 상표의 특성자료를 이용하여, 세분시장을 모델 내에서 구분하고, 이들의 이상점을 찾아주고, 나아가서 시간의 흐름에 따라 이상점의 변화를 찾아주면서 포지셔닝맵을 그려주는 새로운 external 다차원척도모형을 제시하고 있다. 모델의 성과를 확인하기 위해서 차원의 변화, 세분시장변화, 상표구성의 변화 및 소비자표본의 변화를 임의로 만들어서 가상의 자료를 통해서 검증하였다. 실제로 사용해 보려면 저자의 홈페이지에서 프로그램을 다운 받을 수도 있다.
모바일 환경에서 평면기반 카메라 추적을 이용해서 가상 물체를 증강시킬 때 강건함과 실시간성은 매우 중요하면서도 서로 상반관계에 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해서 인접한 프레임 사이의 시간일관성을 이용한다. 즉, 카메라 움직임이 크지 않다고 가정하고, 이전 프레임의 정보로부터 현재 프레임에서의 초기 카메라 포즈를 쉽게 얻을 수 있으며, 이를 이용함으로써 좀더 강건하면서 빠른 평면기반 카메라 추적 방법을 제안한다. 또한, 특징점 추적을 보다 효율적인 방법으로 대체함으로써, 속도 개선을 극대화한다. 실험을 통해서 제안된 방법이 50%정도의 시간이 절약되면서도 강건함이 보장된다는 것을 확인하였다.
물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.
본 논문에서 제안하는 가상 영상 삽입 시스템은 카메라의 조작이나 시스템 운영자의 개입 없이 모든 처리 과정이 자동으로 진행된다. 이를 위해 시스템은 경기장 좌표계를 정의하고 삽입할 영상의 크기와 위치를 정하는 과정, 경기장의 특징점들을 추출하는 과정, 경기장 좌표계와 참조 영상의 특징점들로부터 투영 변환 파라미터를 추출하는 과정, 실제 동영상에서 삽입 위치를 찾고 추적하여 가상 영상을 삽입하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서 제안한 시스템의 성능을 검증하기 위해 방송용 NTSC 비디오 데이터를 대상으로 실험을 하였으며 그 결과 각 모듈들과 시스템이 효율적임을 입증하였다.
본 논문에서는 점 계열 유사도에 기반하여 모션 대응에 대한 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 점 계열은 x좌표를 기준으로 하여 오름 차순으로 정렬된 일련의 점 들의 리스트이다. 본 연구에서는 국부근접성에 기반하여 현재 프레임 전 프레임의 점들을 클러스터링 하고, 각 그룹에 있는 점 들의 순서를 변경해 가면서 여러 개의 가상 점 계열들을 구성하며, 가상 점 계열은 근접 제약조건에 근거한 유사도를 이용하여 현재 프레임의 점 계열과 정합한다. 국부적 애매함을 해결하기 위해 두 개 점 계열간의 가장 긴부분 문자열을 찾는 방법이 전체적인 정보로 사용된다. PETS2009과 CAVIAR데이터 집합들과 같은 다양한 영상 이미지 시퀀스에 대해 본 연구의 모션 대응 알고리즘은 90%이상의 정확도를 보여준다.
증강현실이란 실제 환경에 가상으로 생성된 정보를 실시간으로 증강하고 사용자가 그 정보들과 상호작용할 수 있도록 함으로써, 정보의 활용을 극대화하는 차세대 정보처리 기술이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 증강현실 시스템을 구현하기 위한 물체 추적 방안으로 마커를 사용하지 않는 마커리스 추적 알고리즘을 연구하였다. 마커리스 방식의 증강현실은 마커를 따로 부착하지 않아도 되고 위치의 제약이 없어서 사용자가 증강현실 기술을 사용하기 편리하다는 장점이 있다. 본 논문에서는 마커리스 추적을 위해 특징점 추출 기반의 SURF 알고리즘을 사용하였다. SURF 알고리즘은 다른 특징점 추출 기반 알고리즘보다 연산량이 적어 PC 환경보다 비교적 낮은 하드웨어 성능을 가지고 있어 모바일 기기에도 사용할 수 있다. 그러나 SURF 알고리즘은 모바일 기기에 적합한 최적화 작업이 되어있지 않다. 그러므로 본 논문에서는 모바일 기기에 적합한 추적을 위해 SURF 알고리즘을 여러 환경에서 실험하여 성능을 비교하고, 최적화 방안을 연구하였다.
영상 추적 기법은 현대 사회의 주요한 분야에서 필요로 하는 중요한 기술로 여겨지는 핵심 기술 중의 하나이다. 특히 물체의 외곽선 추적은 물체의 외형 정보를 파악하면서 빠른 추적을 할 수 있다는 측면에서 필요한 기술인데, 목표물 주변의 에지에 영향을 받기 쉬우며 연약 에지가 발생하였을 때 추적에 실패하는 경우가 발생한다. 이를 극복하기 위하여 이 연구에서는 카메라가 장착된 이동 로봇의 6자유도 운동을 가상적으로 발생시켜 PDM을 얻어내고, 이를 기반으로 모듈적으로 능동 형태 모델을 구성하여 추적 시스템을 설계하여 보다 국부적 최소점에 대하여 강인한 특성을 갖는 영상 추적기를 제안한다. 제안된 방법의 유효성을 보이기 위하여 실제 이동 로봇에서 관측되는 영상에 대하여 영상 추적 실험을 수행하였으며, 이를 다른 주요한 기법들과 비교하여 그 우수성을 확인하였다.
본 연구에서는 영상획득 조건을 충분히 만족시키지 못하는 몰입형 디스플레이 환경에서 다수의 사용자 머리위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 본 기법은 몰입형 가상환경에서 적외선 반사영상을 획득하고 그로부터 배경을 제거함으로써 얻어진 전경(foreground) 영역으로부터 프로젝션 히스토그램을 생성하고 사용자 실루엣을 추출하게 된다. 모든 사용자의 머리는 다각형 근사된 실루엣과 프로젝션 히스토그램에 기반하여 탐지된다. 또한 향후 몰입형 가상환경에서의 다중 사용자 트래킹을 지원하기 위해 스테레오 영상에서 탐지된 머리를 기준으로 탐색영역을 정의, 대응점을 결정하고 그에 기반하여 각 사용자 머리의 3차원 위치를 계산하였다.
응시위치 추적이란 현재 모니터 상에 사용자가 응시하고 있는 지점을 카메라로부터 얻은 영상정보로부터 파악해 내는 것을 말한다. 응시위치 추적을 이용하여 현재 사용자가 모니터 상에 바라보고 있는 응시위치점을 시각적으로 표시해 줌으로써 한쪽 면을 잘 인지하지 못하는 장애인들에 대한 진단 및 재활치료를 도울 수 있는 시스템을 개발하였다. 이와 같은 이와같은 시스템은 사용자가 관심있어할 만한 상황을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가상적으로 만들고 그 안에 있는 물체들을 사용자가 고개움직임을 이용하여 움직일 수 있게 함으로써 사용자로 하여금 강한 동기력을 유발할 수 있으며 또한 편측 시각 무시에 대한 보다 정량적 인 진단을 가능하게 하며 기존의 작업치료사의 도움을 받아야 했던 것에서 탈피할 수 있으므로 인력 소모를 줄일 수 있는 등의 잇점이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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