안개가 낀 악조건의 날씨에서는 가시성이 저하되어 카메라로 포착한 정보들을 정확히 인식하기 어렵다. 안개 낀 날씨에서도 사물인식, 차선 인식 등 카메라 기반의 기기들이 정상 동작할 수 있도록 안개제거 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안개 영상에서 밝기와 채도의 차이가 영상의 깊이에 따라 비선형적으로 증가한다는 분석을 통해 깊이 맵 추정을 위한 비선형 모델을 제시한다. 비선형 모델의 안개 제거 방법은 여러 가지 안개제거 방법과의 정량적 수치평가(MSE, SSIM, TMQI)를 통해 동등 이상의 결과를 보여줌으로써 우수한 성능을 자랑한다.
오늘날 컴퓨터의 사용이 대중화 되면서 키보드나 마우스와 같은 기존의 사용자 인터페이스에 비해 보다 편리하고 자연스러운 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 최근 마이크로소프트의 동작 인식 모듈인 키넥트에 대한 관심이 높아지고 있다. 키넥트는 내장된 센서를 통해 신체의 주요 관절의 움직임 및 깊이 정보를 인식할 수 있으며 내장 마이크를 통해 간단한 음성인식도 가능하다. 본 논문에서는 OpenCV 라이브러리를 키넥트에 접목하여, 키넥트의 깊이 데이터, skeleton tracking, labeling 알고리즘으로 손 영역 추출 및 움직임의 정보를 인식하여 가상 마우스와 가상 키보드를 구현하고, 음성인식을 통해 기존 입력 장치의 기능을 구현하는 것을 목표로 한다.
3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.
재생되는 동영상에서 정지, 재생, 캡쳐, 확대, 축소 등의 다양한 이벤트 제공은 스마트폰과 같은 작은 크기의 모니터에서 가능하다. 그러나, 모니터의 크기가 커지게 되면, 터치 인식에 대한 비용이 증가하게 되어, 터치를 통한 이벤트 제공은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 저렴하게 깊이 정보로 터치를 인식하고, 단일 및 다중 터치로 토글, 핀치-인/아웃 등의 다양한 이벤트를 부여하는 영상 이벤트 제어시스템을 제안한다. 깊이 카메라로부터 얻어진 깊이 정보로 터치된 위치와 터치 경로를 찾고, 터치 제스처 종류를 파악한다. 이러한 터치 인터페이스 알고리즘은 소형 싱글보드 시스템에서 구현하고, UART 통신을 통해 제스처 정보를 전송함으로써 영상 이벤트를 제어할 수 있다. 모의실험을 바탕으로 대형 스크린에서 제안한 깊이 터치 방법으로 다양한 영상 이벤트를 제어할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 컬러 영상과 깊이 영상으로부터 영상 전체의 정보를 활용하는 형판 정합 방법으로 특징을 추출하여, 사물의 속성을 인식하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력 영상으로부터 더 많은 정보를 얻기 위해 컬러 영상과 깊이 영상을 함께 사용하였다. 그리고 영상의 부분적인 정보가 아닌 전체 정보를 활용하는 형판 정합 방법을 사용하여 속성 인식률을 향상 시켰다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위해 워싱턴 대학에서 제공하는 RGB-D 데이터 집합을 이용하여 다른 특징들 및 분류기와 비교실험을 진행하였고, 본 논문에서 제안하는 시스템의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
손 모양 인식은 자연스러운 인간-컴퓨터 상호작용을 위한 기반 기술이다. 본 논문에서는 Kinect 기반 손 모양 인식을 위해 효과적으로 손 영역을 검출하기 위한 방법에 대해 논의한다. Kinect는 컬러 영상과 적외선 영상(혹은 깊이 영상)을 동시에 획득할 수 있는 카메라이기 때문에, 손 영역을 검출하는 과정에서 컬러 정보와 깊이 정보를 활용할 수 있다. 즉, 손 영역은 스킨 컬러를 가지는 영역으로 검출될 수도 있으며, 일정한 깊이 값을 가지는 영역으로 검출될 수도 있다. 그러므로, 이러한 방법들의 성능을 분석하여, 손 영역의 실루엣이 깔끔하게 도출될 수 있도록 적절히 결합하는 방법이 마련되어야 한다. 이는 손 모양 인식률을 크게 좌우하기 때문이다. 최종적으로 일반적인 환경에서 손 영역 검출 방법의 차이에 따른 손 모양 인식률을 비교함으로써, 성능이 우수한 손 영역 검출 방법을 제안한다.
본 논문은 3차원 얼굴 영상으로부터 추출된 얼굴의 부분 영역과 깊이 값에 따른 등고선 영역에 대한 표면 곡률 간들의 누적 히스토그램을 이용한 얼굴인식 알고리즘을 제안한다. 먼저 객체와 배경을 분리하여 얼굴을 추출한 후 얼굴에서 가장 두드러진 형태인 코끝을 찾고, 회전에 대한 정규화를 실시한다. 3차원 얼굴영상이 제공하는 깊이정보와 곡면률을 이용한 표면 특성의 정보를 이용하여 부분영역인 코, 입 그리고 눈의 영역과 등고선 깊이 20, 30 그리고 40의 영역을 추출하여 주 곡률, 평균 곡률 그리고 가우시안 곡률을 이용한 누적 히스토그램으로 특징 벡터를 추출한다. 입력 영상과 데이타베이스 영상과의 유사도 비교를 위해 두 영상에 대하여 L1을 이용하여 비교하였다. 제안된 방법으로 실험을 수행한 결과, 인식률은 주 곡률의 최대 곡률이 96%로 가장 높은 인식률을 나타내었다.
위치정보에 기반한 다양한 서비스들이 IT융합을 통해 급속히 발전하면서 스마트 폰 시장의 활성화와 맞물려 일반 대중에게 깊이 자라를 잡고 있다. 통신 단말기 제조 업체뿐만 아니라 일반 산업체 및 통신 사업자들에게도 IT융합 기술을 활용한 위치인식 솔루션 및 시스템에 대한 관심이 급속도로 높아지고 있다. 본고에서는 기존의 GPS를 통한 위치인식 기술뿐만 아니라 통신 네트워크와 기타 여러 전파원을 활용한 위치 인식 기술 및 네트워크 기반의 기술과 단말기 기반기술과의 혼합방식을 통한 위치인식 기술들을 소개하고자한다.
이 논문에서는 비전 시스템 기반 동작 인식 인터페이스 시스템으로 스테레오 카메라와 동적 제스처를 이용한 방식을 제안한다. 스테레오 카메라로부터 얻은 영상으로 손의 3차원 위치를 검출하고 이를 바탕으로 손의 동작을 추적하고 이를 인식함으로써 동적 제스처에 기반 한 동작 인식 방법을 제시한다. 이러한 깊이에 따른 제스처 동작을 인식하는 방법으로 단순한 컨트롤러부터 IPTV 제어나 가상의 마우스 제작이 가능한 본질적으로 편하고 자연스러운 인터페이스 구현 방향을 제시한다.
최근 연구에서 모션 인식을 위해 여러 가지 인식 알고리즘을 사용하였다. 예를 들면, HMM, DTW, PCA 등의 기법을 이용하여 권투 모션을 인식하는 방법을 제시했다. 이러한 방법을 이용하기 위해서 연기자로부터 3차원 데이터를 얻기 위해 액티브 마커를 사용하여 손의 위치를 얻는다. 얻은 2차원 위치 정보는 다시 스테레오 기법을 이용하여 3차원 정보로 전환하여 구한다. 본 논문에서는 3차원 모션 데이터를 얻는 방법을 깊이 맵에 대한 알고리즘을 이용하여 구하였다. 그리고 3차원 위치 데이터 정보의 정확성 나타냈으며, 그리고 모션 동작에 대한 인식을 실험을 하였고, 그 실험 결과에 대해서 언급했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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