본 논문에서는 마이크로소프트 키넥트 센서를 이용한 실시간 성능의 3차원 환경 복원 알고리즘을 소개한다. 기존의 멀티키넥트 시스템을 확장하여 총 열두대의 키넥트를 사용하는데, 키넥트의 높은 대역폭 문제를 해결하기 위하여 키넥트가 여섯 대씩 연결된 두 대의 데스크탑을 UDP 통신으로 연결하였고, 각 키넥트로부터 들어오는 3차원 포인트클라우드로부터 확률적인 3차원 환경복원을 하기 위하여 옥토맵 알고리즘을 차용하였다. 또한, GPU를 연산에 활용함으로써 실시간 성능을 확보하였다.
마이크로소프트에서 개발한 키넥트(kinect)는 엑스박스(XBox) 게임 컨트롤러로 사용하는 장비이며 이 센서를 이용하여 사용자의 인체 행동을 인식하여 게임을 진행할 수 있는 센서 시스템이다. 또한 윈도우 환경에서 키넥트를 활용하여 다양한 응용 프로그램 개발을 할 수 있도록 SDK를 제공하고 있다. 현대사회에서 각종 범죄가 늘어남에 따라서 CCTV의 운용이 늘어나고 있으며 지정된 구역을 감시하는데 다양한 영상 장비들과 프로그램이 운용하고 있다. 시장에 판매되고 있는 CCTV 장비들 중에서 사람 추적기능을 가능 제품은 가격이 대부분 고가이다. 또한 야간에서는 사람의 감지가 힘들다. 본 연구에서는 키넥트의 골격 추적기능과 음성인식 기능을 활용하여 실시간 영상 녹화 프로그램을 개발하고자 하며, 개발된 프로그램은 키넥트 센서로 영상을 실시간 녹화하고 침입자에 대한 움직임을 자동 추적하여 녹화하는 DVR 시스템을 제안하고자 한다. 또한 야간에서는 깊이(Depth) 영상을 이용하여 인물을 인식과 추적을 한다. 궁극적으로 키넥트 센서(Kinect Sensor)의 CCTV기능에 대한 활용성을 연구하는데 목적을 가진다.
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.
최근 많은 영상처리 연구자들 사이에서 마이크로소프트사의 실시간 깊이센서 '키넥트'가 상당한 관심을 받고 있다. '키넥트'는 실시간으로 깊이정보를 제공함과 동시에 별도의 센서를 부착하지 않고도 컴퓨터와의 인터렉션할 수 있는 가능성을 제공한다. 하지만 '키넥트'의 깊이영상은 홀 영역, 부정확한 경계, 낮은 해상도등의 많은 문제점을 지니고 있다. 이러한 부정확한 깊이 정보는 3차원 렌더링, 가상시점 영상 합성, 모션 인식 등에서 성능 저하를 야기한다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보 품질 향상기법에 관하여 깊이영상 신뢰도를 이용한 도메인 변환기반 해상도 상향 알고리듬을 제안한다. 정확하고 빠르게 홀 영역정보를 추정하기 위해 도메인 변환 기반의 경계 보존 필터링이 사용된다. 또한 다양한 깊이 영상의 노이즈를 효율적으로 제거하기 깊이 영상의 신뢰도를 이용한다. 실험결과를 통하여 제안하는 방법이 효율적으로 홀 영역을 채우고, 부정확한 경계를 제거하여 깊이 영상의 품질을 향상시키는 것을 확인할 수 있다.
키넥트 센서 버전 2는 컴퓨터 비전과 엑스 박스와 같은 엔유아이 인터페이스로 마이크로소프트에서 출시한 카메라의 일종이다. 이는 높은 프레임 속도로 컬러 영상과 깊이 영상, 오디오 입력 및 스켈레톤 데이터를 취득 할 수 있다. 이러한 다양한 타입의 데이터 정보를 제공해 주기 때문에 이것은 다른 범위의 연구자들을 위한 리소스가 된다. 본 논문에서는 깊이 이미지를 사용하여 우리는 키넥트 범위내에서 특정 영역을 감시하는 시스템을 제시한다. 타켓 영역은 깊이의 최소, 최대 값의 크기에 따라서 그 공간을 모니터링 할 수 있다. 컴퓨터 비전 라이브러리 (Emgu CV)를 사용해서 만약 어떤 오브젝트가 타겟 영역에서 검출된다면 그것을 추적하고 키넥트 카메라는 RGB 이미지를 데이터베이스 서버에 전송한다. 따라서 안드로이드 플랫폼 기반 모바일 애플리케이션을 통해 키넥트 타켓 지역에서 수상한 움직임이 감지되었음을 사용자에게 통지하고 그 장면의 RGB 영상을 표시하기 위해 개발되었다. 사용자는 모니터링 영역 또는 제한 구역과 관련된 다른 경우에서 가치 있는 물건의 대해 최선의 방법으로 반응하고 실시간 통지를 얻는다.
최근 안경을 쓰지 않고 3차원 입체 영상을 볼 수 있는 무안경식 3차원 디스플레이 중에서 DIBR(Depth-Image-Based Rendering) 기반의 중간 영상을 생성하는 연구가 많이 진행되고 있다. DIBR 기반의 중간 영상 생성 방법은 정확한 깊이 정보를 요구하기 때문에 기존의 연구에서는 고가의 깊이 카메라를 활용하였다. 본 연구에서는 마이크로소프트사의 키넥트 센서를 이용한 실사 영상과 깊이 영상을 기반으로 다시점 중간 영상을 생성할 수 있는 시뮬레이션 프로그램을 개발하였다. 이 시뮬레이션은 키넥트(Kinect)를 활용한 저해상도의 깊이 영상으로부터 자연스러운 다시점 영상을 획득하는 것을 목적으로 하며, 이를 위해 생성된 영상의 품질을 평가할 수 있는 기능을 통합적으로 제공한다. 본 논문에서는 이러한 시뮬레이션 프로그램의 시스템 구조와 구현에 대해서 설명한다.
마이크로소프트에서 게임용 자연스러운 사용자 인터페이스를 위해 개발된 깊이 카메라인 키넥트 깊이 측정 센서는 컴퓨터 비전 분야에 있어 매우 유용한 도구이다. 키넥트의 깊이 측정 센서와 그 높은 프레임률로 인해, 본 논문에서는 키넥트 카메라를 사용해 거리 측정 시스템을 개발하였으며, 이를 이동 시 인간과 같이 사물을 감지하는데 주변 환경을 인지하기 위해 시각 시스템이 필요한 무인 차량에 시험하였다. 즉, 키넥트 깊이 측정 센서를 이용해 가시 범위 내 사물을 감지하고 사물에서 시각 센서의 거리 측정 시스템을 개선한다. 감지된 사물을 정밀하게 확인하여 실제 사물인지, 또는 픽셀 노즈(nose)인지 판단해 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시함으로써 처리 시간을 줄인다. 이미지 처리를 위한 오픈 CV 라이브러리와 함께 깊이 분할 기법을 활용하여, 키넥트 카메라의 가시 범위 내 사물을 확인할 수 있으며, 해당 사물과 센서 사이의 거리를 측정할 수 있다. 시험 결과에 따르면 본 시스템은 저가 범위 센서인 키넥트 카메라가 장착된 자율주행차에 사용하여 감지된 사물로부터 측정 거리에 이르면 어플리케이션 방식에 따라 프로세스를 처리할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 영상 처리 및 컴퓨터 비전 분야의 기술을 마이크로 소프트 사의 키넥트에 적용하여 효과적인 체감형 학습을 위한 콘텐츠를 구성하고자 한다. 일반적으로 사람들이 많이 알고 있는 손 그림자 놀이를 응용하여 참여자들의 움직임을 통해 인터랙션을 발생시킬 수 있도록 하였고, 깊이정보맵으로부터 카메라에서 가장 가까운 거리에 있는 영역을 검출하기 위해 Meanshift segmentation(평균이동분할) 알고리즘을 적용 시켰다. 본 시스템의 체감형 콘텐츠는 문화 콘텐츠의 한 종류로서 이의 확장된 버전이 여러 분야에서 많은 활용이 될 것을 기대한다.
키넥트는 이용자의 신체를 이용하여 게임과 엔터테인먼트를 경험할 수 있는 주변기기로 2010년 초 마이크로소프트사에서 발표하여 공개하였다. 본 논문은 키넥트에서 제공하는 세 가지 센서를 이용한 동작 인식 기능을 이용한 기타리듬 게임의 개발과 관련 기술에 대하여 다룬다. 리듬 게임은 게임의 여러 장르 중에서 매우 단순하고 학습기간이 짧으며, 신체의 활발한 활동성과 리듬성을 이용하기 때문에 피씨, 콘솔기기, 스마트폰 등 다양한 기기에서도 널리 활용되고 있는 장르이다. 본 논문에서 구현한 리듬게임은 화면구성과 게임화면을 DirectX 11버전에서 구현하였으며, 키넥트를 이용하여 게이머의 손동작 인식을 수행하기 위하여 OpenNI API를 사용하였으며 신체 움직임을 표현하기 위하여 OpenGL 라이브러리를 사용하였다.
최근 마이크로소프트사의 키넥트(Kinect)를 이용하여 객체를 추적하거나 인식하는 기술에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이와 같은 환경에서 손을 검출하고 추적하는 기술은 휴먼-인터페이스 개발의 가장 기본적인 기술이다. 본 논문에서는 키넥트를 이용하여 단색으로 제한되지 않은 환경에서 검출된 손의 경계를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 키넥트 센서의 깊이영상(Depth Image)에서 추출된 손의 영역과 칼라영상에서 피부색(Skin Color)의 검출 결과를 결합하여 손 영역의 정확도를 개선한다. 제안된 방법으로 손 영역의 검출을 수행한 결과 깊이영상만 사용한 방법 보다 손 영역을 검출하는 정확도를 높일 수 있음을 보였다. 제안된 방법이 수화나 제스처 인식 시스템에 적용된다면 정확도 개선에 많은 기여를 하리라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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