• 제목/요약/키워드: 멀티 마커

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증강현실 구현을 위한 Multi-Marker에 관한 기법 (Techniques on Multi-Marker for the Implementation of Augmented Reality)

  • 김학희
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권11호
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    • pp.109-116
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    • 2010
  • 본 논문에서는 가상과 현실을 이어주는 하나의 방법인 마커(Marker)인식방법에서 멀티마커방법을 사용하여 복잡한 환경이나 또는 손으로 가려지는 현상에서도 추적이 가능한 기법을 제안한다. 기존의 마커인식 방법은 한 개의 마커에만 의존하기 때문에 마커가 가려짐 현상에서 객체가 깜박이는 현상을 볼 수 있는데 이 시스템에서 마커가 가려지더라도 여러 개의 마커가 가려진 마커를 대신함으로써 증강된 객체가 나타남을 확인 할 수 있다. 이러한 기술을 구현하기 위해 관점 매트릭스(perspective matrix)를 이용한 멀티 마커 추정 방법으로 다른 연산이 없기 때문에 빠르게 추정 할 수 있는 것이 특징이다. 구현된 기술은 영상으로부터 다양한 환경에서 마커를 인지하고 위치를 추정하는 기술로써 다양한 환경에서 3차원 객체를 표현 할 수 있다.

컬러 마커를 이용한 3차원 모션 정보의 검출 및 추적 (3D Motion Information Detection and Tracking Using Color Marker)

  • 신수미;이칠우
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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    • pp.596-601
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    • 2001
  • 본 논문에서는 두 대의 카메라로부터 입력받은 인간의 신체와 같은 관절체의 움직임을 Color Marker의 색상 특성을 이용하여 3차원 공간 정보를 인식하는 방법에 관해 기술한다. 이 방법은 인체에 물리적인 장치를 하지 않고 단순히 영상정보만을 이용하여 3차원 정보를 구하였다. 보다 정확한 인체의 특징점을 구하기 위해 환 논문에서는 신체의 관절각에 칼라 마커를 부착하고 칼라 마커틀을 세그먼트하여 관절각의 2차원 정보를 구한 다음 스테레오 기하(Stereo Geometry)를 이용하여 3차원 정보를 계산하고 가상 공간상에서 인간의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 제스쳐 인식과 3차원 Virtual Reality 인터페이스 시스템 구성 등에 사용될 수 있다.

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SVM과 LDA를 이용한 마커 검출 및 인식의 성능 향상 (Performance Enhancement of Marker Detection and Recognition using SVM and LDA)

  • 강선경;소인미;김영운;이상설;정성태
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권7호
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    • pp.923-933
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    • 2007
  • 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 LDA(Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 사각형 형태 마커 검출 및 인식의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법에서는 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 기법과 확대/축소 변환을 이용하여 사각형 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 정사각형 형태로 정규화한 다음에는 주성분 분석을 적용하여 특징 벡터의 크기를 줄인 다음에 SVM을 이용하여 마커 영상인지 아닌지를 검사한다. 마커 영상으로 판별된 영상에 대하여 LDA를 적용하여 특징 벡터의 크기를 더 줄이고 표준 마커에 대한 특징 벡터와의 최소 거리법에 의해 마커의 종류를 인식한다. 인식 실험 결과 SVM을 사용함으로써 마커 검출의 오류를 줄일 수 있었고 LDA를 사용함으로써 특징 벡터의 크기는 줄어들고 인식률이 높아짐을 알 수 있었다.

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증강현실을 활용한 트릭아트 전시 서비스 구조 설계에 관한 연구 (A Study on Trick Art Exhibition Service Architecture Design Using Augmented Reality)

  • 임지훈;정성모;김동현;지오바니 카갈라반;임효영;근소걸;김수우;김석수
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.1021-1023
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    • 2011
  • 본 논문에서는 현재 많은 사람들에게 각광받고 있는 트릭아트 전시물에 증강현실 기술을 활용한 형태의 서비스 구조 설계를 제안한다. 트릭아트는 기존 전시와의 차별성을 위해 사용자의 참여를 유도하면서, 다양한 표현방식의 전시 정보 제공이 요구된다. 이에 제안하는 서비스 구조 설계는 눈의 착시현상을 이용하는 트릭아트의 각 전시물 특성에 맞춰 마커와 마커리스 방식으로 구분하고 전시 정보를 제공하며, 원활한 서비스 제공을 위해 웹 환경을 기반으로 한다.

멀티 터치 테이블 기반 u-Learning 시스템 (U-Learning System based on Multi-touch Table)

  • 김정환;이수빈;소경한;이강희
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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    • pp.13-14
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    • 2012
  • 본 논문에서는 멀티 터치 테이블을 중심으로 u-Learning 시스템을 제안한다. 멀티 터치 테이블에서 수업 진행 중 교사는 모바일로 멀티 터치 테이블을 제어함으로써 수업을 진행 및 관리하고, 학생들은 마커를 이용하여 멀티 터치 테이블과의 인터랙션을 통해 웹과 자동화된 과제 시스템을 이용함으로써 능동적인 학습참여를 할 수 있게 된다.

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마커 클러스터링을 이용한 유역변환 기반의 질감 분할 기법 (A Watershed-based Texture Segmentation Method Using Marker Clustering)

  • 황진호;김원희;문광석;김종남
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제10권4호
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    • pp.441-449
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    • 2007
  • 영상 분할을 위한 클러스터링에서는 방대한 계산량과 전형적인 분할 오류가 중요한 문제점으로 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 문제들을 최소화하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 마커-제어 유역변환(marker- controlled watershed transform)에서 마커는 영역 확장의 시작점이므로, 분할된 각 영역을 대표하는 성질을 가진다. 따라서 마커 화소로 제한하는 클러스터링으로 계산 복잡도를 줄일 수 있다. 제안한 기법에서는 가보 필터(gabor filter)의 질감 에너지에서 마커를 선택하고, FCM(fuzzy c-means) 클러스터링으로 마커의 군집을 형성하며, 유역변환에서 생성된 영역들을 마커의 군집정보를 이용하여 병합한다. Brodatz 영상 조합에 대한 성능 실험에서 클러스터링 특유의 얼룩(blob) 분할 오류를 현저하게 개선하였으며, 영상 분할 소요 시간 비교에서 기존의 FCM 클러스터링 알고리즘보다 소요 시간이 적었다. 또한, 전체적으로 일정한 분할 소요시간을 보여주었다.

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3차원 가상 인체 생성을 위한 실시간 마커프리 모션캡쳐 시스템 (Real-time Marker-free Motion Capture System to Create a 3D Virtual Human Model)

  • 김성은;이란희;박창준;이인호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하)
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    • pp.1093-1098
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    • 2002
  • 본 연구실에서 개발한 MIMIC(Motion Interface & Motion Information Capture system)은 동작자의 동작을 획득하고, 동작의 의미를 이해할 수 있도록 설계된 시스템이다. 비전 센서로부터 입력된 영상을 분석하여 동작자의 머리와 두 손, 두 발의 정보를 찾는다. 그리고, 이 정보를 기반으로 팔꿈치나 무릎 등의 중간 관절을 추정한 후 20개의 관절을 가지는 3차원 인체 모델을 구성한다. 이 인체 모델은 동작자의 동작을 실시간으로 흉내낸다. 그러므로, 기존의 마커프리 모션캡쳐 시스템과 달리 완벽한 인체를 구성하기 위한 중간 관절까지 생성함으로써 동작자의 동작을 더욱 자연스럽게 구현할 수 있다.

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효과적인 증강현실 구현을 위한 특징점 분석 기반의 마커영상 평가 방법 (Evaluation of Marker Images based on Analysis of Feature Points for Effective Augmented Reality)

  • 이진영;김종호
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제20권9호
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    • pp.49-55
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    • 2019
  • 본 논문에서는 효과적인 마커기반의 증강현실 구현을 위하여 영상 내 객체의 분포에 대한 분석과 반복 패턴을 포함하는 영상의 분류를 통한 마커영상의 평가 방법을 제안한다. 객체의 분포는 영상의 부분적 가림 현상에 따라 객체추적성능에 영향을 미치기 때문에 특징점 좌표의 분산을 이용하여 가림 현상에 취약한 마커영상을 구분할 수 있도록 하였고, 일반 영상과 반복 패턴을 포함하는 영상의 특징점 기술자 벡터의 분포가 현저하게 다르다는 사실에 기반하여 객체의 인식 및 추적에 적합한 영상을 구분할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 실험 결과 제안하는 마커 평가 방법이 가림 현상에 취약한 영상 및 반복 패턴 영상을 구분하는데 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한 마커영상에 대한 객체 추적 등의 안정성 측면에서 SURF보다 SIFT 기법이 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 이용하여 다양한 종류의 마커영상에 대한 적합성 정보를 사용자에게 제공함으로써 효과적인 증강현실 시스템을 구현할 수 있을 것으로 판단된다.

색차 휘도합 영상을 이용한 블록 기반 칼라 영상 분할 (Block-based Color Image Segmentation Using CLS Image)

  • 곽노윤
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2000년도 추계학술발표논문집
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    • pp.271-276
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    • 2000
  • 본 논문은 칼라 성분들간의 차분 영상과 휘도 영상을 이용하여 산출한 색차 휘도합 영상을 대상으로 블록에 기반한 영상 분할을 수행하여 객체의 형상 정보를 추출함으로써 분할 특성을 개선한 블록 기반 칼라 영상 분할 기법에 관한 것이다. 우선, R, G, B 영상들 간의 차분 성분들을 구하여 합산한 후, 이를 정규화하여 색차합 영상을 구한다. 다음으로 화소 단위로 휘도 영상의 상위 2비트와 정하화된 색차합 영상의 하위 6비트를 결합하여 색차 휘도합 영상을 얻는다. 이후, 기설정된 크기의 블록으로 분할된 색차 휘도합 영상의 각 블록을 질감 블록과 단순 블록 및 에지 블록으로 분류하고 각 유형의 블록별로 병합한 후, 기설정된 마커 배정 규칙에 따라 선택적으로 마커를 부여한다. 마지막으로, 마커가 부여되지 않은 블록을 대상으로 화소 단위의 워터쉐드 알고리즘을 적용함으로써 자연스러운 형상 정보를 얻을 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방범은 질감 영역에서의 과분할의 문제와 과도한 연산량의 부담을 효과적으로 경감시킬 수 있으나, 더불어, 영상 분할용 파라미터들의 민감도가 낮아 서로 다른 화소 분포 특성온 갖는 영상들에 전역적인 파라미터들사용할 수 있을 뿐만 아니라 특히, 색차 휘도합 영상에 반영된 색차 성분에 힘입어 저대조 경계면에서의 분할 특성을 현저히 개선시킬 수 있는 이점이 있다.

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확장 환경에서의 위치 및 방향 정보 계산을 위한 실시간 3차원 위치 계산 (Real-time 3D Calibration for Pose Computation in Extended Environments)

  • 박준;장준호;권장우
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제6권3호
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    • pp.455-461
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    • 2003
  • 비전을 이용한 사용자의 위치 및 방향 측정 시스템은 대부분 마커를 부착하고 그 마커들의 위치를 측정한 후, 이 마커들의 3차원 위치 정보와 이미지 상에서의 2차원 위치를 기초로 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향을 계산한다. 여기서 사용되는 마커들은 대부분 알고리즘 상으로 컴퓨터가 찾기 쉽도록 고안하는 경우가 많다. 그러나 환경이 확장되는 경우에 있어서는 그에 상응하는 마커를 부착하는 것이 실제적으로 어려운 경우가 많다. 이와 같은 경우에, 효과적으로 검색이 가능하다면, 마커가 아닌 환경에 이미 존재하는 물체를 이용할 수 있다. 이러한 물체들을 위치 및 방향 계산에 사용하기 위해서는 이 물체들의 3차원 위치를 미리 계산해야 한다. 본 논문에서는 확장 환경에서 카메라(또는 사용자)의 위치 및 방향의 계산이나 수정에 사용되는 물체들의 3차원 위치를 계산하는 방법을 제안하고 설명한다.

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