• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.594-596
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• 2012

본 논문에서는 손 모션에 대하여 피부색 검출을 기반으로 전역적인 모션을 추적하고 모션 벡터를 생성하여 제스처를 인식하는 방법을 제안한다. 추적을 위하여 Shi-Tomasi 특징점 검출 방법과 Lucas-Kanade 옵티컬 플로우 추정 방법을 사용한다. 손 모션을 추적하는 경우 손의 모양이 다양하게 변화하므로 초기에 검출된 특징점을 계속적으로 추적하는 일반적인 방법으로는 손의 모션을 제대로 추적할 수 없다. 이에 본 논문에서는 프레임마다 새로운 특징점을 검출한 후 옵티컬 플로우를 추정하고 이상치(outlier)를 제거하여 손 모양의 변화에도 추적을 통한 모션 벡터 생성이 가능하도록 한다. 모션 벡터들로 인공 신경망을 사용한 판별 과정을 수행하여 최종적으로 손 모션 제스처에 대한 인식이 가능하도록 한다.

• 한국게임학회지
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• 제6권1호
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• pp.61-63
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• 2009

가상환경에서 다양한 객체 요소들이 휴먼 캐릭터와 서로 상호작용을 한다. 이것은 휴먼 모션 애니메이션에 영향을 준다. 기본모션데이터는 동적, 고정된 객체의 접촉 상태, 지면과의 관계에 따라 영향을 받는다. 모션이 적절히 수정되지 않으면 불규칙, 비합리적인 표현이 생성될수 있다. 본 논문은 모션 데이터 커브를 추적하고 적절히 장애물 객체의 속성을 포함하는 관절데이터를 추적한다. 상호작용의 결과에 적절히 응답하여 데이터를 수정한다. 본 논문은 애니메이션 시나리오상에서 상호작용하는 객체를 위한 동적 제어 메커니즘을 설계하는 기법을 제시한다. 특정한 규칙을 이용하여 의사 결정할 수 있는 지능형 에이젼트에 기반한 구조로 에이젼트 시스템을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.474-477
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• 2000

최근 3D 애니메이션 , 영화 특수효과 그리고 게임제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 드리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리를 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적용할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적 기법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.81-83
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• 2014

본 논문은 HD 해상도의 고화질 방송카메라(회전과 줌이 가능한)와 '키넥트' 같은 범용 모션인식 카메라를 연동하여 방송용 모션기반 증강현실 어플리케이션을 구현하기 위해서, 연기자의 위치를 가상 월드 좌표로 자동 변환시키는 방법을 제안한다. 방송환경에서 키넥트와 같은 모션인식카메라(RGB-D 카메라)를 사용하기 위해서는 거리와 조명의 영향을 많이 받아 연기자와 가까운 천장이나 카메라 밑처럼 그 설치 위치가 제약되곤 한다. 이때, 연기자와 그래픽의 정확한 합성을 위해, 모션인식 카메라로부터의 연기자 추적 정보를 월드 좌표계로 변환해야 하며, 이것을 수작업으로 하기에는 변환의 정확도가 많이 떨어지고 시간도 많이 소요된다. 본 논문에서는 체크박스 패턴 기반의 스테레오 카메라보정 알고리즘을 사용하여 모션인식카메라와 방송용 카메라간의 상관관계(이동, 회전)를 찾고, 이 값과 월드 좌표계 상의 방송 카메라(하드웨어 센서에 의해서 추적됨)정보(이동, 회전)를 이용하여 임의 위치에 설치한 모션인식 카메라로부터 추적된 연기자 위치정보를 월드 좌표계 상의 위치 값으로 자동 변환시키는 방법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.744-749
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• 2007

물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.107-115
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• 1998

본 논문에서는 물체가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황하에서도 이동물체를 견고히 추적할 수 있는 모션에너지와 예측에 기반한 이동물체 추적 방법을 제안한다. 이동물체 추적은 이동물체의 추적 단계와 추적된 이동물체의 추적 단계로 나뉘는데 이동물체 추적을 위해서는 개선된 모션에너지 방법을 사용하였다. 이동물체 추적을 위해서는 이동물체 중심점의 이동위치를 거리와 방향정보를 이용, 예측함으로써 탐색공간을 줄여 실시간 추적이 가능하도록 하였다. 실험실에서 만든 모사 영상열과 실세계 영상열에 적용한 결과 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 추적이 잘 이루어짐을 볼 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.666-671
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• 2008

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.553-557
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• 2001

얼굴 표정을 애니메이션하는 것은 얼굴 구조의 복잡성과 얼굴 표면의 섬세한 움직임으로 인해 컴퓨터 애니메이션 분야에서 가장 어려운 분야로 인식되고 있다. 최근 3D 애니메이션, 영화 특수효과 그리고 게임 제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 얼굴 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 그리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리기법을 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적응할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적기법을 제안한다.