수부는 일상생활동작(ADL, activities of daily living)을 위한 중요 부위로 손상이나 장애가 있는 경우 재활치료를 통해 과제수행능력을 향상시킨다. 그러나 치료 과정은 주관적으로 진행되어 정확한 치료 성과를 위한 객관적 지표가 필요하다. 본 논문에서는 실제 수부 움직임을 추적할 수 있는 동작인식 장비인 립모션 컨트롤러와 Unity3D로 가상공간 상에서 구현된 Box&Block Test를 이용하여 수부 움직임에 대한 객관적인 데이터를 얻었다. 기존 Box&Block Test와 제안한 모션인식과 추적에 의한 수지손상 환자용 진단 및 치료시스템의 성능을 T검정 수행한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 없음을 보였으며 수부 움직임의 정량적인 데이터를 통해 정확한 치료성과 판단의 가능성을 확인하였다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.
본 논문은 6DOF 위치기반 자기장 센서(Liverty Latus, Pollhemus)를 사용한 가상현실 방송제작에서 사용할 수 있는 인터랙티브 증강현실 시스템, K-Pointer를 제안한다. 우리는 방송에서 추적 및 인식의 정확성을 높이기 위해 Pollemus사의 6DOF 자기장기반 위치 추적 센서 리버티(수신부,소스)와 라투스(송신부,마커), 그리고 4입력 버튼장치를 결합한 인터페이스를 가지고 기존 방송용 증강현실 시스템과 통합하여 새로운 인터랙티브 증강현실 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 방송용 증강현실 그래픽 합성 시스템(수신부)과 센서의 위치정보와 버튼 이벤트를 전송하는 시스템(송신부)으로 구성되며, 센서추적정보와 버튼이벤트 정보는 UDP로 실시간으로 수신부로 전송된다. 우리는 사용자 손의 모션과 버튼이벤트로 그래픽 정보를 인터랙티브하게 제어할 수 있게 하였다. 결과적으로 본 시스템은 기존의 합성중심의 방송용 증강현실 시스템을 사용자의 모션 기반 그래픽을 제어할 수 있는 인터랙티브 증강현실시스템으로 그 기능을 확장 시킬 수 있게 한다. 제안된 시스템은 광학식 추적을 하지 않기 때문에 조명의 변화에 영향이 없으며, 라투스 수신기가 작기 때문에 손에 쥐었을 때 거의 보이지 않고 가려도 추적이 강인하여 버튼장치를 통해 사용자가 정확한 이벤트로 직접 그래픽을 그리거나 쉽게 제어할 수 있는 장점이 있다.
모션캡쳐 기술은 빠른 시간에 움직임을 추적하여 컴퓨터에서 이용할 수 있는 데이터로 기록된다. 모션캡쳐로 얻어진 데이터는 동작을 생성하는 데 있어서 손쉽게 제어할 수 있다. 하지만 키넥트 기반으로 추출된 모션캡쳐 데이터는 불안전한 경우가 많다. 또한 기존의 모션캡쳐 시스템을 활용한 얼굴모션 제작과정은 시간 및 경제적 부담으로 인해 많은 어려움을 갖고 있다. 따라서 본 논문은 키넥트 시스템을 활용하여 얻어진 얼굴 모션캡쳐 데이터에서 부분적 떨림 현상을 일으키는 데이터를 보정하는 방법을 제안한다.
특정인을 추적하는 기술은 인간처럼 행동하는 로봇기술에서 가장 많이 등장하는 기술이다. 이 기술은 세 가지 영역에서 접근하고 있는데 첫 째가 특정인의 의상 색상이고 두 번째가 특정인의 얼굴과 그 표정이며 세 번째가 특정인의 제스처나 머리의 움직임이다. 그러나 로봇은 센서를 통해 색상이나 제스처를 감지할 수 있기 때문에 폐쇄회로 카메라를 통해 획득한 영상만으로 특정인을 추적하는 것과는 다르다. 폐쇄회로 카메라에서 가장 큰 문제점은 시스템 속도인데 입력된 영상에서 다시 계산에 의해 특정인을 추적하기위해서는 계산수를 줄여야한다. 시스템 속도를 높이기 위해 색상 추적은 통계치를 사용하는 것이 좋고 얼굴인식은 고유 얼굴을 사용하는 것이 바람직하다. 색상과 얼굴인식만으로는 추적에 어려움이 있기 때문에 모션 분석이 필요하다. 기존의 모션 분석이 주어진 영상의 전체 영역에서 형상을 바탕으로 이루어지기 때문에 속도가 느리고 인식률도 떨어진다. 본 논문에서는 얼굴 인식 시 찾아진 얼굴영역에 대한 모션분석을 계산속도가 빠른 운동에너지를 써서 인식률과 인식 속도를 높였다. 본 논문이 제안한 알고리즘과 Girondel, V. 등이 제시한 방법을 같은 동영상에서 실험한 결과 동일한 인식률을 얻었으며 인식속도는 제안한 알고리즘이 더 빨랐으며 LDA를 사용할 경우 속도는 비슷하나 인식률은 더 나은 결과를 얻었으며 특정인을 찾는 것은 제안한 알고리즘이 더 효과적이었다.
다양한 장치와 상황을 인식하여 사람에게 필요한 장치를 제어하는 기술 중 사람의 모션 인식을 활용한 응용과 서비스가 증가하고 있다. 이러한 기술들은 카메라를 이용하여 사람의 모션을 캡처하는 방식과 센서를 이용하여 상황을 유추하는 방식이 대표적이다. 그러나 사람의 모션을 인식하는 기존의 방식들은 큰 단위 움직임을 추적하기 때문에 드론제어와 같이 섬세하면서도 시간적으로 효과적인 작업이 필요한 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 사람의 손가락 동작을 기반으로 드론의 정밀하면서도 간편한 제어가 가능한 모션 인식 체계를 설계한다. 손가락 모션 인식 기반의 드론제어는 드론 축구 등과 같이 신속성과 정밀성이 필요한 분야의 서비스로 확장될 수 있다.
본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.
본 논문에서는 기존의 모델 기반 추적 기법에서의 중심점 고정 문제를 해결하기 위한 비디오 프레임의 화소 정보와 골프채의 이동정보를 이용한 추적 알고리즘을 제안한다. 모델기반의 추적 기법은 골프채의 위치와 스윙 속도에 대한 정보를 4차, 6차 다항식 함수로 모델링하여 고정된 축을 중심으로 궤도를 계산해낸다. 실제 자세 교정이 필요한 골프 초심자의 경우 중심이 많이 움직이는 경우가 많으므로 중심점을 고정하여 스윙 케도를 모델링하는 모델 기반의 추적 기법을 직접 적용하기에는 어려운 문제점이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 프레임 간의 화소 정보를 이용하여 모션을 검출한 후, 검출된 모션으로부터 골프채가 평행인 두개의 직선으로 이루어져있다는 특성과 업스윙과 다운스윙 시 이동하는 골프채의 위치를 분석하여 클럽 헤드와 손의 위치를 추출해 낸다. 또한 얼굴의 중심점과 양 발을 잇는 직선의 중심을 추적함으로써 사용자의 중심점을 추적해낼 수 있다. 중심점의 이동정보에 종속되지 않는 강인함을 증명하기 위해 중심점의 이동이 큰 초심자의 데이터를 가지고 실험을 하였으며, 그 결과 실제 클럽 헤드와 손, 그리고 중심점의 궤도를 정확히 추적해 낼 수 있었다.
사물이 실제로 움직이는 속도와 다양한 위치를 정확하게 인식하여 정확하게 3차원 영상정보로 표현하는 기술개발 시도는 무선센서를 활용하여 다양한 분야에서 응용할 수 있다. 3차원 위치 및 속도센서를 조합하여 이동 물체의 위치를 추적하는 시도는 동작의 정확성과 교정을 목적으로 하는 스포츠, 건강관리 분야 등에서 동영상 디스플레이 및 분석 기술과 접목하여 다양한 분석 정보를 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 9축-센서로부터 수집되는 정보를 데이터베이스로 구축하고 이를 웹과 앱의 3차원 공간에서 모니터링할 수 있는 3D 모션 디스플레이를 개발하였다.
최근 많은 영화나 컴퓨터 애니메이션에는 인간형 3차원 캐릭터의 애니메이션이 등장하고 있다. 이러한 인체 애니메이션에는 인체의 움직임, 손가락이나 얼굴표정이 포함된다. 대부분의 경우에 자연스러운 인체의 움직임을 추적하기 위해 모션캡쳐를 이용하고 있지만, 이 경우 손가락이나 얼굴표정은 제외되므로 이에 대한 추가 작업이 필요하게 된다. 본 논문에서는 모션캡쳐 장비, 사이버글러브와 Face Tracker를 통합한 시스템을 소개하며, 이 시스템을 이용하여 실시간으로 캐릭터 애니메이션이 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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