본 논문에서는 2 대의 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 이용하여 가상캐릭터의 동작을 실시간으로 생성하는 방법에 대해 기술한다. 이 시스템은 동작자의 움직임을 캡쳐하기 위해 동작자의 좌, 우 전방에 동기화된 2 대의 컬러 CCD 카메라를 위치시킨다. 카메라로부터 입력된 스테레오 영상을 분석하여 신체의 중심이 되는 루트와 머리, 손, 발과 같은 end-effector의 2차원 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들은 카메라의 사영행렬과 추적 알고리즘을 통해 3차원 위치를 생성한다. 생성된 루트와 end-effector 의 3 차원 위치정보는 노이즈 제거를 위한 필터링을 거친 후 역운동학 알고리듬에 적용하고, 인체 관절의 해부학적인 제약조건과 관절간의 상호 연관성 및 전 후 프레임간의 부드러운 연결 동작 생성을 고려하여 중간관절의 위치를 정밀하게 계산한다. 중간관절의 위치를 생성하므로 서 임의 동작자의 움직임에 대한 모든 관절의 정보를 획득할 수 있으며, 획득된 동작 데이터를 가상 캐릭터에 적용하므로 서 캐릭터의 움직임을 실시간으로 생성할 수 있다.
모션 및 무인 차량의 깊이 제어를 위해 스테레오 비전 분석을 하였다. 스테레오 비전에서 3차원 좌표의 깊이 정보는 스테레오 이미지 사이의 포인트를 식별한 후 삼각 측량을 통해 얻을 수 있다. 그러나 항상 몇몇 이유 때문에 삼각 측량의 오류가 발생한다. 비전 삼각 측량의 이러한 오류는 카메라의 위치와 방향에 주의하여 배열함으로써 완화 될 수 있다. 본 논문에서는 무인 차량을 위해 카메라의 최적의 위치와 방향을 결정하는 방법을 제시하였다.
최근 고성능 네트워크(high performance network)를 통해서 고화질 비디오 전송이 활발히 이루어지고 있다. HD급의 고화질 비디오는 압축 방법과 해상도에 따라 그 종류가 많고 대역폭도 다양하다. 본 논문에서는 기존의 MPEG2 기반의 고화질 비디오(HDV)에 몰입감과 현실감을 증진시키기 위한 고화질의 스테레오 비디오를 네트워크 환경에서 실시간 전송하는 시스템을 디자인하고 구현한다. 구현된 시스템은 기존의 HDV전송 시스템을 개선하며 카메라로부터 저장된 스테레오 비디오를 전송하기 위한 전송 모듈을 제안하고 구현하여 결과를 보여준다.
본 논문에서는 디지털 홀로그래피 방식의 비디오 서비스를 위한 서비스 시스템의 구조를 제안하고자 한다. 실사 영상의 디지털 홀로그래피 서비스를 위해서 레이저를 이용한 광학적인 홀로그램 획득이 아닌 실사 기반의 홀로그램 획득 방법을 이용한다. 실사 기반의 홀로그램 획득 방법에는 스테레오 및 다시점 카메라, 그리고 깊이 카메라를 이용하는 것들이 포함된다. 각 카메라 시스템으로 획득된 정보는 깊이와 RGB 정보로 만들어진 후에 컴퓨터 생성 홀로그램(computer-generated hologram, CGH) 과정을 거치면서 홀로그램이 된다. 생성된 홀로그램은 SLM(spatical light modulator)를 통해서 복원되어 영상 서비스를 제공한다. 또한 디지털 홀로그램 기반의 비디오 서비스를 위한 신호처리 기법들을 종합적으로 논의하고, 마지막으로 스테레오 및 깊이 카메라 기반의 홀로그램 생성 결과들을 보인다.
본 논문은 카메라 파라메터의 측정오차에 대하여 강인성을 보이는 새로운 로봇의 스테레오 시각 위치제어 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 카메라로부터 측정된 영상 데이터만을 이용함으로써, 특히 파라메터 측정오차에 대하여 매우 민감함을 보이는 영상 데이터로부터 작업 공간에서의 위치로의 변환, 즉 역변환 추정장치의 필요성을 제거하였다. 이러한 특징이 기존 개발된 시각 제어기와의 큰 차이를 두고 있다. 그럼에도 불구하고 제시된 제어기는 전 작업 영역 내에서 시스템 안정성을 갖는다. 또한 카메라의 위치 측정 오차에 대하여 전혀 영향을 받지 않음이 증명되어지고 방향 폭정 오류에 대해서도 기존 제어기보다 강인함을 시뮬레이션을 통하여 보여진다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 인간의 머리부분을 흉내 낸 시각 시스템으로서, 4 축의 각도 조절이 자유로운 시스템에 두 개의 CCD 카메라를 연결하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 레이져 포인터의 위치 정보를 추출한 후 주 카메라를 이용하여 시스템 전체를 레이저 포인터의 중심위치로 이동한 후 버전스 각도(vergence angle)를 이용하여 실시간으로 오브젝트의 절대거리를 측정하는 효과적인 시스템을 제안하였다. 객체까지의 거리는 교차식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 삼각측량의 방법으로 거리를 측정하였다. 실험결과 객체에 대한 거리 측정 오차가 평균 2% 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.
본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28%이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 스테레오 물체추적 시스템의 새로운 접근 방법으로 영역기반의 정합인 SAD를 사용하여 복잡한 배경 및 전경에서 추적 물체를 인식하여 추출하고, 광 BPEJTC를 사용하여 주시각 및 카메라의 팬/틸트를 제어하는 실시간 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 스테레오 물체 추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에서도 추적 물체를 정확히 추출하여 적응적으로 스테레오 물체 추적이 가능함을 실험을 통해 확인하였으며, 광학적으로 구성함으로써 스테레오 자동 물체 추적기의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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