본 논문에서는 비전 기반의 손동작 검출 및 추적 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 손동작 인식 시스템은 정적인 관측 환경에서 배경을 제거함으로 손을 검출하는 단순한 방법을 사용함으로써, 카메라의 움직임, 조명의 변화 등에 의해 견실하지 못하였다. 그러므로 본 논문에서는 기하학적 구조에 의하여 손의 외형을 인식하여 검출할 수 있는 통계적 방법을 제안하였다. 또한 카메라의 각도에 의한 손이 겹쳐 보이는 문제를 줄이기 위하여 다중 카메라를 사용하였으며 비동기식 다중 관측으로 시스템의 범용성을 향상시키었다. 실험 결과 제안된 방법이 기존의 외관을 이용한 방법보다 $3.91\%$ 개선된 $99.28\%$의 인식률을 나타내어 제안한 방법의 효율성을 입증하였다.
본 논문에서는 컴퓨터의 정보처리 능력과 시각기능인 CCD 카메라의 영상처리 능력을 결합시켜 극한 상황에서도 실제 시스템을 효과적으로 제어할 수 있는 실시간 비전시각 제어시스템을 제안하고, 이를 대표적인 벤치마컴 시스템인 도립진자 시스템에 적용하여 실증하였다. 우선, 전용화 된 하드웨어를 사용하지 않고. 컴퓨터를 직접 사용하므로 영상처리 중에 발생하는 많은 데이터에서 필요한 정보를 신속하게 획득하고 처리할 수 있는 새로운 알고리즘을 제안하고 이를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다. 또한, 실제 비전 제어시스템을 제작하고, 제안된 알고리즘을 비선형 도립진자의 제어에 적용하여 퍼지 제어기를 설계하므로 컴퓨터를 이용한 실시간 비전 시각 영상처리 제어의 가능성과 우수성을 입증하였다.
컴퓨터 비전을 기반으로 한 영상처리 및 제스처인식 기술을 이용하여 편리하게 응용프로그램을 제어 할 수 있는 인터페이스를 구성하였다. 카메라로 얻어진 영상을 HSV 색상계로 변환 후 색상 정보를 이용하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역의 무게중심과 크기 변화를 추적하여 제스처를 인식한다. 인식한 제스처는 응용프로그램의 동작을 제어하거나 마우스의 입력을 대체하는데 사용된다. 이는 별도의 입력장치 없이 컴퓨터 비전 기술만으로 제스처를 인식하여 응용프로그램을 실행할 수 있어 자연스러우며 사용자 친화적인 인터페이스 환경을 제공한다.
본 논문에서는 CCD 카메라의 시각정보 이미지를 이용한 Machine Vision System을 개발하여 산업용 로봇에 적용하고 이를 통해 이동물체에 대한각종 조작 및 자동화 작업을 수행하는 지능형 산업용 로봇을 위한 실시간 비전 트래킹 시스템을 연구하였다. 비전 트래킹 시스템에서 물체의 위치 계산에 대한 정밀도와 함께 빠른 처리속도를 요구하므로 로봇제어기와는 별개의 Embadded 시스템으로 비전 제어기를 구성하고 로봇제어기와의 Serial 통신을 통하여 트래킹 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 재귀 신경망을 통해 동적 비전 센서 (DVS: Dynamic Vision Sensor)의 출력에서 엣지를 추정하는 방법을 제안한다. 동적 비전 센서는 기존의 일반적인 카메라들과 달리 급격한 움직임이나 밝기 변화에 강인하게 동작한다. 그러나 동적 비전 센서에서 획득한 출력은 각각이 독립적이기 때문에 화소들의 상관관계를 이용한 알고리즘을 사용함에 어려움이 따른다. 제안하는 방법은 센서에서 획득한 출력을 일정한 시간단위로 분할하고 2차원 평면에 투영함으로써 출력의 정보량 및 상관관계를 향상시키고, 이를 재귀 신경망에 통과시켜 엣지 정보를 추정한다. 이 방법은 센서의 출력에 의해 형성된 패턴을 학습하여 엣지를 잘 추출하였으며, 기존의 컴퓨터 비전 알고리즘의 적용 및 시각 관성 측위 등의 분야에서 활용될 수 있다.
본 논문에서는 특징점 기반의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 비전 분야에서 각각 다른 카메라에서 획득한 데이터를 하나의 통합된 데이터로 정합하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 방법들은 큰 오차를 가지고 있거나 많은 카메라 대수나 고가의 RGB-D 카메라를 필요로 한다. 본 논문에서는 깊이 카메라에서 얻은 깊이 영상과 색상 영상을 이용하고 함수 최적화 알고리즘을 적용해 저가의 RGB-D 카메라 8대를 이용하여 오차가 적은 포인트 클라우드 정합 방법을 제안한다.
핀홀 카메라는 그 특성상 전체 공간 중에서 일부분만을 촬영할 수 있으므로 전체 공간을 염두에 두는 3D 재구성에서는 구면 영상에 비해 많은 데이터를 확보해야 한다. 본 논문에서는 다수의 구면 영상에 촬영된 물체의 실제 3차원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 두 카메라의 배치 간격이 가까운 스테레오 비전과는 달리 제안하는 방법에서는 여러 대의 카메라를 넓은 간격으로 배치하여 장애물에 대한 폐색을 극복하도록 한다. 구면 카메라의 화각은 공간 전체를 담을 수 있기 때문에 촬영 간격과 카메라의 회전각이 크더라도 전 영역에 대한 일치 관계를 계산할 수 있다. 실험 결과 구면 영상에 나타난 물체의 실제 위치에 근접한 결과를 얻을 수 있었다.
컴퓨터의 발전에 따라 현재 제4세대 수치사진측량의 활용도가 광범위하게 진행되고 있다. 특히 비디오동영상을 이용하여 실용적이며, 비전문가들도 활용할 수 있는 부분들이 증가하고 있다. 이러한 현시점에서 국가산업의 중추적인 시설물 도로분야에서 도로안전진단과 유지관리목적으로 도로정보획득 및 도로정보수집에 많은 연구를 하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 실용성, 경제성이 있는 비전문가용인 디지털비디오 동영상을 이용하여 도로중심선의 3차원 위치정보를 추출하여 도로정보화사업의 기본적인 자료로 제공되리라 판단된다.
컴퓨터 비전은 인공 지능 기술을 통해 인간의 시각 시스템을 모방해 주변 환경을 보다 정확하게 인식하는 새로운 이미지 센서 기능으로 각광받고 있다. 본 논문에서는 사물감지 및 거리측정 기능이 있는 새로운 깊이 센서인 키넥트(Kinect) 카메라를 통해, 무인 또는 유인 차량, 로봇 및 드론 등을 위한 컴퓨터 비전의 가장 중요한 기능들을 대상으로 시험을 진행하였다. 키넥트 카메라를 통해 시야 내에 있는 사물의 자리 또는 위치를 예측하고, 실제 사물이 아닌 픽셀을 무시해 처리 시간을 줄일 수 있도록 감지한 사물이 실제 사물인지 확인하여 깊이 센터를 통해 정확하게 거리를 측정한다. 실험 결과, 해당 거리센서는 좋은 결과를 나타냈으며, 추가 프로세싱을 위한 컴퓨터 비전 어플리케이션의 핵심 기능인 사물감지와 거리측정에 키넥트 카메라를 사용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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