원격 조작이나 해저 수중 탐사에서 실제와 같이 거리감을 인식하며 제어하기 위하여, 3차원 입체 영상 카메라 장치를 사용하고 있다. 기본적인 구성 형태인 Stereoscopic Camera 시스템은 기구적으로 주시각 제어와 초점 제어가 이루어 지고 있으며, 획득영상에 대하여 영상 distortion 보정, 압축 처리 등의 영상 신호처리가 행하여진다. 양안 카메라의 수평 위치를 일치시켜 수평적으로 동일 위치의 pixel들이 정확한 epipolar line을 형성할 경우에, 주시각 제어가 용이하고 보정 및 영상처리 등의 연산량이 대폭 감소된다. 이와 같은 calibration 과정을, 기존의 시스템에서는, 주로 영상 획득 포기에 패턴을 사용하여 실시하거나, 물리적 수평 장치와 sensor 등의 보조 장치를 이용하여 calibration을 행한다. 그러나, 기계적으로 정밀하게 정렬을 한다고 하여도 두 카메라의 광축 및 CCD조립상 상이점과 특성의 불일치로 인하여 실제 획득된 영상에서는 변이와 회전이 포함된 영상을 얻게된다. 본 논문에서는 Stereoscopic Camera의 위와같은 정렬 오류의 문제점을 분석한 후, 제안 방식으로서 두 카메라의 획득되는 영상을 직접 영상 처리하여 수직 방향 및 회전 오류를 최소화 시켜 정렬하는 새로운 방법을 제시하며, 실험적으로 제안 방식의 효율성을 보인다.
최근 스마트폰 내장 카메라와 플래시를 사용하여 PPG 신호를 측정하고 생체정보를 측정하는 연구가 많이 진행되고 있다. 그러나 스마트폰 카메라를 사용하여 측정하는 PPG신호는 스마트폰 카메라와 플래시 위치에 따라 각 측정 영역의 신호의 세기가 다르다. 본 논문에서는 스마트폰 카메라와 플래시 위치에 따라 강한 PPG 신호를 가지는 ROI를 찾기 위해 비교, 분석하였다. ROI를 계산하기 위해 PPG 신호를 측정하고 ROI를 선정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하여 각 ROI의 PPG 신호의 편차를 계산하고 가장 최적의 영역을 실험을 통해 비교분석하였다.
본 논문에서는 다양한 형태의 어플리케이션 중 스마트폰에 탑재된 카메라를 이용하여 명함을 인식할 때 발생하는 문제점을 해결하기 위한 기법을 제시하고자 한다. 스마트폰의 카메라를 이용하여 이미지를 얻을 경우 카메라의 각도에 따라 객체의 모양이 변형된다. 명함인식에서 이러한 이미지 왜곡문제는 인식률에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 카메라의 각도에 따른 이미지의 왜곡 문제를 해결하기 위해 캐니 에지를 이용하여 객체를 검출하고, 검출된 객체의 간단한 정보를 이용하여 명함 영역을 검출하고, 영역 내에 명함을 검출하는 기법을 제안한다.
본 연구에서는 적외선 카메라를 이용하는 모션캡처 시스템에서의 전통적인 문제인 마커의 손실과 스왑을 해결할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 기본적으로 적외선 센서를 이용하여 마커의 위치를 계산하여 모션을 캡처하는 방식을 사용한다. 여기에 각 마커에 식별이 가능한 고유한 아이디를 지정할 수 있게 하기 위해 적외선 반사판의 색깔을 다르게 제작하였다. 적외선 카메라를 이용하여 마커에서 반사되는 적외선의 좌표를 촬영하고 일반 카메라를 이용하여 마커의 위치와 색깔을 구별한다. 실험 결과 각 마커의 식별이 가능했으며 카메라를 들고 이동하면서도 정확하고 빠르게 모션을 캡처할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.
360°VR 영상은 카메라에서 촬영된 여러 영상들을 이어 붙이는 작업인 스티칭(Stitching)을 통하여 만들 수 있다. 스티칭은 영상들을 이어 붙이기 위해 각 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출, 특징점간 유사도를 비교하여 유사한 특징점끼리 매칭시키는 특징점 매칭, 특징점 매칭 과정에서 획득한 호모그래피 매트릭스를 이용한 이미지 와핑, 각 영상 간의 부자연스러운 경계선을 제거하는 블렌딩 과정을 거친다. 고품질의 360°VR 영상을 획득하기 위해서는 영상의 개수를 증가시킬 필요가 있고, 이로 인해 스티칭 과정에서 소요되는 시간이 증가한다. 본 논문에서는 카메라 센서 정보를 이용해 유사한 영상끼리 클러스터링하여, 한번에 스티칭이 진행되는 영상의 수를 감소시키고, 멀티 스레드를 이용하여 각 그룹의 스티칭을 병렬적으로 진행한 뒤, 최종적으로 스티칭하여 최종 360°VR 영상을 획득하는 과정을 제안한다.
본 논문은 네트워크를 통해서 이동로봇을 원격제어하기 위해 필요한 비전 시스템에서 HMD(Head Mounted Display)의 방향각 측정 알고리즘에 관한 연구이다. 우선 이 이동로봇 원격제어 시스템은 AP와 무선랜을 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하였고 이동로봇의 주변 환경을 레이저 센서와 스테레오 카메라를 이용하여 사용자에게 정보를 전송한다. 스테레오 카메라를 통해 전송된 영상 정보는 HMD를 통하여 볼 수 있다. 실시간으로 영상 카메라에 의해 측정 된 HMD의 회전 각도는 pen-tilt에 전송되어 HMD가 회전한 만큼 pen-tilt도 회전하여 이동로봇의 주변 환경 영상정보를 얻을 수 있는 알고리즘을 제안하였다.
초점거리, 노출 및 백색 평형이 자동으로 조절되는 PTZ 카메라에서는 회전각도에 따라 각 장면의 조명이 변화하기 때문에 각 장면에서 부동한 노출과 백색평형 값을 가지게 되며 때로는 인접 이미지의 색상도 큰 차이가 있을 수 있다. 그러므로 파노라마 배경에서 현재 입력영상의 대응 배경을 추출하여 픽셀 차분하면 에러가 많이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 조도변화에 강인한 Haar-Like 특징을 이용하여 넓은 시야 범위를 감시할 수 있는 PTZ 카메라에서 이동 객체를 검출하는 새로운 방법을 제안한다.
증강현실(Augmented Reality, AR)은 물리적 현실세계에 가상의 세계를 중첩하여 부가적인 정보나 서비스를 제공하는 것으로 대부분 스마트폰과 같이 카메라를 장착한 기기를 이용하게 된다. 스마트폰의 카메라가 마커를 인식할 경우 가상의 오브젝트가 화면에 중첩하여 보이게 되는 것이다. 카메라가 인식하는 마커를 하나 이상 사용할 수 있다. 다중 마커를 사용하는 경우 마커를 인식할 때 중첩되는 가상의 오브젝트를 동일한 것으로 사용할 수도 있고 각 마커별로 다른 가상 오브젝트를 사용할 수도 있다. 본 논문에서는 전시되어 있는 작품을 마커로 등록하여 각 이미지별로 작품의 정보가 중첩되어 나타나도록 유니티의 AR 파운데이션 프레임워크를 이용하여 구현한다. 여러 작품이 전시되므로 이를 다중 마커로 사용하고 각 작품별 정보가 각기 다르게 출력되도록 구현한다.
본 논문에서는 비전 기술에 기반을 둔 손 모양 인식 시스템의 성능 향상을 위해 학습을 통해 손 모양과 손 구조 간 유사도를 결정하는 방법을 제안한다. 비전 센서에 기반을 둔 손 모양 인식은 손의 높은 자유도로 인한 자체 가림 현상과 관찰 방향 변화에 따른 입력 영상의 다양함으로 인해 인식에 어려움이 따른다. 따라서 비전 기반 손 모양 인식의 경우, 카메라와 손 간의 상대적인 각도에 제한을 두거나 여러 대의 카메라를 배치하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라와 손 간의 상대적 각도에 제한을 두는 경우에는 사용자의 움직임에 제약이 따르게 되며, 여러 대의 카메라를 사용할 경우에는 각 입력된 영상에 대한 인식 결과를 최종 인식 결과에 반영하는 방식에 대해서 추가적으로 고려해야 한다. 본 논문에서는 비전 기반 손 모양 인식의 이러한 문제점을 개선하기 위하여 인식의 과정에서 사용되는 손 모양 특징을 손 구조적인 각도 정보와 손 영상 특징으로 나누고, 학습을 통해 각 특징 간 연관성을 정의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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