본 논문에서는 손을 이용한 컴퓨터 비전 기술 기반의 증강 현실 시스템을 제안한다. 입력 영상에 가상의 물체를 정합하기 위해서는 정확한 특징점 추출과 추적 기술이 중요하다. 기존의 마커를 이용한 증강현실 시스템은 매우 안정성이 있지만 마커가 없이는 증강이 불가능하고 증강된 물체를 조작하는데 제한적인 상황을 제공하는 경향이 있다. 제안한 시스템은 손의 기하학적인 특성을 고려하여 적응적 최적 타원 검출 방법을 통해 손끝점을 특징점으로 추출한다. 그리고 손바닥 중심점을 기준으로 한 최단 거리 검출 방법을 이용하여 손끝점의 움직임을 추출해 가상의 객체를 안정적으로 정합한다. 실험을 통하여 특징점 추출이 약 82.0%의 정확도를 보였고 특징점 판별과 추적 성능 평가에서는 단지 약 1.8%와 2.0%의 오류를 보였다. 또한 제안한 시스템이 가상 객체의 안정적인 증강 측면에서, 효과적으로 카메라 사영 행렬을 획득하여 마커를 이용한 시스템을 대체할 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.
본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.
운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.
이진 특징 기술자는 실수 벡터 형태의 특징 기술자보다 빠르게 특징점 추출 및 정합이 가능하고 메모리 공간도 적게 차지하는 장점이 있다. 하지만, 특징점의 수가 많아질수록 정합에 많은 시간이 소요되므로 실시간 처리가 중요한 객체 추적에 적용하기 위해서는 정합의 고속화 방법에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 이진 특징 기술자의 군집화를 통한 특징점의 고속 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 k-means 군집화 알고리즘을 기반으로 정합을 위한 기술자 탐색을 효과적으로 수행함으로써 군집화를 사용하지 않는 기존의 정합 방법에 비해 빠르면서도 높은 정확도를 유지한다.
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
전파를 이용한 통신이 활성화 되어 인터넷상의 네트워크에 연결하여 다양한 서비스가 제공되고 있는 현실에서 통신 서비스의 질을 높이기 위한 물체의 특징 점 탐지 및 추적의 중요성이 크게 대두되었다. 본 논문은 전파가 미치지 않는 음영 공간의 탐지와 추적을 위한 연구의 내용으로, Snakes 알고리즘을 이용하여 음영 공간을 탐지하고, 탐지된 음영 공간 내에서 어느 한 출발 지점에서 목표 지점까지의 경로를 추적하는 시스템의 기반을 제시하고자 하였다.
본 논문은 지문 이미지에 존재하는 애매함을 퍼지 로직을 이용한 표현으로 기존의 융선 추적법의 단점을 보완한다. 지문의 근방의 질을 퍼지 집합의 상대 크기와 근방 명암의 분산을 이용하여 판단한 후 근방의 지문의 질이 좋고 나쁨에 즉각적으로 다른 방법을 사용하여 지문의 융선을 추적하는 새로운 융선 추적법을 제안 설계한다.
기존의 필기된 한글의 자소 분리 방법은 일반적으로 다음과 같은 단점을 가진다 : 1) 자소 분리가 주로 세선화된 이미지에 적용되어 세선화 결과에 크게 의존하며, 2) 자소가 접촉되었을 때 명확한 자소 분리 특징점이 발생하는 단순한 접촉만을 대상으로 자소 분리 방법이 개발되어, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우처럼 복잡한 접촉에서는 자소 분리 오류가 쉽게 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 세선화를 하지 않은 이미지에서 자소 분리를 수행하며, 자소가 접촉된 경우 명확한 분리 특징점이 발생하는 경우뿐만 아니라, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우에도 자소 분리를 원활하게 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 자소의 접촉을 유형별로 나누고 각 유형에 대하여 모음의 구조와 상대적인 위치 정보, 접촉의 형태 및 경험적인 규칙들을 사용하여 자소를 분리한다. 제안된 자소 분리 방법은 다음과 같은 순서로 적용된다 : 1) 입력된 낱자 이미지에서 모음을 추적한다 ; 2) 모음의 관점에서 접촉 후 발생하는 특징점의 추출이 명확한가를 판단한다 ; 3) 각 경우에 대한 접촉 유형을 확인한다 ; 4) 접촉 유형에 따른 자소 분리 방법을 적용한다. 필기된 한글 데이터베이스 PE92를 사용한 분리 실험에서 89.5%의 높은 분리율을 얻어서 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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