본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.
증강 현실(Argument Reality)에 대한 관심이 증가함에 따라 빠르고 강건한 물체 추적(Object Tracking)기법의 개발이 큰 이슈가 되고 있다. 특히, 마커를 사용하지 않는 경우에 추적 속도와 정확도의 정보가 이루어지는 강건한 Markerless 3D 추적 기술은 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 이용한 특징점 추출 및 매칭 기법을 통하여 높은 정확도의 물체 추적기법을 제안한다. 그리고 실시간으로 적용하기 어려운 SIFT의 느린 특징점 추출과 매칭 단계를 GPU 기반의 병렬화 작업을 통하여 개선시켜 향상된 추적 속도를 보여준다.
이 논문에서는 필기체 한글 인식에 있어서 입력된 기본자소를 window를 이용한 윤곽선 추적과 삼각분할에 의한 이분점 추출에 의해 각 기본자소가 갖고있는 특징성분을 찾아내고 그 특징성분에 의해 문자의 골격을 추출하여 인식하는 방법을 제안하였다. 윤곽선 추적시 window를 이용함으로 간단한 잡음제거와 추적속도를 증가 시켰으며 삼각분할에 의한 이분점 추출방법을 사용함으로 단순한 윤곽선 추적에 의해 특징성분을 추출하는 방법보다 문자의 특징성분을 정확하게 추출할 수 있다는 장점을 갖는다.
특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 외형 정보 기반의 객체 정보 분할을 이용한 다중객체 추적을 다룬다. 일반적인 다중객체 추적 시스템은 움직임이 탐지된 다중 객체에 대한 외형(appearance) 정보를 이용하여 비강체를 정의하고, 객체의 일부 특징점이나 무게 중심점을 이용한 추적을 통해 객체간의 중첩(occlusion)이나 객체 분리(split) 등의 문제에 초점을 맞춘다. 무게 중심점 등을 이용한 추적은 장시간 추적하는 경우, 즉 움직임 방향 전환이 발생하는 경우에는 정확하고 매끄러운 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 어파인 구조를 이용한 개별 객체 추적 기법을 적용하되, 객체에 대한 외형 정보를 바탕으로 객체 분리 및 객체별 어파인 구조 변환을 감지하여 정확하고 매끄럽게 다중 객체를 추적하는 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다.
최근 증강현실 산업 분야가 많은 각광을 받고, 시장이 성장함에 따라 보다 쉽게 증강현실을 구현 할 수 있도록 많은 SDK(Software Development Kit)들이 발표되었다. 기존에 발표 된 SDK들이 대부분 강체 추적만을 제공한다. 이는 현재 추적 알고리즘의 기반이 되는 이론이 강체에 한정되어 있기 때문이다. 그러나 제안하는 프레임워크는 강체 추적뿐만 아니라 비강체 추적 또한 가능하다. 이를 위하여, 제안하는 프레임워크는 증강현실의 핵심 기술인 추적 엔진과 보다 넓은 확장성을 가지도록 추적하고자 하는 물체를 사전에 분석하고 실시간으로 모델 변형 정보를 추정하는 시뮬레이션 엔진으로 구성된다. 추적 엔진은 기본적으로 물체의 표면에 존재하는 특징점 정보를 이용하여 추적을 진행 하되, 비강체 추적을 위하여 시뮬레이션 엔진의 도움을 받는 형태로 구성된다. 시뮬레이션 엔진에서는 물체의 역학 파라미터를 추정하여 이를 추적을 진행 할 때, 추적 엔진의 물체 표면 특징점 정보를 이용하여 물체의 변형 정보를 추정한다. 또한 제안하는 프레임워크는 성능 상의 장점 외에도 오픈소스로 공개되기에 국내 증강현실 시장 성장에 발판이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 동영상에서 특징점의 궤적을 추적하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 방법에서 사용된 대부분의 정합의 척도(matching measure)는 동영상의 움직임 특성을 정확히 반영하지 못하여 잘못된 궤적을 나타내는 경우가 있다. 본 논문에서는 특징범의 공간좌표, 이동방향과 이동거리 등 3가지 속성을 정합에 사용하는데 이들 속성에 대하여 가중치(weight)가 부여된 Euclidean 거리를 정합의 척도로 사용한다. 이때 3가지 속성에 대한 가중치를 움직임의 특성에 따라 적응적으로 변화시켜 줌으로써 강건하게 특징점을 추적할 수 있도록 한다. 제안하는 알고리즘은 매 프레임마다 특징점의 운동특성을 정확히 반영함으로써 기존의 방법에 비해 정확한 궤적을 찾을 수 있으며 이는 다양한 동영상에 대한 실험을 통해 확인되었다.
특징점 기반 지문 인식 시스템은 지문의 특징점 정보를 사용하기 때문에 교문 획득 시 발생하는 거짓 특징점에 많은 영향을 받는다. 거짓 특징점의 제거를 위해 특징정의 이웃 융선을 추적하는 위상 검증 방법(Topological validation)은 거짓 특징점 제거에 뛰어난 효율을 보이지만 올바른 특징점까지 제거되는 단점이 있다. 본 논문에서는 올바른 특징점이 거짓 특징점으로 오판되어 제거되는 것을 줄이기 위챈 가보 필터를 사용하여 특징점 주위 영역을 특징점 방향과 특징점 방향에 수직인 방향으로 필터링 수행 후 특징값의 차를 구하여 특징점의 품질을 평가하였다. 특징값이 일정 기준을 넘는 좋은 품질의 영역에서 추출된 특징점이면 거짓 특징점 제거 알고리즘을 수행하지 않음으로써 올바른 특징점이 제거되는 것을 막을 수 있었고 이와 같이 추출된 특징점들을 이용해 실험한 결과 ERR(Equal eRror Rate)에서 1.7%의 성능 향상을 보였다.
다시점 영상 부호화와 함께, 가상물체를 지능형으로 합성하기 위해서는 정합할 위치를 강인하게 추적(tracking)하여야 한다. 기존의 특징추적기법은 시점이 확장된 시스템에서, 광원의 영향과 가려진 영역의 발생으로 인하여, 추적 할 수 없게 되거나 시각적 혼동이 발생하는 등의 많은 문제점을 유발한다. 뿐만 아니라 다시점에 의한 정보의 급격한 증가는 시점간 움직임을 추적하여 정합하는 연산량의 추가적 발생을 초래한다. 이에 본 논문은 광원이나 가려진 영역(occtusion)의 영향이 적은 형상과 정보량이 많은 텍스쳐를 동시에 고려하여 영역의 변형에 따라 발생하는 최적 움직임을 예측하는 파라미터 모델을 결정함으로써 사각영역을 추적한다. 이 때 미리 연산된 카메라 파라미터와 투영관계를 사용해 시점간에 가상 객체를 지속적으로 3차원 정합한다. 결과적으로, 제안된 알고리즘은 기존의 특징추적 알고리즘에 비해 광원의 영향과 가려진 영역에 강인하며 정합의 오류가 적고 추적 할 때 시점간의 대응을 위한 연산을 줄이기 때문에 실감 혼합현실 시스템의 구현에 매우 효율적임을 실험을 통해 증명하였다.
기존 증강현실과 같은 합성 추적기법에서, 시점을 확장시켜 깊이감을 얻을 수 있는 다시점 영상기술을 적용하였을 경우 특징추출 및 대응의 연산량은 급격히 증가하며, 넓어진 FOV(field-of-view)는 대응을 어렵게 하여 특징의 흔들림을 초래하고 광원과 가려진 영역의 영향을 증대시켜 시점간의 추적을 어렵게 한다. 이에 본 논문은 등극선 기하조건을 고려한 다시점 실감 영상 합성 추적 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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