본 연구는 인간의 과장적 제스처 중, 팔에 대한 키 프레임을 추출하여 팔 동작(제스처)과 만화적 감정 표현 애니메이션과의 매칭을 위한 인터렉티브 시스템 구현을 목적으로 한다. 실시간 애니메이션 구현을 위하여 필요한 요소는 표정 변화에 따른 수많은 프레임 제작이다. 따라서, 애니메이션 제작에 따르는 시간 을 최소화하기 위해 3D 어플리케이션을 이용한 얼굴 감정 표현의 변형과정을 소개한다. 두 번째는 3D 어플리케이션에서 만들어진 많은 프레임들을 동작과 매칭하는 방법을 소개한다. 팔의 동작 변화에 따른 과장된 표정의 이미지 시퀀스를 매칭 시킴으로서 관객의 동작이 작품의 시동점이 되어 기존의 초상화가 과장된 움직임을 가칠 수 있게 함으로서 직접적으로 초상화와 의사소통을 하는듯한 느낌을 갖도록 했다.
로봇이 자율주행을 하는데 있어 중요한 요소는 로봇 스스로 위치를 추정하고 동시에 주위 환경에 대한 지도를 작성하는 것이다. 본 논문에서는 어안렌즈를 이용한 비전 기반 위치 추정 및 매핑 알고리즘을 제안한다. 로봇에 어안렌즈가 부착된 카메라를 천정을 바라볼 수 있도록 부착하여 스케일 불변 특징을 갖는 고급의 영상 특징을 구하고, 이 특징들을 맵 빌딩과 위치 추정에 이용하였다. 전처리 과정으로 어안렌즈를 통해 입력된 영상을 카메라 보정을 행하여 축방향 왜곡을 제거하고 레이블링과 컨벡스헐을 이용하여 보정된 영상에서 천정영역과 벽영역으로 분할한다. 최초 맵 빌딩시에는 분할된 영역에 대해 특징점을 구하고 맵 데이터베이스에 저장한다. 맵 빌딩이 종료될 때까지 연속하여 입력되는 영상에 대해 특징점들을 구하고 맵과 매칭되는 점들을 찾고 매칭되지 않은 점들에 대해서는 기존의 맵에 추가하는 과정을 반복한다. 위치 추정은 맵 빌딩 과정과 맵 상에서 로봇의 위치를 찾는데 이용된다. 로봇의 위치에서 구해진 특징점들은 로봇의 실제 위치를 추정하기 위해 기존의 맵과 매칭을 행하고 동시에 기존의 맵 데이터베이스는 갱신된다. 제안한 방법을 적용하면 50㎡의 영역에 대한 맵 빌딩 소요 시간은 2분 이내, 위치 추정시 위치 정확도는 ±13cm, 로봇의 자세에 대한 각도 오차는 ±3도이다.
주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 블랙박스 혹은 운전석에 장착된 카메라로부터 얻어진 차량 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭 및 선형 회귀분석 모델을 활용한 강건한 차량 운행 동영상의 안정화 기법을 제안한다. 동영상 안정화 기법은 영상의 흔들림 보정 뿐 아니라 동영상 내 강건한 특징점 추적 및 매칭을 위한 이전의 전처리 과정으로 활용된다. 일반적으로 촬영 과정에서 많은 떨림이 포함될 수 있는 야외 CCTV 영상이나 손으로 들고 촬영된 동영상에 대한 흔들림 보정 등에 적용되고 있으나 영상 내 특징점이 지속적으로 변하고 영상의 변화 정도가 매우 심한 차량 운행 동영상에서는 적용된 사례가 드물다. 본 연구에서는 일반적인 비디오 안정화 기술이 적용되기 어려운 차량 운행 동영상에 대하여 흔들림 보정을 위한 동영상 안정화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 입력 영상에 대한 영역별 수직 투영 히스토그램 매칭을 수행하고 선형 회귀모델을 통해 영상에 나타나는 수직 및 회전 이동 변환을 선형 근사하여 시간 영역상에서의 입력 영상에 대한 안정화를 수행한다. 제안 방법의 검증을 위해 블랙박스로 촬영된 동영상에 동영상 안정화 기술을 적용하였으며, 운행 중 불규칙한 노면으로 인한 영상의 흔들림이 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다.
이동 통신 채널과 같은 저대역 통신망에서는 비디오 전송을 위해서는 높은 압축율을 갖는 부호화 방법들이 사용된다. 본 논문에서는 저대역폭 통신을 위한 비디오 부호화 표준인 H.263 부호화를 기반으로 전송도중 손상된 움직임 벡터의 복원기법을 제안하고 실험하였다. 공간적으로 인접한 블록간에는 움직임 벡터의 상관성이 높기 때문에 손실블록 또한 이 블록들과 움직임이 비슷할 가능성이 높다. 이러한 특성을 이용하여 손실블록의 주변블록 중에서 같은 방향으로 움직임을 갖는 블록들로 구성된 동일 움직임 영역을 추출하고, 이 블록들을 이용하여 손실블록의 움직임벡터를 복구한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 정확한 손실블록의 움직임 벡터를 찾아 거의 완벽하게 복원하기도 하지만 정확한 움직임벡터를 찾지 못한 경우에는 주변블록과 가장 비슷한 움직임벡터를 찾아서 에러를 복원하는 효과가 있다. 제안한 방법으로 복원한 영상은 전체적으로 눈에 거슬리는 오류가 생기지 않으므로 주관적인 화질이 좋았다. 또한 객관적인 척도인 PSNR 측면에서는 영상의 움직임 정도에 따라 기존 BMA 방법보다 약 0.5㏈∼1㏈ 정도 향상이 있었다.
Accurate localization is very important to stable navigation of a mobile robot. This paper deals with local localization of a mobile robot especially for outdoor environments. The GPS information is the easiest way to obtain the outdoor position information. However, the GPS accuracy can be severely affected by environmental conditions. To deal with this problem, the GPS and wheel odometry can be combined using an EKF (Extended Kalman Filter). However, this is not enough for safe navigation of a mobile robot in outdoor environments. This paper proposes a novel method using lane features from the road image. The pose data of a mobile robot can be corrected by analyzing the detected lane features. This can improve the accuracy of the localization process substantially.
얼굴 검출은 개인 인증이나 보안 등 그 응용분야가 다양하여 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 분포맵에 기반한 얼굴 검출의 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저, 빈도수를 고려한 피부색 분포맵을 입력 영상에 적용하여 일차적으로 얼굴 후보영역을 구하고, 이 영역에서 눈동자색 분포맵을 이용하여 눈후보영역을 결정함으로써 얼굴 구성 요소를 탐색하는 탐색공간을 축소한다. 결정된 눈 후보영역에서 가중치가 있는 윈도우를 이용하여 휘도성분과 색상성분의 상관값을 특징벡터로 한 템플릿 정합 방법으로 눈 후보점을 검출한다. 최종적으로 각 눈 후보점 쌍에 대하여 눈과 입의 위치관계 정보와 입을 인식하는 평가함수를 이용하여 얼굴을 검출하였다. 실험 결과, 제안된 방법은 좋은 성능을 보였다.
A suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. The research on pan-sharpening algorithm in improving the accuracy of image classification has been reported. For a classification, preserving the spectral information is important. Other applications such as road detection depend on a sharp and detailed display of the scene. Various criteria applied to scenes with different characteristics should be used to compare the pan-sharpening methods. The pan-sharpening methods in our research comprise rather common techniques like Brovey, IHS(Intensity Hue Saturation) transform, and PCA(Principal Component Analysis), and more complex approaches, including wavelet transformation. The extraction of matching pairs was performed through SIFT descriptor and Canny edge detector. The experiments showed that pan-sharpening techniques for spatial enhancement were effective for extracting point and linear features. As a result of the validation it clearly emphasized that a suitable pan-sharpening method has to be chosen with respect to the used spectral characteristic of the multispectral bands and the intended application. In future it is necessary to design hybrid pan-sharpening for the updating of features and land-use class of a map.
본 논문은 신문, 잡지, 앨범 등에서 추출한 정적인 영상으로부터 이와 연계된 동영상을 증강현실로 보여주는 서비스를 제공하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 먼저, 매체에 인쇄되어 있는 원본 영상에 대하여 SURF 알고리즘을 이용하여 특징점을 추출하여 관련 동영상과 함께 저장한다. 다음으로 스마트폰 등의 모바일 기기의 카메라를 이용하여 이미지를 촬영하면, 이의 특징점을 실시간으로 추출하여 이와 매칭되는 원본 영상을 검색하여 연결된 동영상을 불러와서 스마트폰을 통해 증강현실로 보여준다. 제안 시스템은 안드로이드 스마트폰에 적용시켜 보았으며 테스트 결과, 인쇄매체의 이미지 일부가 오염 또는 훼손되어도 인식에 문제가 없이 잘 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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