기존 증강현실 콘텐츠 경우 고정된 마커를 빠르게 이동시키면 가시화에 끊김 현상이 발생하게 된다. 따라서 동적 마커를 사용할 경우에도 콘텐츠가 끊어짐 없이 사용자에게 제공되는 방법이 요구된다. 카메라에 입력된 한 장의 이미지 내에 두 개 이상의 마커가 존재할 경우 기존의 이미지 기반 마커와 SLAM(Simultaneous Localization & Mapping) 방식을 통해서는 각각의 마커를 동시에 추적할 수 없다. 본 논문은 각 마커 위에 정합된 객체들 간의 상호작용은 불가능하다는 점을 극복함은 물론, 빠르게 움직이는 마커를 실시간으로 추적하여 그 위에 원하는 객체를 정확하게 증강 가시화하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 주행형 로봇과 시범 콘텐츠의 가상로봇을 동기화하여, 주행형 로봇 상에 콘텐츠가 가시화되도록 하였다. 그리고 카메라 한 대로 다중 동적객체를 추적하여 서로 상호작용하는 기술을 제안하였다. 결과적으로 가상로봇과 실제로봇을 연동하여 상호작용하도록 함으로써 실시간 동적객체 추적 및 가시화 기술의 유용성을 검증하였다.
영상보안은 CCTV 카메라, 디지털 저장장치, 영상분석 및 인식기술 등의 발전과 시장 확대로 인하여 실시간 감시 시스템이나 지능형 영상보안 시스템 등의 보다 진화된 기술의 개발을 요구하고 있다. CCTV 카메라 시스템에서 회전이 가능한 PTZ 카메라는 줌인 기능을 가지고 있으므로 물체에 대한 정밀한 영상을 획득할 수 있으나 사각 지대가 발생할 수 있으며 동시에 두 개 이상의 이동하는 물체에 대한 감시가 불가능한 단점을 가지고 있었다. 본 연구는 지능형 동체추적 CCTV 시스템 및 영상 감시 방법에 관한 것으로 전체 영역을 감시하는 하나의 고정 카메라와 두 개 이상의 PTZ 카메라를 사용하여 광범위 영역에서 동시에 이동하는 다수의 물체를 정밀하게 촬영할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 다중 RGB-D 카메라의 포인트 클라우드 정합 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 컴퓨터 비전 분야에서는 카메라의 위치를 정밀하게 추정하는 문제에 많은 관심을 두고 있다. 기존의 3D 모델 생성 방식들은 많은 카메라 대수나 고가의 3D Camera를 필요로 한다. 또한 2차원 이미지를 통해 카메라 외부 파라미터를 얻는 기존의 방식은 큰 오차를 가지고 있다. 본 논문에서는 저가의 RGB-D 카메라 8대를 사용하여 전방위 3차원 모델을 생성하기 위해 깊이 이미지와 함수 최적화 방식을 이용하여 유효한 범위 내의 오차를 갖는 좌표 변환 파라미터를 구하는 방식을 제안한다.
In this paper, we describe correspondence among multiple images taken by multiple cameras. The correspondence among multiple views is an interesting problem which often appears in the application like visual surveillance or gesture recognition system. We use the principal axis and the ground plane homography to estimate foot of human. The principal axis belongs to the subtracted silhouette-based region of human using subtraction of the predetermined multiple background models with current image which includes moving person. For the calculation of the ground plane homography, we use landmarks on the ground plane in 3D space. Thus the ground plane homography means the relation of two common points in different views. In the normal human being, the foot of human has an exactly same position in the 3D space and we represent it to the intersection in this paper. The intersection occurs when the principal axis in an image crosses to the transformed ground plane from other image. However the positions of the intersection are different depend on camera views. Therefore we construct the correspondence that means the relationship between the intersection in current image and the transformed intersection from other image by homography. Those correspondences should confirm within a short distance measuring in the top viewed plane. Thus, we track a person by these corresponding points on the ground plane. Experimental result shows the accuracy of the proposed algorithm has almost 90% of detecting person for tracking based on correspondence of intersections.
스마트 안심귀가 서비스는 이용하기를 원하는 사용자는 GPS 위치 정보를 제공하는 스마트 기기를 이용하여 이 서비스를 요청한다. 스마트 안심귀가 시스템은 이용자의 위치 정보를 수신한 후, 이용자의 위치 정보를 이용하여 근처의 CCTV 카메라들을 선택하고, 그 이용자를 자동으로 추적하며 촬영하기 위하여 선택된 CCTV 카메라들을 제어한다. 이 서비스는 늦은 밤 귀가하는 경로에 우범지역이 있을 때 유용하게 이용될 수 있다. 기존의 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 안심귀가 서비스를 제공할 수 없는 단점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 다수의 사용자에게 서비스를 동시에 제공할 수 있는 스마트 안심귀가 시스템을 제안한다.
실생활에는 많은 카메라가 활용되고 있으며 단순한 추억을 위한 사진 촬영을 넘어서 문제 상황을 확인하기 위하여 감시, 방범을 위하여 많이 사용되고 있다. 이러한 감시와 방범은 일반적인 형태로 단순한 저장으로만 사용되고 있으며, 다수의 카메라를 활용하는 시스템에서는 추가 기능을 활용하는 것은 하드웨어의 추가적인 사양을 요구하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 이미지 처리에서 벗어난 객체 감지 시스템을 수행하는 하나의 하드웨어 또는 서버에서 입력된 여러 개의 이미지 입력 처리하기 위해 이미지 입력 방법과 객체 감지 이후 처리 프로세스를 추가한다. 방법의 수행은 딥러닝을 수행하는 하드웨어의 학습과 추론에 모두 활용해 보며 개선된 이미지 처리 프로세스를 수행할 수 있도록 한다.
다중 공간에서의 촬영을 필요로 하는 영상콘텐츠 제작은 많은 인력과 장비를 요하는 작업이다. 특히 소규모 방송사들의 입장에서는 감당하기 힘든 작업이지만, 다양한 형태의 영상콘텐츠를 얻기 위해서는 필요한 작업이다. 본 논문에서는 다중 공간 촬영 시 요구되는 인력과 장비의 절감을 위해, IP 카메라 기반의 실시간 웹캐스팅 시스템을 이용한 다중 공간 동시 촬영과 그를 바탕으로 한 1인 영상콘텐츠 제작 방법이 제안된다. 제안된 방법은 다중 공간에 각각 설치된 IP 카메라가 담는 화면을 수집하여 그들을 인터넷으로 송출하고, 인터넷을 통해 들어온 그들을 동시 수신하며, 화면의 저장과 영상 녹화 및 편집 기능들을 기반으로 하고 있다. 본 제작 방법을 사용함으로써 과거에 어려웠던 1-인/다중-카메라 원격 제어가 가능하게 됨에 따라, 기존의 1-인/1-카메라 사용의 한계에서 벗어나 다중 공간 동시 촬영이 가능하게 되어, 다양한 영상콘텐츠를 적은 인력과 시간을 확보할 수 있게 되었다. 따라서 소규모 웹캐스팅사의 경우, 짧은 시간에 다중 공간에서 촬영된 영상을 기반으로 한 영상콘텐츠 1인 제작이 가능해지고 적은 비용으로 고급 영상콘텐츠의 제작을 기대할 수 있다.
본 논문에서는 영상기반 파노라믹 3D 가상 환경 (Virtual Environment: VE) 생성을 위해 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라를 위한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 일반적으로, 카메라 캘리브레이션 알고리즘은 카메라와 캘리브레이션 패턴 사이의 이 멀어질수록 획득되는 카메라 파라미터의 정확도가 상당히 저하되어 파노라마 영상 제작에는 부적합하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 멀티뷰 카메라의 렌즈간 그리고 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라간의 기하학적인 상관 위치 관계를 이용하여 정확도를 높인다. 우선, Tsai의 캘리브레이션 알고리즘을 적용하여 획득된 카메라 파라미터를 카메라 렌즈간의 사전 기하 정보와 비교하여 그 오차에 기반한 인트라 카메라 캘리브레이션 (Intra-camera Calibration)을 수행한다. 그리고 가상 공간에 역투영된 3D point cloud에 ICP 알고리즘을 적용하여 인터 카메라 캘리브레이션 (Inter-camera Calibration)을 수행한다. 이를 확장하여, 다수의 카메라를 회전시켜 획득된 3D point cloud에 대해 기준 카메라의 위치를 중심으로 인터 카메라 캘리브레이션을 연속적으로 수행함으로써 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이와 같은 캘리브레이션 방법을 통해 중에서도 비교적 개선된 카메라 파라미터를 획득할 수 있기 때문에 파노라믹 3D 가상 환경을 생성하기 위한 정합과정에 사용할 수 있다. 또한, 실시간 3D 객체 추적 및 AR 응용 시스템 등의 다양한 AR 응용분야에 활용될 수 있다.
본 논문에서는 버스안전을 위한 다중 HD 카메라 기반의 IP통신망 AVB(Audio Video Bridge) 이더넷 케이블을 연동한 FPGA(Xilinx Zynq702)로 멀티뷰어 플랫폼을 제안하였다. 이러한 AVB(IEEE802.1BA) 시스템은 차량용 네트워크에서 다중 HD 비디오와 오디오 디지털 신호의 실시간 전송이 가능하다. 제안한 멀티뷰어 플랫폼은 기존 이더넷 케이블 1Gbps전송과 2-선 100Mbps 스트림 전송방식을 통해 4개의 초광각 HD 카메라로 부터 H.264 비디오 신호를 다중화하기 위한 지연속도의 개선을 위해 FPGA로 설계하였다. 아울러, 차량용 HD 동영상 전송망에서 시간지연을 최소화하기 위한 AVB 플랫폼은 Zynq 702기반의 H.264 AVC 저지연 코덱의 설계 방안을 제안하였다. 이러한 H.264 AVC 코덱의 부호화/복호화 결과확인을 위해 JM 모델을 참조한 PSNR(Peak Signal-to-noise-ratio)을 분석하였다. 설계한 Zynq 702기반의 H.264 AVC CODEC은 다중 HD 카메라의 다중뷰어 동영상 손실 압축에서 화질 손실에 대한 PSNR은 이론 값과 유사한 HW 결과 값을 확인하였다. 이로서 제안한 AVB기반의 다중 HD 카메라 연동형 멀티뷰어 플랫폼은 H.264 AVC CODEC의 저지연 특성이 차량용 특성에 만족함으로서 버스안전을 위한 주변의 오디오와 비디오 영상감시가 가능할 것이다.
시청자의 시야를 콘텐츠로 가득 채워주어 강한 몰입감을 제공하는 다면 영상 제작을 위해서는 다수의 카메라를 이용한 촬영이 요구된다. 이러한 촬영 시나리오에서는 다수의 카메라에 의해 촬영되고 있는 화면들이 하나의 콘텐츠로써 어떻게 보여질지 혹은 실제 상영관에서 어떻게 보여질지 확인하는 모니터링 과정이 매우 중요하다. 기존의 특수 포맷 영상 촬영에 관한 연구들은 모두 스테레오스코픽 입체 영상이나 파노라마 영상 등 각자의 목적에 집중하여 이루어져 왔으며, 최근 확산되고 있는 세 개의 면을 이용한 다면 상영관에 최적화된 콘텐츠 제작에 관한 연구는 부재하다. 본 논문에서는 세 대의 카메라를 제어할 수 있는 리그와 다면 영상 포맷에 특화된 모니터링 소프트웨어를 이용한 다면 콘텐츠 현장 촬영 시스템을 제안한다. 제안된 리그는 카메라 간의 각도를 정밀하게 조절하여 세 대의 카메라로 넓은 화각을 촬영할 수 있으며, 원격 통신을 통해 모니터링 소프트웨어와 연동된다. 모니터링 소프트웨어는 실시간으로 들어오는 영상들을 자동으로 정렬해주며, 수신 받은 리그의 각도에 따라 영상의 정렬이 자동으로 업데이트된다. 또한 촬영 시에 얻어진 정렬 정보를 후반작업에 사용할 수 있게 함으로써, 제작 효율을 크게 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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