본 논문에서는 Particle filter를 이용한 특징 벡터 기반 이동 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째, RGB 칼라 모델을 이용하여 초기 이동 물체의 움직임 영역(blob)을 추출하고, KLT-알고리즘을 이용하여 입력 영상에 대한 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 특징 벡터를 매칭시켜 1차 특징 벡터를 구한다. 두 번째로, RGB와 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, 앞서 구한 1차 특징 벡터에 Snake 알고리즘을 적용함으로써 새로운 특징 벡터를 구한다. 그 다음, 기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 이 새롭게 구한 특징 벡터를 매칭시켜 2차 특징 벡터를 구한다. 최종적으로, 2차 특징 벡터에 Particle filter를 적용함으로써 본 논문에서 제안한 이동물체를 추적하는 알고리즘을 완성한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
LED조명의 강점을 토대로 LED조명이 보급되고 있으며, 다양한 정부정책이 시행되고 있다. 조명을 활용한 무선통신 기술인 VLC 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 많은 연구를 통해서 고속 데이터 전송기와 같은 일반적인 LED 광원을 사용할 수 있다는 것이 증명되었다. 그러나 여전히 주요 문제 중 하나로 라디오 방송의 잡음과 유사한 빛의 간섭문제가 있다. 이에 본 논문에서는 스펙트럼 분리형 VLC 채널을 위한 광 필터를 사용하여 주변 조명의 간섭을 제거하기 위한 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 검증을 위하여 다양한 고휘도 RGB LED 모듈을 활용하여 비교분석을 진행하였으며, 추가로 실생활에 적용되어 활용 중인 고휘도 LED 조명을 활용한 실험을 통한 적용성을 검증하였다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상을 이용한 사람 및 사물을 3차원 모델로 복원하는 문제는 오랫동안 이를 해결하기 위하여 다양한 연구들이 진행되어왔다. 저가의 RGB-D 카메라로 촬영된 색상 및 깊이 영상은 3차원 공간에서 점 구름 형태로 다루어지며, 이는 연속적인 3차원 공간상에 이산적인 값을 대응시키기 때문에 다면체 모델을 이용한 렌더링에 비해 추가적인 표면 재구성 과정이 필요하다. 본 논문에서는 다면체 모델이 아닌 점 구름을 시각화하기 위한 효과적인 광선 추적 기반 렌더링 기법을 제안한다. 특히 프로세서의 발열과 배터리 문제로 인한 모바일 환경에서의 제한적인 성능에서도 효과적인 렌더링 기법으로서의 가능성을 보인다.
3차원 포인트 클라우드 의미적 분할은 각 포인트별로 해당 포인트가 속한 물체나 영역의 분류 레이블을 예측함으로써, 포인트 클라우드를 서로 다른 물체들이나 영역들로 나누는 컴퓨터 비전 작업이다. 기존의 3차원 의미적 분할 모델들은 RGB 영상들에서 추출하는 2차원 시각적 특징과 포인트 클라우드에서 추출하는 3차원 기하학적 특징의 특성을 충분히 고려한 특징 융합을 수행하지 못한다는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 이용하는 새로운 3차원 의미적 분할 모델 MMCA-Net을 제안한다. 제안 모델은 중기 융합 전략과 멀티-모달 교차 주의집중 기반의 융합 연산을 적용함으로써, 이질적인 2차원 시각적 특징과 3차원 기하학적 특징을 효과적으로 융합한다. 또한 3차원 기하학적 인코더로 PTv2를 채용함으로써, 포인트들이 비-정규적으로 분포한 입력 포인트 클라우드로부터 맥락정보가 풍부한 3차원 기하학적 특징을 추출해낸다. 본 논문에서는 제안 모델의 성능을 분석하기 위해 벤치마크 데이터 집합인 ScanNetv2을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 진행하였다. 성능 척도 mIoU 측면에서 제안 모델은 3차원 기하학적 특징만을 이용하는 PTv2 모델에 비해 9.2%의 성능 향상을, 2차원-3차원 멀티-모달 특징을 사용하는 MVPNet 모델에 비해 12.12%의 성능 향상을 보였다. 이를 통해 본 논문에서 제안한 모델의 효과와 유용성을 입증하였다.
최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.
본 논문에서는 모바일 카메라와 모바일 LCD 간의 컬러 충실도를 높이기 위한 3차원 RGB 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 정합 방법을 제안하였다. 제안한 색 정합 방법은 크게 모바일 디스플레이(LCD) 및 카메라의 장치 특성화, 색역 사상, 대표색에 기반한 3차원 참조표 설계로 구성된다. 먼저, 모바일 디스플레이의 장치 특성화 과정은 전기-빛 입출력의 특성으로부터 기존의 CRT 모니터에 적용된 GOG(Gai Offset Gamma) 모델이나 LCD 모니터에 적용된 S-curve 모델과는 다른, Sigmoidal 함수를 사용해서 모델링되었고, 모바일 카메라의 장치 특성화는 표준(D65)환경하에서 촬영된 컬러 차트의 디지털 값(RGB)과 표준 색 자극치 데이터(CIELAB, CIEXYZ)를 다항 회귀 방정식에 대입해서 모델링되었다. 그리고 다항 회귀 방정식으로부터 획득된 표준 색 자극치 데이터는 카메라 장치 특성화 모델링의 특성으로 인해 표준 색 공간의 최대 값을 초과할 수 있기 때문에, 선형적인 채도와 밝기 압축 과정을 통하여 보정되었다. 마지막으로, 표준 환경하에서의 모바일 카메라의 색역과 모바일 디스플레이 장치의 색역의 차이를 보상하기 위해, 경계면 설정과 다중-닻 점 색역 사상 기법이 수행되었다. 이러한 장치 독립적인 색 정합 처리 과정을 실시간으로 구현하기 위해 대표색에 기반한 3차원 참조표를 설계하여, 참조표에 기반한 장치 독립적인 색 재현의 정량적인 화질을 평가하고, 기존의 장치 의존적인 방법과 성능을 비교 분석하였다.
최근, 하천의 수질오염 및 악취발생으로 민원이 증가하여 하천환경개선에 큰 관심이 모아지고 있다. 본 연구의 목적은 하수 유입부에 대해 무인항공기(UAV)를 활용하여 RGB 및 적외 열 영상을 획득하고 하천제방 정비 계획 및 하천 오염 현황의 모니터링을 위한 응용성을 검토하였다. 특히, 하천 인근 공장에서 배출되는 폐수를 적외 열 영상으로 검출하여 폐수의 전파를 모니터링하였다. 또한 하천 제방 정비대상 지역과 인근지역에 대한 RGB영상을 SfM(Structure from Motion)기반 영상 해석을 통해 고정밀 3차원 모형을 제작하고 정확성을 검토하였다. 연구결과, UAV영상을 활용, 폐수유입에 따른 하천의 온도변화를 감지하여 수질오염의 유입부 및 전파 현상을 모니터링 할 수 있었다. 또한 고정밀 3차원 모델(수치지형도, 정사영상)을 제작, 정확성을 검토하고 하천의 제방정비를 위한 정밀 3차원 정보 및 식생 피복정보를 도출할 수 있었다.
본 논문에서는 3D 메시 정보, RGB-D 손 자세 및 2D/3D 손/세그먼트 마스크를 포함하여 인간의 손과 관련된 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 새로운 다중 모달 합성 벤치마크를 제안 하였다. 생성된 데이터셋은 기존의 대규모 데이터셋인 BigHand2.2M 데이터셋과 변형 가능한 3D 손 메시(mesh) MANO 모델을 활용하여 다양한 손 포즈 변형을 다룬다. 첫째, 중복되는 손자세를 줄이기 위해 전략적으로 샘플링하는 방법을 이용하고 3D 메시 모델을 샘플링된 손에 피팅한다. 3D 메시의 모양 및 시점 파라미터를 탐색하여 인간 손 이미지의 자연스러운 가변성을 처리한다. 마지막으로, 다중 모달리티 데이터를 생성한다. 손 관절, 모양 및 관점의 데이터 공간을 기존 벤치마크의 데이터 공간과 비교한다. 이 과정을 통해 제안된 벤치마크가 이전 작업의 차이를 메우고 있음을 보여주고, 또한 네트워크 훈련 과정에서 제안된 데이터를 사용하여 RGB 기반 손 포즈 추정 실험을 하여 생성된 데이터가 양질의 질과 양을 가짐을 보여준다. 제안된 데이터가 RGB 기반 3D 손 포즈 추정 및 시맨틱 손 세그멘테이션과 같은 품질 좋은 큰 데이터셋이 부족하여 방해되었던 작업에 대한 발전을 가속화할 것으로 기대된다.
본 논문의 목적은 범용 USB 카메라 입력 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하는데 있다. 먼저 USB 카메라로부터 영상을 입력받은 후 2차원 RGB 컬러 모델링으로 추출한 살색 영역을 찾고 가로, 세로 프로젝선 정보를 이용하여 얼굴을 찾는다. 기존의 RGB 컬러 모델을 개선하여 빛에 강인한 모델링을 하였으며, 프로젝션 정보를 이용할 때 일어나는 에러를 최소화하기 위하여 누적 히스토그램 영역 결합 알고리즘을 제안하였다. 구현한 시스템은 움직임이 많은 영상에도 빠른 속도를 보였으며, 특히 영상의 움직임이적은 경우 카메라에서 영상을 보여 주는 것과 동시에 얼굴을 찾아내어, 연속적인 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.
Snake 모델(active contour model)은 초기값을 설정해주면 자동으로 임의의 물체의 윤곽을 찾아내는 알고리즘으로 영상에서 특정 영역을 분할하여 할 때 많이 이용되고 있다. 본 논문에서는 칼라 영상에서 얼굴과 얼굴의 특징점을 찾는 방법으로 이 알고리즘을 적용한다. 특히, 주어진 영상의 RGB 값을 정규화(normalization) 해주는 전처리 과정을 통해 얼굴의 특징점 후보 영역을 얻어내는 초기 값을 설정해주어야 하는 과정을 생략해주고 보다 정확한 값을 얻을 수 있도록 구현한다. RGB 값을 이용한 정규화 과정을 적용한 방법과 적용하지 않은 방법을 구현한 결과를 비교해줌으로써, 정규화 과정을 거친 방법의 성능이 더 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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