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NTIS 바로가기電子工學會誌 = The journal of Korea Institute of Electronics Engineers, v.39 no.2 = no.333, 2012년, pp.66 - 75
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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객체 추적이란 무엇인가? | 객체 추적(object tracking)이라 함은 일반적으로 주어진영상 내에 존재하는 객체의 움직임을 추적하거나 영상을 촬영한 카메라의 움직임을 추적하는 것을 아울러 말한다. 객체 추적은 증강현실, HCI, 내비게이션, 3 차원 디스플레이, 감시, 스포츠 분석 등 다양한 응용 분야의 요소 기술로, 컴퓨터 비전 분야에서 그 동안 수많은 방법들이 제안되어 왔다. | |
모델 기반 카메라 추적이란 무엇인가? | 모델 기반 카메라 추적은 <그림 2>에서 보는 것처럼, 객체를 정의하는 모델 정보(예, 객체의 3 차원 CAD 모델)와 이전 프레임에서의 카메라 포즈가 주어졌을 때, 이전 프레임에서의 모델 영상과 현재 프레임에서의 카메라 영상 사이의 차를 최소화하는 과정을 말하며, 결과적으로 이전 프레임에서의카메라 포즈와 현재 프레임에서의 카메라 포즈사이의 미소포즈 변화량(∆R, ∆t)를 추정할 수 있다. | |
잡음 에지로 인한 정합 실패를 완화하기 위한 방법은 무엇인가? | 이런 제약을 완화하기 위한 방법은 크게 세 가지로 나눌 수 있다. 우선, 앞서 설명한 대로 단일 대응 에지가 아닌 탐색 범위 내에 존재하는 다수의 대응 에지를 함께 고려하는 방법이다[15]. 다음으로, 카메라 영상에서 대응 에지를 선별적으로 검출하는 방법으로, 간단하게는 모델 에지와 같은 방향을 가지는 에 지만을 검출하거나[15], 대응 에지의 그래디언트를 미리 가우 시안 혼합(mixture of Gaussian) 모델로 학습하여 Canny 연산자의 문턱값을 조정하거나[45], 텍스처 분할을 통해 텍스처 경계만을 검출하는 방법[47] 등이 제안되었다. 마지막으로, 초기 카메라 포즈를 매 프레임 혹은 필요할 때 마다 다른 방법을 동원하여 갱신해 주는 것이다. 가장 일반적인 방법은 객체의 3 차원 특징점 정보를 미리 저장해 두고 현재 프레임에서 대응 특징점을 찾거나[12], 카메라 포즈를 알고 있는 참조 영상을 미리 저장해 두고 현재 프레임과 가장 유사한 참조 영상을 찾는 것이다[19]. |
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