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파티클 집단 최적화를 이용한 가려짐에 강인한 마커 기반 증강현실
Occlusion-Robust Marker-Based Augmented Reality Using Particle Swarm Optimization 원문보기

한국HCI학회논문지 = Journal of the HCI Society of Korea, v.11 no.1, 2016년, pp.39 - 45  

박한훈 (부경대학교 전자공학과) ,  최준영 (현대자동차 인간편의연구팀) ,  문광석 (부경대학교 전자공학과)

초록
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증강현실을 구현하기 위해서는 카메라 포즈를 효율적, 효과적으로 계산할 수 있어야 하는데, 마커(marker)를 사용하는 방법(예, ARToolkit)이 널리 활용되고 있다. 그러나 마커를 사용하는 방법은 가려짐에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 파티클 집단 최적화를 사용하여 현재 프레임에서의 카메라 포즈를 반복적으로 추정하는 하향식 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 사용함으로써 심하게 가려진 마커에 대해서도 효과적으로 증강현실 구현이 가능함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Effective and efficient estimation of camera poses is a core method in implementing augmented reality systems or applications. The most common one is using markers, e.g., ARToolkit. However, use of markers suffers from a notorious problem that is vulnerable to occlusion. To overcome this, this paper...

주제어

#Marker-based camera tracking   #occlusion handling   #model-based marker tracking   #particle swarm optimization   #Chamfer distance   #ARToolkit  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 따라서 본 논문에서는 단일 마커를 사용하는 마커 기반 방법에 대해 가려짐에 대응할 수 있는 보다 효과적이고 효율적인 방법을 제안한다. 기존 방법들의 경우, 영상 처리 단계에서 가려짐에 대응하기 위한 상향식(bottom-up) 방안을 모색했지만, 본 논문에서는 카메라 포즈 추정 단계에서 파티클 집단화(PSO: particle swarm optimization)를 도입함으로써 하향식(top-down) 방안을 모색한다.
  • 본 논문에서는 단일 마커 기반 증강현실에서 마커의 가려짐에 대응하기 위한 파티클 집단 최적화에 기반한 하향식 방법을 제안했다. 가려짐 크기나 양상이 다른 입력 영상들을 사용한 비교 실험을 통해, 기존의 ARToolkit과 상향식 방법 중의 하나인 경계선 추적을 이용한 방법에 비해 보다 효과적으로 마커의 가려짐에 대응할 수 있음을 확인했다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
마커를 사용하는 방법의 문제점은 무엇인가? 증강현실을 구현하기 위해서는 카메라 포즈를 효율적, 효과적으로 계산할 수 있어야 하는데, 마커(marker)를 사용하는 방법(예, ARToolkit)이 널리 활용되고 있다. 그러나 마커를 사용하는 방법은 가려짐에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 파티클 집단 최적화를 사용하여 현재 프레임에서의 카메라 포즈를 반복적으로 추정하는 하향식 방법을 제안한다.
증강현실은 어떤 분야에 활용되는가? 증강현실(augmented reality)은 실제 환경에 가상(virtual) 객체나 정보를 합성하여 원래 환경에 존재하는 것처럼 보이도록 하는 기술로서, 최근 스마트폰이 널리 보급되면서 본격적인 상업화 단계에 들어섰으며 의료, 방송, 건축, 제조, 게임, 모바일 솔루션, 교육 등 폭넓은 분야에서 활용되고 있으며 다양한 응용 제품들이 개발되고 있다[1].
마커의 단점을 극복하기 위해 어떤 방법을 제안하는가? 그러나 마커를 사용하는 방법은 가려짐에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 파티클 집단 최적화를 사용하여 현재 프레임에서의 카메라 포즈를 반복적으로 추정하는 하향식 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 사용함으로써 심하게 가려진 마커에 대해서도 효과적으로 증강현실 구현이 가능함을 확인하였다.
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참고문헌 (18)

  1. 증강현실 in Wikipedia. https://ko.wikipedia.org/wiki/증강현실 [Online; accessed 08-Jan-2016] 

  2. AR Play. https://www.playstation.com/en-us/explore/playstationnetwork/ps-vita-app-ar/?cidentertainment-ar-play-badge-01-us-24oct14 [Online; acce ssed 08-Jan-2016] 

  3. AR games in Android. https://play.google.com/store/search?qAR&capps&hlko [Online; accessed 08-Jan-2016] 

  4. Kato, H., Billinghurst, M., Poupyrev, I., Imamoto, K. and Tachibana, K. Virtual Object Manipulation on a Table-Top AR Environment. Proc. of ISAR. pp. 111-119. 2000. 

  5. Fiala, M. ARTag, A Fiducial Marker System Using Digital Techniques. Proc. of CVPR. pp. 590-596. 2005. 

  6. ALVAR. http://virtual.vtt.fi/virtual/proj2/multimedia/alvar/ [Online; accessed 27-July-2015] 

  7. Park, H. and Park, J.-I. Invisible Marker Tracking for AR. Proc. of ISMAR. pp. 272-273. 2004. 

  8. Siltanen, S. Texture Generation over the Marker Area. Proc. of ISMAR. pp. 253-254. 2006. 

  9. 김학희. 증강현실 구현을 위한 multi-marker에 관한 기법. 한국컴퓨터정보학회 논문지. 15(11): 109-116. 2010. 

  10. 최윤석, 강성일, 홍현기. 모바일 게임을 위한 카메라 및 가속도 센서 기반 증강현실. 한국컴퓨터게임학회 논문지. 제23호. pp. 125-130. 2010. 

  11. Marimon, D., Maret, Y., Abdeljaoued, Y. and Ebrahimi, T. Particle Filter-Based Camera Tracker Fusing Marker and Feature Point Cues. Proc. of VCIP. 2007. 

  12. 이경호, 김영섭. 증강현실 시스템의 조명환경과 가림현상 문제를 개선한 마커 검출 알고리즘 개발. 반도체디스플레이기술학회지. 11(1): 79-83. 2012. 

    원문보기 상세보기

  13. 박규호, 이행석, 한규필. 증강현실 환경에서 복합특징 기반의 강인한 마커 검출 알고리즘. 정보처리학회 논문지. 17-A(4): 189-196. 2010. 

  14. Choi, J., Kim, J., Park, H. and Park, J.-I. Real-Time Marker Pose Tracking Robust to Occlusion. Proc. of ITC-CSCC. pp. 70-71. 2015. 

  15. Uematsu, Y. and Saito, H. Improvement of Accuracy for 2D Marker-Based Tracking Using Particle Filter. Proc. of ICAT. pp. 183-189. 2007. 

  16. Kennedy, J. and Eberhart, R. Particle Swarm Optimization. Proc. of IEEE International Conference on Neural Networks. pp. 1942-1948. 1995. 

  17. 박한훈, 서병국, 박종일. 모델 기반 카메라 추적 기술 동향. 전자공학회지. 39(2): 66-75. 2012. 

    원문보기 상세보기

  18. Gavrila, D. M. A Bayesian, Exemplar-Based Approach to Hierarchical Shape Matching. PAMI. 29(8): 1408- 1421. 2007. 

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