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선형 중첩된 광류 모델을 이용한 카메라 움직임 파라미터 추출
Extraction of Camera Motion Parameters with Linear Composition of Optical Flow Models 원문보기

2001 가을 학술발표논문집(II)(Proceedings of the 28th KISS Fall Comference), 2001 Oct., 2001년, pp.388 - 390  

박상철 ((주)버추얼미디어) ,  한성식 (고려대학교 인공시각연구센터) ,  이성환 (고려대학교 인공시각연구센터)

초록
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본 논문에서 제안하는 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 새로운 방법은 먼저 광류(optical flow) 관계 수식을 이용하여, 카메라의 다양한 움직임에 의해 생성되는 광류 모델들을 생성한다. 입력 비디오 데이터의 인접 영상으로부터 산출된 광류를 생성된 광류 모델들을 이용하여 선형 분해한다. 분해 과정을 통해 각 모델에 대한 가중치를 산출할 수 있으며, 산출된 가중치는 각 모델의 생성에 사용된 파라미터에 적용하여 이들의 선형 조합을 통해 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 수치 데이터와 비디오 데이터에 대하여 실험한 결과, 제안된 카메라 움직임 파라미터 추출 방법이 적은 계산 비용으로 정확하게 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 입력 데이터에 노이즈가 포함된 경우에도 파라미터 추출 성능이 우수함을 알 수 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 동영상으로부터 카메라 움직임 파라미터를 추출하는 방법을 제안하고, 그 성능을 평가해 보았다. 카메라의 움직임에 의해 생성되는 광류와의 관계식을 통해 광류 데이터를 생성하고 이를 이용하여 실험한 결과 노이즈가 포함되지 않은데이터에 대해서는 실제의 움직임 파라미터와 오차 없이 추출해내는 성능올 보였으며, 노이즈를 점차적으로 추가하여도 실제 움직임 파라미터에 가까운 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
  • 본 논문에서는 동영상으로부터의 카메라 움직임 파라미 터 추출 방법 올 제안한다. 제안된 방법에서는 광류 관계 수식을 이용하여 노이즈가 포함되지 않은 이상적인 광류 모델들을 생성한 후, 입력으로부터 계산된 광류를 생성된 광류 모델 내에서 분석하여 입력에 대한 카메라 움직임 파라미터를 추출하므로, 입력 영상으로부터 광류 정보를 계산하는 과정에서의 일부 오차와 입력 영상의 일부 영역이 노이즈를 포함한 경우에도 비교적 정확한 카메라 움직임 파라미터를 추출할 수 있다.
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