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문제 정의
- 본 논문에서는 인간의 시각 시스템처럼 다헤상도 기반에서 획득된 영상을 광류방번 등으로 치리하여, 움직임 정보를 추출한 후 인간의 시각 시스템처럼 목, 눈동자 운동을 하는 KUeyes를 소개하였다. KUoyes의 구현의 미는 인간 시가 시스템의 이해를 돕기 위한 신험 기반이 갖추어졌다는 깃이며 이를 이용하여 실시계의 복잡한 영상들을 인 지하는 방법에 대하여 연구를 진행할 수 있게 되 있다.
제안 방법
- Genesis 보드는 TI사의 TMS320C80 DSP를 이 융한, 엉 상처 리에 죄적화된 명령어군을 가지고 있이서 잉상획득과 영상 처리에 뛰어난 성능을 보여주고 있다. Genesis 보드와 PC의 성능을 최대한 발휘하기 위하여 각각의 하드웨어에 맞 는 MTL(Matrox Image Library)과]:PL(Int, 시 Image Processing Library)을 사용하였다. 이벟게 구성된 영상 치리 시스템은 죄-, 우 카메라에서부터 각각의 영상을 농시에 회드*하 어 Genesis 보드에서 전처리 과성과 성보늘 추출하는 과정을 거쳐 그 정보들을 움직임 정버- 추 줄용 PG와 얼굴 인식용 PC에서 문식하여 치리를 하고 있다.
- 본 실험은 카메라 해상도의 최대인 640x480 해상도와 320x240 해상도에서 실행되었으며, 각각의 칸라영상을 죄-, 우 카메己卜에시 획득 하이 두 대의 Genesis 보드에서 각기 다른 정보든을 추출해 네었다. 두 데의 Genesis 보드에서 독립적인 정모를 추출, PC에서 병한하는 과정을 통해 초당 약 1511장 정도의 마审 른 속도로 움직이는 물체를 추적헤 내있으며, 추적결과 역시 만족할 만 하였다. 또한 자연스러우 헤드아이의 모터움 직임을 구현하기 위해 사용된 두 번째 실험에서는, 영상 처리 과징을 간략하게 하여 최대 초당 33장 정도로 운-직 이는 물체를 추적하게 하였다.
- 두 데의 Genesis 보드에서 독립적인 정모를 추출, PC에서 병한하는 과정을 통해 초당 약 1511장 정도의 마审 른 속도로 움직이는 물체를 추적헤 내있으며, 추적결과 역시 만족할 만 하였다. 또한 자연스러우 헤드아이의 모터움 직임을 구현하기 위해 사용된 두 번째 실험에서는, 영상 처리 과징을 간략하게 하여 최대 초당 33장 정도로 운-직 이는 물체를 추적하게 하였다. 그림3 에서는 정지하고 있는 헤 드아이 의 입력영 상을 다히 상도로 변 환 후 움직임 정 .
- 이때 계속적인 움직 임을 가지는 물체에 대해서는 움 직임 정보를 헤드아이의 움직임 각도로 변환하고, 변환된 각도를 이용하여 헤드아이의 움직임을 제어하여 개치를 계 속적으로 추적할 수 있도록 구현되었다. 본 실험은 카메라 해상도의 최대인 640x480 해상도와 320x240 해상도에서 실행되었으며, 각각의 칸라영상을 죄-, 우 카메己卜에시 획득 하이 두 대의 Genesis 보드에서 각기 다른 정보든을 추출해 네었다. 두 데의 Genesis 보드에서 독립적인 정모를 추출, PC에서 병한하는 과정을 통해 초당 약 1511장 정도의 마审 른 속도로 움직이는 물체를 추적헤 내있으며, 추적결과 역시 만족할 만 하였다.
- 이 깃은 목이 나 눈 어느 한 쪽이 움직인 때 웅시점을 고정시키기 위하여 사용된다. 여기서 거리 정보는 disparity, 버 전스(ver&mcc) 각도, 초점 조절정보를 이용하여 구할 수 있는데 여기서는 속도와 효 율을 고려하이 버전스각도를 이용하였다. 다만 이 방법은 멀리 있는 물체에 대해시는 버전스각의 움직임이 세밀함에 한계가 있어 정확한 거리를 구할 수 없다는 단점이 있다.
- 첫 반째는 헤드아이가 정 지된 상태에서, 다해상도 기반으로 사람의 움지 인 징모를 광류방법으로 추출하여 추적하는 것이머, 平 번째는 움지 이는 헤드아이의 엉상에서 움직이는 개체의 칼라 정모와 움직인 징노를 추출하이 헤드아이의 자언스리운 움직임을 구현하는 것이다. 이러한 두 가지 실헌을 롱해 카메라의 영상 내이서 움직이는 물체를 놓치지 않도목 계속하여 추적 한다. 이때 계속적인 움직 임을 가지는 물체에 대해서는 움 직임 정보를 헤드아이의 움직임 각도로 변환하고, 변환된 각도를 이용하여 헤드아이의 움직임을 제어하여 개치를 계 속적으로 추적할 수 있도록 구현되었다.
- 이 더한 형태는 처리해야 하는 영상정보를 감소시키서 영상 치리의 겨〕산먕을 줄인 수 있다는 장점이 있다. 이리한 인간의 시각 시스템에 근거하여 이 기 서 는 log-polar 영상좌표 계를 도입 한 다해상도 를 적 용시켜 중앙부에시는 점의 크기를 작게 하여 밀도 있는 엉 상을 가지고 오며, 엉상의 주변부에서는 점의 크기를 상데 적으로 크게 설정하여 영상의 질을 저하시키는 대신 처리 해야 하는 시간을 줄이도록 구성하였다. 이러한 방법은 엉 상좌 표 계를 난! 환하는 과정애서 시간이 길리지만 내-환 후 과징에서는 보다 빠른 엉 상처니菱 행할 수 있이 길과작 로 속도향상을 나타낸다(2).
- 최근 수닌간 실세계의 복잡한 엉상처리과징의 어러움이 데두되면서 속도나 효율, 정확 도면에서 보다 우수한 인간의 시각체계에 데한 언구밥표가 많아지고 있다. 이리한 인구올 검증하기 위헤서는 사담의 목움직 임과 눈동자의 움직임 등을 고려하어 영상을 회写합 수 있는 헤드 아이 시스 텐이 필요하며 이를 위혜 과거 구 내외에서 여리 가지의 헤 드아이들이 구현되있다[3-이・ 여기서 소개되는 KUeyes는 10-자유도를 가지고 인간의 시직-, 인지 시스템을 기반으로 하여 실세계 엉상을 실시간으로 인지하는 싯을 목적으로 각각의 하드웨어들을 기능에 哄게 최적화하여 구현되었다.
- 이 렌즈와 카미마는 잔동 모터를 내장하고 있이서 초 짐 조전과 조리개, 줌을 시-용사 임의 대고 조 주 1 한 수 있어서 는눙사 움 직임에시 3-자유도를 가진다. 한편, 가메己卜 제조 시 생기기 마런인 양쪽 잉상의 오차를 없애기 위하이 하드웨어에서 새 공 되는 사동 초점과 자동 노출 기능을 배제하있으며, 대신에 영상의 색상분포와 영상의 기울기 정부를 이용하여 두 카메라에시 동진의 영상이 나오도록 하는 방법을 사용하여 초 짐과 W춘정도를 조징 하였다.
- 헤드아이의 사연스러운 움직임은 영상 치리의 빠른 속도 와 모터 제어의 안정에 의해 구현되는 데, 이를 위하여 실 험은 두 가지 실험이 병행되었다. 첫 반째는 헤드아이가 정 지된 상태에서, 다해상도 기반으로 사람의 움지 인 징모를 광류방법으로 추출하여 추적하는 것이머, 平 번째는 움지 이는 헤드아이의 엉상에서 움직이는 개체의 칼라 정모와 움직인 징노를 추출하이 헤드아이의 자언스리운 움직임을 구현하는 것이다.
대상 데이터
- 주 어진 계산량을 실시간으로 〒현하기 위해서는 최 적화돤 프 旦그램의 개발도 중요하지만 영상처리에 최 석회된 하드웨 이른 시-용하는 것도 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에시 는 빠른 엉 상처 리 속도를 위 하이 Matrox사의 Genesis 보드 叩 데와 Pentium Ⅲ-600MHz PC 두 데를 이용하고 있다. Genesis 보드는 TI사의 TMS320C80 DSP를 이 융한, 엉 상처 리에 죄적화된 명령어군을 가지고 있이서 잉상획득과 영상 처리에 뛰어난 성능을 보여주고 있다.
- 카메라는 휘득된 엉상의 질에 가장 중요한 엉향러읍 가시고 있다. 여기서는 싣세계에서 인간이 가실 수 있는 반다 엉상을 처리하기 위히 PULNiX사의TMC-7 RGB CCD 카 베라이j Fu而e사의 H10X11E-X41 렌즈를 장착하었다. 이 렌즈와 카미마는 잔동 모터를 내장하고 있이서 초 짐 조전과 조리개, 줌을 시-용사 임의 대고 조 주 1 한 수 있어서 는눙사 움 직임에시 3-자유도를 가진다.
이론/모형
- 언근 인식은 크게, 인력 받은은 영상에시 언근 잉 익을 추출하는 기술과 추출된 얼굴 영역을 인스「하는 두 가지 기술이 사용된다. 얼굴 영역 추출 기법은 형판 정합 방빕을 사용하였으며, 이때 탐색 공간을 축소하기 위헤시 칼라정느-를 사용하었다. 즉, 칼라 정보를 이용하이 얼굴 잉 억이 나다 날 가능성 있는 공간만을 탐시하여 계산냥을 줄인다.
- 움직이는 물체의 추적을 위 하이 광류(optical How) 방법을 사용하였는데 이는 영상의 밝기의 기운 기를 1차 차분 하이 이용하는 Horn과 Schimk의 방법운 사용하였다[1]. 가 미라가 정지한 상태에서는 광료가 측정되는 잉 익을 추출 헤 니어 정보루 이용하면 되지 반 카메라가 이동하는 능동 시각 시스템에서는 배경영상이 한께 움직이게 되므로 전체 광导의 측정치를 실제 움직이는 개치의 움직임 정도에 보상하여 실진석 인 움직임 개체의 추석 정보를 주출하어 모터 구농 부문으로 넘겨주게 된다.
- 추출된 얼군 영상은 인식기를 이용하여 입력 영상 애 누가 준재 하는지 판별할 수 있게 해준다. 이때 인식기에시 사웅되는 기술은 PC A (Principle Compon 이 it Analysis) 기반 방법과 SVM(Support Vector Machine) 기빈- 방吊의 누기-지를 선 빌 적으로 사용하였다.
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