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문제 정의
- SIFT는 2차원 정보를 이용한다, 그리고 회전과 크기에 불변한 특성이 있기 때문에 3차원 모델에 이용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 SIFT의 2차원 정보를 이용하여 3차원 모델의 자세를 추정하고 검증하는 방법을 제시했다. 3차원의 테이터를 사용하여 2 차원의 데이터를 검증하여 2차원 데이터를 실제 3차원 물체에 적용했을 때의 오차를 최소화하였다.
제안 방법
- 구해진 Transform을 이용하여 한 게의 Keypoint의 검증이 끝나 편 다시 Transform을 구하교 그 정보를 이용하여 또 다른 Keypoint들을 검증하여 정확도를 높힌다. 2차원 Keypoint를 3차원 중보를 이용하여 검증한다.
- 3차원 DB를 획득하기 위해서 정해진 Rotation을 수행해가며 SIFT를 통한 스테레오 매칭을 수행한다.
- 3차원 정보를 이용하여 추출된 SIFT의 Keypoint 듈을 다시 검증하여 3차원 자세 추정을 수행하는 방법을 제시한다, 3차원 정보들을 가지고 2차원 Keypoint들의 매칭을 검증한다.
- Correlation coefficient의 값이 높을수록 먜칭의 정확도가 높다고 판단할 수 있다. 3차원 정보를 이용해서 구해 잔 추정값을 통해 매칭된 2차원 입력값을 검증한다. Correlatoin coefficient의 찺에 따라 매칭을 검증한다.
- 3차원 정보 획득을 위해 스테레오 비전을 사용한다. 두 영상 간의 매칭은 SIFT를 이용하여 매칭을 수행한 후, 3차원 정보를 획득한다. 획득된 3차원 정보들을 가지고 원하는 물체의 자세 주정을 수행한다.
- 물체 인식을 위해 SIFT를 수행하여 인식하고자 하는 물체에 대한 2차원 정보를 획득한다.
- 물체가 인식이 되면 SIFT를 통해 굽해진 Keypoint 들을 이용하여 자세 추정 및 검증을 수행한다.
- 또한 Visual Servoing# 위헤서그 물체의 자세를 추정해야만 한다. 물체의 자세 추정을 통해 Visual Servoing을 수행한다.
- 스테레오 카메라를 통해 스테레오 이미지를 획득하고 이미지 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다. 이미지 매칭은 SIFT를 이용하여 매칭을 수행한다.
- 자세 추정이 필요하다. 이릍 위해 매칭을 수행하고 3차원 정보를 이용해서 검증을 하여 정확도를 높혔다. SIFT는 2차원 정보를 이용한다, 그리고 회전과 크기에 불변한 특성이 있기 때문에 3차원 모델에 이용하기에 부적합하다.
- 이미 구해진 3차원 DB를 통해 입력 영상으로부터 풀체를 인식하고 그 풀체의 자세를 추정한다. [4] 물체 인식의 경우 많은 Keypoint믈이 검출 되며 또한 잘못된 Keydpoint들이 매칭이 되어도 물체 인식에는 영향을 머치지 않는다, 하지만 Visual Sercoing을 위한 자세 추정은 Visual SeiWom을 위해 거리를 두어야 하기 때 푼에 추출되는 Keypoint뜰의 수도 핞지 않고 잘못된 Keypoint들이 매칭이 될 경우 자세 추정에 영향을 머친다.
- 위치와 방향을 인지해야 한다. 이미 알고 있는 DB를 통해 물체를 인식하고 스테레오 카메라를 통해 그 물체에 대한 3차원 좌표를 구한다. 또한 Visual Servoing# 위헤서그 물체의 자세를 추정해야만 한다.
- 획득된 3차원 정보들을 가지고 원하는 물체의 자세 주정을 수행한다. 정확한 자세 주정을 위해 3차원 정보를 이용하여 위치 오차를 통한 매칭 검증을 수행한다.
- 추정된 카메라 좌표(XC')와 실제 매칭된 카메라 좌표(Xc)를 비교하여 Keypoint를 검증한다. 두 점의 Correlation coefficient를 구하여 매칭의 정확도를 판별한다.
- 추출된 Keypoint들을 통해 Transform을 구한 후 그 정보를 이용하여 다른 점들의 위치를 추정하여 실제 매칭 돤 Keypoirrt 들을 검증한다. Transform 을 구하기 위해선 최소 3점이 필요하다.
- Seiwoing이 무엇보다 중요시된다. 카메라를 통해 들어오는 영상을 이용하여 물체를 인식하고 Visual Servoing을 수행한다.
- SIFT는 각각의 Keygint들만을 가지고 매칭을수행하코 검증한다. 하지만 본 논문에서는 유사한 Keypoint들의 매칭 문제와 매칭 오차를 줄이기 위해 주위 Keymint들간의 3차원 관계를 이용하여 검증하였다. Correlation coefficient를 통해 검 중하여 추정된 Keymint들과 실제 매칭된 Keymint들이 을바르계 매칭되었는지 확인할 수 있다.
대상 데이터
- Correlatoin coefficient의 찺에 따라 매칭을 검증한다. <표 1>은 실제 10개의 Keypoint가 추출된 모델을 가지고 실험을 하였다. 먼저 올바르게 매칭 돤 5개의 Keypoint들을 가지고 Transform을 구한 후 나머지 Keypoint들을 추정하여 실제 패칭된 값과의 Correlation coefficient를 구하여 검종하는 과정을 보여준다
데이터처리
- 추정된 카메라 좌표(XC')와 실제 매칭된 카메라 좌표(Xc)를 비교하여 Keypoint를 검증한다. 두 점의 Correlation coefficient를 구하여 매칭의 정확도를 판별한다. Correlation coefficient 는 식(4)에 의해서 정의된다.
- <표 1>은 실제 10개의 Keypoint가 추출된 모델을 가지고 실험을 하였다. 먼저 올바르게 매칭 돤 5개의 Keypoint들을 가지고 Transform을 구한 후 나머지 Keypoint들을 추정하여 실제 패칭된 값과의 Correlation coefficient를 구하여 검종하는 과정을 보여준다
이론/모형
- 3차원 정보 획득을 위해서 본 논문에서는 스테레오 카메라를 이용한다. 스테레오 카메라를 통해 스테레오 이미지를 획득하고 이미지 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다.
- 3차원 정보를 이용해서 구해 잔 추정값을 통해 매칭된 2차원 입력값을 검증한다. Correlatoin coefficient의 찺에 따라 매칭을 검증한다. <표 1>은 실제 10개의 Keypoint가 추출된 모델을 가지고 실험을 하였다.
- 물체 인식을 위해 물체의 크기, 회전, 이동에 불변 인 디스크립터 (descriptor)를 사용하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)> 사용한다. SIFT를 통해 물체를 인식한다.
- 식(2)의 Error function을 최소화하는 Xim을 Powell method를 사용하여 구한다.[3]
- 이용한 접근법이 적합하다. 여기에서는 조명이나 회천, 크기에 강인한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 사용한다. [1]
- 스테레오 카메라를 통해 스테레오 이미지를 획득하고 이미지 매칭을 통해 깊이 정보를 획득한다. 이미지 매칭은 SIFT를 이용하여 매칭을 수행한다.
성능/효과
- 본 논문에서는 SIFT의 2차원 정보를 이용하여 3차원 모델의 자세를 추정하고 검증하는 방법을 제시했다. 3차원의 테이터를 사용하여 2 차원의 데이터를 검증하여 2차원 데이터를 실제 3차원 물체에 적용했을 때의 오차를 최소화하였다. SIFT는 각각의 Keygint들만을 가지고 매칭을수행하코 검증한다.
- 자세를 추정한다. [4] 물체 인식의 경우 많은 Keypoint믈이 검출 되며 또한 잘못된 Keydpoint들이 매칭이 되어도 물체 인식에는 영향을 머치지 않는다, 하지만 Visual Sercoing을 위한 자세 추정은 Visual SeiWom을 위해 거리를 두어야 하기 때 푼에 추출되는 Keypoint뜰의 수도 핞지 않고 잘못된 Keypoint들이 매칭이 될 경우 자세 추정에 영향을 머친다. 또한 우리가 혼히 접할 수 있는 물체들을 보면 대부분 비슷한 무늬들로 디자인 되어있다.
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