[논문]라즈베리 파이를 이용한 OpenCV 기반 CMT 알고리즘의 객체 추적 기법

송기범; 양용준; 이상구

라즈베리 파이를 이용한 OpenCV 기반 CMT 알고리즘의 객체 추적 기법
An Object Tracking Technique on OpenCV-based CMT Algorithm Using Raspberry Pi 원문보기

송기범 (한남대학교 컴퓨터공학과) , 양용준 (한남대학교 컴퓨터공학과) , 이상구 (한남대학교 컴퓨터공학과)

동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.

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

문제 정의

본 논문에서는 첫 번째 방식인 라즈베리 파이를 stand alone 으로 사용하는 방법을 사용하여 구현하는 것을 보인다.
본 연구에서는 객체 추적 기술로 알려진 CMT 알고리즘을 기반으로 객체를 추적하고 자동으로 영상장비를 제어하기 위해 Raspberry Pi를 이용하여 실시간으로 영상을 추적하면서 추적된 객체의 중앙좌표와 프레임의 중앙좌표를 비교하여 영상장비가 이동하여야 하는 수치에 대한 정보를 도출하고 도출된 정보를 기반으로 방송 영상 장비가 지정된 객체를 따라 추적할 수 있음을 검증하였고 이러한 검증 사례를 기반으로 영상 처리 분야에 기여하고자 한다.

제안 방법

하지만 CMT 알고리즘은 추적하고자 하는 객체를 키 포인트로 분해하여 초기에 있었던 키포인트를 찾는 방식으로 optical flow 알고리즘을 사용하여 이전 프레임으로부터 지금 프레임까지의 키포인트를 추적하거나 OpenCV에서 제공해주는 descriptors를 활용하여 전체 프레임을 대상으로 비교한다. 그리고 이 두 가지방식을 조합하여 추적하고자 하는 객체 타겟과 일치도가 가장 높은 객체를 찾는 방법을 사용한다[1].
또한 우리는 룩업 테이블을 만들어 영상장비가 각 축에 대해서 이동해야하는 거리를 1차 함수식을 통해서 변환하였다. 1차 함수식의 계수는 장비의 종류나 상태에 따라 변경 될 수 있기 때문에 변수 수치 조절을 통해 각 장비에 맞는 이동 좌표를 도출할 수 있다.
또한 우리는 아래 [그림 6,7]과 같이 객체를 추적하는도 중 추적하고자 하는 객체를 변경할 수 있는 사항을 고려하여 추적 객체 변경 기능을 추가하였다.
본 연구에서는 CMT 알고리즘에 기반 하여 객체추적 실험을 진행하기 위해 Python 언어를 기반으로 제작되어진 스크립트를 이용하였으며[2], 방송용 카메라에서의 객체 추적에 이용하기 위해 프로그램의 일부분을 수정하여구현하였다.
본 연구에서는 라즈베리 파이와 파이 카메라 모듈을 이용하여 사용자가 추적하길 원하는 객체 정보를 입력받고 해당 정보를 이용하여 CMT 알고리즘 기반 객체 추적 외에도 객체 위치에 따른 촬영 장비가 이동하여야 하는 이동 정보 도출, 추적 객체 변경 기능 등의 기능을 구현하기 위해 CMT 스크립트의 일부를 수정하였다.
우리는 본 연구에서 라즈베리 파이를 활용하여 객체추적 기법의 실험을 진행하기 위해 라즈베리 파이2와 파이 카메라를 사용하였으며 운영체제는 NOOBS 2.4.3 버전을 통해 진행하였다. CMT 알고리즘의 기반이 되는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 라이브러리인 OpenCV의 경우에는 2.
아래 [그림 5]의 화면을 통해 추적되고 있는 객체의 주변에는 파란색 사각형 박스가 표현되고 있고 사각형 박스의 정중앙을 기준으로 가운데 있는 노란색 원의 정중앙과 선으로 이어져 있는 것을 확인할 수 있다. 우리는 사용자가 추적하고자 하는 객체가 추적될 때 마다 나타나는 파란색 사각형 박스를 기준으로 가운데의 중심 값을 추출하여 프레임의 정중앙 좌표와 비교하여 객체가 화면의 중앙에 오기 위한 이동 경로를 표시하는 기능 또한 추가적으로 구현하였다.
촬영 장비의 이동 정보 도출과 가시화를 함께 제공하기 위해 OpenCV 라이브러리에서 선과 원형을 그릴 때 사용되는 arrowedLine, circle 이라는 함수들을 활용하였고 추적 객체 변경 기능을 위해 매 프레임마다 사용자의 입력을 대기하다 키보드의 “R”키에 해당하는 입력을 수신하게 되면 재생되고 있는 Window를 종료하고 종료된 프레임을 기준으로 추적하고자 하는 객체를 입력받을 수 있도록 정지된 프레임이 담겨있는 Window를 다시 제공하고 사용자로부터 추적하고자 하는 객체를 입력받도록 하였다.

이론/모형

이와 같이 우리는 본 연구에서 라즈베리 파이를 [그림 1]과 같은 시스템 구조를 동일하게 표현하기 위해 standalone 방식으로 구현하고 실험을 통해 검증하였다.

성능/효과

라즈베리 파이에서 객체를 추적하고 이동하여야 하는 좌표를 도출하기까지 약 0.22 ∼ 0.36 정도의 시간이 소요된 반면 라즈베리 파이에서 촬영한 영상을 데스크톱 PC로 전송하고 객체를 추적하여 이동좌표를 얻기까지 걸리는 시간은 약 0.53 ∼ 0.84 초로 stand alone 방식보다 더 많은 소요시간이 발생되었다.

후속연구

우리는 향후연구로 [그림 1]과 같은 구조를 위해 라즈베리 파이를 stand alone 으로 사용하는 것과 컨트롤러로써 사용하는 방법을 비교하여 더 좋은 성능을 나타내는 구조를 사용하고자 한다.
이에 따라, 우리는 각 구조의 비교된 결과에 따라 더 나은 성능을 도출하는 구조를 기반으로 촬영 담당자가 이동하면서 객체 추적을 해야만 하는 경우를 고려하여 라즈베리 파이뿐만이 아닌 모바일 환경에서도 애플리케이션(Application)을 통해 추적할 객체를 지정할 수 있도록 연구를 진행할 계획이다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

CMT 알고리즘이란 무엇인가?

CMT(Consensus-based Matching and Tracking) 알고리즘이란 관심 대상의 특징 점을 찾아 키포인트로 분해한 뒤 각 프레임에서 일치하는 키포인트를 추적하는 알고리즘이다. 객체를 추적하는 기법으로는 CMT 알고리즘 외에도 mean shift, CAMshift 등의 방식이 있다.

객체를 추적하는 기법으로 mean shift 알고리즘의 단점은 무엇인가?

객체를 추적하는 기법으로는 CMT 알고리즘 외에도 mean shift, CAMshift 등의 방식이 있다. mean shift 알고리즘의 경우 local minimum에 빠지기 쉽다는 문제점이 존재하며 대상의 크기 변화 및 형태 변화에 반응할 수 없는 단점이 존재한다. CAMshift 알고리즘의 경우에는 탐색 윈도우 크기를 조절할 수 있는 장점이 있지만 조도변화가 심하거나 잡음이 심한 배경에 있는 곳에서는 성능이 떨어지는 단점이 있다.

OpenCV이란 무엇인가?

OpenCV(Open Source Computer Vision)는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리로 실시간 이미지 프로세싱에 중점을 둔 영상 처리 라이브러리이다[3]. 영상 처리란 컴퓨터가 알고리즘을 사용하여 물체 또는 글씨를 인식하기 위한 컴퓨터 과학(Computer Science) 분야 기술로 2진화 되어 있는 영상 또는 사진들을 알고리즘을 통해 정보를 추출하거나 가공하는 것을 뜻한다.

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