[논문]모션캡쳐 시스템에서 3차원 데이터 획득의 정확도 개선을 위한 연구

한창호; 서평원; 김순철; 유영기; 오춘석

[국내논문] 모션캡쳐 시스템에서 3차원 데이터 획득의 정확도 개선을 위한 연구
The study of improving the accuracy in the 3D data acquisition of Motion Capture System 원문보기

한창호 (선문대학교 정보통신공학부) , 서평원 (선문대학교 정보통신공학부) , 김순철 (선문대학교 정보통신공학부) , 유영기 (선문대학교 정보통신공학부) , 오춘석 (선문대학교 정보통신공학부)

기존 논문에서 CCD 카메라를 이용해 3차원 데이터를 획득하는 시스템을 소개했었다. 하지만, 정확도에서는 기존에 개발한 다른 PSD카메라를 이용한 시스템과 큰 차이를 보이지 않았다. 본 논문에서는 정확도를 개선하기 위한 여러 가지 실험을 했으며, 결과를 통해 상당히 향상되었음을 알 수 있다. 제안된 방법은 왜곡제거, z축 보정 등이며, 각 방법의 비교실험을 통해 얼마나 개선되었는지 살펴본다.

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문제 정의

본 논문에서는 기존 모션캡쳐 시스템의 정확도를 향상 시키고자 두 가지 방법을 이용하여 실험을 하였다. 왜곡 제거, z축 보정 방법을 이용하여 각각 정확도를 측정하여, 기존 시스템과의 비교를 해봤다.
본 논문에서는 이전에 소개한 일반 CCD 카메라와 마커를 사용한 모션캡쳐 시스템을 살펴보고, 정밀도를 높이기 위한 주제로 왜곡과 z 축 보정에 관한 연구를 하였다. 그리고 기존의 시스템과 비교하여 실험결과를 보여주고, 새로 개선된 방법이 효과적임을 소개한다.
이번 논문에서는 거리측정의 오차를 줄이기 위한 방법으로 두 가지를 제안했다. 첫 번째가 카메라의 왜곡을 줄이는 방법이다.

제안 방법

첫 번째가 카메라의 왜곡을 줄이는 방법이다. 그리고, 두 번째가 z축을 효율적으로 줄이는 방법을 제안했다.
두 대의 CCD 카메라는 거리를 정확히 계산하여 일정 거리를 유지 했으며, 카메라의 평행을 유지하도록 시스템을 꾸몄다. 또한 사용된 캘리브레이션 패턴은 그림과 같은 8x6체스 보드[8]를 이용했다.
두 번째 방법으로 z축 보정을 적용했는데, 기존 시각차 이론에 거리에 대해 포물선 공식을 적용하여 거리오차를 줄였으며, 또한 z축 거리 자체의 스케일 조정을 하였다.
4. 실험

실험에서는 3가지로 나누어 했다. 첫 번째는 왜곡을 제거한 후 월드좌표와 비교하여 에러가 얼마나 발생하는지를 검사했으며, 두 번째는 z축 보정을 한 후, 세 번째는 왜곡과 z 축 보정을 동시에 한 경우에 대해 비교 실험을 했다.
본 논문에서는 기존 모션캡쳐 시스템의 정확도를 향상 시키고자 두 가지 방법을 이용하여 실험을 하였다. 왜곡 제거, z축 보정 방법을 이용하여 각각 정확도를 측정하여, 기존 시스템과의 비교를 해봤다. 위에 나온 결과 같이 3배 이상의 정확도가 향상 됨을 보였다.
실험에서는 3가지로 나누어 했다. 첫 번째는 왜곡을 제거한 후 월드좌표와 비교하여 에러가 얼마나 발생하는지를 검사했으며, 두 번째는 z축 보정을 한 후, 세 번째는 왜곡과 z 축 보정을 동시에 한 경우에 대해 비교 실험을 했다.
또한 사용된 캘리브레이션 패턴은 그림과 같은 8x6체스 보드[8]를 이용했다. 캘리브레이션 입력 및 계산을 위해 OpenCV 라이브러리를 이용해 개발했다.

대상 데이터

본 시스템에서 사용된 마커는 다음 그림과 같다. 가시광선을 사용하기 위해 일반 LED를 사용했으며, 전원장치를 갖고 있다. 빛의 눈부심을 없애기 위해 확산판을 사용했으며, 대체로 인식 가능 각도는 약 125도 이내이다.
가시광선을 사용하기 위해 일반 LED를 사용했으며, 전원장치를 갖고 있다. 빛의 눈부심을 없애기 위해 확산판을 사용했으며, 대체로 인식 가능 각도는 약 125도 이내이다.

이론/모형

3.1 왜곡제거

왜곡모델은 가장 간단한 기본 모델식[11]을 이용하여 구현했다. 왜곡 계수를 구하기 위해 OpenCV 를 사용하여 구했으며, 각 상수는 k1=-0.
이렇게 회득된 영상은 다음 그림 3과 같은 전처리 과정을 거쳐 각각 두 개의 2차원 데이터를 구하게 된다. 전처리 과정에는 간단하게 설명하면, 이진화 방법을 사용했으며, 구해진 마커의 점들은 각각 크기로 구별된다. 현재 권투 모션인식 시스템에 연결하여 작업을 수행하도록 되어 있기 때문에 네 개의 마커 신호를 사용하고 있으며, 전체 몸의 애니메이션 데이터를 획득 하기 위해서 더 많은 수의 마커를 필요로 한다면, 서로 대응하는 마커의 위치를 구하는 알고리즘을 추가해야 할 것이다.

성능/효과

본 논문에서는 이전에 소개한 일반 CCD 카메라와 마커를 사용한 모션캡쳐 시스템을 살펴보고, 정밀도를 높이기 위한 주제로 왜곡과 z 축 보정에 관한 연구를 하였다. 그리고 기존의 시스템과 비교하여 실험결과를 보여주고, 새로 개선된 방법이 효과적임을 소개한다.
두 대의 카메라의 평행을 설정하기 위해 최단 거리에서 체스보드 사이의 간격을 확인하고, 먼 거리에서 다시 체스보드 사이의 거리를 측정해서 일치하는가로 평행함을 증명하였다. 물론 캘리브레이션 실험 자체의 오차를 고려해야 할 것이다.

후속연구

하지만, 현재 사용한 CCD 카메라는 일반 가시광선으로 자연광의 영향을 많이 받게 되어 실험에 제한적이었다. 이러한 단점을 해결하고자, 다음 연구에서는 적외선 카메라를 이용하여 정밀 측정을 할 예정이다.
전처리 과정에는 간단하게 설명하면, 이진화 방법을 사용했으며, 구해진 마커의 점들은 각각 크기로 구별된다. 현재 권투 모션인식 시스템에 연결하여 작업을 수행하도록 되어 있기 때문에 네 개의 마커 신호를 사용하고 있으며, 전체 몸의 애니메이션 데이터를 획득 하기 위해서 더 많은 수의 마커를 필요로 한다면, 서로 대응하는 마커의 위치를 구하는 알고리즘을 추가해야 할 것이다.

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초록
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AI 본문요약
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문제 정의

제안 방법

4. 실험

대상 데이터

이론/모형

3.1 왜곡제거

성능/효과

후속연구

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