HCI 2009
Various
2월
5,6,9,10,11,12,13일 몫의 페이퍼 분석을 HCI 2009에서 해결하기로 하였다. 어차피 보고서를 써야 하니... 잇힝~♡
"맥락 정보를 이용한 장방형 마커 인식 및 증강현실" (2/5)
Rectangular marker recognition using embedded context information - 이원우, 우운택 (광주과학기술원)
본 연구에서는 ARToolkit 등에서 마커의 크기가 모두 동일해야 하고 가로/세로 비율이 미리 알려져 있어야 한다는 제약을 없애기 위해 마커의 패턴에 ID, 마커 종류, 크기, 회전 등의 맥락(context) 정보를 저장하는 방법을 제안하였다.
ARToolkit을 이용한 연구가 무척이나 많은데, 이 연구 또한 ARToolkit에서 마이너한 부분을 변경한 것으로서 큰 도움은 되지 않을 듯하다.
“심플 프레임 마커: 마커 내부 이미지 및 문자 패턴의 인식 및 추적 기법 구현” (2/6)
Simple Frame Marker: Implementation of in-marker image and character recognition and tracking method - 김혜진, 우운택 (광주과학기술원)
OSGART(ARToolkit for OpenSceneGraph)를 사용하여 증강현실을 구현하며, 기존의 이미지 타입의 정방형 마커 외에 문자 타입의 마커를 제안하였다. 마커의 가로/세로 비율에 따라 이미지와 문자 타입 마커를 구분한다. 마커의 테두리에 방향정보를 삽입하여 문자인식을 쉽게 수행하도록 하였으며, 이전 프레임의 문자 인식 정보를 활용하였다. 문자인식에는 Tesseract-OCR 라이브러리를 사용하였다.
“차량용 어안렌즈영상의 기하학적 왜곡 보정” (2/9)
Geometric correction of vehicle fish-eye lens images - 김성희, 조영주, 손진우, 이중렬, 김명희 (이화여자대학교)
Devernay 등이 제안한 FOV 모델로 차량용 어안렌즈를 모델링하고 'ㄱ' 자 모양의 캘리브레이션 패턴을 사용하여 왜곡을 보정하였다. 패턴 특징점의 3차원 좌표와 영상에서 검출된 특징점의 거리로부터 재투사 오차(reprojection error)를 Levenberg-Marquardt 비선형 최적화 방법으로 최소화함으로써 카메라의 내-외부 파라미터를 추출한다.
FOV 모델이라는 것이 있다는 것, 그리고 L-M만 가지고도 캘리브레이션이 가능하다는 점은 참고가 되겠다.
셀프 캘리브레이션을 도입할 수도 있겠지만 대량 생산 공정이라면 패턴을 사용하는 것이 나을 것 같다.
