맥락 정보를 이용한 장방형 마커 인식 및 증강현실 응용

1. 이원우, 우운택 이수연 맥락 정보를 이용한 장방형 마커 인식 및 증강현실 응용

2. 서론 • AR에서의 마커의 목적 • 패턴 비교, ID 추출 • 가상 공간과 현실 공간 정합 • 기존 마커의 문제 • 서로 다른 종류의 마커 사용이 어려움 • 쓰이는 모든 마커들의 크기가 동일해야 함 • 맥락 정보 포함하는 마커 디자인 • 2D 바코드 형태 • 마커의 종류, 크기, 회전정보 등 포함

3. 2. 마커 맥락 정보의 인코딩 • 여러 종류의 마커 인식 • 모든 가능한 인식 방법 적용 -> 개수가 늘어날 수록 계산량 증가 • 마커의 종류:각 종류에 따라 적절한 인식 방법 적용 • 마커 종류 n 개: k Bit 수 필요 (n ≤2k만족) • 마커의 크기: 4개의 꼭지점들로부터 카메라 3D 자세를 추정하는데 반드시 필요한 정보 • 기존 마커의 경우 크기를 알고 있어야 함 ( 동일한 크기의 마커 사용 필요 )

4. 2. 마커 맥락 정보의 인코딩 • 마커의 크기 표현: • n×10m n, m을 이진수로 바꿈 • 세로 길이 :가로에 대한 비율 r사용 • 가로 /세로 어느 쪽이 더 긴 쪽인지를 나타내는 역수 1 비트

5. 2. 마커 맥락 정보의 인코딩 • 마커의 회전 정보 • 마커의 바코드를 해석하는 방향 • 특정 위치에 존재하는 비트들을 미리 정해진 패턴으로 저장 • 격자들 중 각 꼭지점에 위치한 4개의 비트 사용, 3개에는 0 나머지 하나에는 1 값을 부여 • 마커의ID • 마커를 식별하는 양의 숫자 • 2n개 ID 마커: n개의 bit를 할당

6. 3. 마커의 사용 가능 범위 추정 • 거리가 멀수록 마커의 인식률이 떨어짐 • 거리에 따라 마커의 크기를 적절하게 결정 • 인식 가능한 마커의 최소 크기 (1) • 마커의 한쪽 폭 = w,격자의 해상도 = mxm • 거리 d에 있는 카메라 C가 수직으로 마커를 바라보는 경우

7. 3. 마커의 사용 가능 범위 추정 • 인식 가능한 마커의 최소 크기 (2) • δAB : 인접한 두 비트들의 중심 PA, PB사이의 거리 • δab:PA, PB가 투영된 점pa, pb사이의 거리 • f: 초점 거리 • 삼각형의 닮음 비에 의해 식 성립 • w와 δAB사이의 관계 : • t: 마커의 한 비트가 갖는 크기와 마커의 외곽선의 두께 사이의 비율

8. 3. 마커의 사용 가능 범위 추정 • 인식 가능한 마커의 최소 크기(3) • 마커의 크기 w from 식 (1), (2) • δab를결정하면 거리 d에 따라 인식 가능한 마커의 최소 크기를 얻을 수 있음.

9. 4. 구현 및 실험

10. 4. 구현 및 실험 • 서로 다른 크기를 갖는 마커 • 마커의 크기가 다르면 콘텐츠 역시 크기가 달라짐 • (c)처럼 크기정보를 포함할 경우 크기에 상관 없이 콘텐츠를 일정한 비율로 정합 가능

11. 4. 구현 및 실험 • 서로 다른 가로/세로 비율을 갖는 마커 • 각각의 마커가 서로 다른 비율을 갖더라도 인식 가능

12. 4. 구현 및 실험 • w와 δab 관계: 식 (3)에서 구한 값과 실제 마커 영상에서 한 비트가 점유하는 크기 비교 • w=68cm, 거리 5cm 씩 증가 • 실제 영상에서 한 비트의 크기는 이진화된 영상에서 측정 • 실제 값의 변화 추이 반영

13. 4. 구현 및 실험 • 맥락 정보들을 해석하는 부과적 과정 • 더 많은 계산량 • 0.08ms로 매우 짧음 -> 크게 무리 없음

14. 4. 구현 및 실험 • 마커 개수 증가에 따른 인식 속도의 변화 • 추가된 과정:마커 인식 속도 큰 영향을 미치지 않음 • 외곽선 추출과 자세 추정의 향상 필요

15. 결론 • 제안된 마커 디자인은 마커의 종류, 크기, 회전정보 등의 맥락정보를 포함 • 여러 종류의 마커 인식 가능 • 크기가 다른 두 마커들 사이에 일관성 있는 비율로 콘텐츠를 표시하는 것이 가능