맥락 정보를 이용한 장방형 마커 인식 및 증강현실 응용

이원우 , 우운택

이수연

서론

AR 에서의 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

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 ≤2k 만족 )

마커의 크기 : 4 개의 꼭지점들로부터 카메라 3D 자세를 추정하는데 반드시 필요한 정보▪ 기존 마커의 경우 크기를 알고 있어야 함 ( 동일한 크기의

마커 사용 필요 )

2. 마커 맥락 정보의 인코딩

마커의 크기 표현 : n ×10m n, m 을 이진수로 바꿈 세로 길이 : 가로에 대한 비율 r 사용 가로 / 세로 어느 쪽이 더 긴 쪽인지를 나타내는

역수 1 비트

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 4 개의 비트 사용 , 3

개에는 0 나머지 하나에는 1 값을 부여

마커의 ID 마커를 식별하는 양의 숫자 2n 개 ID 마커 : n 개의 bit 를 할당

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 d 에 있는 카메라 C 가 수직으로 마커를 바라보는

경우

3. 마커의 사용 가능 범위 추정

인식 가능한 마커의 최소 크기 (2) δAB : 인접한 두 비트들의 중심 PA, PB 사이의

거리 δab : PA, PB 가 투영된 점 pa, pb 사이의 거리 f: 초점 거리 삼각형의 닮음 비에 의해 식 성립 w 와 δAB 사이의 관계 : t: 마커의 한 비트가 갖는 크기와 마커의

외곽선의 두께 사이의 비율

3. 마커의 사용 가능 범위 추정

인식 가능한 마커의 최소 크기 (3) 마커의 크기 w from 식 (1), (2) ▪

δab 를결정하면 거리 d 에 따라 인식 가능한 마커의 최소 크기를 얻을 수 있음 .

4. 구현 및 실험

4. 구현 및 실험

서로 다른 크기를 갖는 마커 마커의 크기가 다르면 콘텐츠 역시크기가 달라짐 (c) 처럼 크기정보를포함할 경우 크기에 상관 없이 콘텐츠를일정한 비율로 정합 가능

4. 구현 및 실험

서로 다른 가로 / 세로 비율을 갖는 마커

각각의 마커가 서로 다른 비율을 갖더라도 인식 가능

4. 구현 및 실험

w 와 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

4. 구현 및 실험

맥락 정보들을 해석하는 부과적 과정 더 많은 계산량 0.08ms 로 매우 짧음 -> 크게 무리 없음

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

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