컴퓨터 비전

컴퓨터 비전(computer vision)은 기계의 시각에 해당하는 부분을 연구하는 컴퓨터 과학의 최신 연구 분야 중 하나이다. 공학적인 관점에서, 컴퓨터 비전은 인간의 시각이 할 수 있는 몇 가지 일을 수행하는 자율적인 시스템을 만드는 것을 목표로 한다. 그리고 과학적 관점에서 이미지에서 정보를 추출하는 인공지능 관련 이론에 관여한다.

개요

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오로부터 높은 수준의 이해를 얻을 수 있는 방법을 다루는 학제간 과학 분야다. 공학적인 관점에서 인간의 시각 시스템이 할 수 있는 일을 이해하고 자동화하는 것을 추구한다. 컴퓨터 비전 과제에는 디지털 이미지를 획득, 처리, 분석 및 이해, 결정 형태와 같은 수치적 또는 상징적 정보를 생산하기 위해 실제 세계에서 고차원 데이터를 추출하는 방법이 포함된다. 이러한 맥락에서 이해한다는 것은 시각적 영상(망막의 입력)을 사고 과정을 이치에 맞는 세계 서술로 변환하여 적절한 작용을 이끌어 낼 수 있다는 것을 의미한다. 이러한 이미지 이해는 기하학, 물리학, 통계학, 학습 이론의 도움을 받아 구성된 모델을 사용하여 이미지 데이터로부터 상징적인 정보를 분리하는 것으로 볼 수 있다. 컴퓨터 시력의 과학적인 훈련은 이미지로부터 정보를 추출하는 인공 시스템 이면에 있는 이론과 관련이 있다. 영상 데이터는 비디오 시퀀스, 다중 카메라의 보기, 3D 스캐너 또는 의료 스캔 장치의 다차원 데이터 등 다양한 형태를 취할 수 있다. 컴퓨터 비전의 기술적 규율은 그것의 이론과 모델을 컴퓨터 비전 시스템 구축에 적용하려고 한다. 컴퓨터 비전의 하위 영역에는 장면 재구성, 사건 감지, 비디오 추적, 객체 인식, 3D 포즈 추정, 학습, 색인화, 동작 추정, 시각 서보화, 3D 장면 모델링, 영상 복원 등이 있다. 또한 컴퓨터 비전은 딥 러닝을 사용하여 이미지 처리 및 분석 시스템을 안내하는 신경망을 형성한다. 충분한 교육을 받은 컴퓨터 비전 모델은 사물을 인식하고 사람을 감지하거나 인식하며 움직임까지도 추적할 수 있다.

역사

1960년대 후반, 인공지능을 개척하던 대학에서 컴퓨터 비전이 시작되었다. 이는 지능적인 행동을 가진 로봇을 기증하는 디딤돌로서 인간의 시각 시스템을 모방하기 위해서였다. 1966년에는 여름 프로젝트를 통해 컴퓨터에 카메라를 부착하고 '보이는 것을 묘사'하도록 함으로써 이것이 달성될 수 있다고 믿었다. 당시 컴퓨터 비전을 디지털 이미지 처리의 보편적인 분야와 구별한 것은 완전한 장면 이해를 달성하기 위한 목적으로, 이미지로부터 3차원 구조를 추출해내고자 하는 목표였다. 1970년대의 연구는 이미지에서 가장자리 추출, 선 표시, 비다면 및 다면 모델링, 작은 구조물의 상호연결로 물체 표현, 광학 흐름 및 움직임 추정을 포함하여 오늘날 존재하는 많은 컴퓨터 비전 알고리즘의 초기 기초를 형성했다.

그 후 10년 동안 컴퓨터 시력의 보다 엄격한 수학적 분석과 양적 측면에 기초한 연구가 진행되었다. 여기에는 스케일 스페이스의 개념, 음영, 질감, 초점 등 다양한 단서로부터의 형상의 추론, 스네이크로 알려진 등고선 모델이 포함된다. 연구자들은 또한 이러한 수학적 개념들 중 많은 것들이 정규화 및 마르코프(Markov) 무작위 분야와 동일한 최적화 프레임워크 내에서 처리될 수 있다는 것을 깨달았다. 1990년대에 이르러 이전의 연구 주제들 중 일부는 다른 주제들보다 더 활발해졌다. 3D 재구성에 대한 투영적 연구는 카메라 보정에 대한 더 나은 이해를 이끌어냈다. 또한 카메라 교정을 위한 최적화 방법의 출현과 함께, 이미 포토그램 측정의 분야에서 번들 조정 이론에 많은 아이디어가 탐구되고 있음을 실감하게 되었다. 이는 여러 영상에서 씬(scene)을 희박하게 3D 재구성하는 방법으로 이어졌다. 뿐만 아니라 촘촘한 스테레오 통신 문제와 더 나아가서는 멀티 뷰 스테레오 기법에 대한 진전이 이루어졌다. 동시에, 이미지 분할을 해결하기 위해 그래프 자르기 변형이 사용되었다. 또한 이 10년은 이미지에서 얼굴을 인식하기 위해 실제로 통계 학습 기법이 사용된 최초의 시기에 해당된다. 1990년대 말, 컴퓨터 그래픽과 컴퓨터 비전 사이의 상호작용이 증가하면서 중요한 변화가 일어났다. 여기에는 이미지 기반 렌더링, 이미지 모핑, 뷰 보간, 파노라마 이미지 스티칭 및 초기 광장 렌더링이 포함되었다.

최근 연구를 통해 기계 학습 기법 및 복잡한 최적화 프레임워크와 함께 사용되는 특징 기반 방법의 부활을 목격했다. 딥러닝 기법의 발전은 컴퓨터 비전 분야에 더 많은 생명을 불어넣었다. 분류, 세분화, 광학 흐름에 이르는 작업에 대한 몇 가지 벤치마크 컴퓨터 비전 데이터 세트의 딥러닝 알고리즘의 정확도가 이전보다 대폭 상승하게 되었다.

관련 분야

인공지능

인공지능 분야는 로봇 시스템이 환경을 탐색할 수 있도록 자율적인 계획이나 심의를 다룬다. 이러한 환경을 탐색하려면 이에 대한 자세한 이해가 필요하다. 환경에 대한 정보는 컴퓨터 비전 시스템에 의해 제공되어 비전 센서의 역할을 하고, 환경과 로봇에 대한 높은 수준의 정보를 제공할 수 있다. 인공지능과 컴퓨터 비전은 패턴 인식과 학습 기법 등 다른 주제를 공유한다. 결과적으로, 컴퓨터 비전은 인공지능 분야나 일반적으로 컴퓨터 과학 분야의 한 부분으로 보여진다.

머신비전

머신비전은 기계들이 자신의 환경을 보고 산업 환경에서 이미지 데이터나 비디오 데이터와 같은 시각적 입력에 기반한 결정을 내릴 수 있는 능력이다. 산업 환경에서 이미지 기반 센싱과 처리를 제공하는 전문 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 통해 수행되며, 머신비전은 일반적으로 PC 기반 시스템이나 스마트 카메라를 통해 배치된다. 그것은 또한 안전하고 안전한 산업 환경을 유지하는 데 사용될 수 있다. 최근 몇 년간 머신비전은 산업 자동화의 주요 원동력 중 하나로 손꼽혔다. 머신비전은 시각 데이터의 패턴을 수집하고 지능적으로 대응하여 공장 및 플랜트 프로세스를 자동화할 수 있도록 돕는다. 미래의 스마트 팩토리는 머신비전과 분석을 활용하여 제품에서 사람, 프로세스에 이르기까지 공장 운영을 포괄적으로 볼 수 있으며, 이는 궁극적으로 더 나은 비즈니스 의사결정을 가능하게 할 것이다. 예를 들어, 가장자리에 있는 원격 모니터링 및 분석과 같은 애플리케이션은 예측 유지보수를 위한 통찰력을 제공할 것이며, 이는 결국 유지보수 비용을 절감하는 동시에 기계 가동 시간을 개선할 것이다. 또한 이미지 센서, 비전 프로세서 및 광범위한 하드웨어 및 소프트웨어 애플리케이션의 발전은 특정 산업 최종 사용자의 요구에 맞는 솔루션을 가능하게 하기 위해 컴퓨팅 강도 및 전력 소비에서 더 많은 옵션을 제공한다. 인공지능의 한 형태인 딥러닝으로 증강됐을 때 머신비전 시스템은 이제 인간의 눈보다 더 정확하게 시각적 작업을 수행할 수 있게 됐다. 최신 머신비전 기술은 낮은 조도와 곡면에서의 문자 인식과 같이 기계가 이전에는 불가능했던 문제를 해결한다. 또한 고화소 카운트 영상을 처리하고 결함 감지를 위한 고속 회선 속도를 처리할 수 있다.

고체물리학

고체 상태의 물리학은 컴퓨터 시각과 밀접한 관련이 있는 또 다른 분야이다. 대부분의 컴퓨터 비전 시스템은 전자기 방사선을 감지하는 이미지 센서에 의존하는데, 이는 일반적으로 가시광선이나 적외선 광선의 형태이다. 이 센서는 양자물리학을 사용하여 설계되었다. 빛이 표면과 상호작용하는 과정은 물리학을 사용하여 설명된다. 물리학은 대부분의 영상 시스템의 핵심 부분인 광학의 행동을 설명한다. 정교한 이미지 센서는 이미지 형성 과정을 완전히 이해하기 위해 양자역학까지 필요로 한다. 또한 물리학의 다양한 측정 문제를 컴퓨터 비전을 이용하여 해결할 수 있다.

신경생물학

중요한 역할을 하는 세 번째 분야는 신경생물학, 특히 생물학적 시력 시스템의 연구다. 지난 세기 동안, 인간과 다양한 동물 모두의 시각적 자극의 처리에 헌신한 눈과 뉴런, 그리고 뇌 구조에 대한 광범위한 연구가 있었다. 이로 인해 특정 시각 관련 업무를 해결하기 위해 실제 비전 시스템이 어떻게 작동하는지 복잡하게 기술하게 되었다. 이러한 결과는 인공 시스템이 서로 다른 수준의 복잡도에서 생물학적 시스템의 처리와 행동을 모방하도록 설계되는 컴퓨터 비전 내의 하위 영역으로 이어졌다. 또한 컴퓨터 비전 내에서 개발된 학습 기반 방법들인 신경망과 딥러닝 기반 이미지 및 특징 분석과 분류 중 일부는 생물학에서 그 배경을 가지고 있다.

컴퓨터 비전 연구의 일부는 생물학적 비전의 연구와 밀접하게 연관되어 있는데, 실제로 인공지능 연구의 많은 부분이 인간의 의식에 대한 연구와 밀접하게 연관되어 있으며, 시각 정보를 해석, 통합, 활용하기 위해 저장된 지식을 사용하는 것과 같이 컴퓨터 비전 연구의 일부는 생물학적 시각의 연구와 밀접하게 관련되어 있다. 생물학적 비전 분야는 인간과 다른 동물에서 시각적 지각 이면의 생리학적 과정을 연구하고 모델링한다. 반면에 컴퓨터 비전은 인공적인 비전 시스템 뒤에 있는 소프트웨어와 하드웨어에서 구현되는 프로세스를 연구하고 설명한다. 생물학적 시각과 컴퓨터 시각 사이의 학제간 교류는 두 분야에서 모두 성과가 있는 것으로 입증되었다.

신호처리

컴퓨터 비전과 관련된 또 다른 분야는 신호 처리다. 일반적으로 시간적 신호인 변수 1 신호의 처리 방법은 컴퓨터 시야에서 변수 2 신호나 다변수 신호를 처리하는 자연적인 방법으로 확장될 수 있다. 그러나, 이미지의 특수성 때문에 컴퓨터 비전 내에서 개발된 많은 방법들이 있으며, 단변수 신호 처리에는 그 대안이 없다. 신호의 다중차원성과 함께, 이것은 신호 처리의 하위 영역을 컴퓨터 비전의 일부로 정의한다.

기타

위에서 언급한 컴퓨터 비전에 관한 견해 외에도, 관련 연구 주제들 중 많은 것들이 순전히 수학적인 관점에서 연구될 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 시력의 많은 방법들은 통계, 최적화 또는 기하학에 기초한다. 마지막으로, 이 분야의 상당 부분은 컴퓨터 비전의 구현 측면, 즉 소프트웨어와 하드웨어의 다양한 조합에서 기존의 방법을 실현할 수 있는 방법, 또는 이러한 방법을 수정하여 성능을 너무 잃지 않고 처리 속도를 높일 수 있는 방법 등에 전념한다. 컴퓨터 비전은 패션 전자상거래, 재고 관리, 특허 검색, 가구, 미용 산업에도 사용된다.

컴퓨터 비전과 가장 밀접한 관련이 있는 분야는 이미지 처리, 이미지 분석, 머신 비전이다. 이것들이 다루는 기술과 응용의 범위에는 상당한 중복이 있다. 이는 이들 분야에서 사용·개발되는 기초기술이 유사하다는 것을 시사하는 것으로, 이름이 다른 분야가 하나뿐이라는 해석도 가능하다.

사용 사례

• 자율주행차: 새로운 적용 분야 중 하나가 자율주행 차량으로, 잠수함, 지상 기반 차량(휠, 자동차 또는 트럭이 장착된 소형 로봇), 항공 차량, 무인항공기(UAV) 등이 있다. 자율성 수준은 완전 자율 차량부터 다양한 상황에서 컴퓨터 비전 기반 시스템이 운전자나 조종사를 지원하는 차량까지 다양하다. 완전 자율형 차량은 일반적으로 위치 파악, 환경 지도(SLAM) 제작 및 장애물 감지를 위해 컴퓨터 비전을 사용한다. 또한 특정 작업이나 특정 이벤트를 감지하는 데도 사용할 수 있다. 지원 시스템의 예로는 자동차의 장애물 경고 시스템, 항공기의 자율 착륙 시스템을 들 수 있다. 여러 자동차 제조사가 자동차 자율주행을 위한 시스템을 시연했지만 이 기술은 아직 시장에 내놓을 수 있는 수준에 이르지 못했다. 정찰 임무나 미사일 유도용 첨단 미사일부터 무인정찰기(UAV)에 이르는 군사용 자율차량의 예는 얼마든지 있다. 우주 탐사는 이미 컴퓨터 시력을 이용한 자율주행차로 만들어지고 있다.
• 공공 안전 및 주택 보안: 이미지 및 안면 인식 기능이 있는 컴퓨터 비전은 법에 위배되는 사항이나 특정 인물을 신속하게 식별하여, 지역 사회의 안전을 강화하고 범죄를 예방하는 효과가 있다.
• 컴퓨터-인간의 상호 작용 향상: 소매점에서 고객 감정 분석을 기반으로 제품을 제공하거나 고객 신원 및 기본 설정 기반의 신속한 인증을 통해 은행이 서비스 속도를 높이는 등 인간-컴퓨터의 상호 작용 향상은 고객 만족도를 높여 준다.
• 콘텐츠 관리 및 분석: 미디어와 소셜 채널에는 매일 수백만 개의 이미지가 추가된다. 메타데이터 추출, 이미지 분류 등의 컴퓨터 비전 기술을 사용하면 효율성과 수익 창출 기회가 크게 향상된다.
• 자율주행: 컴퓨터 비전 기술 덕분에 자동차 제조 업체는 더욱 안전하고 우수한 성능의 자율주행 차량 내비게이션을 제공함으로써 자율주행을 현실화하고, 믿음직한 운송 수단의 제공이라는 목표를 달성할 수 있다.
• 의료 영상: 컴퓨터 비전을 이용한 의료 영상 분석은 환자에 대한 의학적 진단의 정확성과 속도를 크게 높여 치료 결과와 기대 수명을 향상시킬 수 있다.
• 제조 공정 관리: 숙련된 컴퓨터 비전과 로봇공학이 결합되어 제조 분야의 품질 보증 및 운영 효율성을 향상시키므로 보다 안정적이고 비용 효율적인 제품 생산에 기여한다.
• 사물 감지 및 인식: 스마트 시티는 이러한 기능을 통해 차량을 추적하고 교통 신호등 타이밍을 조정하여 정체 현상을 완화하며, 제조업체는 결함을 식별하고, 유통업체는 재고 관리를 개선할 수 있다.
• 사기 감지: 컴퓨터 비전이 내장된 뱅킹 키오스크는 보안 인증의 추가 레이어인 안면 인식을 지원한다. 시스템은 권한이 없는 사용자가 계정에 액세스하려고 하는지 여부를 식별할 수 있다.
• 리테일 분야의 쇼핑객 분석: 컴퓨터 비전은 유통업체가 제품을 어디에 배치해야 하는지 파악하고, 재고 보충이 필요한 시기를 결정하며, 고객 통계 자료를 더 잘 파악할 수 있도록 도와준다.
• 스마트 시티: 스마트 시티 기술은 거리에서 비디오 피드를 수집하는 데 도움이 되어 도시 지도자들이 더욱 스마트한 운영 결정을 내릴 수 있다.
• 로봇 프로세스 자동화: 기계는 로봇이 반복적이고 정밀한 작업을 매우 정확하게 수행하도록 안내하는 컴퓨터 비전을 통해 특별한 기능을 수행할 수 있다.
• 군대: 군사 애플리케이션은 컴퓨터 비전를 위한 가장 큰 영역 중 하나일 것이다. 적군이나 차량 탐지, 미사일 유도 등이 대표적인 예다. 미사일 유도용 첨단 시스템은 미사일을 특정 목표물이 아닌 지역으로 보내며, 미사일은 국지적으로 획득한 이미지 데이터를 바탕으로 해당 지역에 도달했을 때 목표물을 선정한다. "전투장 인식"과 같은 현대의 군사 개념은 이미지 센서를 포함한 다양한 센서가 전략적인 결정을 지원하는 데 사용될 수 있는 전투 장면에 대한 풍부한 정보를 제공한다는 것을 암시한다. 이 경우 데이터의 자동처리는 복잡성을 줄이고 복수의 센서로부터 정보를 융합해 신뢰성을 높이는 데 사용된다.
• 의학: 대표적인 응용 분야로는 의료용 영상처리 컴퓨터 비전이 있는데, 영상 데이터에서 정보를 추출해 환자를 진단하는 것이 특징이다. 이것의 예로는 종양, 동맥경화 또는 기타 악성 변동의 검출이다. 장기 치수, 혈류 등의 측정도 또 다른 예이다. 또한 뇌의 구조나 치료의 질에 관한 정보와 같은 새로운 정보를 제공함으로써 의학 연구를 지원한다. 의료 영역에서 컴퓨터 비전의 적용은 소음의 영향을 줄이기 위해 초초음파 영상 또는 엑스선 영상의 개선도 포함한다.

주요 기술

휴먼 포즈 에스티메이션

컴퓨터 비전은 컴퓨터를 사용하여 인간의 시각적인 인식 능력을 구현하는 것을 목표로 한다. 카메라로 촬영된 이미지나 영상을 분석하여 정보를 추출하는 것이 핵심이다 보니 객체의 위치와 방향을 탐지하는 것은 컴퓨터 비전에서 자주 등장하는 문제이다. 이 중 사람이 취한 자세를 인식하는 기술을 '휴먼 포즈 에스티메이션'(Human Pose Estimation)이라고 합니다. 말 그대로 사진이나 영상 속에서 사람의 신체 관절이 어떻게 구성되어 있는지 위치를 추정하는 문제로 볼 수 있다. 그런데 사진 속에 담긴 사람의 모습은 모든 관절이 보이는 것은 아니다. 같은 자세라도 촬영된 방향에 따라 다르고, 때로는 다른 물체에 가려져 있기도 하며, 다양한 옷을 입고 있기도 하다. 빛의 세기나 강도에 따라서도 추정하기 어려워질 수 있다. 그래서 전체적인 추론(Holistic Reasoning)이 필요하다. 이처럼 휴먼 포즈 에스티메이션 기술은 컴퓨터 비전에서 오랫동안 다루어져 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 분야에 속한다.

전통적인 자세 인식 방법은 사람에게 센서와 같은 다양한 장비를 부착하는 것이다. 움직임을 실시간으로 정교하게 파악할 수 있지만 높은 비용이 들어가기도 하고 실생활에서 항상 장비를 착용하는 것이 아니어서 연구실 또는 한정된 영역에서만 가능한 방법이다. 그래서 몸에 부착하는 장비 없이, 사진에서 자세를 추정하는 휴먼 포즈 에스티메이션 연구가 진행되었다. 자세를 추정하기 위해서는 사진에서 인체의 윤곽이나 특정 신체 부위를 추론할만한 외곽선 등의 특징을 추출해야 한다. 이 특징의 패턴을 사람이 직접 분석하고 응용하여 신체 부위를 예측할 수 있게 되었고, 효율성과 정확성이 날로 높아지고 있다.

최근 딥러닝은 컴퓨터 비전의 여러 분야에서 눈부신 성능 향상을 보이며 휴먼 포즈 에스티메이션 연구 패러다임을 바꾸고 있다. 딥러닝은 다층 인공신경망을 이용하며, 유용한 특징들을 데이터로부터 직접 학습하는 방식을 취한다. 이러한 학습 기반의 방법은 사람이 미처 인지하지 못하는 유용한 특징들을 데이터를 통해 직접 찾아낼 수 있다는 장점이 있다. 휴먼 포즈 에스티메이션 분야에서도 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행 중이고 문제 해결에 큰 성과를 거두고 있다. 자세 추정이 점점 정확해지면서 그 응용 분야도 자세 교정, 행동 인식, 이상 행동 감지, 안전 예방 시스템, 증강현실 등으로 확대되고 있다. 최근에는 2차원 자세를 넘어서 3차원 자세 추출에서도 많은 연구가 진행 중이다.

오픈포즈

오픈포즈(OpenPose)는 세계 최대 '컴퓨터 비전 및 패턴 인식' 컨퍼런스인 CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) 2017에서 발표된 프로젝트로 미국 카네기멜론대학교에서 개발하였다. 딥러닝의 합성곱 신경망(CNN)을 기반으로 하며, 사진에서 실시간으로 여러 사람의 몸, 손, 그리고 얼굴의 특장점을 추출할 수 있는 라이브러리다. 이 프로젝트의 특징은 여러 사람의 자세를 빠르게 찾을 수 있다는 것이다. 오픈포즈가 발표되기 전에는 여러 사람의 자세를 추정하기 위해 사진에서 각각의 사람을 검출하고 검출된 사람에 대해 자세를 찾도록 반복 수행하는 탑-다운(Top-Down, 하향식) 방식을 주로 사용했다. 오픈포즈는 바텀-업(Bottom-Up, 상향식) 방식으로 반복적인 처리 없이 성능을 향상시켰다. 바텀-업 방식은 모든 사람의 관절을 추정하고, 각 관절의 위치를 이은 다음, 각각에 해당하는 사람의 관절 위치로 재생성하는 방식이다. 대게 바텀-업 방식은 관절이 어느 사람에게 속하는가의 문제로 정확도가 떨어지는 상황이었다. 오픈포즈는 이를 보완하기 위해서 신체 부위가 어느 사람에게 속하는지 유추할 수 있는 특징(Part Affinity Fields)을 이용하여 접근했다.

주요 기능

오픈포즈의 주요 기능은 사진이나 동영상 또는 카메라 입력을 통해서 여러 사람의 신체 부위 특징점의 위치를 실시간으로 추적해 주는 것이다. 여기에서 특징점은 어깨, 손목 등 몸의 관절뿐만 아니라 손과 얼굴도 포함된다.

딥러닝 네트워크 구조

오픈포즈 네트워크 구조

네트워크의 입력은 높이(h) x 폭(w) 크기의 컬러 이미지이고 VGG-19 네트워크의 일부를 통과하게 된다. VGG 네트워크는 옥스포드대학교의 비주얼 지오메트리 그룹(Visual Geometry Group)에서 개발했다. 세계 최대 이미지 인식 경연대회인 ILSVRC 2014년 행사에서 구글넷(GoogleNet)과 함께 주목을 받으며 근소한 차이로 2위를 차지했지만, 구조가 간단하여 이해하기 쉽고 변형을 시켜가면서 테스트하기 용이한 장점이 있다.

이미지가 VGG-19 네트워크의 입력으로 들어가면, 합성곱 신경망의 C와 P를 거쳐서 특징맵(F)을 생성하게 된다. 특징맵(F)은 처음에는 큰 의미 없는 내용이 담겨 있지만, 그 내용을 학습 데이터와 비교하며 차이점을 점점 줄여나가는 방향으로 최적화를 하면 학습 데이터에 맞는 특징을 갖게 될 것이다. 그리고 이 특징맵(F)은 스테이지(Stage) 1의 입력으로 들어간다.

스테이지 1은 2개의 브랜치로 나누어진다. 첫 번째 브랜치의 합성곱 신경망(p1)은 모든 사람의 관절 위치를 결정하는 컨피던스 맵(Confidence Map(S))을 생성한다. 컨피던스 맵은 특정 신체부위가 위치할 가능성에 따라 높은 값(최저 0 ~ 최고 1)을 갖는 흑백 이미지라고 할 수 있다. 관절이 위치한 픽셀을 중심(중심 값은 1.0)으로 퍼지면서 값이 감소하는 히트맵(Heatmap)을 만든다.

전망

임베디드 플랫폼

임베디드(Embedded) 플랫폼의 특징은 적은 전력 소비, 낮은 클럭수, 적은 메모리, 제한적인 부동 소수점 지원 등의 하드웨어 특징을 가진다. 한편 컴퓨터 비전 알고리즘은 부동 소수점 연산량이 많으면서 많은 양의 메모리를 사용하고, 또한 실시간 처리를 요구하는 상반된 특징을 가진다. 따라서 임베디드 플랫폼에서의 컴퓨터 비전 알고리즘 개발은 이러한 상반된 구속 조건을 만족시켜야 하는 도전적인 분야이다. 모바일 기기에서의 컴퓨터 비전 기술은 크게 영상 합성, 증강현실, 그리고 3차원 형상 복원의 세 가지 분야로 분류할 수있다. 영상 합성 분야에서 와그너(Wagner)는 모바일 기기에서 실시간으로 파노라마 영상을 생성하고 추적하는 방법을 제안하였다. 우선 가상의 실린더 맵을 생성하고 입력으로 들어오는 동영상의 한 프레임을 실린더 맵에 투영하여 초기 파노라마 영상을 생성한다. 그 후 기존 실린더 맵에 투영된 영상에서 코너 검출을 이용하여 특징점을 추출하고 다음 프레임에서 추출된 특징점과의 연관관계를 비교하여 카메라의 위치를 추정한다. 위의 방법으로 추정된 카메라 위치를 이용하여 실린더맵 상에서 새로운 프레임의 위치를 계산 후 해당 영역을 갱신하고 이 과정을 반복함으로써 최종적인 파노라마 영상을 생성한다. 이 때, 기존의 실린더 맵과 비교하여 새로 추가되는영역을 계산 후 해당 영역만을 재투영하여 실린더 맵을 갱신하고 고정 소수점 연산을 수행함으로써 수행 시간을 최적화하였다. 실험 결과 800MHz의 XScale ARM CPU에서 320×240의 해상도를 갖는 동영상을 이용하여 파노라마 영상을 생성하였을 경우 각 프레임당 평균 15.2ms의 수행시간을 나타냄으로서 30fps의 입력 영상에 대하여 실시간으로 파노라마 영상의 생성이 가능하였다.

또한 리(Lee)는 모바일 기기에서 수많은 영상으로부터 하나의 대표 영상을 생성하기 위한 콜라주 기법을 제안하였다. 우선 입력 영상들 중에서 영상의 가중치와 영상 사이의 연관 가중치를 이용하여 사용자의 선호도가 높을 확률이 있는 중요영상을 추출한다. 그 후 선택된 각각의 중요 영상들에 대한중요도 지도를 생성하고 이를 이용하여 각각 영상의 대부분의 정보가 포함된 관심영역을 설정한다. 그 후 구해진 관심영역의 크기를 고려하여 하나의 캔버스 위에 배치하고 최종적으로 각각의 영상들을 자연스럽게 합성하여 대표영상을 생성한다. 이 때, 고정소수점 연산 및 참조 테이블 활용과 메모리 최적화를 통하여 모바일 기기에 적합하도록 최적화 하였다. 실험 결과 800MHz의 ARM 1176 프로세서에서 800×533의 해상도를 갖는 12장의 영상을 1024×768의 해상도를 갖는 하나의 영상으로 합성하는 경우 총 6.8초의 시간이 소요되었다.다음으로 증강현실 분야 또한 모바일 기기를 이용한 다양한 방법들이 소개되었다.

아서(Arth)은 모바일 기기에서 파노라마영상을 이용하여 실시간으로 자기위치를 측정하는 방법을 제안하였다. 우선 기존의 스트럭쳐 프롬 모션(Structure from Motion)의 방법과 범지구위치결정시스템(GPS)를 이용하여 오프라인에서 주변 도시 환경의 3차원 정보를 미리 계산하고 특징 정보들을 서버에 저장한다. 그 후 사용자의 카메라로 들어오는 영상을 이용하여 카메라의 방향을 추정하고 해당 정보를 이용하여 파노라마 영상을 생성한다. 그후 계속적으로 생성되는 파노라마 영상의 특징을 서버에 있는 데이터베이스와 비교하여 카메라의 정확한 위치를 추정한다. 결과적으로 위의 두 정보를 이용하여 카메라의 절대적인위치와 방향의 6 자유도 인자를 추정할 수 있다.

모바일 기기를 활용한 3차원 복원도 많은 연구가 진행되었다. 기존의 멀티뷰 기반의 3차원 복원의 경우 많은 입력 영상을 필요로 하고 각각의 영상에 대하여 특징 추출 및 매칭을 필요로 하기 때문에 모바일 기기에서의 활용에 많은 제약이 따른다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 팬의 경우 좁은 시야각의 많은 영상을 사용하는 것이 아닌 넓은 시야각의 파노라마 영상 몇 장을 사용하여 3차원 형상을 복원하는 연구를 진행하였다. 전체적인 복원 과정은 멀티뷰를 이용한 복원 과정과 크게 다르지 않다. 우선 입력된 파노라마 영상에서 코너와 같은 기본적인 특징점을 추출한다. 그 후 각각의 파노라마 영상을 실린더 매핑을 이용하여 영상이 왜곡되지 않도록 정렬한 뒤 각 파노라마 영상의 특징점들을 정합하여 카메라들 사이의 상관관계를 추정한다. 이렇게 추정된 카메라 정보를 이용하여 특징점들의 3차원 좌표를 복원하고 이러한 3차원 특징들로부터 대략적인 3차원 물체를 생성한다. 실험결과 600MHz의 ARM Cortex A8 CPU에서 2048×512의 해상도를 갖는 파노라마 영상 3장을 이용하여 건물 외형을 3차원으로 복원하였을 경우 평균 14.5초의 수행시간을 나타내었다.

참고자료

• Computer vision Wikipedia - https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision
• 인텔 공식 홈페이지 - https://www.intel.co.kr/content/www/kr/ko/manufacturing/machine-vision.html
• 아마존웹서비스 공식 홈페이지 - https://aws.amazon.com/ko/computer-vision/
• 박인규, 이만희, 최영규, 〈Embedded 플랫폼에서의 컴퓨터비전 기술개발 동향〉, 《KISTI》, 2012-02-25
• 송철호, 〈주목받는 컴퓨터비전 기술: 딥러닝 기반의 휴먼 포즈 에스티메이션〉, 《삼성 SDS》, 2020-03-20 </ref>

같이 보기

• 컴퓨터
• 비전
• 기계
• 시각
• 인공지능
• 딥러닝
• 인지과학

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