심플 프레임 마커 : 마커 내부 이미지 및 문자 패턴의 인식 및 추적 기법 구현

1. 심플 프레임 마커: 마커 내부 이미지 및 문자 패턴의 인식 및 추적 기법 구현 -이원우, 우운택광주과학기술원, U-VR 연구실- 이수연

2. Intro • 마커 내부에 문자 삽입 : 학습과정 불필요 , 시각적 친숙함 • 심플프에임마커 사용 • 마커의 가로, 세로의 비율에 따라 이미지/문자 구분 • 마커에 방향정보 포함 • 이전 프레임에서 얻은 문자 인식의 결과 정보 사용 : 추적 속도 증가

3. 2. 심플 프레임 마커 • 이미지 포함 – 정사각형 마커 • 문자 포함 - 직사각형 마커 • 테두리 한변에마커 방향 정보를 포함

4. 2. 심플 프레임 마커 • p ( flag ) • Square SFMarker인 경우 1-> Template Matching 수행, ID 출력 • Rectangle SFMarker인 경우 0 -> Character Recognition (OCR) 수행, string(문자) 출력 • D* : 마커타입, 방향정보, ID/string 출력

5. 2.2 심플 프레임 마커 처리과정

6. 2.2 심플 프레임 마커 처리과정 • 카메라 영상 이미지 이진화, 라베링으로 영역 획득 • 경계선 추적과정 -> 사각형 영역 판단 -> 호모그라피, 샘플링으로 정사각형 비율로 조정

7. 2.2 심플 프레임 마커 처리과정 • 마커 프레임 테두리의 가로, 세로 비율 -> 임계값과 비교하여 정사각형/ 직사각형 결정 • Th : 임계값R 정사각형 비율 • 꼭지점 형태 비교 -> 방향정보 추출 • charFlag값을 통하여 Tracking • 0인경우 문자 인식과 자세 추정 수행 • 1인 경우 이전 프레임의 정보 사용 • 매 프레임간 변화량 기준

8. 3. 구현 및 실험 • 사용된 소프트웨어: OpenCV 1.0, osgART1.1 • 문자 인식:Tesseract • 마커 타입 구별 시 처리시간과 정확도: • 4~6ms • 기존 알고리즘 통합 : 12~15fps • 정확도 : 총 20회, 20cm 이내에서 95%이상

9. 3.2 방향 삽입 유무에 따른 문자인식 처리시간 • 마커에 방향 삽입에 따른 문자 인식 처리시간 비교 • 방향 정보가 없는 경우 4배의 시간이 걸림

10. 3.3 이전 프레임 정보사용에 따른 문자 추적 속도 향상 • 매 프레임 문자 인식 vs이전 프레임 문자인식 결과 사용 • 극단적인 경우 오류 발생

11. 결론 • 심플 프레임 마커: 이미지와 문자 인식 • 가로, 세로 비율 계산, 각 타입에 따른 인식 알고리즘 적용 • 마커 테두리에 방향 정보 추출 • 문자 인식의 속도 향상을 위해 이전 프레임 값 사용 • 마커 타입의 비율은 1:1, 1:4 사각형 이용 • 마커 크기 0.5cm, 20cm 이내에서 작동