1. 원제 : stereo vision 을 통한 3d 추출 , 3d 정보를 사용하여 인공지능의 습관을 통해 객체화 , 객체학습 , 인지 , 인식하는 로봇
2. 1. 프로젝트 이해를 위한 기본 배경 1.1 프로젝트이해를 위한 진입점 ? 터미네이터는 처음보는 사람인데도 , 어떻게 사람을 화상이미지 상에서 찾아 냈을까 ? 사람 모양을 어떻게 3 차원세계에서 찾았을까 ? 터미네이터의 물체인식 방법에 대해 생각하고 만들어 보는 것을 목표로 시작한다 .
3. 1.2 현재 로봇 시각 시스템에서의 물체 인식의 현황과 문제점 * 물체를 인식하기 위해서 기존의 데이터베이스에 물체 정보를 입력함으로써 인식이 가능해 진다 . * 현실 세계는 새로운 물체가 많이 나오고 있기 때문에 그때마다 일일이 물체의 정보를 다 넣어 줄 수는에는 한계가 있다
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6. 3. 1 시스템의 주요 알고리즘의 흐름 설명 (2/2) 3-1. 새로 본 물체로 인식 될 경우 , 새로 학습을 시작하며 이름을 부여 받거나 모르는 물체로서 학습한다 . 3-2. 기존에 학습한 물체로 인식 될 경우 , 전에 바라봤던 면을 정합함으로써 점차 물체의 정보를 학습해간다 . 오른쪾은 책장을 비스듬한 각도에서 찍은 사진으로 3 차원으로 복원한 사진으로 정면에서 바라본 사진 , OpenGL 로 보여주고있다 . 아래의 사진은 여러 각도 ( 여기서는 3 가지 각도 ) 에서 찍은 3 차원정보의 책장을 하나의 3 차원 모델로 표현한 것
7. 4. 2 시스템의 세부 알고리즘의 흐름 설명 기존에 존재 새로 학습 저장 입력 화상 수동 or 자동 객체 분리 특징점 추출 데이터베이스 변환행렬 계산 합 병 새로운 객체 생성 깊이정보 추출 segmentation Perception
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10. 5. Future works Core system 노후 복지 시설 중앙데이터베이스 서버관리 사이트 Robot 탐사 로봇 P2P ( 물체 DB 의 공유 )
저희 프로젝트는 터미네이터 , 바이센테니얼 맨이라는 영화의 주인공과 연관성이 있습니다 . 터미네이터는 어떠한 사람을 찾고 있습니다 . 2 번째 그림을 보면 어떠한 남자가 다른 물체들과 구분되어져 있습니다 . 기존에 알고 있던 사람일까요 ? 아니면 모르는 것이지만 배경과 구분해 낸 것일까요 ? 터미네이터는 어떻게 물체인식할까요 ?
현재 로봇 시각 시스템에서의 물체인식의 현황과 문제점에 대해 집어보겠습니다 . 물체를 인식하기 위해서 보통 인식할 물체에 대한 모든 면에서의 정보를 넣어주어야 합니다 . 하지만 터미네이터가 미래에서 현실세계에 왔다고 모든 물체를 아는 것은 아니기 때문에 , 모르는 물체를 인식하기 위해서 그때그때 미래에 갔다 올 수는 없습니다 . 그럼 터미네이터는 어떻게 했을까요 ?
현 시각시스템에서는 터미네이터와 같은 물체인식을 하는 시스템을 없습니다 . 그래서 저희가 문제 해결 방법으로 고안한 아이디어를 설명하겠습니다 . 터미네이터가 바라보는 장면과 같이 모르는 물체에 관해서도 하나의 물체로서 구분할 수 있도록 합니다 . ( 추가 설명 : 물체인식을 통해 물체를 구분해내는 것이 아닌 물체와 물체의 구분점을 잡음으로서 물체인식을 시도합니다 .) 새로 학습된 물체에 대해서 사용자가 직접 이름이나 성질 등을 가르쳐 줌으로서 물체학습이 쉬워질수 있다 .
로봇이 특정 물체를 배우기 위해서는 복잡한 현실세계 속에서 해당 물체를 구분해내는 기술이 필요하다 이런 물체와 물체를 구분하는 방법을 Segmentation 이라고 한다 .
