본 논문에서는 거동이 불편한 환자를 위하여 주변 환경에 놓여 있는 기기들에 대한 제어와 간호사를 호출하는 간단한 의사소통 등을 위한 몇 가지 사각형 형태의 마커를 제시하고 이 마커들을 카메라 영상으로부터 검출하고 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 사각형 형태의 마커 검출을 위하여 다중 임계값을 사용하여 입력 영상을 이진 영상으로 변환하고 객체들의 윤곽선을 추출한 다음에 윤곽선을 선분으로 근사화한다. 근사화 된 선분으로부터 기하학적 특징을 이용하여 사각형을 찾는다. 마커의 사각형 영역을 찾은 다음에는 워핑 기법을 이용하여 사각형 마커 영상을 정사각형 형태로 정규화한다. 마커 영상을 정규화한 다음에는 주성분 분석을 통하여 마커 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 마커의 종류를 인식한다. 본 논문의 시스템은 다중 임계값을 이용하여 조명에 견고하며 워핑 기법과 주성분 분석을 이용하여 촬영 각도에 견고하다. 총 21개의 마커를 설계하여 인식 실험한 결과 최대 100%의 인식률을 얻을 수 있었고 초당 12프레임의 수행속도로 조명과 각도 변화에 견고한 인식 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, we present a marker detection and recognition method from camera image for a disabled person to interact with a server system which can control appliance of surrounding environment. It converts the camera image to a binary image by using multi-threshold and extracts contours of objects in the binary image. After that, it approximates the contours to a list of line segments. It finds rectangular markers by using geometrical features which are extracted from the approximated line segments. It normalizes the shape of extracted markers into exact squares by using the warping technique. It extracts feature vectors from marker image by using principal component analysis and then recognizes the marker. The proposed marker recognition system is robust for light change by using multi-threshold. Also, it is robust for angular variation of camera by using warping technique and principal component analysis. Experimental results show that the proposed method achieves 100% recognition rate at maximum for 21 markers and execution speed of 12 frames/sec.
