1. 연구목적

무인 자동차를 포함해 다양한 지능형 모바일 플랫폼은 주행 중인 공간에 대한 3차원 공간(거리) 정보가 필수적이다. 즉, 주행 중인 공간에 장애물의 존재 유무, 도로 및 건물 위치 등을 실시간에 인식해야 한다. 주변 공간에 대한 3D 거리 정보를 해석하기 위해 최근 스테레오 비전 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 본 연구에서는 컴퓨터그래픽스 하드웨어(GPGPU)의 고성능 컴퓨팅 성능을 이용한 실시간 스테레오 비전 기술을 개발하며, 주행형 로봇 플랫폼 등에 적용하고 있다. 

2. 연구내용

(1) 연구요약

Estimating a human component position is important for gesture recognition in interactive multimedia interfaces. This paper presents a novel stereo matching method based on GPGPU for human pose estimation. Both the color and disparity information about the previous sequence are stored and compared efficiently to deal with the occlusion problem in the stereo matching. Using the disparity map enables us to construct 3D space of the scene and extract the area where the person is. The scene space is divided into a structuring cube and a human part label by the randomized decision forests is assigned locally to each cube in the human area. The skeleton model is then fitted to the human parts globally, based on the relationship of the physical components. The experimental results show that the proposed system obtains more precise disparity maps and pose estimation results than previous methods. 

(2) 연구결과

S. Kang and H. Hong, "Near-real-time stereo matching method using temporal and spatial propagation of reliable disparity," Optical Engineering, vol.53, no.6, 2014 (SCI).