Abstract
A mirror neuron is a neuron fires both when an animal acts and when the animal observes the same action performed by another. We propose a method of 3D reconstruction for occluded object motion tracking like Mirror Neuron System to fire in hidden condition. For modeling system that intention recognition through fire effect like Mirror Neuron System, we calculate depth information using stereo image from a stereo camera and reconstruct three dimension data. Movement direction of object is estimated by optical flow with three-dimensional image data created by three dimension reconstruction. For three dimension reconstruction that enables tracing occluded part, first, picture data was get by stereo camera. Result of optical flow is made be robust to noise by the kalman filter estimation algorithm. Image data is saved as history from reconstructed three dimension image through motion tracking of object. When whole or some part of object is disappeared form stereo camera by other objects, it is restored to bring image date form history of saved past image and track motion of object.
거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.
