대규모 자립형 모바일 증강현실을 위한 효율적이고 강인한 물체 인식

Abstract

스마트폰과 같은 모바일 기기의 대중화는 증강현실에 대한 기대감을 증가시키는 동시에 제한된 자원 문제를 해결해야 하는 숙제도 안겼다. 제한된 자원은 증강현실의 대상이 되는 물체의 수를 한정하며, 이는 서비스의 단순화로 이어진다. 본 연구는 대규모 자립형 모바일 증강현실 시스템을 실현하기 위해 순수 모바일 기기의 자원만을 활용하여 대규모의 물체를 정확하고 빠르게 인식하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간적 지역성, 선택적 특징 추출 및 2 단계 인식 등을 포함한다. 실험을 통해 단일 물체를 대상으로 한 기존의 시스템과 비교했을 때 약 8%의 정확도 저하로 인식 대상 물체의 수를 2,000개 단위로 확장할 수 있었으며, 모바일 기기 상에서 36Mbytes의 메모리만으로 2,000개의 물체를 대상으로 30fps 이상의 실시간 연산이 가능함을 보였다.