• 제목/요약/키워드: 가려짐에 강인한

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3차원 인체 포즈 추적을 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델 (An Occlusion Robust Observation Model for 3D Human Pose Tracking)

  • 조남규;이성환
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.390-392
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    • 2011
  • 가려진 상태에 있는 인체 구성요소에 대한 관측치 모델은 영상에서 인체 구성요소가 차지하고 있는 화소들에 대한 정확한 평가를 해야 하는 저수준에서의 문제와, 권투 동작과 같이 역동적으로 변화하는 인체 구성요소 간의 가려짐 관계에 대한 문맥적인 상황을 같이 고려해야 하는 어려움을 갖고 있다. 본 논문에서는 자체 가려짐이 발생한 상황에서도 강인하게 인체 포즈 추적을 하기 위한 가려짐에 강인한 관측치 모델을 제안한다. 포즈 추적 성능을 비교평가 할 수 있는 HumanEva 데이터 셋을 이용하여 제안하는 관측치 모델의 강인함을 확인하였으며, 기존 방법과의 성능 비교에서도 우수한 추적 성능을 보였다.

2단계 부분 어텐션 네트워크를 이용한 가려짐에 강인한 군용 차량 검출 (Occlusion Robust Military Vehicle Detection using Two-Stage Part Attention Networks)

  • 조선영
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제25권4호
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    • pp.381-389
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    • 2022
  • Detecting partially occluded objects is difficult due to the appearances and shapes of occluders are highly variable. These variabilities lead to challenges of localizing accurate bounding box or classifying objects with visible object parts. To address these problems, we propose a two-stage part-based attention approach for robust object detection under partial occlusion. First, our part attention network(PAN) captures the important object parts and then it is used to generate weighted object features. Based on the weighted features, the re-weighted object features are produced by our reinforced PAN(RPAN). Experiments are performed on our collected military vehicle dataset and synthetic occlusion dataset. Our method outperforms the baselines and demonstrates the robustness of detecting objects under partial occlusion.

파티클 집단 최적화를 이용한 가려짐에 강인한 마커 기반 증강현실 (Occlusion-Robust Marker-Based Augmented Reality Using Particle Swarm Optimization)

  • 박한훈;최준영;문광석
    • 한국HCI학회논문지
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    • 제11권1호
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    • pp.39-45
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    • 2016
  • 증강현실을 구현하기 위해서는 카메라 포즈를 효율적, 효과적으로 계산할 수 있어야 하는데, 마커(marker)를 사용하는 방법(예, ARToolkit)이 널리 활용되고 있다. 그러나 마커를 사용하는 방법은 가려짐에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 파티클 집단 최적화를 사용하여 현재 프레임에서의 카메라 포즈를 반복적으로 추정하는 하향식 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 사용함으로써 심하게 가려진 마커에 대해서도 효과적으로 증강현실 구현이 가능함을 확인하였다.

가려짐에 강인한 실시간 얼굴추적 방 법 (Real-time Face Tracking Method Robust to Occlusion)

  • 이준환;정현조;유지상
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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    • pp.25-28
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    • 2016
  • 본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

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가려짐에 강인한 축구공 추적 (Soccer Ball Tracking Robust Against Occlusion)

  • 이권;이철희
    • 방송공학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.1040-1047
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    • 2012
  • 본 논문에서는 축구 방송 영상에서 가려짐에 강인한 축구공 추적 알고리즘을 제안한다. 축구공은 가려짐, 축구공의 빠른 움직임 그리고 빠른 방향 전환 등으로 인해 추적이 어렵다. 기존의 방법들은 대부분 각각의 영상에서 축구공 후보들을 찾고 가능한 모든 경로를 예측하여 최적의 축구공 경로를 찾는 방식으로 축구공을 추적하였으나 이러한 방식은 연산량이 많아 실시간 축구공 추적에 적합하지 않다. 본 논문에서는 Circular Hough Transform을 이용하여 초기 축구공의 위치를 찾아내고, 이전 프레임의 축구공 템플릿을 이용하여 축구공을 추적하고 가려짐 상황에서는 가려짐 처리 알고리즘을 적용한다. 축구공 추적을 위하여, 매칭 스코어를 이용하여 축구공의 가려짐 상황을 판단한다. 가려짐 상태에서 축구공 후보들을 찾고 이전 프레임과의 매칭을 통해 이전 프레임에 존재하는 축구공 후보들은 축구공이 아니며, 새롭게 나타나는 축구공 후보가 축구공일 것이라는 가정을 적용하여 축구공 가려짐 처리 알고리즘을 제안한다. 실제 방송용 축구 경기 영상에 적용하여 제안된 알고리즘이 가려짐 상황을 효과적으로 처리함을 보여준다.

SIFT와 부분공간분석법을 활용한 얼굴인식 (Face Recognition using SIFT and Subspace Analysis)

  • 김동현;박혜영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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    • pp.390-394
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    • 2010
  • 본 논문에서는 영상인식에서 널리 사용되는 지역적 특징인 SIFT와 부분공간분석에 의한 차원축소방법의 결합을 통하여 얼굴을 인식하는 방법을 제안한다. 기존의 SIFT기반 영상인식 방법에서는 추출된 키 포인트 각각에 대하여 계산된 특징기술자들을 개별적으로 비교하여 얻어지는 유사도를 바탕으로 인식을 수행하는데 반해, 본 논문에서 제안하는 접근법은 SIFT의 특징기술자를 명도 값으로 표현된 얼굴 영상을 여려 변형에 강건한 형태로 표현되도록 변환하는 표현방식으로 본다. SIFT기반의 특징기술자에 의해 표현된 얼굴 영상을 부분공간분석법에 의해 저차원의 특징벡터로 다시 표현되고, 이 특징벡터를 이용하여 얼굴인식을 수행한다. 잘 알려진 벤치마크 데이터인 AR 데이터베이스에 대한 실험을 통해 제안한 방법이 조명 변화와 가려짐에 강인한 인식 결과를 보여줄 뿐 아니라, 기존의 SIFT 기반의 얼굴 인식 방법에 비하여 우수한 처리 속도를 보임을 확인하였다.

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