• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.426-429
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• 2006

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.253-256
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• 2021

본 논문에서는 합성곱 신경망을 통해 학습된 DoF(피사계 심도, Depth of field) 네트워크 아키텍처를 이용하여 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링 등 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있는 사후 필터링 기법에 대해 살펴본다. 일반적으로 영상은 포커싱과 아웃포커싱에 의해 사용자의 관심표현이 결정되며, 이를 이용하여 영상 내 중요도를 판단한다. 영상 내에는 수많은 콘텐츠들이 혼재되어 있기 때문에 사용자가 집중적으로 보고 있는 콘텐츠를 찾아내기 어렵다. 본 논문에서는 사용자가 흥미롭고 집중적으로 보고 있는 영역을 DoF 네트워크로 학습시키고, 이를 통해 이전 기법으로는 표현할 수 없었던 DoF 기반 객체 인식, 시점 추적, 문자 인식, 비사실적 렌더링을 효율적으로 표현해낸다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.179-183
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• 2007

다시점에서의 다중 객체 추적은 여러 분야에서 연구되고 있다. 다시점 영상 추적은 두 객체가 서로 근접하면 하나로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 능동형태모델(active shape mode: ASM)을 들 수 있다 ASM은 훈련집합을 이용하여 다른 객체에 가려진 목표 객체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 겹쳐진 객체를 추적하기 위해 ASM 기반의 다시점 추적 알고리듬(Multi-view tracking using ASM: MVTA)에 대해서 제안한다. 제안된 추적 방법은 (i) 영상 획득, (ii) 객체 추출, (iii) 객체 추적, 그리고 (iv) 현재 형태의 업데이트, 4가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계에서는 여러 대의 카메라를 사용해서 다시점 영상을 획득하며, 두 번째 단계에서는 객체를 배경으로부터 분리하며, 겹쳐진 객체로부터 목표 객체를 분리해낸다. 세 번째 단계에서는 추적을 위해 ASM을 사용하며, 마지막 단계인 네 번째 단계는 현재 입력 영상의 업데이트이다. 실험결과 제안한 MVTA는 겹쳐진 객체를 추적 시에 생기는 문제에 대해서 향상 된 결과를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.93-101
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• 2023

이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-730
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• 2004

영상은 복잡한 객체들의 집합으로 이루어져 있기 때문에 영상에 포함된 객체를 분리하는 일은 컴퓨터 비전이나 인식 등 많은 분야에서 중요시 된다. 영상 처리 측면에서 객체를 분할하기 위해서 색상, 모양, 질감, 움직임 등 다양한 기법들이 이용되고 있다. 본 논문에서는 정확한 색상의 비교를 위해서 CIE 색상 모델을 이용하고 있으며 이것을 기반으로 객체를 추출하고 있다. 그리고 추출된 객체의 해석과 검증을 위해서 모양 기반의 분석법을 이용하고 있다. 본 논문에서는 Pan/Tilt 카메라의 타겟팅(Targeting)과 포커싱(Focusing)을 위해 영상 내에 포함되어진 객체를 검출하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 객체를 인식하기 위해 CIE 색상 모델을 이용한 색상 매칭 기법을 제안하고 있다. 색상의 분포를 파악하기 위해서 CIE 모델이 생성해내는 Lab 블록을 통계적인 방법으로 분석한다. 그리고 분석된 결과는 CIE 블록 매칭(Bock Matching) 기법의 기준이 되며 이것을 이용해서 후보 객체 영역(Candidate Object Area)을 추출하게 된다. 추출된 후보 객체 영역을 검증하기 위해서 모멘트를 이용한 모양 기반의 분석을 활용하고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.479-480
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• 2022

고속으로 차량이 주행하는 도로에서 정지 차량이나 낙하물은 큰 사고를 유발하기에 이에 대한 대처 방안이 요구되고 있다. 갑작스런 정지 차량의 경우 예상 불가능하며, 낙하물은 순찰대를 편성하여 주기적으로 수거하고 있으나 즉각적인 대응이 어렵다. 해당 문제 해결을 위해 본 논문에서는 딥러닝 실시간 객체인식기술을 적용하여 정지 차량 및 도로 위 낙하물을 인식하며 이에 대한 정보를 제공하는 시스템을 개발하였다. 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLOX와 실시간 객체추적기술인 deepSORT 알고리즘을 데스크톱 PC에 적용하여 구현하였다. 개발한 시스템은 정지 차량 및 낙하물에 대한 인식 결과를 제공한다. 기존 설치된 CCTV 영상을 대상으로 시스템 적용이 가능하여 저비용으로 넓은 지역에 대한 도로 위험 상황 인식을 기대할 수 있다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.5-14
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• 2018

영상 인식 기술은 평면 영상에 대해서 많이 연구되고 그 성능 또한 발전하고 있다. 그러나 평면 영상이 아닌 구면 파노라마 영상과 다양한 환경에서 주어지는 특수한 형태의 영상에 대한 인식은 평면과 다르게 기하학적인 왜곡으로 인해서 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 평면 영상의 인식 기술에서 최근 각광받는 훈련을 통한 신경망 인식 기법이 구면 파노라마 영상의 인식에서도 쓰일 수 있음을 보인다. 또한 구면 영상에 대한 기존 신경망 모델의 인식률을 높이기 위해서 큐브맵 변환을 활용하는 방법을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1988-1992
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• 2013

본 논문에서는 일정 지역 내에 진입한 영상 객체에 대한 객체인지 방안을 제안한다. 이 방안은 특정 지역내에 진입한 객체의 행동 패턴을 검출하고 추적하는 응용 모듈에 필요하다. 객체인지에 대한 부분은 여러 응용 모듈에서 적용될 수 있는 방안으로 단순히 영상 정보의 인식 범위에서 실제 좌표에 대한 인식으로의 확대를 위한 것이다. GPS 좌표와 영상 정보의 정합을 통하여 개체의 위치 좌표를 추출함으로서 지정 영역에서 인지된 객체의 위치를 탐색한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.252-255
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• 2019

본 논문에서 Equirectangular projection(ERP) 영상을 행동 인식 모델에 입력하기전 제안하는 전처리를 통하여 성능을 향상시키는 것을 보인다. ERP 영상의 특성상 행동 인식을 하는데 불필요한 영역이 일반적인 2D 카메라로 촬영한 영상보다 많다. 또한 행동 인식은 사람이 Object of Interest(OOI)이다. 따라서 객체 인식모델로 인간 객체를 인식한 후 Region of Interest(ROI)를 추출하여 불필요한 영역을 없애고, 왜곡 또한 줄어든다. 본 논문에서 제안하는 기법으로 전처리 후 CNN-LSTM 모델로 성능을 테스트했다. 제안하는 방법으로 전처리를 한 데이터와 하지 않은 데이터로 행동 인식을 한 정확도로 비교하였으며 제안하는 기법으로 전처리 한 데이터로 행동 인식을 한 경우 데이터의 특성에 따라 다르지만, 최대 61%까지 성능향상을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.1003-1004
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• 2017

본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15cm의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.