• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1367-1368
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• 2015

본 논문에서는 지능형 인식 기술인 RBFNNs 패턴분류기와 추적 기법인 Particle Filter를 융합한 다중 객체 추적 시스템을 설계한다. 여러 객체가 동시에 존재하는 상황에서 각각의 객체를 개별적으로 추적하기 위해 추적 기법에 인식 알고리즘을 추가하였다. 학습 데이터는 다양한 상황에서 정확한 인식 결과를 확인하기 위해 정면, 좌, 우측 데이터를 사용하였으며, 테스트 영상에서 검출된 얼굴 이미지를 테스트 데이터로 사용하였다. 추적 알고리즘인 Particle Filter를 사용하여 검출된 객체의 추적을 수행하며, 인식 결과를 바탕으로 다양한 객체에 대하여 개별적인 추적을 수행한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.87-98
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• 2011

동영상에서의 움직이는 객체 검출과 추적은 객체 식별, 상황인식, 지능형 영상 감시 시스템 등 많은 시각 기반 응용 시스템에서 기본적이고 필수적인 전처리 작업이다. 본 논문에서는 배경과 조명이 실시간으로 변화하는 상황에서 움직이는 객체를 빠르고 정확하게 추출하고 움직이는 객체가 다른 물체에 가려지는 경우에도 강인하게 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체의 효과적인 검출을 위해서 효과적인 고유 공간과 Fuzzy C-means(FCM) 를 결합하여 사용하고 검출된 객체를 강인하게 추적하기 위해 Conditional Density Propagation (CONDENSATION) 알고리즘을 사용한다. 먼저 Principal Component Analysis(PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분(Principal component)으로 선형변환 한다. 주성분들의 고유 특성에 대한 해석을 통하여 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 고유 배경을 구성한다. 다음으로 이전단계에서 구성된 고유 벡터와 입력 영상을 결합한 연산 결과를 FCM의 입력 값으로 사용해서 객체를 검출한다. 최종적으로 검출된 객체의 좌표를 CONDENSATION의 입력으로 사용해서 객체를 추적한다. 고정된 카메라에서 조명변화와 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 고정된 카메라에서 움직이는 다양한 객체가 포함된 영상을 수집하여 학습데이터로 구성하여 사용하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법이 조명변화와 배경변화 그리고 객체의 부분적 움직임에 모두 강인하게 객체를 검출하고 다른 물체나 배경에 의해 객체가 일부 가려지더라도 객체를 추적함을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.931-933
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• 2005

감시 시스템에서 많이 사용되는 팬틸트줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라로 객체 검출과 추적을 할 때 카메라를 섬세하게 제어하는 것이 중요하다. 본 논문은 팬틸트줌 카메라를 이용하여 얼굴을 검출 및 추적하는 감시 시스템 구성과 카메라 제어 방법을 제안한다. 얼굴 검출을 위해서 P. Viola가 제안한 Haar-like feature를 이용한 빠른 객체 검출방법을 이용하고 얼굴 추적을 위해서 CAMSHIFT와 AAM을 이용하여 얼굴 추적과 얼굴 특징 정보 추출이 가능한 감시 시스템 구현을 하였다.

• 정보와 통신
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• 제28권4호
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• pp.35-40
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• 2011

본고에서는 지능형 국방 감시시스템에 적용할 수 있는 핵심 기술인 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 네트워크 카메라를 이용한 액티브 객체 추적 및 객체 특성 분석 기법을 소개한다. 본고에서 소개하는 기법은 기존의 적응적 배경 모델링 기반의 객체 검출에서 발생하는 고스트 현상을 제거하고 정지객체를 안정적으로 추적할 수 있는 방법과 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 지속적으로 추적하기 위한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 포함하고 있다. 본고에서는 또한, 지능형 감시시스템의 한 종류로서 일반인이 통행할 수 있는 구역에서 출입자의 의상 특성을 분석하여 비인증 출입자를 검출하는 방법과 추적하는 객체가 차량일 경우, 차량의 종류를 자동 분류하는 기법을 소개한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.215-224
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• 2011

인간과 컴퓨터의 상호작용이 관심분야로 대두되면서 인체를 검출하고 추적하는 기술들에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 단일카메라의 입력으로 인체의 비율을 이용하여 인체 부위를 연결하는 조인트를 자동으로 검출하고 객체를 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 입력영상과 배경영상의 회색조 영상과 색상 영상의 차영상을 구한 후 그 결과를 결합하여 배경과 전경을 분리하고 객체를 추출한다. 또한 얼굴길이와 인체 각 영역의 측정값을 이용하여 인체 비율을 모델링하고 추출된 객체 실루엣의 코너점과 모델링된 비율을 이용해 객체의 조인트를 자동으로 추출한다. 추출된 조인트의 움직임을 블록매칭 기법으로 객체의 움직임을 추적한다. 제안방법을 카메라로 입력되는 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트 또한 효율적으로 추적되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.551-562
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• 2024

본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.963-976
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• 2012

'제스처'는 음성을 제외한 가장 직관적인 인간의 의사표현 수단이다. 그에 따라 제스처를 이용하여 컴퓨터를 제어하는 방법에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구에서 사용자를 검출하고 추적하는 방법은 매우 중요한 과정 중의 하나이다. 기존의 2차원 객체 검출 및 추출 방법은 조명이나 주변 환경의 변화에 민감하고, 2차원과 3차원 정보의 혼합사용 방법은 연산량이 많다는 단점이 있다. 또한 3차원 정보를 이용한 기존 방법들은 유사한 깊이의 객체 분할이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 깊이 정보의 누적 값인 Depth Projection Map (DPM)과 움직임 정보를 이용하여 객체를 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법은 조명이나 환경변화에 강인하고, 연산속도가 빠르며, 유사한 깊이의 물체도 잘 검출하고 추적할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.652-654
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• 2012

본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.848-849
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• 2014

특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.81-86
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• 2003

본 논문은 고정영역에서 움직이는 객체를 검출하기 위한 방법으로 배경영상과 입력영상의 차를 이용하여 객체를 추출하고 추출된 객체의 이동을 추적하는 방법에 대해 제안하였다. 객체를 추출하는 방법으로 고정영역에 새로운 객체의 위치를 파악하기 위해 전체 영상의 픽셀을 연산에 참여시키는 것이 아니라 영상의 테두리에 설정된 영역의 픽셀들만을 연산에 참여시킨다. 따라서 중앙영역이 연산에서 제외되어 객체추출의 시간을 효과적으로 단축시킬 수 있었다. 또한 설정영역에서 객체를 추출하기 위하여 시작위치를 먼저 파악하고 시작위치로부터 객체의 가로와 세로의 크기를 추출함으로써 객체의 영역을 검출하였다. 이동된 객체의 추적에는 추출된 중심좌표를 이용하였다.