• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.547-550
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• 2003

본 논문에서는 멀티미디어 방송 및 인터넷 등에서 객체기반 멀티미디어 방송 서비스를 제공하기 위한 영상 객체 추출 및 편집 부호화 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 연속된 영상에서 객체추출을 위해 카메라로부터 입력되는 영상에 대한 자동분할과 사용자의 조력에 의한 반자동분할 기능을 가지고 있다. 또한 추출된 객체를 기존의 저장매체에 저장되어 있는 객체 흑은 배경 영상과 합성하는 편집 기능을 제공하고, 합성된 영상을 국제표준인 MPEG튿 영상부호화 방식을 이용하여 부호화를 수행한다. 따라서 구현한 시스템은 비디오 정보 제공자가 편리하게 객체를 분할하고 편집할 수 있으며 비디오 정보를 단기간에 효율적으로 비디오 정보 사용자에게 공급할 수 있는 기능을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.561-563
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• 1998

객체지향기술의 주요 목표는 구조화된 소프트웨어를 생산하는 것과, 좀더 확장가능하고 재사용가능한 시스템을 구축하는데 있다. 본 논문은 재사용이 가능한 시스템 구축에 d있어 현재 활발히 연구되고 있는 객체지향 프로그래밍 분야 중 객체지향 프레임워크의 설계 지원도구에 대해 연구하였다. 객체지향 프레임워크는 분석과 설계 정보의 재사용을 포함하는 넓은 스케일의 재사용을 제공하는 재사용가능한 소프트웨어 아키텍쳐라고 할 수 있다. 이에 대한 설계 프로세스로 우선 3개의 어플리케이션에 대한 분석으로 객체를 추출하고, 객체에 대한 책임을 부여하며, 객체들간의 연결관계를 정의함으로써 이들에 대한 공통구조를 추출한다. 객체에 대한 책임을 부여하며, 객체들간의 연결관계를 정의함으로써 이들에 대한 공통구조를 추출한다. 여기에 영역 전문가로부터의 영역지식과 기존의 해결안인 디자인 패턴을 적용하여 프레임워크의 구조를 설계한다. 그리고 이런 설계 프로세스를 지원하기 위한 지원도구들이 필요한데 이들 설계 지원도구로는 공통구조를 모델링하기 위한 모델링 도구와 영역지식에 대한 관리도구, 디자인 패턴 지원도구가 포함된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.359-361
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• 1999

내용 기반 영상 검색을 위해 본 연구에서는 Vector Quantization을 이용하여 영상을 구성하는 주요 객체들의 특징 추출 방법을 제안한다. 내용 기반 검색 시스템에서 사용되는 영상의 주요 특징들은 색상, 질감, 형태 및 영상을 구성하고 있는 객체들의 공간적 위치 등이 사용된다. 이러한 특징들 중에서 어떤 특징들을 사용하고 또 어떤 방식으로 결합하느냐에 따라 혹은 영상의 특성을 잘 나타낼 수 있는 주요 특징을 어떻게 추출, 표현하느냐에 따라 검색 성능에 큰 영향을 미친다. 이 중 본 논문에서는 일반적인 색상, 질감 특징 추출방법과 더불어 Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 정지 영상을 구성하고 있는 객체들의 대표 색상과 질감 특징을 빠르게 추출하고 이를 내용 기반 검색에 이용함으로써 객체의 위치, 회전 및 크기 변화에 무관한 검색을 가능케 했다. 연구의 실험 결과 VQ를 이용함으로써 대표특징치 추출시간을 줄일 수 있었고 검색시 색상과 질감 특징의 가중치를 각각 0.5, 0.5로 주는 것이 가장 높은 검출율을 보였으며 제안된 방식에 의해 '사람' 영상의 경우 0.9의 검출율을 보였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.8
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• pp.967-980
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• 2007

Video objects of interest play an important role in representing the video content and are useful for improving the performance of video retrieval and compression. The objects of interest may be a main object in describing contents of a video shot or a core object that a video producer wants to represent in the video shot. We know that any object attracting one's eye much in the video shot may not be an object of interest and a non-moving object may be an object of interest as well as a moving one. However it is not easy to define an object of interest clearly, because procedural description of human interest is difficult. In this paper, a set of four filtering conditions for extracting moving objects of interest is suggested, which is defined by considering variation of location, size, and moving pattern of moving objects in a video shot. Non-moving objects of interest are also defined as another set of four extracting conditions that are related to saliency of color/texture, location, size, and occurrence frequency of static objects in a video shot. On a test with 50 video shots, the segmentation method based on the two sets of conditions could extract the moving and non-moving objects of interest chosen manually on accuracy of 84%.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1046-1051
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• 2002

본 논문에서는 웨이브릿 변환 영상에서 객체 영역을 인식하는 새로운 필터링 방법을 제안하고, 제안한 방법을 이용하여 객체 기반 영상검색 방법을 비교 분석한다. 기존의 방법은 특징벡터를 웨이브릿 변환 영상의 부대역 전체에서 추출하기 때문에 불필요한 배경정보가 포함됨으로써 검색효율이 감소하였다. 그러나 제안한 방법은 객체영역에서 특징벡터를 추출하므로 더욱 정확한 정보가 추출될 뿐 아니라, 불필요한 배경정보를 제거함으로써 검색효율을 향상시키며, 객체의 위치나 크기에 상관없이 검색효율을 일정하게 유지한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.16 no.8
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• pp.395-403
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• 2016

Recently, Image processing has been used in many areas. In the image processing techniques that a lot of research is tracking of moving object in real time. There are a number of popular methods for tracking an object such as HOG(Histogram of Oriented Gradients) to track pedestrians, and Codebook to subtract background. However, object extraction has difficulty because that a moving object has dynamic background in the image, and occurs severe lighting changes. In this paper, we propose a method of object extraction using depth image and color image features based on ROI(Region of Interest). First of all, we look for the feature points using the color image after setting the ROI a range to find the location of object in depth image. And we are extracting an object by creating a new contour using the convex hull point of object and the feature points. Finally, we compare the proposed method with the existing methods to find out how accurate extracting the object is.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.3
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• pp.409-418
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• 2003

Object tracking in video is one of subject that computer vision and several practical application field have interest in several years. This paper proposes real time object tracking and face region extraction method that can be applied to security and supervisory system field. For this, in limited environment that camera is fixed and there is seldom change of background image, proposed method detects position of object and traces motion using difference between input image and background image. The system creates adaptive background image and extracts pixels in object using line scan method for more stable object extraction. The real time object tracking is possible through establishment of MBR(Minimum Bounding Rectangle) using extracted pixels. Also, effectiveness for security and supervisory system is improved due to extract face region in established MBR. And through an experiment, the system shows fast real time object tracking under limited environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.478-481
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• 2010

컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.4 s.107
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• pp.463-470
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• 2006

It is difficult to track and extract the movement of an object through a camera exactly because of noises and changes of the light. The fast searching algorithm is necessary to extract the object and to track the movement for realtime image. In this paper, we propose the correct and fast algorithm using the variable searching area and the background image change method to robustic for the change of background image. In case the threshold value is smaller than reference value on an experimental basis, change the background image. When it is bigger, we decide it is the point of the time of the object input and then extract boundary point of it through the pixel check. The extracted boundary points detect precise movement of the object by creating area block of it and searching block that maintaining distance. The designed and embodied system shows more than 95% accuracy in the experimental results.