• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.967-980
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• 2007

동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.550-552
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• 2001

디지털 TV가 실용화 됨에 따라 다양한 부가정보 서비스가 가능하게 되었다. 그러나 부가정보서비스를 효과적으로 사용하기 위해서는 전통적인 메뉴검색에 의한 관심객체의 부가정보 검색이 아닌 화면에서의 관심객체 선택만으로 부가정보를 표현할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 메뉴검색없이 마우스 클릭만으로 관심 객체를 선택하고 선택된 객체에 대해 부가정보를 표현하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.625-627
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• 2002

본 논문에서는 질의 영상으로 주어지는 컬러 영상에서 관심있는 객체를 추출한 후 Dominant 컬러쌍 정보를 이용하여 객체정보만을 질의하는 객체기반 영상검색 기법을 제안한다. 기존의 대부분 연구에서는 관심있는 객체정보를 포함하는 영상 전체에 대한 특징값을 추출하여 유사 영상을 검색함으로써 배경으로 인해 검색 성능이 나빠지는 결과가 나타난다. 그러므로, 본 논문에서는 관심있는 객체 정보만을 질의로 사용하고 DB내의 영상들에 대해서도 객체가 존재할 수 있는 후보 영역을 추출한 추 유사도를 측정하는 방법을 제안한다

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.87-94
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• 2008

본 논문에서는 칼라 영상으로부터 관심 객체를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 추출할 객체에 대한사전 지식이 필요 없으며 단순한 배경뿐만 아니라 복잡한 배경에서도 영상에 포함된 관심 객체를 추출하는 것이 가능하도록 한다. 이를 위해 가버 필터 사전을 사용하여 객체의 대략적인 형상을 포함하는 가버 영상을 생성한다. 이를 기반으로 객체 추출에 필요한 특징 정보의 추출 기준이 되는 관심 창(attention window)의 초기 위치를 설정한다. 객체 추출 단계는 기존 연구에서 제안한 방법을 일부 수정하여 적용한다. 제안된 방법의 추출 성능을 평가하기 위해 제안된 방법으로 추출된 결과를 수작업으로 추출된 객체와 비교하여 Precision, Recall 및 F-measure를 계산한다. 이를 통해 제안된 방법의 성능을 확인하였다. 또한 기존 방법과의 추출 결과 비교를 통해 제안된 방법의 우수성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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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.

• 전자공학회논문지
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• 제51권5호
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• pp.137-151
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• 2014

본 논문에서는 일반적인 자연 영상에서 관심 객체를 자동으로 검출하기 위한 방법을 제안한다. 영상에서의 관심 객체는 사람에 따라서 주관적으로 판단되며, 일반적으로 사람의 시각은 관심 객체에 초점이 맞춰지게 된다. 관심 객체의 자동 검출을 위한 첫 번째 단계로서 사람의 시각 인지기반의 돌출 맵을 이용하여 관심 객체의 후보 영역을 검출한다. 검출된 후보영역은 객체에 대한 대략적인 위치 정보를 가지고 있지만 관심 객체를 정확하게 분할하지 못하는 문제점이 존재한다. 따라서 두 번째 단계에서 영상의 색상과 에지를 고려한 그래프 기반의 영상 분할 기법과 객체 영역의 세선화(skeletonization)를 결합함으로써 정확한 객체 영역을 자동으로 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 방법과 기존 방법들의 성능을 비교하기 위해서 정확률(precision), 재현율(recall) 그리고 정밀도(accuracy)를 계산하였다. 그 결과, 제안하는 방법은 미 검출(under detection) 및 과검출(over detection)에 대한 문제점을 줄임으로써 기존 방법보다 더 향상된 결과를 보인다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.386-393
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• 2012

본 논문에서는 객체의 관심점(interest points)에 대한 지역 특징 기술자를 이용하여 이미지나 동영상에서 다수의 관심 객체를 효과적으로 인식하고 추적하기 위한 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저 대상이 되는 객체를 포함하는 다양한 이미지를 수집하고 SURF 알고리즘을 적용하여 객체의 관심점과 그들에 대한 지역 특징 기술자를 생성한다. 지역 특징에 대한 통계적인 분석을 통하여 관심점들 중에서 해당 객체의 특성을 가장 잘 표현하는 대표점(representative points)을 선택하고 이를 바탕으로 이미지에 존재하는 객체를 인식한다. 또한, 지역 특징 기술자의 정합을 응용하여 각 SURF 지점들의 움직임 벡터를 생성하고 이를 기반으로 실시간으로 객체를 추적한다. 제안하는 기법은 모든 객체를 독립적으로 다루기 때문에, 여러 개의 객체를 동시에 인식하고 추적할 수 있다. 다양한 실험을 통해, 동영상에서 객체의 존재 여부 및 종류를 신속하게 판별하고 관심 객체의 추적을 효과적으로 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.529-541
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• 2006

본 논문에서는 객체기반 비디오 부호화 또는 멀티미디어 편집을 위한 반지동 비디오 객체 분할방식을 제안한다. 반자동 객체분할은 사용자 지원에 의한 분할 방식으로, 비디오 시퀀스의 초기 프레임에서 사용자가 관심객체의 경계를 표시하고 이후의 영상 프레임의 객체를 배경으로부터 연속적으로 분리해 낸다. 제안된 방식은 부분적으로 사용자 조력에 의한 프레임내 분할과 완전 자동에 의한 프레임간 분할 처리과정으로 구성되는데, 영상 전체에 대해 연산을 수행하는 기존 방식과는 달리 객체 경계가 존재하는 영상영역 부분에서만 연산을 수행한다. 프레임내 분할은 사용자가 관심객체의 경계를 지정하고, 이 경계 주위 화소들의 유사성을 이용한 후처리에 의해 정확한 초기 객체를 구한다. 프레임간 분할에서는 이전 프레임에서 추출한 객체의 경계 정보에 근거하여 시간적 유사성을 구한 후 경계와 영역 추적에 의해 연속적으로 동영상 객체를 추출한다. 실험결과로부터 제안된 방식은 비디오 편집, 객체기반 비디오 압축 및 인덱싱 등의 멀미디어 응용에 사용 가능할 정도로 안정되고 정확한 객체추출을 수행함을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 다수의 편리한 기능을 포함한 비디오 편집시스템을 개발하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.308-309
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• 2008

본 논문에서는 추적하고자 하는 관심객체를 일정한 크기의 블록으로 나누어 각 블록이 독립적으로 추적을 수행한다. 나누어진 각 블록들은 NCC(Normalized Cross Correlation)를 사용하여 통계적인 특성을 고려하여 움직임을 추정한다. 추정된 블록들의 움직임 벡터 중 평한 벡터보다 일정 값 이상 큰 블록은 관심객체 움직임 벡터 추정 시 제외시킴으로써 잘못된 추정으로 인한 에러를 줄인다. 선택된 블록들의 추정 에러값에 따라 추정값이 높은 블록의 움직임 벡터는 높은 가중치를 적용하고 추정값이 낮은 블록의 움직임 벡터는 낮은 가중치를 적용하여 추적 신뢰도를 높였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 강건한 실시간 추적이 가능함을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.462-464
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• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.