• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2733-2737
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• 2014

실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.71-76
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• 2019

스마트폰을 이용한 실내 위치 추적 기술에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스마트폰의 이동 거리를 정확하게 측정하여 사용자의 이동 경로를 지도에 표시하여야 한다. 스마트폰에 탑재 되어있는 센서를 이용한 위치 추적 기술은 오래 전부터 사용 되어 왔으나, 센서만 이용하여 사용자의 이동 거리를 측정하기에는 정확하지 못하다. 따라서 사용자가 스마트폰을 일정한 자세로 들고 이동할 때, 이동 거리를 정확하게 측정할 수 있는 적절한 알고리즘을 연구 개발해야 한다. 본 논문에서는 피라미드 기반 광류 추정 방법에서 스마트폰의 화면을 제한하여 사용자의 발모양을 제거함으로써 이동거리 추정 오차를 줄이기 위한 방법을 제안하고, 실험으로 그 성능을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.51-59
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• 2012

최근 보안 감시 분야에서 영상처리를 이용한 객체 추적에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 여러 대의 카메라를 이용한 보안 감시 시스템은 각각 독립적으로 운영되었다. 따라서 추적 객체가 다른 카메라의 감시영역으로 이동 시 계속해서 추적이 어려웠다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 다중 카메라에서 객체의 이동방향에 따라 자동으로 카메라의 제어권을 변경하는 방법을 제안한다. 제안방법은 객체를 검출하고 객체의 색상 정보와 방향 정보로 객체를 추적한다. 색상 정보는 hue를 이용하고 방향 정보는 광류를 이용하여 획득한다. 이때 광류는 전체 영상이 아닌 객체가 검출된 영역에만 적용하여 계산량을 줄여 실시간 추적이 가능하게 한다. 또한, 자동으로 객체를 추적함으로써 기존 카메라를 이용한 보안 감시 시스템의 불편함을 해결할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.23-34
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• 2004

본 논문에서는 사전학습이 필요 없는 능동 특징점 모델(non-prior training active feature model; NPT AFM) 기반에서 광류(optical flow)를 이용한 객체추적 기술을 제안한다. 제안한 알고리듬은 비정형 객체에 대한 분석[1]에 초점을 두고 있으며, 실시간에서 NPT-AFM을 사용한 강건한 추적을 가능하게 한다. NPT-AFM 알고리듬은 관심 객체의 위치를 파악하는 과정 (localization)과 이전 프레임 정보와 현재 프레임 정보를 이용하여, 객체의 위치를 예측(prediction), 보정(correction)하는 과정으로 나눌 수 있다 위치 파악 과정에서는 움직임 분할(motion segmentation)을 수행한 후 개선된 Shi-Tomasi의 특징점 추적 알고리듬[2]을 사용 하였다. 예측 및 보정 과정에서는 광류 정보를 사용하여 특징점을 추적하고[3] 만약, 특징점이 적절히 추적 되지 않거나 추적에 실패하면 특징점들의 시간(temporal), 공간(spatial)적 정보를 이용하여 예측, 보정하게 된다. 객체의 형태 (shape)대신 특징점을 사용하였으며, 객체를 추적하는 과정에서 특징점들은 능동 특징점 모델(active feature model; AFM)을 위한 학습 집합(training sets)의 요소로 갱신된다. 실험결과, 제안한 NPT-AF% 기반 추적 알고리듬은 실시간에서 비정형 객체를 추적하는데 강건함을 보석준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2101-2108
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• 2014

영상 정보를 이용한 자동 낙상 감지 알고리즘을 제안한다. 자동으로 낙상을 감지하기 위한 낙상 특징 파라미터를 추출하기 위해서 영상정보를 광류 방식에 적용하여 움직임 값들을 추출하고 이 움직임 값들에 대한 전체적인 변화의 정도와 기울기, 중심점을 주성분 분석 방법으로 계산한다. 계산된 고유값과 고유 벡터를 사용하여 6가지 낙상 특징 파라미터를 정의한다. 이 낙상특징파라미터가 미리 정해둔 임계값을 초과하는 경우를 낙상으로 판단하는 단순 임계치 방법과 낙상특징파라미터를 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용시켜 낙상을 판단하는 방법과 단순임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 낙상 감지 방법을 제안하고 그 결과를 비교 및 분석한다. 단순 임계치와 은닉 마르코프 모델을 결합한 방법은 단순임계치 방법으로 낙상 가능한 행동들을 결정하고 이 결정된 낙상 행동들만을 은닉 마르코프 모델을 적용하여 낙상을 감지한다. 이 방법은 계산량을 줄이면서 감지 정확도를 유지하는 결과를 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제23권2호
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• pp.165-175
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• 2005

인터레이스 방식의 카메라가로부터 사진을 촬영시, 카메라가 움직인다면, 짝수와 홀수라인의 두 영상의 불인치인 블러가 발생한다. 본 논문은 인터레이스 방식의 카메라의 떨림에 의한 짝수와 홀수라인 영상간의 불일치를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 블러된 원 영상을 짝수라인과 홀수라인 영상으로 분리한다. 분리된 각 영상을 보간법을 이용하여 원 영상 크기의 영상을 생성한다. 만약 보간된 영상간의 큰 차이가 발생하면, 사진 촬영시 카메라가 움직인 경우이다 이 경우에는, 특징점 추출 및 정합, sub-pixel정합, 오류 정합된 광류제거, 영상모자이크를 통하여 불리된 두 영상으로부터 블러가 제거된 영상을 취득하는 것이다. 본 논문은 제안한 알고리즘이 카메라의 다양한 움직임의 영향으로 블러된 영상에서 선명한 영상을 생성 할 수 있음을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권2호
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• pp.125-137
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• 2004

하나의 기선에 작은 여러 영상을 투영하여 하나의 영상 모자이크를 생성하는 2차원 영상 모자이크 기법은 비데오 카메라가 도심지역을 이동하여 얻은 영상을 하나의 모자이크 영상을 생성할 수 없다. 본 논문에서는, 3차원 다중 기준선을 이용함으로서 3차원 공간에서 영상 모자이크를 생성시킬 수 있는 새로운 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 각 영상 프레임마다 독립적인 기선을 가지도록 하여 3차원 공간에서 영상 모자이크를 생성 제안하는 것으로서, 독립적인 기선은 각 영상 프레임에서 추출된 광류의 지상 기준점들을 1차 방정식으로 표현한 것이다. 제안한 방법은 계층적 방법을 이용한 광류(Optical Flow)계산, 카메라 외부표정(Exterior Orientation)계산, 다중 기선(Multi-baselines)계산과 모자이크 된 영상들간의 경계를 감지 못하는 화소(Optimal Seamline Detection)의한 영상 모자이크 재생성 과정을 통해 구현되며, 실제 영상 프레임을 이용한 실험을 통해 효과적으로 3차원 공간에서 영상 모자이크 제작이 가능함을 입증하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.845-848
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• 2000

운동(motion) 벡터는 보고 있는 카메라와 관측되는 대상물 사이의 상대적인 움직임에 의해서 발생되는 3차원 물체의 속도가 2차원 영상에 투사되어 맺히는 영상에서의 2차원 속도 벡터를 가리킨다 영상에서 물체의 움직임은 3차원 공간상의 운동을 알 수 있는 중요한 정보로써 물체를 추적하는데 응용되고 있다. 본 논문에서는 여러 장의 연속적인 2차원 밝기 영상으로부터 카메라의 움직임을 추정하는 문제를 다룬다. 기존의 특징 기반 추적 기법에서는 저 단계의 영상 처리 과정에서 모델과 배경의 특징점이 서로 분리되지 않거나, 모델의 특징(feature)이 소실되었을 경우, 추적이 용이하지 못하고, 카메라와 3차원 물체의 병진과 회전 운동에 의해 발생된 움직임의 경우 3차원 표적 특징이 많이 사라져서 오차가 많이 누적되기도 한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 목표물 및 배경 특징들을 사용하여 카메라의 운동 정보를 찾아내는 기법을 제안한다. 제안하는 3차원 카메라의 운동 정보 추정 기법은 크게 두 장의 연속된 영상으로부터 3차원 모델과 배경의 많은 특징들에 대한 광류(optical flow) 검색 과정과, 이로부터 취득한 움직임 벡터와 카메라의 비선형 운동 방정식과 Lagrange multiplier를 통한 카메라의 운동 정보 추정 과정으로 구성된다.

• 대한산업공학회지
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• 제28권1호
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• pp.25-35
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• 2002

This paper presents a heuristic algorithm that a mobile robot avoids obstacles using optical flow. Using optical flow, the mobile robot can easily avoid static obstacles without a prior position information as well as moving obstacles with unknown trajectories. The mobile robot in this paper is able to recognize the locations or routes of obstacles, which can be detected by obtaining 2-dimensional optical flow information from a CCD camera. It predicts the possibilities of crash with obstacles based on the comparison between planned routes and the obstacle routes. Then it modifies its driving route if necessary. Driving acceleration and angular velocity of mobile robot are applied as controlling variables of avoidance. The corresponding simulation test is performed to verify the effectiveness of these factors. The results of simulation show that the mobile robot can reach the goal with avoiding obstacles which have variable routes and speed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.353-355
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• 2010

Optical flow 는 컴퓨터 비전에서 기본적이고 중요한 연구 분야 중에 하나이며 지금까지 많은 알고리즘이 제안되었다. 그러나 여전히 Optical flow의 많은 기법들은 텍스처가 없는 영역들과 이미지의 경계부분에서 정확한 결과를 얻는 데 많은 어려움을 갖고 있으며 이러한 Optical flow 의 성능을 평가하기 위해서 지금까지는 Endpoint Error 와 Angular Error 등과 같은 방법을 사용하고 있다. 이 논문에서는 유명한 optical flow 기법들을 초기 모델부터 최근 기법까지 간략하게 설명함으로써 optical flow 기법들이 어떻게 진행되어 왔는지 살펴보고 특히 occlusion 영역과 경계부분에서의 성능을 평가하였다.