컴프턴 산란 현상을 이용하여 전자적 집속 방법으로 영상화하는 컴프턴카메라는 고민감도 및 고에너지 해상도의 장점을 이용하여 핵의학 응용분야에 대한 잠재력이 큰 영상 시스템이다. 본 논문에서는 컴프턴카메라를 이용한 다중 추적자 영상의 효용성 평가와 정확한 3차원 단면영상 촬영을 위한 Orlov 조건을 만족하는 회전하는 컴프턴카메라의 구조를 조사하였다. 140/511 keV의 방사선원의 소프트웨어 모형을 구성하고 이에 대한 몬테카를로 전산모사 시뮬레이션을 수행하여 리스트모드 배열된 부분집합 기댓값 최대화 방법으로 재구성된 다중 추적자 영상으로 컴프턴카메라의 효용성을 검증하였다. 산란부와 흡수부를 평행하게 위치시킨 고정된 컴프턴카메라와 촬영대상 주위 $360^{\circ}$를 회전하는 컴프턴카메라를 구성하여 검출된 투사선의 구좌표계 각도에 대한 히스토그램을 비교 평가하였다. 140/511 keV의 동시 계측된 몬테카를로 전산모사 데이터의 다중 추적자 영상이 2차원 및 3차원 재구성 시 잘 구분되는 것을 확인하였으며, 회전된 컴프턴카메라의 경우, 회전각도에 반비례하여 3차원 영상재구성에 필요한 유효 투사선이 증가하였다. 26분의 계산 시간 및 5백만개의 적절한 유효 투사선의 개수를 고려할 때 컴프턴카메라의 회전각은 $30^{\circ}$가 현실적으로 적절할 것이며 증가한 검출 시간은 다중 컴프턴카메라를 구성하여 해결할 수 있다. 본 논문에서 고찰한 고민감도 및 고에너지 해상도를 가진 컴프턴 카메라는 다중추적자 영상화를 위해 적합한 시스템이며 생화학 및 생리학적 상태 변화에 대한 임상 정보를 제공하며 각종 질병 진단 및 치료 방법 개발 등에 기여할 수 있는 잠재력이 있는 영상 시스템이다.
본 논문에서는 파티클 필터를 장착하고 WMIL(Weighted Multiple Instance Learning)을 이용한 전방차량 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서 영상표현은 Haar-like 특징들을 사용하고 차량인식 결과는 추적하고자 하는 전방차량의 위치를 알아내는데 사용된다. 제안된 방식에서 WMIL과 파티클 필터를 결합하기 위해 기존의 외관모델을 이용한 추적에서 탐색영역에서 영상조각의 추적객체 신뢰도 맵을 계산하는 대신에 파티클 필터의 전파, 관측, 추정, 선택 그리고 분류기 훈련 등의 단계를 매 프래임 마다 순차적으로 수행하여 객체의 새로운 위치를 갱신하였다. 제안된 전방차량 추적방식은 실험을 통해 Ada-boost, MIL(Multiple Instance Learning)이나 WMIL 방법을 이용하는 추적에 비해 파티클 필터로 인해 계산량 증가는 불가피하나 추적의 질적인 정확도는 국도, 고속도로, 터널 및 시내도로 등의 실험 동영상에서 추적대상의 위치오차가 평균 4.5화소 정도로 기존의 추적방법들에 비해 크게 개선되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 기존 파티클 스웜 최적화를 기반으로 추적 대상 객체의 이동 궤적을 이용하는 객체 추적기에서 시간 정보 활용의 문제점을 개선한 강인한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적 대상 객체와 유사한 특징을 가지는 변위들의 집합에 대한 위치들의 온라인 업데이트와 추적을 가능하게 한다. 객체들의 중첩을 검출하고 추적 대상의 위치를 결정하기 위해 궤적 정보와 변위들의 집합을 기반으로 적응적 파라미터를 사용하는 규칙기반 접근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 접근법은 가용한 정보를 복합적으로 사용함으로써 각종 임계값에 대한 적응적 조정을 가능하게 한다. 또한, 파티클 스웜 최적화에서 발산에 의한 손실과 불완전한 수렴의 문제를 해결하기 위해 효율적인 가중치 조절 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가중치 조절 함수는 파티클들이 최적의 해에 수렴하기 이전에 전체 프레임 영역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다중 객체가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최적화 기반의 객체 추적기들에 비해 기존 유사 변위들에 대한 잘못된 추적을 현저히 줄이는 것을 확인할 수 있었다.
커널 상관 필터 알고리듬은 객체 추적에 대해 정확도에서 의미 있는 성과를 거두었다. 그러나 고정된 크기의 템플릿을 사용하기 때문에 추적 대상의 스케일 변화에 대처할 수 없었다. 본 논문에서는 최근접 보간법과 표준 가우시안 정규화를 이용한 다중 스케일에서의 상관 필터링 응답 값을 이용하여 프레임별로 가장 적합한 스케일을 찾아 객체를 추적하는 방식을 제안한다. 다음 프레임의 스케일 값들은 이전 프레임의 최적 스케일 값을 이용해 갱신하고 다시 해당 프레임에서의 최적의 스케일 값을 찾는다. 정확도 비교를 위해 기존 커널 상관 필터 알고리듬에서 사용된 VOT2014 데이터를 사용하여 제안된 방법의 유효성을 검증한다.
본 연구는 최근 전국적으로 계속해서 사물인터넷 CCTV의 설치 대수가 증가함에 따라 CCTV의 활용범위를 넓히고자 CCTV를 통하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 추적하는 방법을 제안한다. 이상 행동 구분은 기존에 나와 있던 연구들을 활용하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 색출해내고 CNN을 활용하여 대상을 객체와 하여 추적을 하고 주변 CCTV를 서로 네트워크로 연결하여 객체화된 대상의 이동 경로를 예측해 해당 경로 근방의 CCTV들에 객체의 샘플 데이터를 공유하여 대상 판별 및 해당 대상을 추적하는 방식을 이용하였다. 해당 연구를 통하여 추적하기 힘든 범죄자의 위치를 추적하여 국가 치안에 기여하고 더욱 다양한 기술들이 CCTV에 접목될 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 사거리가 수백 km에 이르는 장거리 미사일의 화염을 발사 초기에 탐지할 수 있는 적외선 카메라에 대한 현실적 영상성능 수치모사 결과를 제시한다. 적외선 카메라는 중적외선 대역용 다수의 렌즈로 구성된 굴절식 광학계이다. 관측대상과 배경의 모델링 전체를 포함하는 규모의통합적 광선추적을 수행함으로 카메라를 통해 보는 영상과 검출기에 도달하는 빛의 세기에 대한 정보를 획득하였다. 관측대상이 되는 미사일 화염의 방사휘도(radiance)는 CFD 타입의 복사전달 기법으로 계산하였으며 이를 광원으로 삽입하여 광선추적을 수행하였다. 관측배경이 되는 대기 모델은 MODTRAN을 사용하여 열복사의 경로, 단일/다중 산란 복사와 투과율을 계산하였다. 광선추적 수치모사의 결과로써 관측대상의 이미지와 도달한 복사전달 성능(radiometric performance)의 검증을 통해 적외선 카메라가 요구사항을 만족함을 입증하였다.
본 논문에서는 RGB-D 카메라를 이용하여 획득한 다중 사용자의 정보를 기반으로 대상을 구분 및 추적하는 기법을 제안한다. RGB-D 카메라를 통해 획득한 3차원 정보와 색상 정보를 획득하여 각 사용자에 대한 정보를 저장한다. 전체 영상에서 획득한 각 사용자의 위치와 외형에 대한 정보를 통해 현재 프레임과 이전 프레임에서의 사용자간 유사도를 계산하여 전체 영상에서의 사용자 구분 및 위치 추적 알고리즘을 제안한다.
비접촉식 시선추적 기술은 인간과 컴퓨터간의 인터페이스로서 장애가 있는 사람들에게 핸즈프리 통신을 제공하며, 최근 코로나 바이러스 등으로 인한 비접촉시스템에도 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 따라서 본 논문에서는 인간 중심의 상호 작용을 위한 상황인식 다중영역 분류기 및 ASSL 알고리즘을 기반으로 한 사용자 인터페이스 기술을 개발한다. 이전의 AdaBoost 알고리즘은 안구 특징 사이의 공간적 맥락 관계를 이용할 수 없기 때문에 눈의 커서 포인팅 추정을 위한 안면 추적에서 충분히 신뢰할 수 있는 성능을 제공 할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 비접촉식 시선 추적 및 마우스 구현을 위한 눈 영역의 상황기반 AdaBoost 다중 영역 분류기를 제시한다. 제안된 방식은 여러 시선 기능을 감지, 추적 및 집계하여 시선을 평가하고 온 스크린 커서 기반의 능동 및 반 감독 학습을 조정한다. 이는 눈 위치에 성공적으로 사용되었으며 눈 특징을 감지하고 추적하는 데에도 사용할 수 있다. 사용자의 시선을 따라 컴퓨터 커서를 제어하며 칼만 필터를 이용하여 실시간으로 추적하며, 가우시안 모델링을 적용함으로써 후처리하였다. Fits law에 의해 실험하였으며, 랜덤하게 대상객체를 생성하여 실시간으로 시선추적성능을 분석하였다. 제안하는 상황인식을 기반 인식기를 통하여 비접촉 인터페이스로서의 활용이 높아질 것이다.
본 논문에서는 다중센스 환경에서 센스정보를 Kalman-Fuzzy 시스템을 이용하여 정보를 통합하고 정확하게 프로세스의 상태를 예측하는 시스템을 제안한다. 제안한 방식은 Kalman 필터를 이용하여 보다 신뢰할 수 있는 센스정보를 획득하고, 다중센스로부터 정보를 퍼지 시스템을 이용하여 통합할 수 있다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 Electro-Hydraulic 엑추에이트를 대상으로 위치 추적을 시뮬레이션 하였고 제안한방식의 우수한 성능을 확인하였다.
본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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