• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.721-728
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• 2005

본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.40-49
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• 2007

운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.273-274
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• 2016

본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소를 억제하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하여 객체를 잃지 않고 추적할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.364-366
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• 2012

본 논문은 다중 객체 추적 시스템에 관한 연구로서, Online boosting 을 기반으로 다중 객체 추적 기술이 개발되었다. 기존의 Boosting 기반의 추적 기술과는 다르게 객체들간의 구별을 좀더 명확하게 하기 위하여, 프레임과 프레임간의 객체들끼리의 연결 시 공간적인 제약조건과 시간적 제약 조건을 이용하여 Online Boosting 알고리즘을 설계하였다. 본 시스템에서는 멀리 떨어져있는 객체들간에는 연관성이 낮다는 점을 보다 강력하게 고려하였기에 추적하는 과정에서 물체들끼리의 연관 오류가 줄어들었고, 이는 몇 개의 범용데이터를 이용한 실험을 통해 증명하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.69-74
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• 2004

본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적 구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(Contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.868-871
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• 2009

21세기를 본 논문에서는 칼라분포에 기반한 적응 외형 모델을 파티클 필터에 적용한 이동물체 추적방법을 제시하였다. 칼라 기반의 추적은 서로 다른 외형의 변화에 따라 빠르게 움직이는 이동물체를 다중 관측 모델을 결합하여 추적할 수 방법을 제시하고 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.465-468
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• 2009

본 논문은 박물관이나 고가의 물품을 판매하는 곳에서 특정한 객체를 감시하고, 특정 객체의 도난을 방지하기 위하여 다중카메라를 설치하여 카메라 상호간의 정보를 교환함으로써 움직이는 객체를 추출하고 추적하는 시스템의 구현이다. 감시대상이 되는 객체의 상단과 정면에 카메라를 설치하여 움직임 객체가 감시대상 객체에 접촉하게 되면 두 대의 카메라가 동시에 움직임 객체를 추출하고 추적하게 된다. 먼저 정면의 카메라는 움직임 물체의 얼굴부분을 캡춰하고 지속적으로 얼굴영역을 확대 / 캡춰하면서 추적을 시작한다. 상단의 카메라는 많은 객체들의 움직임 속에서 특정한 객체만을 추적할 수 있으며, 추적은 방향예측을 통하여 수행하고 객체의 특징정보를 저장한다. 저장된 특징정보는 카메라의 범위를 벗어났을 때 인접한 카메라에 정보를 전송하고 지속적인 추적이 이뤄질 수 있도록 한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권1호
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• pp.11-20
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• 2000

본 논문은 도로영상에서 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출방법을 제안코자 한다. 축소영상에서 차영상 방법을 이용하여 윤곽선을 추출하고 원영상에서 특징을 추출함으로써 추적의 정확성을 높이고자 한다. 사용된 특징은 물체화소의 원분포, 중심모멘트, 최대${\cdot}$최소비이다. 이를 이용하여 데이터 연상문제를 해결하였으며, 실시간 추적을 위하여 칼만필터를 사용하였다. 제안된 알고리즘에 의해 추출된 특징 벡터는 다중 차량 추적에 적합함을 실험을 통해 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1802-1808
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• 2003

본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(non­rigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.

• 한국ITS학회:학술대회논문집
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• 한국ITS학회 2003년도 제2회 정기총회 및 추계학술대회
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• pp.76-80
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• 2003