• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2001

동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 하계학술대회
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• pp.299-300
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• 2011

최근 손 동작 인식은 새로운 맨머신인터페이스(man-machine interface)를 위한 기술로 주목 받고 있으며, 이를 위한 손 검출은 손 동작 인식이나 손 추적을 위해 반드시 선행되어야 하는 중요한 기술이다. 기존에 연구되어온 대부분의 손 검출 방법으로는 색상을 기반으로 한 손 검출이었다. 하지만 색상을 기반으로 한 손 검출은 조명의 영향을 많이 받아 신뢰성을 보장하기 어렵다. 이러한 조명의 영향은 깊이 정보(depth information)를 이용함으로써 조명 변화에 강인한 손 검출을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 손 검출을 깊이 정보를 활용하여 수행할 수 있는 방법을 제안하였다. 실시간으로 깊이 정보를 생성할 수 있는 depth sensor 하나를 사용하여 깊이 영상을 얻고 노이즈를 개선 해 준 후에 정의된 모션을 사용하여 손의 특징을 추출하여 손 검출을 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.377-378
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• 2018

본 논문은 이전에 발표한 "FPGA와 OpenCV를 이용한 눈동자 모션인식을 통한 의사소통 시스템"을 보완한다. 몸을 자연스럽게 움직일 수 없는 전신마비, 루게릭 환자들을 위한 시스템으로, 눈동자의 모션을 인식하여 FPGA에서 텍스트를 실시간으로 선택한다. 본 논문에서는 사용자가 전신마비 환자인 것을 기반으로 눈 검출 기능의 연산을 최소한으로 줄여 모션인식의 속도를 향상키는 알고리즘을 제안한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권2호
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• pp.20-32
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• 2010

기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자의 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그라고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 살시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권6호
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• pp.44-56
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• 2008

기존 모션 캡쳐의 경우, 고가의 장비나 사용의 복잡도, 동작자의 움직임 제한 등 모션 캡쳐의 어려움이 있었다. 최근 실시간으로 모션 캡쳐가 가능한 컴퓨터 비젼 기반 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다시점 영상으로부터 쉽고, 빠르게 추출할 수 있는 피부색과 정확한 3차원 복원을 위한 2차원 영상 좌표 보정을 사용하여 효율적인 다시점 영상 분석 알고리즘을 제안한다. 동작자와 피부색을 검출하고, 카메라 보정 및 에피폴라 기하학 정보를 이용하여 보다 정확한 영상 분석, 그리고 칼만 필터(Kalman filter)를 사용한 추적 등을 통해 보다 안정적인 모션 캡쳐가 가능하게 된다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 보다 정확한 위치 추정 및 실시간 모션 캡쳐를 위한 알고리즘임을 보여주고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.885-888
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• 2005

본 논문에서는 카메라가 장착된 2 족 보행 로봇을 이용한 얼굴 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 PCA(Principal Component Analysis) 기반의 시스템으로서 얼굴을 검출하기 위해 먼저, 스킨칼라 정보와 모션 정보를 사용하고, 그 이후에 PCA 를 사용하여 스킨칼라 영역에서 실제 얼굴이 있는지를 검증 한다. 새로 검출된 얼굴과 이전에 추적되는 얼굴 사이의 동일성은 Eigenspace 상에서의 Euclidian distance 를 사용하여 검증한다. 2 족 보행 로봇이 얼굴을 추적하기 위해서는, 검출된 얼굴 영역이 카메라 스크린 중심 영역에 계속 유지되도록 로봇의 움직임을 조절해 간다. 제안된 시스템은 움직임이 많고, 조명 변화나 배경의 변화가 심한 환경에서도, 얼굴을 잘 검출하고 추적 하였으며, 다른 2 족 보행 시스템이나 인간과 로봇의 상호작용을 위한 제스처 인식 시스템으로의 확장도 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.197-201
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• 2007

비디오 분할은 샷 경계 검출이라고도 하는데, 비디오를 계층적이고 구조적인 형태로 표현하기 위하여 영상, 문자, 오디오와 같은 매체 속에 포함되어 있는 내용들을 특징별로 분석하여 계층별로 분류하는 작업을 말한다. 본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.439-442
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• 2000

본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.103-109
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• 2007

본 논문에서는 카메라와 객체의 모션에 보다 강건하고 보다 정확한 결과를 산출하여 충분한 공간 정보를 가지는 지역적 $X^2$-히스토그램 비교 방법을 이용하여 샷 경계를 검출한다. 또한 영상처리에서 영상의 명암 값 향상을 위하여 사용되는 로그함수와 상수를 변형하여 차이 값에 적용하는 정규화 방법을 제시한다. 그리고 샷 경계 검출 알고리즘을 제시하여 일반적인 샷과 갑작스런 샷의 특징을 기반으로 검출한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권1호
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• pp.99-104
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• 2002

기존의 물체추적기법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 수행되었다. 그러나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하고, 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있으며, 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 초기 객체추출은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 선택된 객체를 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 객체의 개략적인 평행이동 벡터를 추정한다. 추정된 변위를 기준으로 하여 객체의 가능한 회전 및 스케일에 대한 템플릿을 구성하고, 이들에 대하여 개선된 히스토그램 인터섹션을 사용하여 물체 추적을 수행한다. 제안한 알고리즘의 강건한 물체추적 성능을 실험에 의하여 확인하였다.