물체 인식 및 추적 기술은 기계가 영상 정보를 기반으로 주변을 인지하고 정황을 파악하는 컴퓨터 비전 분야의 매우 중요한 연구 영역 중 하나이다. 현재까지 이러한 물체 인식/추적에 대한 다양한 연구들이 있어 왔고, 최근 증강현실에 대한 높은 관심을 바탕으로 증강현실을 위한 영상 정보 기반의 정확하고 정교한 추적 기술에 대한 관심 또한 매우 높아졌다. 본 논문에서는 텍스쳐가 없는 단색의 블록에 대해 증강현실을 실현하기 위한 물체 추적 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 다수의 블록들을 조합하여 구성하고, 이 조합으로부터 추출한 특징점에 색상 정보 기반의 지역 서술자를 정의함으로써 사전에 정의된 서술자와 의 비교를 통해 물체를 추적하는 방식이다. 제안된 추적 방식은 사전에 기준이 되는 지역 서술자를 정의함에 있어서 기준 영상에 다양한 어파인 변환을 적용함으로써 카메라와 대상물과의 각도가 큰 입력 영상에 대해서도 추적에 실패하지 않는다. 실험을 통해 제안된 방식을 집 모양으로 구성한 블록 조합에 적용하여 3차원 가상 콘텐츠를 증강시켜 봄으로써 제안된 방식의 유용성을 확인하였다. 제안된 방식은 텍스쳐가 없는 환경에서 사용자의 상호작용으로 텍스쳐를 구성하고 이를 추적하는 방식으로 향후 아이들을 위한 교육 프로그램, 모바일 기기에서의 응용 프로그램 등으로 적용 가능하다.
본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.
Mean Shift 알고리즘은 매우 빠르며 실시간 추적이 가능하다는 장점을 지니지만 추적의 정확도와 관련하여 scale의 변화와 관련된 적응문제, model의 변화에 대한 적응 문제 등 여러 문제점을 지닌다. 따라서 시스템의 안전성을 보장하기 위해서는 추적 실패를 검출할 수 있는 별도의 검출 방법이 필요하다. 본 연구는 별도의 추가적인 연산 없이 Bhattacharyya coefficient의 변화를 추정하여 물체 추적 실패를 검출하는 방법을 제안한다. 또한 이를 실제 추적 시스템에 구현하여 실험하여 그 성능을 확인하였다.
이동 물체 추적 기법은 동작 분석 및 이해의 분야에서 사용되는 중요한 기법 중의 하나이지만 해결해야 할 많은 문제점을 가지고 있다. 특히, 배경과 이동 물체가 동적으로 변화하는 환경에서는 다른 물체에 의해 이동 물체가 부분적으로 폐색될 수 있기 때문에 이동 물체를 추적하는 작업은 매우 어렵다. 동작 분석 분야에서 많이 사용되는 칼만 필터는 연속적으로 입력되는 프레임으로부터 물체의 이동을 예측하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 기존의 칼만 필터를 개선한 구조적 칼만 필터라고 불리는 새로운 칼만 필터를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 구조적 칼만 필터는 폐색과 같은 열악한 조건에서도 동작을 성공적으로 측정할 수 있다. 실험 결과는 제안된 방법이 동적으로 변화하는 환경에서 이동 물체를 효과적으로 추적하는 것을 보인다.
무선 센서 네트워크에서 이동하는 물체를 에너지 효율적으로 추적하기 위하여 많은 연구가 진행되고 있다. 그 중 대표적인 것은 물체의 이동에 따라 동적으로 클러스터링을 구성해 나가는 방법이다. 물체의 이동에 따라 클러스터를 구성한 후 클러스터 내부에서는 모든 센서 노드들이 연속적으로 물체를 모니터링하거나 혹은 일반적인 스케줄링 기법을 사용하여 에너지 소모를 분산시킨다. 이런 스케줄링 기법들은 환경 모니터링 등 일반적인 센서 네트워크를 대상으로 개발되고 있기 때문에 이동하는 물체를 추적하는 응용에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 물체의 이동경로를 따른 동적 클러스터링 환경에서 물체의 이동 정보를 고려한 클러스터 내부에서의 스케줄링 기법을 제안함으로써 이동하는 물체에 대한 missing-rate를 최소화하는 동시에 에너지 소모를 최대한 줄임으로써 전체 센서 네트워크의 생명주기를 연장시키고자 한다. 시뮬레이션 결과가 증명하는 바와 같이 제안한 방안은 보다 낮은 에너지 소모와 missing-rate를 달성하였다.
본 논문에서는 특징 벡터를 이용한 강인한 물체 추적 방법을 제안한다. 먼저, 초기 이동 물체의 움직임 영역을 추출하고, KLT알고리즘을 입력 영상에 적용시켜 특징 벡터들을 추출한다. 초기 추출된 이동 물체의 움직임 영역에 추출된 특징 벡터를 적용시켜 1차 정규화 한다. 그 후, RGB 칼라모델과 HSI 칼라모델을 이용하여 이동 물체에 대한 Blob 영역을 설정하고 설정된 Blob 영역에 대해 1차 특징벡터를 Snake 알고리즘으로 동정하여 2차 정규화 과정을 마무리 한다. 최종 정규화 된 특징 벡터를 Particle filter에 입력 데이터로 이용하여 이동 물체를 추적 한다. 마지막으로, 복잡한 환경에서 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.
본고에서는 움직이는 물체를 추적하는 알고리즘을 제시한다. 이미지의 색상에 대한 불변치를 활용하여 비디오 클립에서 물체 영역을 추출하고 co-occurrence matrix를 구한 후 인접 프레임 간의 대응되는 물체를 결정하여 물체의 괘적을 추적한다. 물체 영역에 적응되는 특징값들의 분리정도치를 활용하여 시스템의 성능을 향상시키는 방법과 실험 결과를 제시한다.
본 논문은 칼만 필터를 이용한 다중 객체 추적 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 객체 추적 알고리즘만을 이용하여 객체 추적을 하였을 경우, 잘못 검출되는 물체의 비율이 높았는데, 이를 해결하기 위하여, 본 실험에서는 움직이는 물체에 집중하여, 객체 추적을 하는 방법에 대하여 연구하였다. 효과적인 객체 추적을 위하여, 우리는 우선 배경 분리 알고리즘의 결과 이미지에서 객체의 후보들을 찾았다. 실험적인 결과를 통해 비디오에서 오직 움직이는 물체에만 집중함으로써 우리는 효과적이고 효율적으로 객체를 추적할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
디지털화된 영상정보는 인간의 시각적인 능력을 대신하거나 보조하는 등 다양한 용도로 이용되고 있다. 재난, 위험요소, 감시등의 목적으로 많은 무인 감시카메라가 사용되고 있으나, 대부분 인간의 시각에 의존한 인식을 통해 추적감시가 행하여지고 있다. 본 연구에서는 특정 물체에 대한 정보가 주어지면 무인 공중카메라가 물체인식과 위치추적을 자율적으로 수행할 수 있도록 하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기위해서 물체의 이동에 따른 형태의 변화와 빛의 굴절, 간섭, 산란 등으로 인한 색상, 명도 정보의 변화와 그리고 날씨와 같은 환경적 요인 등에 의해 발생되는 잡음과 같은 많은 문제점들을 해결해야한다. 그러나 본 연구에서는 공중무인감시 카메라를 사용하여 첫번째 단계로 단순화된 주변 환경에서 물체 인식 및 위치추적에 대한 연구와 실험을 통해 목표를 이루고자한다. 실험을 통해 구현된 물체의 위치인식과 추적이 잘 수행되어 졌다.
본 연구에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 이동물체를 실시간으로 추적하기 위한 모델정합기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 추적 초기에 화면에서 검출된 이동물체의 윤곽선영상을 모델로 사용하였으며, 추적대상의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였다. 또한 새로운 위치탐색 알고리즘 및 처리시간을 단축시키기 위한 방법을 제안함으로써 실시간 추적이 가능하게 하였다. 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 추적실험을 수행하여 기존 방법들과 비교 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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