• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.891-894
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• 2001

본 논문에서는 NTGST (noise·tolerant generalized symmetry transform)와 snake를 이용하여 복잡배경으로부터 여러 물체의 윤곽선을 동시에 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 NTCST의 대칭도 맵(symmetry map)을 이용하여 복잡한 배경에 혼재하는 여러 물체들의 위치를 찾은 다음, 이들 각 물체에 snake의 초기 윤곽들을 자동 설정해 줌으로써 기존 snake 알고리즘의 초기 윤곽 설정의 어려움과 다중 물체 윤곽선 검출의 어려움을 동시에 해결하였다. 이때 NTGST의 대칭도 맵으로부터 설정된 snake의 초기 윤곽은 실제 물체의 윤곽선 가까이에 위치할 뿐만 아니라 물체의 형태를 잘 반영하므로 요철이 있는 물체의 윤곽선도 기존의 방법보다 적은 반복횟수로 정확하게 검출 할 수 있다. 다양한 합성 영상과 실영상에 적용한 결과 복잡배경으로부터도 다중 물체의 윤곽선을 효과적으로 추출함을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.3
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• pp.60-66
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• 2012

In this paper, we propose abandoned object detection algorithm. When abandoned object was occluded other object, the existing methods cannot detect abandoned object because those methods are not able to estimate the location of abandoned object. In order to overcome this problem, the proposed algorithm extracts the corners around abandoned object. The detected corners are linked to center of abandoned object called by supporters. We can then estimate the location of abandoned object by using supporters. Therefore, the proposed algorithm can detect and estimate the location of abandoned object, when abandoned object is occluded by other object. For this reason, the proposed algorithm can be applied to intelligent surveillance system to prevent bomb terror, which disguises as luggage or box.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.899-902
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• 2001

본 논문은 도로 상에서 움직이는 물체를 검출하고 웨이블릿 변환을 이용하여 검출된 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 물체 판별 단계 그리고 추적 단계로 이루어진다. 첫번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반하여 움직이는 물체에 의해 발생한 영역과 그 이외의 다른 영역들을 검출한다. 두 번째 단계에서는 검출된 영역에 포함되어 있는 물체를 웨이블릿 변환 계수를 입력하는 신경망을 사용하여 판별한다. 그리고 판별된 물체의 위치 및 크기 정보와 웨이블릿 변환 계수를 이용하여 추적한다. 제안한 방법을 실험한 결과, 물체 추적률은 93%, 프레임당 처리 시간은 0.19ms 이다. 본 논문에서 제안한 방법은 실시간 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.150-153
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• 2003

현재의 영상정보를 이용한 이동물체 검출 알고리즘에서는 물체를 인식하는데 많은 처리시간을 소비한다. 이는 물체의 특징을 사용하여 대상 물체를 일치시키기 위해 대량의 컨볼루션 처리를 하기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 움직이는 물체에 대한 효율적인 궤적 추적 알고리즘의 하나로 행렬필터를 제시하고, 이를 적용한 어플리케이션을 통하여 이를 검증하려 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.4
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• pp.249-254
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• 2007

A mobile robot with various types of sensors and wireless camera is introduced. We show this mobile robot can detect objects well by combining the results of active sensors and image processing algorithm. First, to detect objects, active sensors such as infrared rays sensors and supersonic waves sensors are employed together and calculates the distance in real time between the object and the robot using sensor's output. The difference between the measured value and calculated value is less than 5%. We focus on how to detect a object region well using image processing algorithm because it gives robots the ability of working for human. This paper suggests effective visual detecting system for moving objects with specified color and motion information. The proposed method includes the object extraction and definition process which uses color transformation and AWUPC computation to decide the existence of moving object. Shape information and signature algorithm are used to segment the objects from background regardless of shape changes. We add weighing values to each results from sensors and the camera. Final results are combined to only one value which represents the probability of an object in the limited distance. Sensor fusion technique improves the detection rate at least 7% higher than the technique using individual sensor.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.917-920
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• 2014

본 논문에서는 SWO 방식의 물체 검출기를 개선하여 비디오 환경에 적합하며 실시간 처리가 가능한 Tracking 방식의 PSO 물체 검출기를 제안한다. PSO 방식 스캔은 각각의 입자들이 전역 최적 값으로 수렴하기 때문에 다중 검출에는 적지 않은데, 본 논문에서는 다중 물체를 검출하고 관리할 수 있도록 Tracking 개념을 적용하였다. 제안하는 방법을 적용하면 검출기의 오검출률을 줄이고 안정적인 검출 결과를 얻을 수 있으며 속도가 향상되어 실시간 처리가 가능하다. 논문에서 제안한 알고리즘을 적용해 본 결과 기존의 Viola-Jones 얼굴 검출기와 비교하여 검출률은 동일하면서 속도가 최대 21배 향상되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.32-34
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• 2019

최근 딥러닝 기반의 다양한 물체 검출 알고리즘이 제안되어 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문은 이러한 딥러닝 기반 물체 검출의 성능을 향상시키기 위해 입력영상에서 추출된 특징 지도를 강화하는 비지역적 특징 융합과, 이를 이용한 물체 검출 기법을 제안한다. 제안 기법은 입력영상에서 CNN 을 통해 추출한 특징 지도를 비지역적 특징 강화 블록을 통해 강화한다. 해당 블록 내에서 입력된 특징 지도는 먼저 여러 리셉티브 필드를 갖는 특징 지도로 분기된다. 그리고 분기된 특징 지도들은 비지역적 특징 융합 모듈에 의해 융합되어 강화된다. 이러한 과정을 통해 강화된 특징 지도는 비지역적 문맥 정보가 강화된 특성을 가지며, 해당 특징 지도를 이용하여 최종적으로 물체 검출을 수행한다. Pascal VOC 공인 데이터세트를 통한 실험 결과, 제안 기법은 기존 비교 기법 대비 향상된 검출 성능을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.531-534
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• 2006

능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.173-181
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• 2004

In this paper, we propose a system for automatic moving object detection and tracking in sequence images acquired from a moving camera. The proposed algorithm consists of moving object detection and its tracking. Moving object can be detected by integration of BBME and DD method We segment the detected object using histogram back projection, match it using histogram intersection, extract and track it using XY-projection. Computer simulation results have shown that the proposed algorithm is reliable and can successfully detect and track a moving object on image sequences obtained by a moving camera.

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2007.05a
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• pp.38-46
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• 2007

본 논문에서는 실시간으로 획득된 영상을 분석하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 카메라를 자동 제어하여 관심 보행자만을 추적하는 시스템을 제안한다. 다수 물체 영역 검출은 차영상과 이전변환 밀도값을 이용한다. 검출된 다수 물체 영역에서 사람의 구조적 정보와 형태 정보를 이용하여 나무들의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역은 제거되고, 관심 보행자 영역만을 검출하였다. 관심 보행자 추적은 무게중심 차를 이용한 움직임 정보와 k-means 알고리즘으로 구한 세 점의 평균 색상 정보를 이용한다. 원거리 관심 보행자는 인식률을 높이기 위해 줌을 실행하여 확대하고, 관심 보행자의 화면상 위치에 따라 카메라 방향을 자동으로 조정하여 관심 보행자반을 연속적으로 추적한다. 실험 결과, 제안한 시스템은 실시간으로 움직이는 다수 물체를 검출하고, 사람의 구조적 특정과 형태 정보로 관심 보행자만을 검출할 수 있었고, 움직임 정보와 색상정보로 관심 보행자를 연속적으로 추적할 수 있었다.