• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.716-718
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• 2016

본 연구는 차량이 정차해 있거나 차량을 후진하여 이동시키고자 할 때 운전자의 시야에 보이지 않는 차량의 후방 좌 우측에서 접근하는 차량 또는 보행자와 같은 움직임을 가지는 물체와 충돌을 회피하기 위한 방법에 관한 연구이다. 해당 물체와 충돌을 피하기 위해서는 후방의 영상을 획득하여 움직임을 가진 물체를 식별하고 차량과의 거리, 속도 및 충돌 가능성을 계산할 수 있어야 한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.5
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• pp.85-91
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• 2015

This paper presents a novel frame rate up-conversion (FRUC) algorithm. Existing algorithms, in general, employ rectangular blocks for motion estimation and arbitrary shape of an actual object region cannot be precisely represented. On the other hand, the proposed wedge-shaped block partitioning algorithm partitions a rectangular block into two wedge-shaped blocks using the texture information, which makes better approximation for an actual object region. The wedge-shaped block partitioning algorithm as well as the adaptive motion vector prediction algorithm is used to reliably estimate the actual motion. Experimental results show that the proposed FRUC algorithm is superior to existing algorithms up to 1.988dB in PSNR and 0.0167 in SSIM comparisons.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.2
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• pp.135-142
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• 2003

Robust extraction of 3D object's features, shape and global motion information from 2D image sequence is described. The object's 21 feature points on the pyramid type synthetic object are extracted automatically using color transform technique. The extracted features are used to recover the 3D shape and global motion of the object using stereo paraperspective camera model and sequential SVD(Singuiar Value Decomposition) factorization method. An inherent error of depth recovery due to the paraperspective camera model was removed by using the stereo image analysis. A 30 synthetic object with 21 features reflecting various position was designed and tested to show the performance of proposed algorithm by comparing the recovered shape and motion data with the measured values.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.1015-1017
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• 2013

Object tracking, in general, is a challenging problem. Difficulties in tracking objects can arise due to abrupt object motion, changing appearance patterns of both the object and the scene, non-rigid object structures, object-to-object and object-to-scene occlusions, and camera motion. Tracking is usually performed in the context of higher-level applications that require the location or the shape of the object in every frame. This paper describes an object tracking system based on active vision with two cameras, into algorithm of single camera tracking system an object active visual tracking and object locked system based on Extend Kalman Filter (EKF) is introduced, by analyzing data from which the next running state of the object can be figured out and after the tracking is performed at each of the cameras, the individual tracks are to be fused (combined) to obtain the final system object track.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.1-13
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• 2002

In this paper, we propose an object tracking system which can be convinced of moving area shaped on objects through color sequential images, decided moving directions of foot messengers or vehicles of image sequences. In static camera, we suggests a new evaluating method extracting co-occurrence matrix with feature vectors of RGB after analyzing and blocking difference images, which is accessed to field of camera view for motion. They are energy, entropy, contrast, maximum probability, inverse difference moment, and correlation of RGB color vectors. we describe how to analyze and compute corresponding relations of objects between adjacent frames. In the clustering, we apply an algorithm of FCM(fuzzy c means) to analyze matching and clustering problems of adjacent frames of the featured vectors, energy and entropy, gotten from previous phase. In the matching phase, we also propose a method to know correspondence relation that can track motion each objects by clustering with similar area, compute object centers and cluster around them in case of same objects based on membership function of motion area of adjacent frames.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.41-49
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• 2000

In this paper, we propose a new method of indexing and searching based on object-specific features at different semantic levels for video retrieval. A moving trajectory model is used as an indexing key for accessing the individual object in the semantic level. By tracking individual objects with segmented data, we can generate motion trajectories and set model parameters using polynomial curve fitting. The proposed searching scheme supports various types of queries including query by example, query by sketch, and query on weighting parameters for event-based video retrieval. When retrieving the interested video clip, the system returns the best matching event in the similarity order.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.184-187
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• 2010

본 논문에서는 움직임 추정(Motion Estimation, ME), 색상 라벨링(Labeling) 그리고 Non-Local means 필터 등을 이용하여 2D 영상을 3D 입체 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 프레임 간의 움직임 추정 방법을 사용하여 물체의 움직임 벡터를 추출하며 색상 라벨링 작업을 통해 세밀한 객체를 추출한다. 객체를 추출한 후 영상을 이동시켜서 우영상을 생성한다. 우 영상을 생성하는 과정에서 채워지지 않은 화소들이 발생하는데 전체 화소의 상관도를 고려하는 Non-local means 필터를 사용하여 이 부분을 처리한다. 생성된 우 영상과 원본 영상인 좌 영상으로 비월주사(interlace)하여 최종 3D 입체 영상을 생성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.157-160
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• 2021

프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.86-89
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• 2008

본 논문에서는 H.264/AVC 비디오의 고속 부호화를 구현 하기 위하여 인터 프레임 상에서 움직임 벡터의 상관관계를 이용한 빠른 인트라 모드 스킵 알고리즘을 보인다. 제안한 인트라 모드 스킵은 이웃 블록 사이의 움직임 벡터간의 상관관계와 이전 프레임의 매크로블록(Macroblock)의 모드를 이용하여 인트라 예측을 생략함으로써 계산량을 줄이는 방법이다. 새로운 물체가 나타나거나 복잡한 움직임을 보이는 매크로블록들이 인트라 모드로 결정될 확률이 높기 때문에, 주변블록의 분산을 이용하여 임계값을 계산하고, 현재 매크로블록의 분산값과 비교하여 조건에 맞는 매크로블록에 대해 인트라 예측을 생략한다. 또한 시간적 상관관계가 높은 이전 프레임의 같은 위치의 매크로블록의 모드가 인트라 모드로 선택 되었을 경우, 인트라 예측을 실행한다. 제안한 방법으로 실험하였을 때, 기존의 논문과 비교하여 부호화 시간이 평균 26.02% 정도 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.02a
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• pp.147-150
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• 2008

현재의 비디오 카메라는 인간의 눈으로 볼 수 있는 것과 동일한 화질의 비디오 영상을 얻을 수 없다. 인간의 눈은 움직이는 물체에 중점을 두고 초점을 맞추는 시각적 특성을 가진다. 하지만 현재의 비디오 카메라 시스템은 영상에 대한 인간의 눈의 시각적 특성에 대한 고려 없이 조리개와 렌즈의 조절 작업이 이루어진다. 본 논문은 이러한 비디오 카메라 시스템의 개선을 위해 인간의 눈의 시각적 특성에 기반을 둔 실시간 피사체 적응 비디오 카메라 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상내에서 움직임을 가진 물체를 찾아낸 뒤, 이것에 가중치를 두고 조리개와 초점제어 작업의 순서로 이루어진다. 움직이는 물체는 영상 코덱의 움직임 정보를 파악하여 찾아내었다. 제안된 알고리즘은 프로그램언어로 구현되었으며, 초점거리와 조리개제어가 가능한 카메라와 PC를 사용하여 영상을 분석, 검증하였다.