• 제목/요약/키워드: 물체 추적

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스테레오 물체추적을 위한 광 JTC 시뮬레이터 (Optical JTC Simulator for Stereo Target Tracking)

  • 이용선;이재수
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.973-976
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    • 1998
  • 스테레오 물체추적 시스템은 스테레오 비젼 시스템의 입체 영상에서 나타나는 스테레오 시차를 없애 주는 주시각 제어와 이동 물체를 영상의 중앙에 위치시키기 위한 팬/틸트 제어를 통해 이동 물체를 추적하게 된다. 본 논문에서는 스테레오 물체추적 시스템의 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용해 이동 물체를 추적하는 스테레오 물체추적 시뮬레이터를 구현하였다. 이를 이용하여 여러 종류의 입력 영상에 따른 광 JTC 의 추적 결과를 분석하여 실험 결과를 예측할 수 있었으며, 이를 광학적으로 구현할 경우 배경 잡음에 강하고 실 시간적 물체 추적이 가능한 스테레오 물체추적 시스템을 구현할 수 있음을 제시하였다.

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연속된 영상 정보를 이용한 물체 추적 시스템 구현 (An implementation of object tracking system using sequential images)

  • 방성호;문승빈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.653-656
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    • 2002
  • 본 논문에서는 연속된 영상 정보를 이용하여 물체를 추적하는 시스템에 대하여 기술한다. 물체를 추적하는 시스템은 물체를 구별하는 단계에서 자동으로 물체를 추적하는 단계로 구성된다. 물체를 구별 하기 위해서는 영상에서 사용자가 원하는 물체를 추출해야 한다. 이를 위해서 여러 가지 전처리 과정을 거쳐서 물체를 추출하고, 물체에 대한 정보를 추출한다. 추출된 정보와 미리 입력된 물체에 대한 정보와 비교하여 사용자가 원하는 물체인지를 구별한다. 사용자가 원하는 물체라고 판단이 될 경우 추적 시스템은 추적 알고리즘을 이용하여 물체를 추적한다. 이 시스템을 평가하기 위해서 본 논문은 conveyor belt에서 물체를 추적, 추적된 물체를 잡는 실험을 하였고 성공적인 결과를 보였다.

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BMA와 JTC를 이용한 스테레오 물체추적 (Stereo Object Tracking using BMA and JTC)

  • 고정환;이재수;이용선;김은수
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.641-644
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    • 1999
  • 스테레오 물체 추적기는 좌. 우측 카메라의 스테레오 입력 영상에서 이동 물체의 주시각을 제어하면서 자동으로 추적 물체가 항상 영상의 중앙에 위치하도록 제어해야 한다. 본 논문에서는 복잡한 배경이 존재하고 카메라가 움직이는 경우 스테레오 물체 추적을 위한 방법으로 블록 정합 알고리즘(BMA)으로 추적 물체와 배경을 분리하고, JTC를 이용해 주시각 및 팬/틸트 제어 값을 구하여 좌, 우측 카메라를 제어하는 스테레오 자동 물체 추적 시스템을 제시하였다. 추적결과 배경잡음에 상관없이 적응적으로 작용하여 정확히 이동 물체의 위치를 스테레오로 추적할 수 있었다.

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퍼지기법을 이용한 영상분활 및 물체추적에 관한 연구 (A Study on Image Segmentation and Tracking based on Fuzzy Method)

  • 이민중;황기현;진태석
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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    • pp.125-128
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    • 2007
  • 최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간 추적을 실험하였다.

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가림현상에 대처한 실시간 이동 물체 추적 (Handled in real-time tracking of moving object occlusion)

  • 김학희;윤한경
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.158-166
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    • 2011
  • 일반적으로 이동 물체 추적은 움직임 및 회전, 크기에 견고한 루카스-카나데 특징 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 이 방법은 추적하던 이동 물체가 배경이나, 다른 물체 등으로 인해 추적하는 물체가 가려질 경우, 이동 물체를 추적하지 못하고 배경이나 다른 물체 등을 추적하거나, 추적이 종료된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 루카스-카나데 특징 추적 방법에 평가 함수와 이동 물체 추적 예측을 도입하여, 가림현상에도 이동 물체를 추적하는 방법을 제안한다.

지능기법을 이용한 물체추적에 관한 연구 (A Study on Tracking based on Intelligent Method)

  • 이민중;진태석;박진현;황기현
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.239-241
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    • 2007
  • 최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.

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히스토그램 프로젝션을 이용한 이동 카메라로부터의 물체 추적 알고리즘 (Algorithm for Object Tracking Using Histogram Projection from Moving Camera)

  • 설성욱;이희봉;남기곤;이철헌
    • 융합신호처리학회 학술대회논문집
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    • 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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    • pp.245-248
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    • 2001
  • 본 논문은 히스토그램 백 프로젝션, 히스토그램 인터 섹션 그리고 XY-프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 정합하여 물체 추적 시스템에 적용하고자 한다. 물체 추적 시스템에서 실시간 처리를 위하여 물체정합 모델은 계산량이 적고, 물체의 변화에도 일관성이 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 물체정합 모델은 이러한 물체 추적 시스템에 적합하다. 본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 물체를 정합하는 것을 보였으며, 물체를 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

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다중 물체 추적에서의 모션 히스토그램을 이용한 샘플 생성 기법 (A generating samples method for multiple object tracking using motion histogram)

  • 천기홍;강행봉
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2007년도 학술대회 1부
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    • pp.744-749
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    • 2007
  • 물체 추적시스템은 비디오 감시 시스템, 화상회의 시스템과 같은 다양한 비전 응용 분야에서 점점 비중이 높아지고 있다. 이 시스템에서 가장 널리 사용되고 있는 방법 중 하나로 Particle-Filter를 들 수 있다. 하지만, 이 Particle-Filter의 단점은 유사한 여러 물체를 추적할 때에 그 물체들이 겹치거나 사라질 경우 정확한 추적을 하기 어렵다는 것이다. 이 단점을 극복하기 위해 많은 연구가 진행되고 있으며, 본 논문에서는 이 문제를 극복하기 위한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 다중 물체 추적에서 빈번히 일어나는 문제는 두 가지로 요약할 수 있는데, 동일한 다중 물체가 부분적으로 엇갈리거나 다른 객체에 완전히 겹친 후 떨어질 때 한 물체를 중복하여 추적하는 문제(merge and split problem)와 이 때 분리되어 추적은 됐지만, 물체를 혼동하여 추적하는 문제(Labeling problem)이다. 본 논문에서는 이 러한 문제들을 풀기 위해 이미지 필드에서 보다 정확한 확률분포를 만들고, 이 확률분포의 신뢰성을 높이기 위해서 물체의 특징정보를 표현하는 몇 가지 방법을 제안한다. 전자의 문제는 두 가지 문제로 나누어 생각해 보았다. 첫째, 복잡환 환경에서의 분포를 찾아내는 것과 둘째, 추적 중인 물체를 잃어버릴 경우 새로운 샘플을 생성함으로써 나누어 보았다. 이 문제 중 첫번째는 K-means 클러스터링을 이용하여 유사한 물체가 주변에 퍼져 있을 때, 하나의 후보 위치가 아닌, K개의 후보 위치들을 만들어 내어 보다 정확한 추적이 가능하게 하였으며, 두 번째 문제는 추적 중인 물체가 다른 커다란 물체에 가려질 경우이다. 이 상황에서 샘플을 생성하는 방법은 지금까지 해왔던 간단한 환경에서의 생성 범위와는 다르게 넓게 해야 생성시켜야 한다. 이 때 샘플링의 수를 늘리지 않으면서, 최대한 정확하게 추적하기 위해서 동영상에서 물체의 모션을 이용한 모션 히스토그램을 얻어내고, 그 정보를 이용하여 샘플을 생성하는 위치를 조절함으로써 이 문제를 풀어 보았다. 그리고, 후자의 문제인 이미지 필드상에서 확률분포의 신뢰성을 높이기 위한 특징 정보는 기존에 많이 사용하던 칼라 히스토그램에 공간정보의 의미를 부여하는 칼라 히스토그램을 분할하는 방법과 SIFT에서 사용하는 방향정보와 크기정보를 사용했다. 이것들을 사용하여 보다 정확한 물체추적시스템을 다음과 같이 제안한다.

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동영상내의 물체 추적에 관한 연구 (A Study on Tracking of Object in Image Sequence)

  • 최호진;박승규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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    • pp.665-668
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    • 2006
  • 이동 물체 검출 및 추적은 과중한 연산량에 의해 초당 처리할 수 있는 프레임의 수가 적게 되거나 정합 과정이 단순하여 추적을 실패하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 동영상내에서 이동 물체를 검출하고 추적하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 입력된 영상으로부터 배경과 물체를 분리하기 위해 background subtraction을 이용하였고, 분리된 물체들은 이진 연결 요소 분석을 통하여 세그먼트 된다. 그리고 물체의 추적을 위하여 Kalman filter를 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 야외에서 촬영한 비디오 시퀀스를 이용하였으며, 물체 검출 및 추적이 조명 변화, 그림자에도 잘 적응함을 증명하였다.

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모션에너지와 예측을 이용한 실시간 이동물체 추적 (Real-Time Tracking of Moving Objects Based on Motion Energy and Prediction)

  • 박철홍;권영탁;소영성
    • 한국항행학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.107-115
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    • 1998
  • 본 논문에서는 물체가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황하에서도 이동물체를 견고히 추적할 수 있는 모션에너지와 예측에 기반한 이동물체 추적 방법을 제안한다. 이동물체 추적은 이동물체의 추적 단계와 추적된 이동물체의 추적 단계로 나뉘는데 이동물체 추적을 위해서는 개선된 모션에너지 방법을 사용하였다. 이동물체 추적을 위해서는 이동물체 중심점의 이동위치를 거리와 방향정보를 이용, 예측함으로써 탐색공간을 줄여 실시간 추적이 가능하도록 하였다. 실험실에서 만든 모사 영상열과 실세계 영상열에 적용한 결과 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 추적이 잘 이루어짐을 볼 수 있었다.

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