• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.787-789
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• 2005

본 논문에서는 로봇이나 감시 시스템에서 주로 쓰이고 있는 배경 모델링의 정확성을 지속 시키는 방법을 제안한다. 오브젝트를 추출하려면 정확한 배경 모델이 필요하다. 정확한 배경 모델을 유지하기 위해서는 전경의 정보가 배경 모델에 반영되면 안 된다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 기반으로 한 배경 무효화 기법을 사용하여 전경이 배경 모델에 영향을 주는 것을 방지함으로써 정확한 배경 모델을 유지하는 방법을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.1001-1002
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• 2008

본 논문에서는 조명 또는 장면의 갑작스러운 변화에 효과적으로 배경모델링을 하기 위해 국부이진패턴을 이용한 다중 배경모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 장면에서 독립적인 배경모델을 이용하여 모델 업데이트를 실시한다. 이후 검출된 전경 영역의 비율이 일정 임계치를 넘게 되면 기존의 모델 중 적합한 모델을 찾거나 새로운 모델을 생성하여 현재 배경모델을 대체한다. 이는 배경모델의 성능을 유지하면서 효율적으로 장면의 변화에 바로 대응할 수 있는 장점이 있다. 실험결과에서는 실내조명이 갑작스럽게 변하는 영상과 Pan Tilt Zoom 카메라를 이용한 다중 영상에서 제안한 방법이 효과적으로 동작함을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.47-50
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• 2016

객체를 추적하는 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 그 중 고정된 단일 카메라를 이용한 객체 추적 기술은 비디오 감시(Surveillance) 등에서 활용되고 있다. 고정된 카메라 환경에서 객체를 추적하는 방법 중 배경 모델링(Background Modeling)을 이용한 방법은 간단하면서도 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 객체의 움직임이나 특징을 분석하여 배경 모델을 생성한 후 배경 정보를 이용하여 전경을 분리하면 쉽게 객체를 추출할 수 있다. 그러나 객체의 움직임이 적은 경우 해당 영역에서의 배경 모델은 정확하게 생성될 수 없다. 배경 모델을 학습하는 동안 객체가 충분이 움직이면 이런 문제를 해결할 수 있으나 객체가 움직이기 전까지는 오류가 지속된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인페인팅(Inpainting)을 이용하여 움직임이 적은 영역을 보정하여 정확한 배경 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 배경 모델을 생성한 후 객체로 식별할 수 있는 후보 영역을 식별한다. 선정된 영역들 중 사용자가 객체로 판단되는 영역을 선택하여 해당 영역에 대해 인페인팅으로 화소값 및 가중치들을 보정한다. 보정된 영상으로 배경 모델링을 수행하면 움직임이 적은 영역에 대해서도 효과적으로 배경 모델을 생성 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.160-163
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• 2014

본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.261-264
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• 2006

본 논문은 조명의 변화가 심한 연속영상에서 동적객체를 안정적으로 추출하기 위하여 색상강도 및 기울기 기반 배경모델을 구축하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 동적 객체의 윤곽선을 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선, 동적객체가 포함되지 않은 배경 연속영상의 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도와 색상 기울기에 대한 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue)성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적객체의 윤곽선으로 판별한다. 제안 기법은 극심한 조명 변화에 강건하게 동적 객체의 윤곽정보를 실시간 추출하였다. 본 논문에서는 기존 RGB 기반 배경 모델링 기법을 적용한 경우와의 비교 실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.597-609
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• 2008

기존의 배경 모델링 방법은 배경 모델의 반복적 갱신(recursive update)으로 인해 배경보다 객체가 더 자주 등장하는 혼잡한 환경에서는 정확한 배경 모델링을 생성하기 어려운 문제를 지니고 있다. 본 논문은 이러한 기존 방법의 문제를 해결하기 위해 기존의 혼합 Gaussian 모델을 기반으로 하는 적응적 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상 내 전경 영역의 비율에 따라 배경 모델의 학습 비율을 적응적으로 조절한다. 따라서, 혼잡 상황에서는 배경 모델의 갱신을 억제하여 배경 모델을 잘 유지시키는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 상황의 영상에서는 기존 방법과 유사한 정확도를 보이지만 혼잡한 상황에서는 기존 방법과 비교하여 배경 제거를 효과적으로 수행하는 것을 확인하였으며, 또 정확도 측정 결과 혼잡한 상황의 영상에서 기존 방법과 비교하여 F 값이 5-10% 가량 향상함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.511-515
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• 1998

본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동 물체 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 물체 추적 기법은 카메라가 고정되지 않은 동적인 환경에서 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동 물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작 벡터를 추출하여 2차원 파라미터 동작 모델인 어파인 동작 모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작 모델을 구성하는 파라미터를 추출하여 분석함으로써 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동 물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동 물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만 필터를 활용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작 정보를 전경에서 추출하는 이동 물체의 이동궤적 정보 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.435-438
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• 2007

움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모텔은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.95-98
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• 2012

본 논문에서는 DCT 변환 공간상의 배경휘도와 주파수를 고려한 2차원의 개선된 광-적응 효과(luminance adaptation: LA) JND 모델을 제안한다. 기존의 LA JND 모델은 배경 휘도가 중간점인 회색에 가까울수록 JND가 낮고, 배경 휘도가 어두워지거나 밝아질수록 JND 값이 증가하는 U자형의 1차원 함수형태를 보였다. 그러나 기존 LA JND 모델은 주파수에 따른 영향이 반영되지 않았기 때문에 DCT와 같은 주파수 공간상 JND 모델로는 부정확 한 단점이 있다. 본 논문에서는 주파수와 배경휘도에 따른 2차원 LA JND 모델을 제안한다. 주파수에 따른 LA JND 값을 실제 실험을 통해 획득하였다. 실험 방법은 9가지 크기의 배경 휘도가 다르고 공간적 복잡도가 없는 균일한 영상을 대상으로 $8{\times}8$ 실수형 DCT를 수행한 다음, 15가지 경우의 주파수 크기가 다른 계수들에 대해 사람이 인지 할 때 까지 노이즈를 증가시켜서 JND 값을 찾는 방식을 사용하였다. 실험 결과 4 cpd(cycle per degree) 보다 작은 주파수 대역 에서는 기존의 LA JND 모델과 유사한 결과를 얻었지만 4 cpd보다 큰 주파수 대역에서는 오히려 배경휘도가 작은 값을 가질수록 JND가 감소하는 형태를 보였다. 수행한 실험 결과를 반영하여 주파수가 반영된 2차원 LA JND 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.67-74
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• 2012

본 논문에서는 비디오 스트림으로부터 움직이는 객체를 추출하기 위해 고유 배경(eigenbackground)을 사용하여 효율적으로 배경을 모델링하는 방법을 제안한다. 배경은 모델링하더라도 시간이 지남에 따라 날씨나 조명의 변화에 따라 변화가 발생하므로 변화 요소를 반영할 수 있도록 배경 모델을 갱신해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 R-SVD 방법에 기반을 두고 배경 모델을 갱신하도록 한다. 이 때 영상 변화도를 정의하여 이 값에 따라 동적으로 배경을 모델링하여 처리시간을단축할 수 있도록 한다. 또한 고유 배경을 사용하는경우 충분한 훈련 데이터를사용해야만 정확한 모델을 생성할 수 있지만 본 논문에서는 적은 수의 데이터만을 사용하여 정확한 모델을 생성할 수 있도록 입력 프레임을 재구성하여 사용한다. 제안한 방법은 초기 고유 배경 모델 및 기존의 주기적으로 배경을 갱신하는 방법과의 비교를 통해 그 우수성을 확인한다.