• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.125-128
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• 2006

본 논문은 사람의 움직임에 따라 다양한 형태의 몸동작이 발생하고 이러한 몸동작을 이용해 헬스케어정보로 사용될 수 있도록 몸동작 인식 시스템을 제안하였다. 몸동작 인식 시스템은 입력된 영상으로부터 몸동작의 특징 정보를 추출하여 학습에 필요한 데이터로 사용된다. 학습과정을 거처 다양한 몸동작 데이터베이스를 만들고 이를 이용해 몸동작 인식을 수행한다. 본 논문에서 사용된 스테레오 영상 정보는 두 대의 카메라로부터 입력된 영상에서 배경과 객체를 분리하고 분리된 객체에 대해 사각형 영역을 생성한다. 각각의 사각형 정보를 이용해 켈리브레이션 과정을 거쳐 3차원 특징값을 얻을 수 있다. 학습과 인식에 필요한 알고리즘으로 HMM이 사용 되었고 HTK를 이용해 구현 하였다. 실험에 사용된 특징 정보는 몸동작에 따른 사각형의 너비와 높이의 변화량, 사각형 중심점 위치의 변화량 등 2가지 특징값을 이용해 각각 실험 하였다. 실험 결과 사각형의 너비와 높이의 특징값을 이용하는 것보다 중심점의 3차원 위치 변화량을 이용하는 것이 높은 인식률을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.599-601
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• 2019

본 논문에서는 움직이는 객체 탐지 및 배경 분리 기술을 응용하여 영상 흔들림 보정 기술과 접목하고, 모바일 디바이스에 사용될 수 있는 방법을 설명한다. 또한 이미지에서 사람을 인식하는 기술을 이용하여 모바일에 추가적으로 활용할 수 있는 방법을 소개한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.172-175
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• 2010

최근 스마트폰 기반의 AR(Augmented Reality) 기술이 이슈화됨에 따라 센서 기반의 AR 콘텐츠들이 빠르게 등장하고 있다. 그러나 센서 기반의 AR 기술인 P-AR(Pseudo AR)은 본질적인 AR이 구현되지 못하는 현실의 대안으로 사용되고 있으며, 실제 영상제어를 통한 AR 기술인 V-AR(Vision AR)은 기술개발이 진행 중에 있다. 이러한 예로 ARToolkit 등 AR을 제어할 수 있는 툴들이 개발 진행 중인데, 센서를 통해 이벤트를 발생시킬 수 있는 P-AR 기술에 반해 V-AR은 영상 자체에서 이벤트를 제어해야 하므로 상대적으로 구현이 어렵기 때문이다. V-AR에서 영상을 제어하기 위해서는 기본적으로 영상에서 잡음 제거, 특정객체 인식, 객체 분석 등이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 향후 다가올 V-AR 기술에 대비하여 영상에서 배경 제거, 특정객체 인식, 객체 분석 등 효율적인 AR 영상제어를 할 수 있는 CV 기반 실시간 영상 분석 시스템의 프로토타입을 개발하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.97-103
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• 2008

이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.25-32
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• 2015

학교폭력 및 성폭력 등의 범죄가 증가되어감에 따라 범인 검거에 있어서 CCTV에 대한 의존도가 높아지고 있다. 그러나 항상 사람 노동력으로 감시하기에는 경제력 및 인력의 한계가 있어 최근에는 지능형 보안 시스템으로 관심이 높아지고 있다. 따라서 기존에 연구한 객체 행동 인식 기법을 확장하여 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 2~3 객체간의 폭력 행위를 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 인식하여 추적한다. 폭력행위의 특징을 이용하여 폭력행위 판단 근거를 제시하였다. 더욱이, 여러 폭력 상황에 대한 측정을 통해 보다 객관적인 판단 메트릭 임계값을 도출하였다. 이 값을 바탕으로 폭력 행위 인식 실험을 진행한 결과 80% 이상의 인식 성공률을 보였으며, 향후연구로 다수 군중이 있는 상황 등에서의 이상행위 감지 시스템에 대한 연구가 남아있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.204-210
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• 2009

영상 감시 분야 중 침입자를 자동으로 인식해 내는 기술의 전처리 과정인 배경 분리 방법과 이동하는 객체의 주변에 있는 그림자를 제거하는 방법에 대한 많은 연구가 있어 왔다. 이동하는 객체와 그림자의 분리가 정확하지 않을 경우 이동 객체의 정확한 형태 분석이 어려우며, 위치 추적 또한 어렵다. 본 논문에서는 그림자를 제거하는 방법으로 명도 값을 활용하는 방법을 제안한다. 그림자 영역이 배경 영역과 비교하여 색상의 변화는 발생하지 않고, 명도 차이만 발생한다는 점에 착안한 방법으로, 이전 프레임에서 그림자 제거에 사용했던 임계값을 다음 프레임에서 갱신하여 사용하는 방법이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.29-32
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• 2016

특징점 기반 건물인식 시스템에서는 강건한 특징점을 추출하는 것이 인식률 향상에 바로 직결되는 중요한 요소이다. 영상에서 특징점들이 너무 많이 추출되는 경우 인식이나 학습단계에서의 알고리즘 수행 시간을 증가시키는 원인이 된다. 또환 중요하지 않은 특징점(배경이나 가려짐 영역, 기타 객체에서 추출된 특징점)이나 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로(arbitrarily) 추출된 특징점은 인식률을 저하시키는 문제를 발생시킨다. 특히 도시환경에서 촬영된 영상의 특징점을 추출할 때 이러한 문제 현상들이 빈번하게 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 multi-view 영상에서 건물의 homography를 기반으로 정확히 정합된 특징점인 inlier만을 선택하는 알고리즘을 제안한다. Inlier로 분류된 특징점들은 건물 인식 시스템을 구성하기 위해 사용되고 조명 변화에 민감한 영역에서 임의로 추출된 특징점들은 영역 기반 특징을 추출하여 건물 인식 시스템의 인식률을 높인다. 또한 이를 이용하여 인식하고자 하는 건물과의 상관관계가 적은 잉여 영상들을 DB에서 제거하는 방법도 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 우수성을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.1897-1903
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• 2011

본 논문은 2D/3D 변환을 위한 객체 추출과 깊이정보(Depth-map) 생성기법에 관한 연구이다. 2D영상을 3D로 변환하기 위해서는 영상 객체 추출, 영상 거리 인식, 영상 생성, 재보정 단계를 거치게 되는데 본 논문에서는 영상 객체 추출과 영상 거리 인식에 해당하는 깊이정보를 생성하는 방법을 제안한다. 3D 영상으로의 변환은 2D 영상에서의 객체 추출과, 추출된 객체와 주변 배경을 구별하기 위한 거리감을 할당하는 깊이정보 생성이 중요하다. 보다 정확한 객체 추출과 깊이정보를 생성하기 위해 기존의 Optical flow에서 잡음을 제거한 방법을 제안하였다. 제안한 방법으로 2D 영상을 깊이정보가 포함된 영상으로 변환하여 영상의 깊이 정보가 추정됨을 알 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.85-92
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• 2017

최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.10-17
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• 2002

제한된 도로 여건 하에서 대중 교통 활성화를 위해 전용차로 운영을 위한 지능형 무인 관리 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 수리 형태학적 영상 처리 및 인식 기법을 적용하여 차량 검지 자동화 시스템을 연구하였다. 배경과 분리된 차량 객체 영상을 추출하였으며, 형태학적 골격을 분석하여 골격 히스토그램으로부터 차종 분류를 위한 새로운 유일 가중 골격 특징을 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 차종 분류 알고리즘이 승용차, 트럭 등의 차종 인식에 효과적임을 볼 수 있었다.