본 논문에서는 특정 지역을 연속해서 촬영하는 고정된 카메라 영상에서 사람들의 움직임을 검출하고 움직임을 분석하여 정량화 하는 방법을 제안한다. 먼저 배경 영상을 획득하기 위하여 일정 시간동안의 입력 영상을 누적하고 평균값으로 정규화 한다. 그리고 영상을 계속 누적하여 배경 영상을 실시간으로 갱신한다. 다음으로 획득된 배경 영상과 현재 영상에 대하여 차영상과 이진화를 수행하고 팽창 연산과 연결 성분 분석으로 잡영을 제거한다. 그리고 잡영이 제거된 영상에서 원근감 효과를 고려하는 가중치를 적용하여 움직임이 있는 객체를 클러스터링 하는 수정된 ART2 클러스터링 방법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 결과 정보를 이용하여 움직임을 정량화 한다. 제안하는 방법을 실내 환경에 설치된 네트워크 카메라로부터 영상을 획득하여 실험한 결과, 영상의 원근감 효과에 따라 군집 크기가 차이남에도 강인하게 분석할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 윤곽선 검출을 위한 적응적 임계치 결정 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 이동 물체가 없는 배경 영상과 이동 물체가 있는 영상에 대한 각각의 히스토그램을 구한 후 배경 영상의 히스토그램과 이동물체가 존재하는 히스토그램의 차히스토그램을 구한다. 얻어진 차히스토그램에서 최고점과 최저점의 기울기를 이용하여 임계치를 정한다. 실험은 도로에서 주행 중인 자동차를 대상으로 수행하였다. 실험 결과 최고점과 최저점의 기울기를 이용한 방법은 조도의 변화에 민감하지 않으면서 윤곽선이 잘 검출되었다.
얼굴인식기술이 인증 및 보안을 위한 도구로 활용되고 있지만 입력영상의 상태 즉, 복잡한 배경과 조명환경에 따라 적용할 수 있는 범위가 제약적일 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 제약을 최소화하기 위한 방법과 좀 더 정확한 얼굴 영역 검출을 위한 기법을 제시한다. 제안된 방법은 움직임에 기반 한 에지 차영상을 이용하여 얼굴 윤곽을 검출한 후 이를 X와 Y축의 프로파일을 이용하여 얼굴영역을 예측한다. 그리고 얼굴의 피부 색상 정보와 특징 구성요소인 눈, 코, 입 등의 특징적인 요소의 에지정보를 이용하여 수직적으로 이를 구분한 후 얼굴인지 아닌지를 판별한다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 및 조명등의 많은 환경적 요인에 따른 입력영상에서도 매우 안정적으로 적용됨을 실험을 통해 확인하였다.
동작 인식에 대한 기존의 연구들은 각종 장비를 이용하여 직접 측정함으로써 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에, 본 연구에서는 영상처리 기술을 이용하여 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 연속된 프레임간의 차를 기반으로 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 동작을 분석할 수 있도록 하였다.
목표물의 위치 정보를 알아내고 그것을 추적하기 위한 대표적인 방법 중의 하나로 차영상을 이용한 움직임 영역 검출 기법이 지금까지 많이 사용되어 왔다. 이 방법은 배경이 고정되어 있는 상황이라는 가정이 필요하며, 카메라가 움직이는 경우에는 전역 움직임 보상 기법이 반드시 필요하게 된다. 따라서 본 논문에서는 카메라가 움직이는 경우에도 차영상 정보를 이용하여 실제 이동하는 목표물을 포함하는 최소 사각형을 정확하게 찾는 방법을 제안한다. 전역 움직임 보상을 위해서 움직임 계수를 구할 때, 오류 벡터로 인해서 전역 움직임 계수를 잘못 추정하게 되면 이동 목표물의 검출에 실패하는 결과를 낳는다. 이러한 문제점으로 인하여 여기에서는 배경 영상의 신뢰성 있는 움직임 벡터를 선별하여 보다 정확한 전역 보상이 이루어지는 알고리즘을 제안하여, 결과적으로 정확한 이동 목표물의 위치를 얻는 방법에 대해서 기술하고 있다. 제안된 기법으로 다양한 영상에 적용한 결과, 배경을 효과적으로 제거하고 목표물의 위치를 대체로 정확하게 찾을 수 있다는 것을 보여 주었다. 특히 움직이는 카메라에서 얻은 영상에 대해서는 기존의 방법보다 매우 우수한 결과를 얻는다는 것을 확인할 수 있었다.
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 ARM 프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.
본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.
바둑 기보를 자동으로 기록하는 기존의 방법들은 대국 중 발생하는 방해물(손 혹은 물체)의 바둑판 가림 현상을 제대로 고려하지 않았다. 방해물에 의해 바둑판이 가려지는 경우 바둑돌의 착수 위치를 인식하지 못하거나, 바둑돌의 착수 순서가 실제와 다르게 저장되는 문제가 발생할 수 있다. 제안된 알고리즘은 방해물이 없는 온전한 바둑판 영상만을 배경 영상으로 내부에 저장하고 배경 영상과 현재 입력 영상을 비교하여 방해물을 인식한다. 그림자가 방해물로 오인식되는 현상을 제거하기 위해 단순한 차 영상이 아닌 미분영상을 기반으로 한 방해물 검출 방법이 제안되었다. 추가로 노이즈에 강인하게 방해물을 인식하기 위한 노이즈 제거 방법도 제안되었다. 방해물이 없는 때는 배경 영상을 지속적으로 갱신한다. 최종적으로 각 순간마다 저장된 배경 영상들을 비교하여 바둑돌의 착수 위치와 바둑돌의 종류를 인식한다. 실험 결과에 따르면 일반적인 조명환경에서 제안된 알고리즘은 95%이상의 인식률을 보여준다.
동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 추적과 얼굴영역 추출 방법을 제안한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 보다 안정적인 객체 추출을 위해 적응적 배경영상을 생성하고, 객체 위치 탐지 시 그물식 탐색방법을 이용하여 객체의 내부점을 추출한다. 추출된 점들을 이용하여 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하여 객체의 실시간 추적을 가능하도록 하였다. 또한 설정된 MBR 내에서 얼굴영역을 추출함으로써 보안 및 감시 시스템의 효용성을 향상시켰다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경 하에서 실시간으로 빠른 객체의 추적을 보인다.
본 논문에서는 파노라믹 영상 모델링에 근거한 비디오 압축 전송 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전 카메라에 입력되는 영상에서 배경 영상과 움직이는 물체로 분리하고 차영상을 추출하여 압축/전송하는 방법을 사용한다. 제안한 비디오 압축 시스템은 초기화 과정에서 전송된 파노라믹 영상으로부터 배경영상을 합성할 수 있도록 파라메터 만을 전송하게 된다. 본 논문 에서는 정확한 배경 합성을 위한 정확한 카메라 모델링 기반 파노라믹 영상 합성법을 제시하며, 이를 바탕으로 비디오 압축에 응용하는 방법을 제안하였다. 제안한 비디오 압축방법에 의하여 기존의 JPEG-2000이나 MPEG-4 비디오 압축 방법에 비하여 PSNR 관점에서 $2{\sim}4dB$ 효율적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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