안구 추적은 눈동자의 움직임을 감지하여 안구의 운동 상태나 시선의 위치를 추적하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)분야이다. 안구 추적은 사용자의 시선 추적을 이용한 마케팅 분석이나 의도 인식 등에 적용되고 있으며 다양한 적용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 안구 추적을 수행하는 방법 중에 영상처리를 이용한 안구 추적 방법이 사용자에게는 편리하지만 조명의 변화와 스케일 변화 그리고 회전이나 가려짐에는 추적의 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지 기반의 안구 추적시 발생되는 조명, 회전, 스케일 변화 등 환경변화에도 강인하게 안구 추적을 수행하기 위하여 두 단계의 추적 방법을 제안한다. 우선 Haar분류기를 이용하여 얼굴과 안구 영역을 추출하고, 추출된 안구 영역으로부터 CAMShift과 템플릿 매칭을 이용하여 강인하게 안구를 추적하는 두 단계의 안구 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명 변화, 회전, 스케일 등 변화하는 환경 조건하에서 실험을 통하여 강인성을 증명하였다.
Mean Shift 알고리즘은 매우 빠르며 실시간 추적이 가능하다는 장점을 지니지만 추적의 정확도와 관련하여 scale의 변화와 관련된 적응문제, model의 변화에 대한 적응 문제 등 여러 문제점을 지닌다. 따라서 시스템의 안전성을 보장하기 위해서는 추적 실패를 검출할 수 있는 별도의 검출 방법이 필요하다. 본 연구는 별도의 추가적인 연산 없이 Bhattacharyya coefficient의 변화를 추정하여 물체 추적 실패를 검출하는 방법을 제안한다. 또한 이를 실제 추적 시스템에 구현하여 실험하여 그 성능을 확인하였다.
본 논문은 급격한 컬러 변화를 보이는 물체를 추적하기 위해 새로운 알고리즘에 대해서 기술하였다. 이를 수행하기 위해 컬러기반의 추적 알고리즘인 Mean Shift를 개선하여 적용한다. 지존의 Mean Shift 알고리즘은 물체 추적을 위해 컬러 분포 정보를 설정한다. 하지만 초기의 컬러 분포 정보가 사라질 경우 물체 추적을 정확히 수행하기 힘들다는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 Mean Shift를 개선하여, 추적 대상의 컬러 정보를 반복적으로 업데이트하여 초기의 컬러 정보가 사라지더라도 추적이 가능하도록 개선하였다. 개선된 추적 알고리즘은 시간에 따라 초기의 컬러 분포 정보가 완전히 사라지더라도 실시간 추적이 가능하도록 구현하였다. 이를 입증하기 위해 본 논문의 실험에서는 실험적인 환경에서 급격한 컬러 변화를 보이는 간단한 문제의 추적과 실생활에서의 예를 함께 보여준다.
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.
본 논문에서는 부분 윤곽선 추출기법을 이용하여 다중 시차 영상을 위한 자동 변화 추적 시스템의 속도를 증가시키고자 한다. 기존의 변화 추적 시스템에서는 전체 영상에서 윤곽선을 추출하여 사용하였으나, 본 연구에서는 윤곽선 추출이 필요한 부분을 미리 선택하여 이 부분에서만 윤곽선을 추출하게 함으로써 처리 속도를 향상시킬 수 있었다. 따라서 본 시스템은 특히 위성 영상 자료나 물리 탐사 자료 등의 방대한 영상 자료에서의 변화 탐지와 추적, 정량적인 분석 등을 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 하악전돌증의 하악후퇴수술후에 기도의 크기변화, 혀의 공간적 위치 및 형태변화,설골의 위치변화를 계측하여 이들의 순응양상을 관찰하기 위하여 시행되었다. 하악전돌증의 하악후퇴수술후 최소 6개월이상의 추적관찰기간중 임상적으로 양호한 수술결과를 보이는 37명을 대상으로 촬영한 수술직전, 수술직후 및 최소 6개월이상의 추적기간경과후에 촬영된 측모 두부 엑스선 규격사진을 연구자료로 하여 계측, 통계처리 및 분석을 통하여 다음의 결론을 얻었다. 1. 비인두부와 후두인두부의 기도크기는 수술에 의한 변화가 없었으나, 구강인두부의 기도크기는 수술직후 경미한 감소를 보였고, 추적조사기간중에 감소상태로 순응하였다. 2. 두개저에 대한 설골의 위치는 수술직후 후하방이동하였고, 추적조사기간동안에 복귀되는 양상을 보였으나, 수술전에 비해 후하방이동된 위치에서 순응하였다. 설골에서 이극까지의 거리는 수술직후 감소하고, 추적조사기간중에도 계속 감소하는 순응양태를 보였다. 3. 두개저에 대한 혀의 위치는 혀의 배면이 수술직후 하방으로 이동하였다가, 추적조사기간중에 상방이동하여 원래의 위치에서 순응하였고, 수술직후 후퇴하여 그 위치에서 순응하였다. 혀의 후상방부는 수술직후 변화 없다가 추적조사기간에 상방으로 이동하여 순응하였고, 수술직후의 추적조사기간에 전후방적변화가 없었다. 설근부는 수술직후 에 후하방으로 이동하여 추적조사기간중 그 위치에서 순응하였다. 4. 혀의 형태변화는 설골에서 설배면까지의 거리가 수술직후 증가하였다가, 추적 조사기간에 감소하였으나, 수술전에 비하여 증가하였고, 설골에서 혀의 후상방부 및 설근부까지의 거리는 수술후 증가되어 추적조사기간중에 유지되었다. 5. 수술에 의한 하악골의 후방이동량은 기도, 혀 및 설골의 위치변화량 및 크기변화량과 전반적으로 상관성을 보이지 않았다.
영상처리 기법을 이용하여 움직이는 물체를 추적하는 시스템은 많은 분야에 응용될 수 있다. 기존의 물체 추적 시스템에서 사용한 방법들은 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 또한 단안에 의한 영상의 경우 물체의 다양한 변화에 대한 예측과 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양안에 의해 얻어진 스테레오 영상에 전이(translation)와 회전(rotation)에서의 예측이 어려운 단점을 보완한 블록 정합 알고리즘을 적용함으로써 실시간 물체의 변화의 추적능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있는 추적 방법에 대하여 기술한다. 또한 히스토그램의 계수 변화를 이용함으로써 블록 정합 알고리즘에서의 탐색영역을 제한하도록 하여 불필요한 처리시간을 절약하는 효율적인 물체추적 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 백색 가우시안 잡음이 부가되는 환경 (AWGN)에서 측정 신호로부터 주파수와 진폭의 시간적 변동 특성을 추적하는 문제를 고려한다. 확장 칼만 필터는 여러 가지 응용분야에서 이용되고 있으며, 특히 시간적으로 변동하는 주파수를 추적하는 문제에도 응용되어 왔다. 기존의 확장 칼만 필터 주파수 추적기는 시간에 대한 신호 진폭의 변화폭이 적은 경우에 대해 유도되었거나 진폭의 시간적 변화폭이 큰 경우에는 부가적인 진폭 추적기가 요구된다. 본 연구에서는 시간에 따를 진폭의 변화폭이 상대적으로 큰 경우에 시변 주파수의 추적 성능을 높이기 위해 주파수와 진폭을 동시에 추적하는 확장 칼만 필터 주파수-진폭 추적기를 제안하고 수치모의 실험과 실제 실험을 통하여 그 성능을 확인한다.
본 논문에서는 직교 좌표계에서 추적필터가 설계될 때, 표적의 거리와 방위에 대한 관측오차 공분산의 변화를 고려하기 위하여 정상상태 칼만필터의 해석적 해를 이용하는 IMM 추적기를 설계하였다. 제안된 정상상태 칼만필터 기반 IMM 추적기의 성능분석 및 검증을 위하여 거리의 변화가 작은 표적과 거리의 변화가 큰 표적에 대하여 각각 100회의 Monte Carlo 시뮬레이션을 수행하고, 고정이득 및 칼만필터 기반의 IMM 추적기와 RMS 오차분석을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과로부터 제안된 방법이 칼만필터 기반 IMM 추적필터에 비하여 연산량을 크게 감소시킬 수 있으며, 유사한 추적성능을 제공할 수 있음을 확인하였다.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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