• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.684-691
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• 2001

본 논문에서는 비디오 카메라를 통하여 획득한 연속적인 영상에서 사람의 머리를 인식하고 추적하는 시스템을 구현한다. 사람의 머리를 인식하기 위한 특징 벡터로서 얼굴 표면상의 특성인 사람의 피부색과 형태상의 특성인 타원 모델링을 이용한다. 또한 복잡한 배경으로부터 움직인 영역을 획득하기 위하여 시변 에지 검출 방법을 사용하고 획득된 영상에서 물체의 움직임을 판별하기 위하여 수직 투영 방법을 이용한다. 설정된 움직임 영역부분에 대하여 피부색을 갖고 있는 여러 개의 얼굴 후보영역을 설정하고 사람의 얼굴을 대표할 수 있는 타원 매핑을 적용하여 가장 최적으로 매핑되는 영역을 사람의 얼굴 부분으로 인식한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사람 얼굴이 360도 회전하는 경우와 부분적으로 가려진 경우 그리고 좌우로 기울어진 경우에서도 우수한 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 움직임 기반 추적 방법과 인식 기반 추적 방법을 이용하여 사람의 얼굴 부분이 빠르게 움직이는 경우에도 정확한 사람 얼굴 추적이 가능하도록 한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.449-452
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• 2000

본 논문은 다중의 사람을 동시에 검지 및 추적하기 위한 방법을 제안한다 여러 명의 검지된 사람들이 교차해서 움직이거나 폐색(occlusion) 되어 움직이는 경우 이를 검지하고 신뢰적으로 추적하기 위한 방법을 제시한다. 카메라의 시야 범위 안에 나타난 표적은 일정한 크기를 가지는 오브젝트이므로, 배경영상에서 전경 영상만을 분리하는 과정에서 오브젝트의 크기를 고려하여 표적을 검지 한다. 표적의 검지는 환경적인 요인에 의한 부가요소에 적응적으로 대치하기 위해 적응적인 영상처리기법을 사용한다. 최종적으로 검지 된 표적을 동시에 추적하기 위해 본 논문에서는 JPDA(Joint Probability Data Association) 필터를 이용하며 ,표적간의 폐색을 처리하기 위한 방법으로 전이모델을 첨가해서 사용한다. 다중 표적의 추적에 관한 실험의 유효성 및 강인함은 다양한 실제 영상의 실험을 통해 입증한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.22-25
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• 2003

본 논문에서는 카메라로부터 받아들인 정보를 이용하여 사람을 추적하는 방법을 제안하였다. 기존의 방법들은 물체가 복잡한 형태로 겹치거나 분리될 때 처리할 수 있는 방법이 미비하였다 본 논문에서는 물체의 위치와 칼라 정보를 이용하여 겹침이나 분리가 있는 경우 견고한 추적을 행하고 명확하지 않은 분리가 생길 경우 가설을 설정하여 가설이 풀릴 때까지 물체를 계속 추적해 나가는 방법을 제안하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵
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• pp.51-56
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• 1999

본 논문에서는 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해, 사람이 첫 장에서 관심 있는 객체를 표시하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적하는 반자동 (semi-automatic) 방식의 객체 추적 알고리즘에 대해 개선된 알고리즘을 제안하고 이를 구현하였다. 제안한 객체 추적 알고리즘은 이전 프레임의 객체의 움직임을 이용하여 현재 프레임에서 대략적인 객체의 위치를 찾은 후, 윤곽선의 불확실도를 조사하고, 윤곽선을 재조정하여 정확한 객체의 위치를 찾는다. 제안한 알고리즘은 다양한 영상에서 만족할 만한 결과를 얻었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.466-470
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• 2007

보안첨단화의 필요성 증대로 인하여 복합적이고 고기능의 보안 감시 시스템의 수요가 급속도로 확대되면서 보안은 안전하고 행복한 생활을 만드는데 없어서는 안될 중요한 역할을 하게 되었다. 최근, 디지털 영상기술의 급속한 발달과 보급은 이러한 보안 감시 시스템을 가능하도록 하였다. 본 논문은 다수의 카메라로부터 사람들의 움직임을 연속적으로 식별하고 추적할 수 있는 향상된 지능화 방법을 제안한다. 이 방법을 통해 카메라들 간의 위상이 자동으로 구성되고 객체의 움직임을 기반으로 학습하여 카메라들간의 거리, 객체와 카메라와의 거리, 카메라의 각도를 자동적으로 연산할 수 있도록 하였다. 이러한 자가 구성 단계 이후에 사람의 움직임을 추적하게 된다. 추적에서 사람들을 식별하는 단계가 선행되어야 하며, 이를 위해 머리, 몸, 손, 다리로 분리하여 각각의 정보들을 식별자로 사용하였다. 이러한 외형 식별자와 객체의 출몰간의 시간차를 이용해 다수의 카메라들로부터 객체를 연속적으로 추적하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.923-926
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• 2011

본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.83-86
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• 2007

비디오에서의 물체 추적은 컴퓨터비젼(computer vision)의 주요 연구 분야로 지능형 로봇, 무인 감시 체제 등의 영역의 핵심 기술로 여겨지고 있다. 본 논문에서는 다중물체추적을 통해 카메라로 부터 입력된 동영상에서 특정 장소를 지나가는 사람들을 추적함으로서, 그 지역에서의 인구의 이동 패턴을 추출하고 자 한다. 물체 추적은 블롭 추적(blob tracking) 방식을 이용하며, 이를 위해 정확한 전경물체 추출, 추출된 이미지 블롭(blob)과 기존 트랙과의 연결, 새로운 물체(사람)의 등장과 퇴장등의 작업을 수행한다. 추적된 물체들이 궤적을 통해, 시간의 변화에 따른 그 지역에서의 인구의 밀도, 주 이동 경로, 방향 등의 변화를 추출한다. 이러한 통계치는 해당 지역의 개발 정책 수립 및 시장성 조사를 위한 2차 데이타로 활용할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.247-253
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• 2019

본 논문에서는 레이저 센서 시스템을 이용한 이동중의 사람들을 실시간으로 추종하는 새로운 방법을 제시하였다. 제시한 방법은 $r-{\theta}$로 표현되는 센서데이터를 x-y좌표로 표현되는 2차원 공간으로 표현이 가능하다. 이러한 이동중인 사람들에 대한 정보는 보행패턴과 입력 센서데이터 값에 의해서 이동중인 사람의 특징값을 이용하여 적용하였다. 레이저 센서 기반 사람 추적 방법은 기존의 영상기반의 얼굴인식 방법보다 간단하면서도 이점을 가지고 있다. 제안방법에선 이동궤적알고리즘 기반으로 이동중인 사람의 발목부위를 계측하였도록 하였다. 게다가 제안된 추적 시스템은 중첩된 상황에서도 사람을 강건하게 추적할 수 있도록 HMM 방법을 적용하였다. 적용한 방법을 검증하기 위하여 실제 시스템을 적용한 실험결과를 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.385-392
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• 2016

현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.91-101
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• 2008

본 논문에서는 구성요소와 그들 간의 유연한 연결을 가진 인체 모델로 인체를 추적하기 위한 구성요소 기반 확률 전파를 제안한다. 인체는 사람의 동작을 추적하는데 필요한 6개의 인체 부위로 나뉘는데, 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등이다. 제안하는 추적 방법은 인체 전체의 실루엣을 추적하지 않는 것이 아니라 구성요소로 이루어진 인체모델을 이용하여 인체의 각 부위를 개별적으로 추적하게 된다. 제안된 인체 추적 시스템은 유아의 동작 교육에 적용되는데, 균형잡기, 앙감질, 뛰기, 걷기, 회전하기, 구부리기, 뻗기와 같은 동작을 추적하는데 이용된다. 제안하는 시스템은 인체 모델의 각 부위를 개별적으로 탐지하고 움직임을 추적하여 평균 97%의 추적율을 획득하였다.