• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.33-35
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• 2018

기존의 사람간의 유사성 측정 시스템은 적외선 빔이나 열 감지 영상 장치를 통해 측정하였다. 하지만 이와 같은 방법으로 측정하면 2명 이상의 객체를 분류해내는 기술은 제공하지 않는다. 이에 본 논문은 고정된 카메라를 이용하여 각 사람의 피부색과 옷차림 등의 RGB 정보를 이용한 사람 유사성 측정 기법을 제안한다. RGB카메라 영상을 통하여 객체의 RGB 히스토그램을 얻은 후 각 객체에 대해 Bhattacharyya metric, Cosine similarity, Jensen difference, Euclidean distance로 histogram similarity를 계산하여 객체 추적 및 유사성 측정을 통해 객체를 분류한다. 제안된 시스템은 C/C++를 기반으로 구현하여, 유사성 측정 성능을 평가하였다.

• 센서학회지
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• 제11권1호
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• pp.28-38
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• 2002

비디오 센서에 의한 감시 및 관측(VSAM)에 있어 사람은 중요하면서도 해석하기 어려운 목표이다. 본 논문에서는 연속 영상에서 자동으로 사람을 추적하거나 행위를 해석하는 작업에 선행하는 절차로서, 그 수를 계측하는 방법에 대해 다룬다. 정적인 비디오 카메라의 영상에서 사람만을 추출해낸 이진 영상을 얻고, 최상위 화소만을 연결한 선에서 지역최소점을 근거로 사람군을 나눈다. 이와 같이 나누어진 각 영역의 특성은 군내에서의 사람들의 상대적 위치에 따라 변화하게 되며, 이를 구분하기 위하여 완전 가림, 부분적 가림, 완전 분리된 개인, 오분리의 4가지 상태를 정의하였다. 연속적인 영상에서 나누어진 영역들의 상태가 변화하여가는 과정을 분석하여 관측 지역내 사람의 수를 추정하였으며, 이의 유용성을 실제 실험을 통하여 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권10B호
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• pp.1986-1994
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• 1999

본 논문에서는, 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해서, 첫 장의 영상 분할은 사람에 의해서 주어진 것으로 가정하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적해 가는 반자동 방식의 이동체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계층적인 구조를 가지며, 각각의 계층에서는 seed 추출, watershed 알고리즘을 이용한 영상 분할, 영역 구분의 단계를 거쳐 영상 분할을 수행한다. 영역 구분 단계에서는, 순방향으로 추정된 움직임 벡터장으로부터 영역 분할의 판단 기준을 만들고 이를 이용하여 각각의 영역을 '객체 영역', '배경 영역', '불확실 영역'으로 구분한다. 이때, '불확실 영역'으로 구분된 영역들에 대해서는 좀 더 낮은 계층에서 위의 단계들을 반복하여 다시 수행하게 한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 모의실험을 통해서 'Claire', 'Miss America', 'Akiyo', 'Mother and daughter'의 영상에서 바람직한 추적 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.1080-1088
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• 2004

본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1263-1268
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• 2018

본 논문에서는 영상 보안 감시를 위한 심층학습 객체 검출과 다중 객체 추적을 위한 확률적 데이터연관 필터를 연계한 영상분석 기법을 제안하고, GPU를 이용하여 구현하는 방안을 제시한다. 제안하는 영상분석 기법은 객체 검출과 추적으로 순차적으로 수행한다. 객체 검출을 위한 심층학습은 ResNet을 이용하고, 다중 객체 추적을 위하여 확률적 데이터 연관 필터를 적용한다. 제안하는 영상분석 기법은 임의의 영역으로 불법으로 침입하는 사람을 검출하거나 특정 공간에 출입하는 사람을 계수하는데 응용할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 약 25fps의 속도로 48채널의 영상을 분석할 수 있음을 보이고, RTSP 프로토콜을 통하여 실시간 영상분석이 가능함을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.148-153
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• 2006

인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 기술은 과거 컴퓨터란 어렵고 소수의 숙련자만이 다루는 것이라는 인식을 바꾸어 놓았다. HCI 는 컴퓨터 사용자인 인간에게 거부감 없이 수용되기 위해 인간과 컴퓨터가 조화를 이루는데 많은 성과를 거두어왔다. 컴퓨터 비전에 기반을 두고 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위하여 사용자 의도 및 행위 인식 연구들이 많이 행해져 왔다. 특히 손을 이용한 제스처는 인간과 인간, 인간과 컴퓨터 그리고 최근에 각광받고 있는 인간과 로봇의 상호작용에 중요한 역할을 해오고 있다. 본 논문에서 제안하는 손 추출 및 추적 알고리즘은 비전에 기반한 호출자 인식과 손 추적 알고리즘을 병행한 자연스러운 손 추출 및 추적 알고리즘이다. 인간과 인간 사이의 상호간의 주의집중 방식인 호출 제스처를 인식하여 기반하여 사용자가 인간과 의사소통 하는 것과 마찬가지로 컴퓨터/로봇의 주의집중을 끌도록 하였다. 또한 호출 제스처에 의해서 추출된 손동작을 추적하는 알고리즘을 개발하였다. 호출 제스처는 카메라 앞에 존재할 때 컴퓨터/로봇의 사용자가 자신에게 주의를 끌 수 있는 자연스러운 행동이다. 호출 제스처 인식을 통해 복수의 사람이 존재하는 상황 하에서 또한 원거리에서도 사용자는 자신의 의사를 전달하고자 함을 컴퓨터/로봇에게 알릴 수 있다. 호출 제스처를 이용한 손 추출 방식은 자연스러운 손 추출을 할 수 있도록 한다. 현재까지 알려진 손 추출 방식은 피부색을 이용하고 일정 범위 안에 손이 존재한다는 가정하에 이루어져왔다. 이는 사용자가 제스처를 하기 위해서는 특정 자세로 고정되어 있어야 함을 의미한다. 그러나 호출 제스처를 통해 손을 추출하게 될 경우 서거나 앉거나 심지어 누워있는 상태 등 자연스러운 자세에서 손을 추출할 수 있게 되어 사용자의 불편함을 해소 할 수 있다. 손 추적 알고리즘은 자연스러운 상황에서 획득된 손의 위치 정보를 추적하도록 고안되었다. 제안한 알고리즘은 색깔정보와 모션 정보를 융합하여 손의 위치를 검출한다. 손의 피부색 정보는 신경망으로 다양한 피부색 그룹과 피부색이 아닌 그룹을 학습시켜 얻었다. 손의 모션 정보는 연속 영상에서 프레임간에 일정 수준 이상의 차이를 보이는 영역을 추출하였다. 피부색정보와 모션정보로 융합된 영상에서 블랍 분석을 하고 이를 민쉬프트로 추적하여 손을 추적하였다. 제안된 손 추출 및 추적 방법은 컴퓨터/로봇의 사용자가 인간과 마주하듯 컴퓨터/로봇의 서비스를 받을 수 있도록 하는데 주목적을 두고 있다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.861-877
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• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제40권3호
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• pp.127-134
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• 2003

본 논문에서는 퍼지제어를 이용하여 사람의 얼굴을 추적하는 카메라를 구동하는 시스템을 구현한다. 팬틸트(Pan Tilt)구조를 가진 카메라 시스템은 먼저 영상을 PC로 보내고 PC에서는 추적알고리즘에 의한 추적 좌표를 다시 카메라에 전송하면 카메라는 목표 얼굴을 실시간으로 추적하는 방식으로 되어 있다. 카메라를 구동하는 2축의 스텝모터는 PC에서 전송된 목표 좌표로 최대한 빠르고 또한 부드럽게 제어되어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 퍼지제어기를 제안하여 구동용 가·감속 주파수를 만들고 두 축의 스텝모터를 빠르면서도 부드럽게 제어한다 그리고 본 제안 방식의 효율성을 검증하기 위하여 실험 장치를 제작하고 실험을 수행한다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권9호
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• pp.39-48
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• 2009

사람의 얼굴 추적은 디지털 캠코더, 디지털 카메라, 휴대폰 등과 같은 휴대용 멀티미디어 장치에 대해 점차 중요한 이슈가 되어 왔다. 갈수록 확대되어 가는 얼굴 추적 응용 서비스 요구에 대해 소프트웨어 구현 대응은 성능 및 전력 소모 면에서 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 동작할 수 있는 하드웨어 기반의 저전력 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 FPGA 프로토타이핑과 삼성 65nm CMOS 공정으로 구현하여 검증하였고, 8.4 msec 미만의 추적 속도와 15만 게이트의 크기를 가지며 평균 20 mW의 동작 전력소모를 보여 실시간으로 동작하는 저전력 휴대용 멀티미디어 기기에 적합함을 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.867-874
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• 2015

어촌계를 중심으로 부두나 해안가에는 인양기가 설치되어 있다. 인양기는 어구 및 해산물의 하역작업에 사용되거나, 태풍이나 악천후에 어선을 방파제 또는 육상으로 인양하기 위한 장치이다. 본 논문에서 제안하는 선착장 안전 모니터링을 위한 이동 객체 추적 시스템은 이러한 기본 역할에 선착장에서 발생하는 선박의 파손, 도난 및 침입 탐지 등의 안전을 수행할 수 있는 영상 감지 및 이동 객체 추적을 위한 시스템이다. 모션템플릿을 활용하여 광역감시에서 움직임을 실시간으로 감지하고 이동하는 객체(사람, 선박 등)에 대해 PTZ 카메라를 이용하여 집중 감시하는 객체 추적 시스템이다.