Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.4
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pp.51-59
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2012
Recently, the study about object tracking using image processing has been active in the field of security and surveillance. Existing security and surveillance systems using multiple cameras have been operating independently. Thus, the chase was difficult when the tracking object move to other monitored areas. In this paper, we propose the way to change the control of camera automatically following the moving direction of objects in multiple cameras. The proposed method detects the object and tracks the object using color information and direction information of object. The color information obtains using the hue and the direction information obtains using the optical flow. At this time, the optical flow is detected for the entire image area of an object that is not applied only to reduce the computational complexity makes it possible to track in real time. In addition, it can be solved to inconvenience of security surveillance system to use existing camera by tracking an object automatically.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.23-34
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2004
In this paper we propose a feature point tracking algorithm using optical flow under non-prior taming active feature model (NPT-AFM). The proposed algorithm mainly focuses on analysis non-rigid objects[1], and provides real-time, robust tracking by NPT-AFM. NPT-AFM algorithm can be divided into two steps: (i) localization of an object-of-interest and (ii) prediction and correction of the object position by utilizing the inter-frame information. The localization step was realized by using a modified Shi-Tomasi's feature tracking algoriam[2] after motion-based segmentation. In the prediction-correction step, given feature points are continuously tracked by using optical flow method[3] and if a feature point cannot be properly tracked, temporal and spatial prediction schemes can be employed for that point until it becomes uncovered again. Feature points inside an object are estimated instead of its shape boundary, and are updated an element of the training set for AFH Experimental results, show that the proposed NPT-AFM-based algerian can robustly track non-rigid objects in real-time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.419-423
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2008
사람의 손동작은 오랫동안 하나의 언어역할을 하는 통신 수단으로 사용되어 왔다. 이러한 손동작 중에서 가장 체계를 갖춘 수화는 청각장애인이 일반인과 일상 대화를 할 수 있도록 도와주는 주요한 통신 수단이다. 하지만 건청인들의 대부분이 습득하고 있지 않아 청각장애인들과 의사소통이 거의 불가능 한 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 건청인과 청각장애인들 간의 의사소통을 원활하게 하기 위해 색상 정보와 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용한 실시간 수화 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 화상 카메라를 통해 얻어진 실시간 영상에서 YCbCr 컬러 공간에서 색차 정보에 해당하는 Cb, Cr 정보를 각각 추출한 후, 이진화한 영상과 원본 영상에서 마스크를 통한 에지를 추출한 이진화 영상에 대해 논리연산을 통해 두 손의 위치와 외곽을 추출한다. 추출된 각 정보를 조합하여 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 객체의 위치를 추적한다. 그리고 추적한 객체의 영역에 대해 형태학적 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후, 최종적으로 두 손의 영역을 추출한다. 추출된 손의 영역은 퍼지 클러스터링 기법 중의 FCM 알고리즘을 적용하여 수화의 특징들을 분류하고 인식한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 화상카메라를 통해 얻어진 실시간 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 두 손 영역의 추출에 효과적이고 수화 인식에 있어서 가능성을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1996.11b
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pp.605-610
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1996
영광 원전부지에서 미시규모 기상현상 파악, 대기확산 특성연구, 실시간 수치모델의 검증을 목적으로 국내에서 처음으로 대규모 학술목적의 야외확산실증을 수행하였다. 1996년 5월 29일과 30일 양일간 두차례 추적자방출 및 포집을 실시하였다. SODAR를 이용한 고공기상측정 결과 해륙풍현상을 발견할 수 있었으며, 추적자 농도분포 분석결과 최대 농도값이 나타나는 방향이 거리에 따라 고도별 풍향변화에 영향을 받고 있음을 발견하였다.
This paper presents a framework of real-time augmented reality on 3-D mobile display with stereo camera tracking. In the framework, camera poses are jointly estimated with the geometric relationship between stereoscopic images, which is based on model-based tracking. With the estimated camera poses, the virtual contents are correctly augmented on stereoscopic images through image rectification. For real-time performance, stereo camera tracking and image rectification are efficiently performed using multiple threads. Image rectification and color conversion are accelerated with a GPU processing. The proposed framework is tested and demonstrated on a commercial smartphone, which is equipped with a stereoscopic camera and a parallax barrier 3-D display.
Visual tracking techniques for Augmented Reality are classified as either a marker tracking approach or a natural feature tracking approach. Marker-based tracking algorithms can be efficiently implemented sufficient to work in real-time on mobile devices. On the other hand, natural feature tracking methods require a lot of computationally expensive procedures. Most previous natural feature tracking methods include heavy feature extraction and pattern matching procedures for each of the input image frame. It is difficult to implement real-time augmented reality applications including the capability of natural feature tracking on low performance devices. The required computational time cost is also in proportion to the number of patterns to be matched. To speed up the natural feature tracking process, we propose a novel fast tracking method based on optical flow. We implemented the proposed method on mobile devices to run in real-time and be appropriately used with mobile augmented reality applications. Moreover, during tracking, we keep up the total number of feature points by inserting new feature points proportional to the number of vanished feature points. Experimental results showed that the proposed method reduces the computational cost and also stabilizes the camera pose estimation results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.05a
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pp.178-181
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2012
본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 클 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM을 이용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.
모바일 보안 시스템은 웹 카메라에 실시간으로 입력되어지는 객체를 추적한 후, 영상처리를 거쳐, 추적된 객체를 휴대폰으로 전송하는 시스템을 말한다. 본 논문에서는 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체를 휴대폰으로 전송한다. 휴대폰은 데이터의 전송속도에서 많은 문제점을 가지고 있기 때문에 객체가 이동했을 경우에만 휴대폰으로 영상을 전송함으로써 트래픽을 최소화하는 방법을 제안한다. 핸드폰은 사용자가 항상 소지하고 있기 때문에, 긴급 상태 발생시 현장의 상황을 실시간 영상을 전송함으로서 사용자가 긴급 상황에 따른 대책을 신속 정확히 할 수 있다.
Sin, Pil-Sun;Gwon, Jong-Man;Sin, Hyeon-Sil;Kim, Gi-Il
Information and Communications Magazine
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v.32
no.2
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pp.13-23
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2015
Real Time Location System(RTLS)는 실시간으로 사물의 위치 정보 측위를 통해 다양한 서비스를 제공하는 시스템을 말한다. RTLS 시스템은 물류, 헬스케어, 생산 시설 등 사물인터넷(IoT, Internet of Things)과 관련된 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근에는 경마, 미식축구 및 발레 등 여러 스포츠 종목에 도입하고자 하는 시도가 늘고 있어 동계올림픽의 각 종목을 위한 훈련, 분석, 서비스 등에의 적용을 위한 개발을 적극적으로 검토할 필요가 있다. 통상적으로 실시간 위치 추적 시스템(RTLS)은 근거리 및 실내와 같은 제한된 공간에서의 위치 확인 및 위치 추적 시스템을 통칭하고, 이동통신망 기반의 위치기반 서비스(LBS) 처럼 사람 또는 사물의 위치를 확인하지만 주로 제한된 공간에 활용되므로 '실내위치 추적 서비스(IPS: Indoor Positioning System)'라고 불리기도 한다. 본고에서는 먼저 RTLS의 기술과 이를 스포츠에 접목하기 위한 사례를 중심으로 그 동향을 분석한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.149-152
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2007
비전 연구에 있어서 객체 추적은 무엇보다도 중요시 되어 왔다. 특히 비디오 감시 시스템에서의 객체 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 내에서 움직이는 객체를 추출하고 객체내의 다중 후보블록의 통계적 특징을 이용한 추적 시스템을 구성하였다. 객체를 추적하기 위해서는 먼저 움직이는 객체 추출이 선행되어야 한다. 객체 추출은 영상 내에서 배경 프레임과 매 프레임에서의 현재 프레임간의 차 연산에 의한 가중치를 이용하여 객체의 움직임을 판단하고 추출하였다. 움직이는 객체는 본 논문에서 제안한 다중 후보 블록 알고리즘을 수행하여 추적에 필요한 통계 값을 획득한다. 통계 값으로는 방향성에 필요한 블록의 중심 좌표 값과 객체추적에 필요한 객체간의 매칭 정도를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 민감한 빛의 변화에도 강건하였으며, 특정 블록에 대해서만 연산 수행을 수행하므로 컴퓨터의 연산을 줄여 실시간 추적도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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