• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.6
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• pp.88-94
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• 2009

This paper proposes real time object detection and tracking algorithm that can be applied to security and supervisory system field. A proposed system is devide into object detection phase and object tracking phase. In object detection, we suggest Adaptive background subtraction method and Adaptive block based model which are advanced motion detecting methods to detect exact object motions. In object tracking, we design a multiple vehicle tracking system based on Kalman filtering. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. the result of tracking multipul object was not lost and object was tracked correctly. Also, we obtained improved result from long range detection and tracking.

• Annual Conference of KIPS
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• 2002.11a
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• pp.669-672
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• 2002

최근 멀티미디어 기술의 급속한 발달로 인해 개인의 신원 확인, 보안 시스템 등의 영역에서 얼굴과 관련된 연구가 활발히 진행 되고 있다. 기존의 연구에서는 원거리 추적이 어려우며, 연산시간, 잡음(noise), 배경과 조명등에 따라 추적 효율이 낮은 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 얼굴 추적을 위한 차 영상 기법(differential image method)을 이용한 분할영역(segmentation region)에서 움직임(motion)과 피부색(skin color) 특성 기반의 객체분할추적(Tracking Of Object segmentation) 방법을 이용하였다. 객체분할추적은 얼굴을 하나의 객체(object)로 인식하고 제안한 방법으로 얼굴 부분만 분할하는 단계와 얼굴특징추출 단계를 적용하여 피부색 기반의 연구에서 나타난 입력영상(Current Frame)에서의 유동적인 피부색의 노출 대한 얼굴 추적 연구의 문제점을 해결했다. 시스템은 현재 컴퓨터에 일반적으로 사용되는 카메라를 이용하여 구현 하였고, 실시간(real-time) 영상에서 비교적 성공적인 얼굴 추적을 하였다[4].

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.182-184
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• 2012

마이크로소프트에서 개발한 키넥트(kinect)는 엑스박스(XBox) 게임 컨트롤러로 사용하는 장비이며 이 센서를 이용하여 사용자의 인체 행동을 인식하여 게임을 진행할 수 있는 센서 시스템이다. 또한 윈도우 환경에서 키넥트를 활용하여 다양한 응용 프로그램 개발을 할 수 있도록 SDK를 제공하고 있다. 현대사회에서 각종 범죄가 늘어남에 따라서 CCTV의 운용이 늘어나고 있으며 지정된 구역을 감시하는데 다양한 영상 장비들과 프로그램이 운용하고 있다. 시장에 판매되고 있는 CCTV 장비들 중에서 사람 추적기능을 가능 제품은 가격이 대부분 고가이다. 또한 야간에서는 사람의 감지가 힘들다. 본 연구에서는 키넥트의 골격 추적기능과 음성인식 기능을 활용하여 실시간 영상 녹화 프로그램을 개발하고자 하며, 개발된 프로그램은 키넥트 센서로 영상을 실시간 녹화하고 침입자에 대한 움직임을 자동 추적하여 녹화하는 DVR 시스템을 제안하고자 한다. 또한 야간에서는 깊이(Depth) 영상을 이용하여 인물을 인식과 추적을 한다. 궁극적으로 키넥트 센서(Kinect Sensor)의 CCTV기능에 대한 활용성을 연구하는데 목적을 가진다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.1671-1678
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• 2006

A real time system realization for binocular eyeball tracking mouse on the computer monitor being far from 30-40cm is presented in the paper. The processing for searching eyeball and tracking the cursor are that a facial image is acquired by the small CCD camera, convert it into binary image, search for the eye two using the five region mask method in the eye surroundings and the side four points diagonal positioning method is searched the each iris. The tracking cursor is matched by measuring the iris central moving position. The cursor controlling is achieved by comparing two related distances between the iris maximum moving and the cursor moving to calculate the moving distance from gazing position and screen. The experimental results show that the binocular eyeball mouse system is simple and fast to be real time.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.36 no.2C
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• pp.78-85
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• 2011

In this paper we proposed an intelligent PTZ camera system which detects, classifies and tracks moving objects. If a moving object is detected, features are extracted for classification and then realtime tracking follows. We used GMM for detection followed by shadow removal. Legendre moment is used for classification. Without auto focusing, we can control the PTZ camera movement by using center points of the image and object's direction, distance and velocity. To implement the realtime system, we used TI DM6446 Davinci processor. Throughout the experiment, we obtained system's high performance in classification and tracking both at vehicle's normal and high speed motion.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.329-338
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• 2003

Object tracking in a real time image is one of Interesting subjects in computer vision and many practical application fields past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.311-314
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• 2010

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.151-154
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• 2001

본 논문의 목적은 범용 USB 카메라 입력 영상으로부터 실시간으로 얼굴을 추적하는 시스템을 구현하는데 있다. 먼저 USB 카메라로부터 영상을 입력받은 후 2차원 RGB 컬러 모델링으로 추출한 살색 영역을 찾고 가로, 세로 프로젝선 정보를 이용하여 얼굴을 찾는다. 기존의 RGB 컬러 모델을 개선하여 빛에 강인한 모델링을 하였으며, 프로젝션 정보를 이용할 때 일어나는 에러를 최소화하기 위하여 누적 히스토그램 영역 결합 알고리즘을 제안하였다. 구현한 시스템은 움직임이 많은 영상에도 빠른 속도를 보였으며, 특히 영상의 움직임이적은 경우 카메라에서 영상을 보여 주는 것과 동시에 얼굴을 찾아내어, 연속적인 프레임을 처리할 수 있는 성능을 보였다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.15 no.7
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• pp.175-181
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• 1998

This paper describes realtime visual tracking system of moving object for three dimensional target using EKF(Extended Kalman Filter). We present a new realtime visual tracking using EKF algorithm and image prediction algorithm. We demonstrate the performance of these tracking algorithm through real experiment. The experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm and image prediction algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.535-537
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• 2002

본 논문은 실시간 카메라 입력 환경에서의 새로운 얼굴 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 복잡한 배경과 다양한 조명 조건에 관계 없이 얼굴을 검출하고 추적하기 위해 세 종류의 웨이블릿 변환된 형판을 사용하고 특히 다양한 조명 조건을 극복하기 위해 최소-최대 정규화(Min-Max Normalization)와 히스토그램 평활화를 혼합 적용하여 매우 밝거나, 매우 어두운 영상에서의 얼굴 오 검출 및 놓침을 줄이도록 하였다. 또한 세가지 크기의 얼굴 형판을 이용함으로써 입력 영상에 존재하는 다양한 크기의 얼굴도 검출할 수 있었으며, 효과적인 얼굴 추적 기법을 통해 다음 프레임에서의 얼굴 위치를 예측하여 그 지점에서의 탐색 영역에 형판 정합을 수행함으로써 수행 시간도 단축시킬 수 있었다. 실험을 위해 다양한 조명 조건에 따라 여섯 종류로 분류한 동영상 데이터에서 제안한 알고리즘은 약 96.8%의 뛰어난 얼굴 검출율을 보여 주었다.