본 논문에서는 이동물체의 변위 예측을 위한 시간솎음 탐색 방향 알고리즘 제안하여 고속이동물체의 추적과 속도 측정을 하였다. 제안된 알고리즘은 이동물체의 이동 방향을 예측하기 위하여 초기 방향은 시간적으로 연속하는 과거 두 프레임에서 이동물체를 검출하고 이동 각도와 이동 거리를 구하여 초기화하였다. 현재 프레임에서 이동물체의 이동 방향은 시간솎음 탐색 방향 마스크를 적용하여 이동물체의 이동 방향을 구하였다. 시간솎음 탐색 방향 마스크는 연속 프레임에서 프레임을 시간 솎음하여 이동물체를 검출하고, 이동물체의 진행방향의 예측은 8 방향 중에서 이동물체의 이동 각도를 구하여 탐색 마스크를 결정하고, 탐색 마스크에 의해 이동물체의 이동 방향을 예측하였다. 제안한 알고리즘의 타당성을 입증하기 위하여 고속으로 주행 중인 자동차의 추적과 속도를 측정하고, 성능을 평가하기 위하여 전역탐색기법과 제안된 방법을 비교 평가하였다. 그 결과, 제안된 방법에서는 이동물체 변위 탐색 횟수가 평균 91.8$\%$ 감소하였고, 추적 처리 시간은 평균 32.1ms 임을 보임으로서 이동물체 추적을 실시간적으로 실행할 수 있음을 보였다.
본 논문은 미지 우주물체에 대한 광학 연속 관측을 위한 효과 척도를 정의하고, 통합 시뮬레이션 수행을 이용하여 망원경/마운트 제어 시스템 관점에서 효과 척도를 만족할 수 있는 설계 변수 조합 범위를 제시하였다. 표적의 위치 예측과 함께 프레임률, 영상처리 소요시간과 측정 오차, 표적 궤적특성 및 마운트 김발의 기동성능 등의 설계 변수를 고려하여 전체적인 시스템 수준에서의 시뮬레이션을 구현하고 추적 성능을 분석하였다. 분석 결과 광학 관측 시스템의 연속 추적 성능은 프레임률과 마운트 기동성능의 조합에 의존적임을 확인할 수 있었다. 광학 관측 시스템을 설계하거나 상용 제품을 구입하여 유사 시스템을 구성할 때, 본 연구와 같이 효과분석 시뮬레이션을 이용하면 설계 변수들 사이의 적절한 요소 조합을 찾을 수 있을 것이다.
연속된 쇄파 파봉선 끝단사이로 발달하는 이안류를 수리실험을 통해 재현하고 입사파 지속시간의 변화에 따른 이안류 발달 특성을 정사보정 영상을 통해 관찰하였다. 서로 다른 두 협각의 파랑 중첩에 의해 생성되는 벌집구조 파를 재현하는 대신에 조파장치를 횡방향 두 그룹으로 나누어 역 위상으로 구동시켜 규칙파를 조파하므로 유사 벌집구조 파형을 생성하여 실험을 수행하였다. 수리 실험에서 재현된 이안류의 생성과 발달 과정을 관찰하기 위해 정사보정 영상기반 입자 추적 기법을 사용하였으며, 이를 통해 이동거리와 속도를 관측하였다. 연속된 쇄파선 끝단이 해안으로 입사하여 이안류가 생성되지만, 이안류가 생성된 후 파랑이 더 이상 입사되지 않아도 상당시간 동안 이안류가 발달하여 입자들이 외해로 이동하는 것을 확인하였다.
영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 추적중인 차량의 외형 변화에 대해 온라인 학습 능력이 있는 비전 기반의 차량 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 새로 검출된 차량의 연속된 프레임 간 움직임을 빠르고 강건하게 추정하기 위해 특징점 기반 추적 방법을 사용한다. 동시에 추적중인 차량에 대해 온라인 차량 검출기를 훈련시키고, 일시적인 차량 추적 실패 시 검출기의 결과를 이용해 추적기를 재초기화하여 강건한 추적을 가능하게 한다. 특히 차량 외형 모델의 업데이트 방법을 개선하여 시스템의 추적 성능을 높이고 처리시간을 단축시켰다. 다양한 주행환경에서 획득한 데이터세트를 사용하여 제안하는 시스템의 차량 검출 및 추적 성능을 평가하였다. 특히 우천 및 터널통과와 같은 악조건에서 기존의 방법에 비해 차량 추적 성능이 상당히 개선된 것을 증명하였다.
본 논문에서는 무대에서의 방송용 카메라를 위한 자동 객체추적 시스템을 구현한다. 객체추적을 위해서 Open-CV 기반의 파이썬 프로그램을 탑재한 PC, 라즈베리파이 3, 모바일 장치를 사용한다. 영상 객체추적 방법으로는 mean-shift, CAMshift, GMM을 이용한 백그라운드 모델링, SURF를 이용한 템플레이트 기반 추적, CMT, TLD 등의 방법들이 있다. CAMshift 알고리즘은 고속 및 성능의 강인함으로 실시간 추적에 효율적이지만, 본 논문에서는 CMT 알고리즘을 이용한 방송용 카메라의 영상 객체추적 시스템을 구현한다. 이것은 정적 및 적응형 일치성 때문에 최적의 영상 추적 방법이다. 제안된 시스템은 무대에서의 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상 추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.
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.
본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.
본 논문에서는 객체의 색상 정보와 차영상을 이용한 동영상 내 객체 추적 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 연속적은 프레임 간에 객체의 색상 정보의 변화가 크지 않다는 것을 가정하여 비슷한 색상 정보를 찾아 현재 프레임의 객체 영역을 얻는다. 입력한 이전 프레임의 초기 객체 정보를 사용하여 객체와 배경의 색상 히스토그램을 구한다. 또한 현재 프레임과 이전프레임의 차영상을 생성한다. 마지막으로 객체와 배경의 색상 히스토그램과 차영상을 사용하여 현재 프레임의 각 화소를 객체 또는 배경 영역으로 구분하여 현재프레임의 객체 영역을 얻는다. 생성된 현재 프레임의 객체 정보는 다음 프레임의 객체 추적에서 다시 사용한다.
이 논문에서는 고차수 동력학적 표적모형을 이용하여 간단하고 우수한 성능을 지니는 위치와 힘의 추적제어법을 제안하였다. 이 표적모형은 위치오차와 힘오차의 상관관계를 자유운동을 위한 임피던스와 힘오차의 보상기로 모형화한다. 이들의 특성중, 적절한 보상기 설계에 의하여 위치입력과 힘입력 추적제어, 천이응담을 줄이기 위한 위치입력과 힘입력의 동시사용 및 매니퓰레이터의 접촉시에 부드러운 접촉을 위한 동특성의 연속성 유지 보상기 설계에 대하여 고찰하였다. 또한 접촉환경이 불규칙한 기하구조를 갖는 경우에,위치교란중 힘의 추적제어를 모의실험으로 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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