본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.
동영상에서 물체를 추적하기 위한 많은 방법들은 각 방법마다 다양한 요소들을 이용한다. 하지만 다양한 요소들은 그 관계를 명확히 나타낼 수 없다. 본 논문에서는 동영상에서 물체 추적을 위해 시각적 기본 요소의 동일성을 나타내고 설명하기 위한 방법을 제안한다. 시각적 기본 요소란 이미지에서 얻을 수 있는 순수한 시각적 기본 요소들인 색상, 명암, 윤곽선 정보를 말하며 이 정보를 이용하여 연속된 프레임을 비교해 동일한 물체인지를 판단한다. 그리하여 판단된 정보를 가지고 추적에 사용되는 요소들의 지속적인 갱신을 통해 대상을 모델 없이 추적하고 인식 과정에 대하여 제어가 가능하도록 한다.
본 논문에서는 차량 내에 설치된 카메라를 이용하여 전방차량을 인식하는 FCW(Forward Collision Warning)시스템에서 주행 중인 전방 차량을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 전방 차량의 후보 영역을 검출하기 위해 Haar-Adaboost를 이용하였으며 검색된 차량 후보 영역 내의 에지 정보를 이용하여 차량 후보 영역을 필터링하였다. 필터링된 차량 영역은 영역기반과 Kalman 예측치를 이용하여 차량을 추적하는 방법으로 차량 검색기가 차량 영역을 검색하지 못하는 경우 Kalman 예측치를 통해 차량 후보 영역을 예측하고 예측된 차량 영역을 검증함으로써 효율적인 전방 차량 인식이 가능하였다. 본 제안 방법을 실험한 결과 이전 프레임에서 추적되던 차량 후보 영역이 현재 프레임에서 Haar-Adaboost가 차량 후보 영역을 검색하지 못하는 경우에 영역기반과 Kalman 예측치를 통하여 현재 프레임에서 전방차량을 연속적으로 추적하는 것을 확인하였다. 본 제안 방법은 영상을 이용한 FCW 시스템에 사용될 수 있을것으로 사료된다.
본 논문은 연속 영상에서 빠르게 움직이거나 변형이 있는 물체를 추출하기 위한 개선된 활성 외곽선 모델을 제안한다. 제안 방법은 프레임간 물체의 변위를 식별하기 위한 합성 기울기 맵 생성 단계와 큰 변위에도 지역적 최저에 빠지지 않고 견고하게 수렴하기 위한 에너지 비탈면 생성 단계로 이루어진다. 이를 위하여 우선, 두 프레임의 기울기 맵을 합성하고, 불필요한 배경과 잡음을 제거하기 위해 두 프레임의 차를 마스크로 적용하여 합성 기울기 맵을 생성한다. 생성된 합성 기울기 맵에 수학적 형태학 연산의 하나인 닫기 연산을 적용하여 활성 외곽선이 매끄럽게 이동할 수 있는 에너지 비탈면을 만든다. 본 논문에서는 제안방법을 평가하기 위하여 움직임 변위가 큰 연속 영상을 사용하여 기존 활성 외곽선 모델 방법과 비교하여 육안평가, 에너지 최소화 과정 및 수행시간 측면에서 비교분석한다. 본 제안방법은 기존 활성 외곽선 모델 방법보다 큰 움직임 변위와 변형에도 빠르고 정확하게 물체 추적이 가능하다.
본 논문에서는 이동 물체의 연속 위치 추적을 위한 무선 저전력 기저대역 모뎀을 설계 및 구현하였다. 설계된 모뎀은 단일 하드웨어로 16칩 및 32칩 대역확산을 통해 900MHz 대역 및 2.4GHz 대역을 동시에 지원하며, 250Kbps 이하 가변전송률 전송을 통해 다양한 통달거리 지원이 가능하다. FPGA 기반 구현 결과, 설계된 기저대역 모뎀은 8,010 Slice, 20,672 Slice LUT, 25,512 Flip Flop, 18Kb Block RAM으로 구성되었음을 확인하였다.
본 논문은 연속 영상에서 능동 윤곽선 모델을 이용하여 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 변형 가능한 형상을 가지는 이동 물체의 경계를 정확하게 추출하기 위해서는 윤곽점들의 국부적인 수렴 방향을 결정하는 것이 매우 중요하다. 이를 위해서, 차 영상 맵을 이용하는 방향성 에너지 항을 Greedy 알고리듬에 추가하여 능동 윤곽선 모델에서 이용되는 새로운 에너지 함수를 정의하였다. 부가적으로 윤곽점들을 안정적으로 수렴시키기 위하여 차 영상 맵의 갱신 규칙을 고안하였다. 실제 연속 영상을 이용한 실험 결과로부터 제안하는 방법은 불규칙하게 형태가 변하거나 이동 속도가 빠른 물체를 효과적으로 추적하는 동시에 그 물체의 경계선이 매 프레임마다 정확하게 추정됨을 보여 주었다.
곡면간의 교차계산은 부울연산(Boolean operations)과 조각된 곡면들을 지원하기위한 기하 모델링과 솔리드에서 사용되는 기본적인 기하학 연산이다. 본 논문에서는 두 정규화된 곡면의 교차곡선을 따라 추적하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그러므로 본 논문에서는 계산상의 간소화와 2차 연속성을 나타낸다. 따라서, 교차 곡선의 한 점이 주어지면 이 점을 초기점으로 하여 교차 곡선의 전체 곡선을 추적한다. 그리고 각각의 교선들의 초기점들은 쿼드트리에서 DFS(Depth First Search) 기법으로 검색되고 교선은 연속적인 형태로 자연스럽게 표현된다.
본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.
본 연구는 마우스의 입력을 사람의 손동작으로 대체하는 휴먼마우스 시스템을 위한 새로운 손끝 좌표 추적기법과 마우스 포인터 움직임 결정법을 제안한다. 손끝좌표 추적에는 얼굴영역 추적을 위해 제안되었던 CAMSHIFT 알고리즘을 개선하여 적용하였다. 정확한 손 영역 검출을 위하여 각 사용자의 환경에 최적화된 피부영역 컬러 정보를 얻을 수 있는 실시간 피부영역 학습과 손의 자유로운 움직임으로 인하여 발생하는 손 영역의 크기 및 방향변화를 고려한 영역제한 기법을 적용하였다. 또한 손의 주축을 이용한 손끝좌표 계산법을 통해 빠르고 정확하게 손끝의 위치를 찾을 수 있다. 실시간 손끝좌표 검출에는 처리속도의 한계가 있어 얻어지는 좌표의 연속성이 결여되어 마우스 포인터의 움직임이 연결되지 않는 문제점이 있다. 연속적인 마우스 포인터의 움직임 표현을 위해 손끝좌표의 이동거리를 통해 마우스 포인터의 속도와 가속도를 계산하여 마우스 포인터의 운동방정식을 정의하고 이를 이용하여 마우스 포인터의 위치를 결정한다. 제안한 알고리즘을 적용하여 실험한 결과 빠르고 정확한 손끝좌표 추적과 마우스 포인터의 자연스러운 움직임이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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