항공기, 차량, 고속의 비행체 등과 같은 동적인 플랫폼에서 표적을 추적하기 위한 영상 추적 시스템은 시선을 안정화하는 외부의 추적루프와 내부의 안정화 루프를 포함하는 구조로 되어 있다. 2축 김발을 사용하는 영상 추적 시스템의 추적루프는 크게 영상 추적기, 추적 제어기, 안정화 루프 등으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 영상 추적 시스템의 추적 제어기를 설계하여 성능을 분석하고, 또한 설계된 제어기를 적용하여 영상 추적기의 시간지연에 의한 추적 루프 특성을 분석하였다. 마지막으로 설계된 추적 제어기를 영상 추적 시스템 시뮬레이터에 적용하여 고기동 고속의 비행체 환경에서 추적 루프 성능을 분석하였다.
영상 추적(visual tracking)은 로봇의 시각기반제어, 교통정보시스템, 무인감시시스템 등 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 지정된 혹은 운동이 감지된 물체를 지속적이고 빠르게 추적하는 데 목적을 둔다. 이 때 어려운 문제 중 하나는 시간이 지나면서 위치이동은 물론 회전에 와해 물체의 모양이 변한다는 것이다. 이에 본 논문에서는 물체의 3차원 회전에 대응 가능한 실시간 영상추적 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 SSD(sum-of-squared differences)를 기반으로 하되, 물체의 배경이 바뀔 때나 물체가 영상추적 윈도우보다 작은 경우에도 추적이 가능하고 3차원 회전에 대응 가능하다. 이것은 3차원 회전으로 인하여 추적목표를 잃어버리는 것을 막기 위하여 기준 영역이 회전할 때 제안된 성능지수에 따라 영상추적 영역과 기준 영상을 새롭게 설정해줌으로써 구현된다. 제안된 알고리듬은 PC기반 실시간 시각시스템에서 성공적으로 실험되었다.
다시점에서의 다중 객체 추적은 여러 분야에서 연구되고 있다. 다시점 영상 추적은 두 객체가 서로 근접하면 하나로 인식하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 방법으로 능동형태모델(active shape mode: ASM)을 들 수 있다 ASM은 훈련집합을 이용하여 다른 객체에 가려진 목표 객체를 추적할 수 있다. 본 논문에서는 겹쳐진 객체를 추적하기 위해 ASM 기반의 다시점 추적 알고리듬(Multi-view tracking using ASM: MVTA)에 대해서 제안한다. 제안된 추적 방법은 (i) 영상 획득, (ii) 객체 추출, (iii) 객체 추적, 그리고 (iv) 현재 형태의 업데이트, 4가지 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계에서는 여러 대의 카메라를 사용해서 다시점 영상을 획득하며, 두 번째 단계에서는 객체를 배경으로부터 분리하며, 겹쳐진 객체로부터 목표 객체를 분리해낸다. 세 번째 단계에서는 추적을 위해 ASM을 사용하며, 마지막 단계인 네 번째 단계는 현재 입력 영상의 업데이트이다. 실험결과 제안한 MVTA는 겹쳐진 객체를 추적 시에 생기는 문제에 대해서 향상 된 결과를 보여준다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.79-79
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2015
현재 홍수 시 유량조사에 가장 많이 사용하고 있는 부자법은 측정 인력, 측정비용 및 위험성이 높다는 단점이 있다. 또한 교량에서 부자를 투하하고 측면에서 부자의 이동을 추적하기 때문에 평면상의 이동에 대한 정보를 얻기 어렵다는 한계가 있다. 이에 김서준 등(2014)은 PTV 기법을 이용한 부자 추적 알고리즘을 개발하였으나 부자가 회전하거나 물속에 잠기는 부분이 변화하여 수면 위로 확인되는 부자의 길이가 변할 경우 추적이 어렵다는 한계가 있었다. 이를 개선하고자 본 연구에서는 Template Match 알고리즘과 색상 기반 영상 처리 기법을 이용한 목표물 인식 방법인 Camshift 기법을 적용하여 부자를 추적할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. Template Match 알고리즘의 경우는 입자가 많을수록 추적을 잘한다는 장점이 있지만 회전 및 변형에 취약하다는 단점이 있고, Camshift 영상 처리 기법의 경우 다수의 추적자가 존재할 경우 추적에 어려움이 있으나 추적자의 회전과 변형을 정확하게 추적할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 Template Match 알고리즘을 이용하여 이동 예상영역을 결정하고 Camshift 영상 처리 기법으로 추적을 하게되면 두 방법의 장점을 모두 살릴 수 있다. Camshift 영상 처리 기법을 실제 부자 추적에 적용해 본 결과 부자의 회전 및 변형에도 정확하게 추적할 수 있는 것을 확인하였다. 향후 부자법을 이용한 유량 조사에 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한다면 현장에서 동영상 촬영만 하면 되기 때문에 측정 인원을 최소화 할 수 있어 매우 경제적이고, 홍수 시 위험성도 감소할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 광학센서와 적외선 센서를 사용하는 Multi-sensor 시스템에서 영상 정보를 통한 물체의 추적 및 인식에 필요한 영상을 분리하는데 필요한 전처리와 object 기반의 추적 방법을 제안하였다. 일반적인 추적 알고리즘의 목표는 consistency를 유지하는데 있다. 그러나 인식에 필요한 영상을 분리하기 위해서는 물체의 범위를 정확히 판단 할 수 있는 능력이 중요하다. 이를 위해 CCD와 IR영상에 동시에 적용 가능한 전처리 기법과 object 기반의 two-step 추적 알고리즘을 통해 consistency외에도, 물체의 범위를 estimation하여 인식에 필요한 범위를 분리해 낸다. 본 논문에서는 ITS 의 ETCS application을 위해 이종 센서인 CCD와 IR의 야간 차량 영상정보를 이용하여 알고리즘을 test 하였다.
스테레오 물체추적 시스템은 스테레오 비젼 시스템의 입체 영상에서 나타나는 스테레오 시차를 없애 주는 주시각 제어와 이동 물체를 영상의 중앙에 위치시키기 위한 팬/틸트 제어를 통해 이동 물체를 추적하게 된다. 본 논문에서는 스테레오 물체추적 시스템의 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용해 이동 물체를 추적하는 스테레오 물체추적 시뮬레이터를 구현하였다. 이를 이용하여 여러 종류의 입력 영상에 따른 광 JTC 의 추적 결과를 분석하여 실험 결과를 예측할 수 있었으며, 이를 광학적으로 구현할 경우 배경 잡음에 강하고 실 시간적 물체 추적이 가능한 스테레오 물체추적 시스템을 구현할 수 있음을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10a
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pp.377-380
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2006
최근 영상 데이터를 사용하여 서비스를 하는 분야가 늘어감에 따라 그 중 보안과 관련하여 영상데이터 내에 존재하는 객체를 추출하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 발전하고 있다. 최근에는 프레임버퍼링을 사용하여 초당 30프레임 이상의 영상을 처리하는 경우가 많다. 하지만 영상을 통한 객체 추적의 경우 빠르게 객체를 인지하여 움직임을 추적할 수 있는 기술이 드물다. 본 논문에서는 저속 처리되는 문제를 극복하기 위하여 프레임 버퍼링을 사용하여 객체를 추적할 때 차영상의 히스토그램을 사용할 것을 제안한다. 이에 따라 히스토그램을 사용하는 객체추적 시스템을 설계 및 구현하고, 본 추적능력을 검증한 결과 2배에 가까운 성능이 향상됨을 얻었다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.297-298
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2013
본 논문에서는 IR 영상추적을 위하여 가린 표적의 실제 중심을 예측하는 추적창 조절(target window adjustment) 기법을 제시한다. 대표적 분할 추적(patch tracking) 방식인 특징점 추적(feature point tracking)은 표적의 중심과 특징점을 coupling하여 가린 표적의 실제 중심을 예측할 수 있으나, 형상 정보가 적은 영상에서 표적의 ROI(Region of Interest)는 특징점의 분포만으로는 구할 수 없다. 본 논문에서는 상관추적의 추적창 조절 기법과 특징점 추적의 coupling 기법을 결합하여 표적이 장애물에 가리는 경우에도 안정적인 추적창을 유지한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2003.11a
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pp.290-293
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2003
다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.
본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추적하는 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. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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