Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1455-1456
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2013
최근 스마트 이동단말에 장착된 영상 센서를 통해 획득한 영상에서 실시간으로 사용자의 눈을 인식하거나 시선을 추적하여 콘텐츠 제어, 행태 분석 등을 수행하는 기술에 대한 필요성이 증가하고 있다. 기존의 영상 분석 기반 시선 추적 기술은 고가의 시선 추적기를 기반으로 하며, 추적한 시선 좌표를 통해 실제 응시객체를 분석하는 사후 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 OpenCV를 기반으로 스마트 이동단말의 전면에 장착된 영상 센서에서 사용자의 눈을 인식하고, 시선을 추적한 후, 이를 실시간으로 시선 좌표와 화면의 콘텐츠 내 객체 영역을 매칭함으로써, 응시객체를 분석하는 스마트 이동단말 기반 시선 추적기를 설계하였다. 본 논문의 시선 추적기는 시선 추적을 수행하기 위해, 사용자에게 5개의 화면 교정점을 제공하고 응시하도록 하여 시선 추적 범위를 측정한다. 또한, 스마트 이동단말에 내장된 자이로스코프 센서를 통해 기울기가 변경될 시, 이를 반영하여 시선 교정을 수행하도록 설계하였다.
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.
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.
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 Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.562-565
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2010
시각기반 증강현실 시스템의 구현을 위해서는 입력되는 카메라영상의 프레임을 매번 특징점을 추출하고 패턴 매칭 과정을 반복하는 것은 저 사양의 모바일 기기에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결 하고자 카메라영상에서 패턴이 한번 인식되게 되면 그 이후의 영상에 대해서는 패턴 인식과정을 생략하고 이전 영상에서 매칭된 특징점을 광류 기반 추적기법을 사용하여 추적하도록 한다. 또한 패턴 추적 절차의 수행 중 추적이 실패하여 생기는 특징점 소실 문제는 정확한 호모그래피 행렬과 카메라 자세 추정을 어렵게 하는데 이러한 문제를 해결하도록 하는 패턴 추적의 성공 또는 실패는 판단하는 기준을 세워 모바일 기기에서 빠르게 동작하도록 하는 광류 추적 기법을 사용한 자연 특징 추적 기반 증강현실 시스템을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.131-133
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2016
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.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.40
no.1
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pp.35-42
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2012
In this study, a feature-points-tracking algorithm is suggested using a particle filter for vision based navigation system. By applying a dynamic model of the feature point, the tracking performance is increased in high dynamic condition, whereas a conventional KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) cannot give a solution. Futhermore, the particle filter is introduced to cope with irregular characteristics of vision data. Post-processing of recorded vision data shows that the tracking performance of suggested algorithm is more robust than that of KLT in high dynamic condition.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.895-898
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2017
동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.
This paper describes an algorithm for arbitrary point tracking using pyramidal optical flow. The optical flow is calculated based on the Lucas-Kanade's optical flow estimation in this paper. The image pyramid is employed to calculate a big motion while being sensitive to a small motion. Furthermore, a rectification process is proposed to reduce the error which is increased as it goes down to the lower level of the image pyramid. The accuracy of the optical flow estimation was increased by using some constraints and sub-pixel interpolation of the optical flow and this makes our algorithm to track points in which they do not have features such as edges or corners. The proposed algorithm is implemented and primary results are shown in this paper.
최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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