• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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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].

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.435-440
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• 2003

본 논문에서는 실시간 출입통제시스템에 적용이 가긍한 복잡한 배경에서의 다중 얼굴 영역 검출과 추적을 통한 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 배경영상과 입력된 연속적인 프레임간의 차영상을 적용함으로써 물체의 움직임을 감지한 후. IISI컬러 좌표모델을 이용하여 얼굴의 1차 후보 영역을 검출하고, 잡음제거를 위해 모폴로지 연산을 수행하였다 또한 Line Projection을 이용한 객체 분할법(Object Segmentation)으로 객체를 분할함으로써 다중 얼굴 영역을 추출하였다. 또한 추출된 얼굴영역에서 눈 영역 검출을 통해 각각의 얼굴 영역들을 검증하였으며 검증된 얼굴들의 최외각 4개의 좌표를 이용하여 얼굴 추적율을 높였다. 마지막으로 얼굴 인식은 추출된 얼굴 영역으로부터 주성분 분석(PCA ： Principle Component Analysis)방법을 이용함으로써 97～98％의 높은 인식율을 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.20-26
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• 2018

본 논문에서는 오인식률 감소를 위한 다중 프레임 특징점 추적 정보 기반 이동 물체 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구에서는 이동 물체 탐지의 오인식과 추적의 속도 문제가 존재 하였다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 먼저, 카메라 이동 보상과 물체의 추적을 위해 다중 프레임의 코너 특징점과 옵티컬 플로우를 계산한다. 다음으로 다중 프레임 전-후방향 추적으로 옵티컬 플로우의 추적 오류를 감소시키고, 카메라 이동 보상을 위해 호모그래피와 RANSAC 알고리즘 기반으로 추적된 코너 특징점을 배경영역과 이동 물체 후보 영역으로 구분한다. 변환된 코너 특징점들 중 RANSAC에 의해 제거되는 이상점들을 군집화하고 일정 크기 이상의 이상점 군집 영역을 이동 물체 후보군으로 구분한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 이동 물체 후보군으로 구분된 물체는 라벨 추적 기반 데이터 상관 분석에 따라 라벨 번호를 할당하고 추적한다. 본 논문에서는 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 Precision과 Recall 모두 향상됨을 쿼드로터 영상기반 탐지 및 추적 성능 실험으로 확인하였다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.479-482
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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 추출하고 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 최소 사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적 알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.771-773
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• 1998

광선 추적법(Ray-Tracer)은 물체에 직.간접적으로 영향을 미치는 빛의 반사 및 굴절 경로를 역추적함으로써 실제감있는 이미지를 생성하는 렌더링(rendering)기법이다. 이러한 광성 추적법을 장시간의 계산을 필요로 하는 단점이 있으나. 각각의 광선을 병렬적으로 추적함으로써 속도의 향상을 피할 수 있다. 본 논문에서는 자바를 사용하는 메시지 기반 병렬 프로그래밍 시스템인 JPVM 상에서 동작하는 병렬 광선 추적기를 구현하였다. 병렬 광성 추적기를 사용자에 의해 지정된 장면 정의 파일(Scene Defintion File)을 읽어 들여 피싱(parsing)한후, 생성된 장면 객체를 각 worker프로그램에게 전송한다. 병렬 광선 추적기는 전체 화면 영역을 분활하여 각 worker 프로그램에 할당하며, worker프로그램들은 자신에게 할당된 영역의 이미지를 병렬적으로 생성한다. 실험 결과, 병렬 광선 추적기는 단일 광선 추적기에 비해 빠르게 렌더링을 수행하였으며, worker프로그램의 수가 증가함에 따라 수행 속도가 향상되었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.1-10
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• 2012

본 논문은 물체 추적에 적합한 새로운 형식의 히스토그램 모델을 제안한다. 제안하는 색상 히스토그램은 양자화 된 각 색상요소에 대해 픽셀의 개수뿐만 아니라 평균 위치 정보 그리고 평균 위치로부터 일정하게 떨어진 영역에 속하는 픽셀들의 색상평균값을 포함한다. 또한 제안하는 히스토그램간의 유사도를 나타내기 위하여 Bhattacharyya 거리를 기본으로 새로운 유사도 함수를 정의하고 mean shift 기법에 적용한다. 기존의 mean shift 기반 기법들과는 달리 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 물체 주변 배경 영역에 물체와 비슷한 색상이 존재하더라도 강건한 물체 추적이 가능하다. 실험 결과는 기존 기법들과의 비교를 통하여 개선된 추적 결과를 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.563-570
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• 2024

본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.653-659
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• 2006

다중 객체 추적이란 컴퓨터 비전의 한 분야로, 주어진 비디오 시퀀스 내에서 관심 있는 객체들을 추적하는 것을 말한다. 다중 객체 추적 시스템은 감시 시스템, 사용자 행동 인식, 스포츠 중계, 비디오 회의와 같은 다양한 응용 분야에 핵심 기반 기술로 쓰이고 있어 그 중요성이 매우 크다. 본 논문은 감시 목적의 다중 객체를 추적하는 방법에 대하여 다룬다. 감시 시스템의 특성상, 객체의 외관이나 움직임 등에 대한 가정을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 크기, 색, 형태 같은 객체의 단순하고 직관적인 외관 특성을 이용하면서도, 객체들끼리 부분적으로 혹은 완전히 겹쳐졌을 때에도 객체들의 위치를 적절히 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 객체들의 경로에 대한 정보를 유지하는데 그래프 구조를 이용한다. 그래프를 확장하고, 제거하여 영상에 대한 정보를 추론한다. 크게 보면 객체들을 영역 레벨, 객체 레벨 두 단계에 걸쳐 추적한다. 영역 레벨에서는 각 객체들이 있을 수 있을만한 영역에 대한 가설을 세우고, 객체 레벨에서는 각 가설에 대한 검증을 한다. 제안된 방법은 직관적인 정보만을 이용하여 서로 다른 형태의 객체를 빠르게 추적할 수 있음을 보여준다. 다만 객체의 외관 정보만을 이용하였기 추적하기 때문에, 객체가 다른 객체에 의해 완전히 가려진 채 또다시 다른 객체와 겹쳐지면, 정확한 추적이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해서는 객체가 겹쳐졌을 때, 그 관계에 대한 정보를 모아야 하는데 이는 향후 연구를 통해 해결하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.365-368
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• 2011

본 논문은 계속적으로 움직이는 Pan & Tilt 카메라를 가지고 객체를 안정적으로 추적하기 위해 Level Set 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라간의 상호 유동적인 시스템을 설계하는 방법에 대하여 기술하고 있다. 특정객체를 Pan & Tilt 카메라로 계속적으로 추적하고자 할 때는 안정적인 배경영상을 얻을 수 없기 때문에 MOG 와 같은 통계적인 추적알고리즘을 쓰는 것이 불가능해진다. 본 논문에서는 배경 영상이 계속적으로 변하기 때문에 고정된 배경 영상을 가질 수 없는 문제와 이로 인해 객체의 영역을 잘 추출할 수 없다는 한계를 극복하기 위해 Level Set 에 기반한 외곽선 추적 방법을 이용한다. 이 방법은 단지 차영상만을 가지고도 어느 정도 객체의 영역을 추출할 수 있는 방법이다. Level Set 방법은 높은 복잡도를 가지기 때문에 실시간 계산이 빠른 외곽선 추적 방법을 이용하였으며, 이를 통해 실시간 영상에 대한 외곽선 추적을 가능하게 하였다. 그리고 Level Set 기반 외곽선 추출 방법에 의해 객체의 중심점을 구하는 알고리즘과 Pan & Tilt 카메라에 의해 객체를 추적하는 알고리즘 간에 유동적인 연결을 하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권8호
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• pp.591-595
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• 2009

센서 네트워크에서 개체 검출과 추적에 관한 기존 라우팅 프로토콜들은 사람, 동물, 차량 등과 같은 하나 또는 그 이상의 단일(individual) 개체들에 대한 검출과 추적을 하기 위한 방법에만 관심을 가질 뿐, 독가스, 생화학물질 등과 같은 연속적인 개체들을 검출하고 추적하는 프로토콜들은 많지 않다. 이러한 연속적인 개체들은 어느 지역에 계속적으로 분산되어 있고, 광범위한 지역을 차지한다는 점에서 단일 개체들과 차이가 있다. 따라서 많은 센서 노드들에 의해 검출되고 센싱되는 데이터들은 중복적이고 서로 깊이 관련되어 있다. 그러므로 지역적으로 센싱 데이터를 수집하고 통합하여 데이터를 보고하기 위한 효율적인 방안이 필요하다. 본 논문에서 우리는 연속적인 개체들을 검출, 추적하고 모니터링(monitoring)하기 위한 동적인 직사각형 영역에 기반한 연속적인 개체 추적 방안을 제안한다. 제안된 방안은 하나의 연속된 개체가 차지한 지역이 포함된 동적인 직사각형 영역을 구성하고, 영역에서 하나의 대표 노드가 연속된 개체를 검출하는 센서 노드들로부터 센싱 데이터를 수집하고 통합한다.