• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.431-436
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• 2006

외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.5
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• pp.539-548
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• 2001

In this paper, we propose that fast tracking algorithm for moving object is separated from background, using partial boundary line information. After detecting boundary line from input image, we track moving object by using the algorithm which takes boundary line information as feature of moving object. we extract moving vector on the imput image which has environmental variation, using high-performance BMA, and we extract moving object on the basis of moving vector. Next, we extract boundary line on the moving object as an initial feature-vector generating step for the moving object. Among those boundary lines, we consider a part of the boundary line in every direction as feature vector. And then, as a step for the moving object, we extract moving vector from feature vector generated under the information of the boundary line of the moving object on the previous frame, and we perform tracking moving object from the current frame. As a result, we show that the proposed algorithm using feature vector generated by each directional boundary line is simple tracking operation cost compared with the previous active contour tracking algorithm that changes processing time by boundary line size of moving object. The simulation for proposed algorithm shows that BMA operation is reduced about 39% in real image and tracking error is less than 2 pixel when the size of feature vector is [$10{\times}5$] using the information of each direction boundary line. Also the proposed algorithm just needs 200 times of search operation bout processing cost is varies by the size of boundary line on the previous algorithm.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.3
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• pp.359-368
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• 2002

In this paper, we propose effective boundary line extraction algorithm for moving objects by matching error image and moving vectors, and fast tracking algorithm for moving object by partial boundary lines. We extracted boundary line for moving object by generating seeds with probability distribution function based on Watershed algorithm, and by extracting boundary line for moving objects through extending seeds, and then by using moving vectors. We processed tracking algorithm for moving object by using a part of boundary lines as features. We set up a part of every-direction boundary line for moving object as the initial feature vectors for moving objects. Then, we tracked moving object within current frames by using feature vector for the previous frames. As the result of the simulation for tracking moving object on the real images, we found that tracking processing of the proposed algorithm was simple due to tracking boundary line only for moving object as a feature, in contrast to the traditional tracking algorithm for active contour line that have varying processing cost with the length of boundary line. The operations was reduced about 39% as contrasted with the full search BMA. Tracking error was less than 4 pixel when the feature vector was $(15\times{5)}$ through the information of every-direction boundary line. The proposed algorithm just needed 200 times of search operation.

• Journal of Korea Game Society
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• v.20 no.2
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• pp.91-100
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• 2020

Life-and-death problem in Go is a fundamental problem to be overcome for implementing a computer Go. To solve it, an important consideration is to find out who surrounds or is surrounded between black and white players. To figure out the boundary between black and white groups, we applied an influence function and a contour tracing algorithm. We found that applying the Moore-neighbor tracing among various contour tracing algorithms can create boundaries, and also suggested the possibility of tremendously reducing the search space of a game tree.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.14B no.3 s.113
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• pp.171-182
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• 2007

We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. First we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. We get more edge pixels along LOD hierarchy. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. The first frame background scene is determined by camera motion, camera movement between two image frames, and other background scenes are computed from the previous background scenes. The computed background scenes are used to eliminate the tracked object from the scene. In order to remove the tracked object, we generate approximated background for the first frame. Background images for subsequent frames are based on the first frame background or previous frame images. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.464-469
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• 2006

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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.11
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• pp.901-911
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• 2009

In this paper, we propose a construction technique of two-level composite gradient map to automatically track a face with large movement in successive frames. Our method is composed of three main steps. First, the gradient maps with two-level resolution are generated for fast convergence of active contour. Second, to recognize the variations of face between successive frames and remove the neighbor background, weighted composite gradient map is generated by combining the composite gradient map and difference mask of previous and current frames. Third, to prevent active contour from converging local minima, the energy slope is generated by using closing operation. In addition, the fast closing operation is proposed to accelerate the processing time of closing operation. For performance evaluation, we compare our method with previous active contour model-based face tracking methods using a visual inspection, robustness test and processing time. Experimental results show that our method can effectively track the face with large movement and robustly converge to the optimal position even in frames with complicated background.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2396-2398
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• 2001

Active contour로 알려져 있는 snake는 반복적인 계산으로 이미지상에서 찾고자 하는 물체의 외곽선에 수렴하는 contour로 이미지 상의 물체의 외곽선으로부터 발생하는 외부 에너지(external energy)와 contour 자체로부터 기인하는 내부 에너지(internal energy)를 최소화하는 방향으로 움직인다. 그러나 물체의 윤곽선으로부터 발생하는 외부 에너지는 찾고자 하는 물체뿐만 아니라 주위의 다른 물체로부터도 발생하므로 만일 추적하고자 하는 물체의 주변에 다른 물체들이 존재한다면 snake은 올바르게 동작하지 않게 된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 물체의 색상정보를 이용하는 방식을 제안하였다. 물체의 색상 정보는 물체의 고유한 특성 중의 하나로 본 논문에서는 색상정보를 이용하여 원래의 이미지를 찾고자 하는 물체의 색상과 얼마나 유사한가를 나타내는 확률 이미지로 변환하였다. 이렇게 변환된 확률 이미지 상에서 snake 알고리즘을 적용함으로써 배경의 다른 물체로부터 발생하는 외부 에너지를 효과적으로 제거할 수 있다. 또한 본 논문에서는 물체가 이동함에 따라 변화하는 색상 정보를 지속적으로 갱신함으로써 물체의 추적이 효과적으로 이루어지도록 하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1992.10a
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• pp.225-235
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• 1992

본 논문은 오프라인 필기체 한글 인식에 관한 연구로서, 입력 문자 영상에 대한 위치 정규화, 외곽선 추적 및 세선화의 전처리 과정을 거쳐 외곽선의 방향 성분 분포, 세선화한 결과의 방향 성분 분포, 구조적 특징점 분포 등의 특징을 추출한 다음, 획을 추출하여 획의 방향과 길이에 대한중점 분포 특징으로 정합하는 필기 한글의 인식을 위한 획 정합 방법을 제안하였다. 인식 시간의 단축을 위해 먼저 외곽선의 방향성분분포를 이용하여 대분류하였으며, 한글 사용 빈도수 상위 520자로 구성되는 필기 데이타에 대한 실험 결과, 평균 91%의 인식률과 평균 0.46초의 문자당 인식 시간을 보임으로써 제안된 획 정합 방법이 입력 문자의 잡영이나 획의 기울기에 대한 변형을 효과적으로 흡수할 수 있음을 알 수 있었다.