동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
/
2003.06a
/
pp.114-117
/
2003
본 논문에서는 video stream내의 움직이는 객체 정보를 추정하고 동적 GTM(genetic tree-map) 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역 검출 기법을 제안한다. 기존의 일반적인 객체 추정 기법은 클러스터(cluster)과정을 통하여 영상 정보를 분할하고 그 중 움직이는 객체 부분을 복원함으로서 추정하였다. 제안하는 기법은 BMA(block matching algorithm)[1] 알고리즘을 사용하여 video stream 에서 움직이는 객체 정보를 얻고 클러스터 알고리즘으로 PCA(principal component analysis)를 사용한다. PCA 기법은 입력 데이터에 관해 통계적 특성을 이용하여 주성분을 찾는다. 주축과 영역분할 알고리즘을 사용하여 데이터를 분할하고, 분할된 객체 정보를 사용하여 특정 객체만을 추정하는 것이 가능하다. 이렇게 추정된 객체를 얼굴영역의 feature에 대하여 신경망 학습인 동적 GTM 알고리즘을 사용하여 생성된 동적 GTM 맵의 정보에 따라 객체의 얼굴영역만을 추출해 낼 수 있다[2-6].
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2007.06a
/
pp.149-152
/
2007
비전 연구에 있어서 객체 추적은 무엇보다도 중요시 되어 왔다. 특히 비디오 감시 시스템에서의 객체 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 내에서 움직이는 객체를 추출하고 객체내의 다중 후보블록의 통계적 특징을 이용한 추적 시스템을 구성하였다. 객체를 추적하기 위해서는 먼저 움직이는 객체 추출이 선행되어야 한다. 객체 추출은 영상 내에서 배경 프레임과 매 프레임에서의 현재 프레임간의 차 연산에 의한 가중치를 이용하여 객체의 움직임을 판단하고 추출하였다. 움직이는 객체는 본 논문에서 제안한 다중 후보 블록 알고리즘을 수행하여 추적에 필요한 통계 값을 획득한다. 통계 값으로는 방향성에 필요한 블록의 중심 좌표 값과 객체추적에 필요한 객체간의 매칭 정도를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 민감한 빛의 변화에도 강건하였으며, 특정 블록에 대해서만 연산 수행을 수행하므로 컴퓨터의 연산을 줄여 실시간 추적도 가능하다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
/
2003.11a
/
pp.306-308
/
2003
본 논문은 컬러영상내 움직이는 객체의 효과적인 검출을 위해 색상과 위치정보를 적용시킨 K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 움직이는 객체들을 추출한 방법을 제안하고 있다. 최종 클러스터링된 중심픽셀(prototype)이 갖고있는 RGB 값을 사용해 프레임을 비교해 객체와 배경의 분리를 가능하게 했고 마지막으로 후처리를 이용해 남아있는 배경잡음을 제거하였다. 본 연구의 실험은 여러 교통장면을 포함한 다양한 영상에서 이루어졌으며 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록기반의 방법에 비해 보다 정확한 객체 검출이 가능했으며 한 가지 특징 정보를 사용한 클러스터링에 비해 보다 높은 정확도를 보였다.
Moving object boundary is very important for moving object segmentation. But the moving object boundary shows broken boundary We invent a novel space-oriented boundary linking algorithm to link the broken boundary The boundary linking algorithm forms a quadrant around the terminating pixel in the broken boundary and searches forward other terminating pixel to link within a radius. The boundary linking algorithm guarantees shortest distance linking. We also register the background from image sequence. We construct two object masks, one from the result of boundary linking and the other from the registered background, and use these two complementary object masks together for moving object segmentation. We also suppress the moving cast shadow using Roberts gradient operator. The major advantages of the proposed algorithms are more accurate moving object segmentation and the segmentation of the object which has holes in its region using these two object masks. We experiment the algorithms using the standard MPEG-4 test sequences and real video sequence. The proposed algorithms are very efficient and can process QCIF image more than 48 fps and CIF image more than 19 fps using a 2.0GHz Pentium-4 computer.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
/
2012.06b
/
pp.516-518
/
2012
본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.
Moving object boundary is very important for the accurate segmentation of moving object. We extract the moving object boundary from the moving object edge. But the object boundary shows broken boundaries so we develop a novel boundary linking algorithm to link the broken boundaries. The boundary linking algorithm forms a quadrant around the terminating pixel in the broken boundaries and searches for other terminating pixels to link in concentric circles clockwise within a search radius in the forward direction. The boundary linking algorithm guarantees the shortest distance linking. We register the background from the image sequence using the stationary background filtering. We construct two object masks, one object mask from the boundary linking and the other object mask from the initial moving object, and use these two complementary object masks to segment the moving objects. The main contribution of the proposed algorithms is the development of the novel object boundary linking algorithm for the accurate segmentation. We achieve the accurate segmentation of moving object, the segmentation of multiple moving objects, the segmentation of the object which has a hole within the object, the segmentation of thin objects, and the segmentation of moving objects in the complex background using the novel object boundary linking and the background automatically. We experiment the algorithms using standard MPEG-4 test video sequences and real video sequences of indoor and outdoor environments. The proposed algorithms are efficient and can process 70.20 QCIF frames per second and 19.7 CIF frames per second on the average on a Pentium-IV 3.4GHz personal computer for real-time object-based processing.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2001.11b
/
pp.103-106
/
2001
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 카메라의 움직임을 추정하여 이를 기반으로 하여 움직이는 객체를 추정하고자 한다. 이를 위해, 먼저 MPEG2의 움직임 벡터는 압축의 효율성 때문에 움직임의 예측이 순서적이지 못한데, 예측 프레임들의 속성을 이용하여 이를 광 플로우(Optical Flow)를 갖는 움직임 벡터(Motion Vector)로 변환하였다. 그리고 이러한 벡터들을 이용하여 카메라의 기본적인 움직임인 팬(Fan), 틸트(Tilt). 줌(Zoom) 등을 정의하였다. 이를 위하여 팬, 틸트-줌 카메라 모델의 매개변수와 같은 의미의 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값을 정의하고자 움직임 벡터 성분의 Hough변환을 이용하여 $\Delta$x, $\Delta$y, $\alpha$값들을 구하였다. 또한 이러한 카메라 움직임(Camera Operation)은 시간적으로 연속적으로 발생하는 특징을 이용하여 각 프레임마다 구한 카메라의 움직임을 보정하였다. 마지막으로 움직이는 객체의 추정은 우선 사용자가 원하는 객체를 바운딩박스 형태로 정의한 후 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 벡터를 한 GOF(Group of Pictures) 단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 객체를 추적하고 해석하였으며 DCT 질감 정보를 이용하여 객체의 영역을 재설정 하였다. 물론 압축된 MFEG2비디오에서 얻을 수 있는 정보들은 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한하였다. 제안된 방법은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론 카메라의 움직임특성과 움직이는 객체의 추적들을 활용하여 기존의 내용기반의 검색 및 분석에도 많이 응용될 수 있다. 이러한 개발 기술들은 압축된 데이터의 검색 및 분석에 유용하게 사용되리라고 기대되며 , 특히 검색 툴이나 비디오 편집 툴 또는 교통량 감시 시스템, 혹은 무인 감시시스템 등에서 압축된 영상의 저장과 빠른 분석을 요구시 필요하리라고 기대된다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2017.06a
/
pp.160-162
/
2017
본 논문은 칼만 필터를 이용한 다중 객체 추적 알고리즘에 대하여 다루고 있다. 기존의 객체 추적 알고리즘만을 이용하여 객체 추적을 하였을 경우, 잘못 검출되는 물체의 비율이 높았는데, 이를 해결하기 위하여, 본 실험에서는 움직이는 물체에 집중하여, 객체 추적을 하는 방법에 대하여 연구하였다. 효과적인 객체 추적을 위하여, 우리는 우선 배경 분리 알고리즘의 결과 이미지에서 객체의 후보들을 찾았다. 실험적인 결과를 통해 비디오에서 오직 움직이는 물체에만 집중함으로써 우리는 효과적이고 효율적으로 객체를 추적할 수 있다는 것을 알 수 있었다.
Kim, Jong-Ho;Kim, Sang-Kyoon;Hang, Goo-Seun;Ahn, Sang-Ho;Kang, Byoung-Doo
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
/
v.16
no.4
/
pp.87-98
/
2011
Detecting a moving object from videos and tracking it are basic and necessary preprocessing steps in many video systems like object recognition, context aware, and intelligent visual surveillance. In this paper, we propose a method that is able to detect a moving object quickly and accurately in a condition that background and light change in a real time. Furthermore, our system detects strongly an object in a condition that the target object is covered with other objects. For effective detection, effective Eigen-space and FCM are combined and employed, and a CONDENSATION algorithm is used to trace a detected object strongly. First, training data collected from a background image are linear-transformed using Principal Component Analysis (PCA). Second, an Eigen-background is organized from selected principal components having excellent discrimination ability on an object and a background. Next, an object is detected with FCM that uses a convolution result of the Eigen-vector of previous steps and the input image. Finally, an object is tracked by using coordinates of an detected object as an input value of condensation algorithm. Images including various moving objects in a same time are collected and used as training data to realize our system that is able to be adapted to change of light and background in a fixed camera. The result of test shows that the proposed method detects an object strongly in a condition having a change of light and a background, and partial movement of an object.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.