소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문은 조도 변화에 의해 동영상 시퀀스에서 발생하는 주기적인 색상 및 밝기 변화를 저감하기 위한 알고리즘을 제안한다. 밝기 변화가 주기적으로 일어나는 광원 환경에서 동영상을 촬영하는 경우, 노출 시간이 짧아짐에 따라 색상 및 밝기가 주기적으로 변하는 색 유동성 현상, 즉 컬러 롤링 현상(color rolling phenomenon)이 발생한다. 색 유동성 현상이 발생하는 경우 화이트 밸런스 알고리즘을 적용함으로써 개별 프레임의 색상을 보정할 수 있지만, 프레임 간에 발생하는 밝기 차이를 고려하지 않기 때문에 동영상의 밝기가 주기적으로 변하는 문제가 남게 된다. 제안하는 방법에서는 프레임 간에 발생하는 밝기 변화를 추정함으로써 색 유동성 현상으로 인해 나타나는 밝기 및 색상 변화를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직이는 물체에 의해 발생하는 밝기 변화 추정 에러를 줄이기 위해 움직임 검출(motion detection) 방법에 기반하여 색 유동성에 의한 밝기 변화만을 선택적으로 검출하여 보상한다. 또한 이전 밝기 정보를 이용하여 색 유동성에 의한 밝기 변화량을 예측함으로써 실시간 영상 처리에 적합하도록 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 사용하는 경우 조도 변화에 의한 밝기 변화를 보상함으로써 동영상의 프레임 간 밝기 및 색상의 항상성을 유지하는 것을 확인할 수 있다.
컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.
본 논문에서는 실내 환경에서 동적 스테레오 카메라(active stereo camera)를 이용한 새로운 인체 실루엣 추출 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 주된 응용분야는 이동 로봇 플랫폼에서의 인체 실루엣을 이용한 제스처 인식이다. 먼 거리에서 움직이는 객체를 분할(segmentation)하는 데에는 저해상도, 그림자, 스테레오 정합의 불확실성, 배경과 객체의 색 분포의 불안정성 등과 같은 다양한 문제를 내포한다. 우리는 먼저 이미지 분할 기법과 스테레오 정보를 이용하여 신뢰도 높은 객체와 배경 영역을 추정하였다. 이렇게 추정된 영역을 적절히 그래프 컷(graph cut)에 활용하는 방식을 고안함으로써 주변 환경의 변화에 강인한 인체 실루엣 추출을 가능하게 하였다. 제안한 방식은 실내에서 펜-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득된 비디오 데이타를 대상으로 실험하였으며, 색, 색과 스테레오, 색과 대비 정보를 기반으로 한 방법들과 비교 실험한 결과 정확도가 많이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
밀리미터파 영상시스템은 의복을 투과하는 성질이 뛰어나서 의복 속에 숨겨둔 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용된다. 더불어 수동형 밀리미터파 영상 시스템은 능동형 시스템과 달리 실내외의 개방된 공간에서 움직이는 대상자들의 탐지가 가능하다. 그러나 수동형 밀리미터파 영상은 일반적으로 회절의 제한과 낮은 신호 레벨로 해상도가 낮으며 잡음의 영향이 크다. 그러므로 영상을 효과적으로 처리하기 위한 신호의 모델링과 통계적 분석이 요구된다. 본 논문에서 은닉 물체 검출을 수행하는 밀리미터파 영상 분할 알고리즘을 C++로 구현하여 실시간으로 처리한다. 영상의 분석을 위하여 밀리미터파 영상의 히스토그램을 혼합 가우시안 모델로 추정하고 은닉 물체를 다단계 영상 분할 방법으로 추출한다. 다단계 분할은 배경에서 몸체를 분리하는 전역분할과 은닉물체를 몸체에서 분리하는 국소분할로 이루어진다. 각 분할단계는 $k$-means, EM 추정, 판정단계로 구성되어 있다. 실험에서 실외에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 분석하여 은닉 물체를 실시간으로 검출할 수 있음을 확인한다.
본 논문에서는 MPEG2 비디오 스트림에서 완전한 복호화 과정없이 직접 얻을 수 있는 압축 정보들을 이용하고 간단하고 효과적인 카메라 움직임(Camera Operation) 정보 추출방법을 제안하였다. 제안된 방법은 순서적이지 못한 움직임 벡터를 갖는 MPEG2 비디오 스트림에서, 선지식으로 알고있는 예측 프레임들의 속성을 이용하여 움직임 벡터(motion Vector)로부터 광 플로우(optical flow)를 추출하였으며, 일반화된 Hough 변환기법 이용하여 카메라 움직임 모델의 기본 요소인 팬(Pan), 틸트(Tilt), 줌(Zoom) 등을 근사적으로 추정하였다. 제안된 방법은 농구경기 및 축구경기 비디오에 대해 적응하여 기존의 최소자승방법(Least Mean Square) 방법보다 양호한 실험결과를 얻을 수 있었다. 제안된 카메라 움직 추정은 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상은 물론, 카메라의 움직임을 활용하는 내용기반의 비디오 검색 및 분석에서 유용한 요소 기술이 되리라고 기대된다. 또한 MPEG2 비디오 스트림에서 이러한 개발 기술들은 압축영상을 복호화 하지않고 객체들의 움직임만을 탐색하거나 추적하는데 활용될 것으로 예상된다.
실시간 설치가 가능한 움직이는 물체를 추적하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 연산자 표현과 variation이 알고리즘[10]에 근거하여 fast 알고리즘을 개발하였다. Variational알고리즘에 대한 초기 추정치는 상호 상관 계수가 최대가 되는 위치를 directed search를 통하여 구하였다. 개발한 fast 알고리즘은 먼저 영상을 16개의 작은 부영상으로 분해하고 새로 제시한 움직임 검출 방법과 variational 알고리즘을 각 부영상에 순차적으로 적웅하는 알고리즘이다. 따라서 부영상을 단위로 하는 recursive 알고리즘이다. 개발한 알고리즘은[10]자 비교하여 평균 7대 1 정도의 계산상의 이득을 얻을 수 있다.
비디오 감시 시스템에서 정확한 물체 추적을 위해서는 움직이는 물체가 없는 정적인 배경 영상이 필수적이다. 하지만 기존의 배경 생성 방법들은 주로 시간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 오랫동안 정지해 있는 물체들이 존재하는 경우에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 mean-shift와 fast marching method(FMM)을 이용해 시간 축 화소 정보와 공간 축 화소 정보를 이용하여 배경을 생성하는 방법을 제안한다. mean-shift를 이용해 시간 축에 따른 화소 값의 최빈값을 추정하여 배경을 생성하고, FMM을 이용해공간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 일정 기간 동안 움직이지 않은 물체가 있는 환경에서 바람직한 배경을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 빈도만을 이용하는 방법보다 더 효율적임을 보여준다.
기존 영상감시 시스템의 물체 탐지 알고리즘은 주로 배경 모델링 기법을 기반으로 하고 있다. 이 기법은 차영상 기법보다는 성능이 뛰어나기는 하지만 여전히 정지 카메라에서만 활용이 가능하고, 주변 환경에 따라 알고리즘 상의 많은 임계값을 현재 상황에 맞춰 일일이 조절해 주어야 한다는 한계점이 있다. 따라서 이 논문에서는 배경모델링 기법을 사용하지 않고 입력되는 영상의 Color 정보를 이용하여 영상 내에 있는 여러 대상을 직접 판단하여 관심 있는 물체를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 먼저 현재의 영상을 하나의 물체로 추정되는 영역이 하나의 영역으로 구분되어지게 간단하게 분할해낸다 그리고 나누어진 영역마다 대표 Color 값을 계산하여 미리 학습된 데이터를 기준으로 Support Vector Domain Description (SVDD) 알고리즘을 사용하여 구별해내고 그 결과를 바탕으로 영역이 무엇인지를 판별해낸다. 이 방법은 정지되어 있는 카메라뿐만 아니라 움직이는 카메라 상에서도 사용되어질 수 있으며 알고리즘 상에서 사용되는 임계값의 종류가 적기 때문에 많은 상황에서 일반적으로 쓰일 수 있다.
본 논문에서는 영상분할에 의한 동작 추적 기법을 이용하여 침입자를 감시하고 관련 정보를 모바일 기반으로 확인하도록 하였다. 먼저, 탐지하고자 하는 일정한 영역을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 인접한 두 프레임 사이의 이미지 차를 사용하여, 고정된 배경과 움직이는 대상을 분할한다. 분할된 전경 물체에서 에지를 검출하여 지정된 위치별로 추출된 에지의 중간 값을 추정하여 동작을 분석함으로써 침입자를 감시할 수 있도록 하였다. 동작이 검출되면, 영상은 WAP 풀 기반 영상 전송 방법을 사용하여 모바일 클라이언트로 전송한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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