• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.605-607
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• 2009

본 논문은 감시 시스템의 객체 추적 시, 정확한 객체 추출을 위해 블록 기반으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 객체 움직임 추적은 주어진 환경에 따라 변수가 많고, 변수를 대처하는 알고리즘을 많이 추가 할 경우 실시간 추적에 어려움이 발생한다. 특히 배경이 조명이나 바람 등의 환경적 요인에 의해 변화되는 문제는 객체를 추적하는데 가장 큰 문제점이다. 특히 사람이나 멧돼지의 경우 움직임에 의한 객체 구성 요소의 흔들림에 의해 고정 블록의 연산에 의해 움직임 객체를 추적할 때 정확한 객체의 윤곽선을 검출하기 힘들다. 따라서 연속되는 프레임에서 전체 화면의 차영상을 이용하여 움직임 관심 영역을 설정하고, 관심 영역에 해당하는 블록들을 분석하였다. 이를 기반으로 움직임 객체의 최외곽 사각형의 객체 영역을 추출하여 기존 고정 블록 방법에 의한 객체 추적보다 좀 더 정확하게 객체를 추출하고 추적할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.637-642
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• 2011

본 논문에서는 움직임 객체 검출 기법의 성능을 향상시키기 위하여 소실점과 움직임 객체간의 거리를 추정하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 먼저, 주어진 입력 영상에 대하여 하프변환을 이용하여 소실점을 추정하고, 이를 바탕으로 소실점과 움직임 객체간의 거리를 추출한다. 얻어진 거리 정보는 움직임 객체 추출에 효과적으로 사용된다. 모의실험에서 제안된 기법에 대한 모의실험 결과를 제시하였으며, 객체단위의 거리추정을 객체 추정에 활용할 수 있음 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.106-111
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• 2011

영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권3C호
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• pp.92-101
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• 2005

카메라를 통한 객체의 움직임검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임검출 하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 본 논문에서는 초기의 배경영상을 기준으로 입력영상과의 차를 구하고 시간에 따라 변화하는 배경영상을 N×M 픽셀 마스크만큼 교체하여 갱신한다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참여시키지 알고 일정한 간격의 그물형으로 이미지의 픽셀을 검색하여 보다 효과적으로 움직임을 검출한다. 또한 픽셀검사를 통하여 검출된 객체의 윤곽점을 이용하여 객체의 최소영역을 설정하여 객체의 움직임을 검출하므로, 매 프레임마다 이미지 검사를 하지 않고도 빠르고 정확하게 움직임 검출이 가능하다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 90% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4C호
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• pp.407-416
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• 2006

카메라를 통한 객체의 움직임 검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임을 검출하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 정확한 객체를 추출하고 움직임을 검출할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 객체의 정확한 움직임을 검출하기 위한 방법은 시간에 따라 변화하는 배경영상의 일부를 교체하고, 객체가 유입된 시점에서 객체의 영역을 추출하기 위하여 그물형 픽셀검사를 통하여 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체의 사각영역인 최소블록의 생성과 객체의 움직임을 빠르게 검출하기 위한 가변 탐색블록을 생성하여 정확한 객체의 움직임을 검출한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.279-282
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• 2001

본 논문에서는 가상의 블루스크린(Virtual Blue Screens, VBS)을 이용한 반자동 영상분할 기법을 제안한다. 가상 블루스크린은 동영상에서 배경영역을 특정한 값으로 채워 만든 참조영상으로 정의한다. 반자동 영상 분할 기법은 크게 화면내 영상분할과 화면간 영상분할의 두 단계로 이루어진다. 화면내 영상분할은 VBS와 원영상의 형태학적 분할 기법을 사용하고, 화면간 영상 분할은 두개의 연속하는 화면에서 변화검출(Change Detection)로 이루어진다 [1]. 본 논문에서는 효과적인 변화검출을 위하여 제안된 VBS를 사용한다. VBS를 이용한 영상분할에서는 우선, 이전화면에서 만들어진 VBS를 참조하여 다음화면에서 움직임 영역을 예측한다. 이렇게 예측된 영상과 원영상에 대해 형태학적 분할 기법(Morphological Segmentation Technique)을 이용해서 각각에 대한 레이블 마스크(Label Mask)를 얻는다 [2]. 두개의 레이블 마스크 사이에는 서로 공통된 영역들이 존재하게 되는데, 이런 공통된 영역을 추출함으로써 움직임 객체를 검출한다. 현재화면에서 검출된 움직임 객체는 다음화면을 위한 가상의 블루 스크린을 만드는데 사용한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.143-152
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• 2008

비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다. 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특징과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.839-842
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• 2009

동영상에서 움직임 검출을 위해서 가장 일반적으로 사용하는 방법은 차영상을 이용하는 방법이다. 그러나 프레임 단위의 차영상을 이용할 때 간혹 카메라, 그래버 카드, 또는 기상 조건에 따라 가우시안 잡음이 발생할 경우 이를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 움직임 검출이 사람이나 차량과 같이 객체의 크기가 큰 경우를 추출한다는 가정 아래, 차영상으로 생긴 가우시안 잡음 형태가 들어간 영상에서 형태학적 필터링 및 이진화를 동시에 수행하여 움직임 검출에 있어서 에러가 발생하는 부분을 감소시켜 대략적인 큰 물체의 움직임을 검출할 수 있음을 확인하였다. 따라서, 안개가 낀 날과 같이 차영상에서의 한계를 극복하는 대안으로서 움직임을 추정하는 곳에 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.779-785
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• 2007

비디오 감시를 위한 움직이는 객체의 검출은 매우 중요하다. 많은 환경에서 움직임은 관심 있는 움직임과 관심없는 움직임으로 나눌 수 있다. 관심 있는 움직임을 갖는 연구는 이미 많은 논의가 있어 왔다. 이 논문에서, 우리는 최신의 MPEG-4 EPZS 알고리즘을 이용한 움직임 벡터로부터 많은 움직임을 갖는 블록 영상을 구한 뒤, 시간에 대한 가중치를 부여한 차 영상과의 결합에 의한 복합적인 환경에서의 현저한 움직임 검출 방법을 제안한다. 우리의 방법은 기존의 배경 차 방법과 비교하여 눈에 띄게 좋은 결과영상을 얻을 수 있었다. 제안된 검출 방법은 다른 움직임의 간섭이 있는 복잡한 환경에서의 객체검출에 매우 효과적이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1128-1141
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• 2010

본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.