동영상에서 움직이는 객체의 외곽선은 객체의 분할을 위하여 매우 중요하다. 그러나 객체의 외곽선에는 끊어진 외곽선(broken boundary)들이 많이 존재한다. 이 논문에서 우리는 새로운 공간 기반 외곽선 연결 알고리즘을 개발하여 끊어진 객체의 외곽선을 연결하였다. 객체 외곽선 연결 알고리즘은 끊어진 외곽선의 말단 픽셀(terminating pixel) 주변에 4분면을 형성한다. 그리고 반지름 범위 내에서 전 방향으로 탐색을 수행하여 가장 가까운 다른 말단 픽셀을 찾아 끊어진 객체의 외곽선을 연결한다. 시스템은 또한 입력된 동영상들로부터 배경을 저장한다. 시스템은 객체의 외곽선 연결 수행 결과로부터 하나의 객체 마스크를 생성하고 저장된 배경으로부터 또 하나의 객체 마스크를 생성하여 이 두 개의 객체 마스크를 함께 사용하여 동영상으로부터 움직이는 객체를 분할한다. 또한 시스템은 Roberts 기울기 연산자를 사용하여 추출된 움직이는 객체로부터 그림자도 제거한다. 제안된 알고리즘의 가장 큰 특징은 더욱 정확한 움직이는 객체의 분할과 내부에 구멍이 존재하는 움직이는 객체의 분할이다. 우리는 개발된 알고리즘을 표준 MPEG-4 테스트 영상과 카메라로 입력된 동영상을 사용하여 실험하였다. 제안된 알고리즘은 매우 좋은 효율을 나타내고 있다. 알고리즘은 2.0GHz Pentium-IV CPU에서 QCIF 영상은 최소한 초당 49 프레임이상 처리할 수 있으며 CIF 영상은 최소한 초당 19 프레임 이상 처리할 수 있다.
다수의 카메라를 이용하여 취득된 영상을 정합 하여 하나의 넓은 시야각을 가지는 영상을 합성하는 기술이 많은 영역에서 사용되고 있다. 영상의 정합 영역 내에 이동 객체가 등장한 경우 객체의 왜곡 없이 영상을 정합 하기 위하여 움직임 정보를 이용하는 시접선 추정 방법을 제안한다. 기존 시접선 추정 기반 기술들은 영상 외곽선 정보와 시차 등을 이용하여 에너지 함수를 형성하고 시접선을 추정하는 방법을 사용하여 왔으나, 본 논문에서는 프레임 별 외곽선 정보를 이용하여 움직임 정보를 계산하고, 이를 에너지 함수에 반영하여 영상 정합 시 이동 객체의 왜곡을 방지하는 시접선 추정 기술을 제안한다. 또한, 정합 영상의 왜곡 정도를 정량화 할 수 있는 지표를 제안하여 기존 기술과 제안된 방법의 성능 차이를 검증한다.
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.
본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.
고정 카메라 환경에서 움직이는 객체만을 탐지하는 것은 비디오 모니터링의 중요한 응용 분야이다. 본 논문에서는 비디오의 특성인 움직임 정보가 포함된 영상에서 GMM을 이용하여 움직인 돼지와 움직이지 않은 돼지의 위치를 대략적으로 구분하고, 추가적인 영상 처리 기법과 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 활용하여 움직인 돼지의 외곽선을 보정한다. 돈사에서 촬영된 비디오 데이터로 실험한 결과, 제안 방법은 효과적으로 움직인 돼지를 탐지할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 교통 신호를 능동적으로 제어하기 위하여 횡단보도영역에서 보행자의 행동을 판단하는 방법을 제안한다. 코드북기법을 이용하여 보행자 객체를 검출하고, 외곽선을 정보를 획득한다. 신속한 객체 검출을 위하여 CUDA(Compute Unified Device Architecture)기반 병렬화 처리한다. 해당 객체의 형상정보에 왜곡을 일으키는 투영 음영을 제거한 후, 보행자 객체가 보행자인지 혹은 차량, 동물인지를 식별하기 위해 힐버트 스캔 거리값(Hilbert Scan Distance)을 이용한 형판정합 기법을 수행한다. 정합 후에는 보행자 객체의 움직임, 얼굴영역의 특징, 대기 시간의 분석을 통하여 보행자의 횡단보도 이용 의지를 판단하고 교통신호를 제어한다.
이진 영상 부호화는 종래의 영상 처리에 객체 기반 처리 기능을 제공한다. 이진 영상 부호화를 위하여 본 논문에서는 기준선을 기반으로 하는 새로운 이진 영상 부호화 방식을 제안한다. 종래 이진 부호화기와 달리 본 방식은 객체의 외곽선을 추적하면서2차원의 영상 데이터를 1차원으로 변환하여 이를 부호화한다. 추출되는 데이터는 기준선의 시작점과 거리값 리스트 그리고 변환값 리스트이다. 무손실 부호화에서 이들은 모두 부호화되나 손실 부호화에서는 가변 샘플링을 통하여 구간별로 비슷한 손실정도를 갖도록 조정이 되어 선택된 거리값들 만이 부호화 된다. 또한 프레임간의 움직임 보상에서도 거리값과 변환값을 이용하여 빠른 처리 속도를 갖도록 하였다. 실험결과 현재 MPEG-4 잠정표준안에 채택되어 있는 CAE방식에 비하여 객관적 평가에서는 정지영상부호화(intra 모드)에서는 앞서며, 동영상부호화(inter 모드)에서는 떨어지고 있다. 그러나 주관적인 평가에서는 두 경우 모두 좋은 것으로 평가받고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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