• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.336-339
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• 2005

동영상에서의 움직임 검출에 대한 기술은 다양한 응용분야를 가지고 있다. 특히 고정된 카메라에서 움직임 검출과 움직이는 카메라에 대응하여 움직임 검출하고 추적하는 기법들은 현재까지 많은 연구들이 진행되고 있고, 또 응용 제품들의 출시되어지고 있다. 그렇지만 일반적이고 보다 완전한 제품의 개발은 아직 한계가 있다. 본 논문에서는 움직임 벡터를 이용하여 카메라가 패닝(Panning) 여부를 판단하여 패닝 시에는 움직임 검출을 하지 않는 기법을 제안한다. 이 기법은 카메라 패닝 시 즉, 카메라 팬/틸트 드라이버의 고장이나 바람등의 상황에는 움직임 검출을 하지 않음으로써 보다 효과적인 움직임 검출을 할 수 있다. 또한 두 개의 임계치를 적응적으로 조절할 수 있어 기존의 고정된 카메라에서 사용하는 움직임 검출 기법들보다 효율적이라고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.359-361
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• 2012

움직임 검출은 비디오 감시 시스템의 작업부하를 줄여주는 주요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 움직임 검출 알고리즘의 작업부하를 분석하고, 움직임 검출의 정확도와 작업부하를 고려한 경우의 최적 알고리즘을 도출한다. 비디오 감시 시스템에서 획득된 실제 데이터를 이용한 실험 결과, 움직임 프레임 비율이 낮은 환경의 비디오 감시 시스템에서는 차 프레임과 GMM을 이용하는 알고리즘이, 움직임 프레임 비율이 높은 환경에서는 GMM만을 이용하는 알고리즘이 정확도와 수행시간을 통합한 성능지수 관점에서 가장 효과적인 움직임 검출 솔루션이 될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2733-2737
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• 2014

Motion detection according to the movement and the change area detection method according to the background difference and the motion history image for use in a motion estimation technique using a real-time image, the motion detection method according to the optical flow, the back-projection of the histogram of the object to track for motion tracking At the heart of MeanShift center point of the object and the object to track, while used, the size, and the like due to the motion tracking algorithm CamShift, Kalman filter to track with direction. In this paper, we implemented the motion detection algorithm based on color and shape information of the object and verify.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.736-738
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• 2002

본 논문에서는 카메라 이동 및 피사체의 움직임 특성을 이용한 움직인 검출 방식을 제안한다. 카메라 이동 및 피사체의 움직임 특성을 파악하여 움직임을 검출하기 위해 이전 프레임과 현재 프레임 간의 화소 차이의 평균 및 화면 내의 물체의 에지 정보를 이용하여 현재 프레임의 움직임 정도를 판단한다. 그리고 움직임 검출의 정확도를 높이기 위해 화소 차이의 평균을 3단계로 나누어 연산한다. 제안된 움직임 검출 방식은 기존의 움직임 검출 방식에서 나타난 문제점을 보완하며 움직임 검출 범위를 높일 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었으며, 아남 0.25$\mu$m 공정 라이브러리와 Synopsys 툴을 이용해 VHDL로 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.729-732
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• 2014

본 논문에서는 실시간 영상에서 움직임 검출 및 추적에 관련한 기본 기술들을 나열하고 구현하여 구현 가능성 및 성능에 대하여 검증을 진행하였다. 움직임 검출에는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법이 있으며 이를 구현하여 검증하였다. 또한 움직임 추적의 경우에는 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift가 있고 Kalman 필터에 의한 움직임 추적을 구현하여 검증하였다. 구현된 방법을 통하여 보안용의 영상감시 장비의 추적 시스템 및 GPS 좌표를 기반으로하여 비행체를 추적하면서 통신링크를 유지하는 추적안테나 시스템에 적용하므로서 제어의 정확도를 높일 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.4
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• pp.381-388
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• 2001

본 논문에서는 실내외의 환경에서 강건하게 동작하는 움직임 검출 알고리즘을 제안한다. 시간적 평활법(temporal mean)과 시간적 중간치법(temporal median)을 이용한 배경영상의 추출에 의한 움직임 검출 알고리즘은 일반적으로 좋은 성능을 나타내지만, 일정한 영역내에서 발생하는 '반복적인 움직임'에 대해서는 움직임 검출에서 오 인식(false alarm)을 자주 발생시킨다. 이러한 문제 해결을 위해 하나의 화소에 다중의 배경값을 허용하여, 반복적인 움직임에 대해 보다 강건한 동작을 할 수 있는 다중 배경분포를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 다양한 반복적인 움직임에 대해서 기존의 방법들에 비해 월등한 성능을 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1229-1232
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• 2001

본 논문에서는 조명의 변화 및 피사체의 움직임 특성을 이용한 움직임 검출방식을 제안한다. 피사체의 움직임만을 검출하기 위해 현재 프레임과 이전 프레임 간의 차이 정보 그리고 현재 프레임과 다음 프레임 간의 차이 정보 및 현재 프레임의 피사체의 에지를 검출하고, 검출된 에지와 프레임간의 차이 정보를 이용하여 현재 프레임 내의 피사체의 움직임 정도를 판단한다. 제안된 방식에 의한 움직임 검출은 조명의 변화와 같은 영상 변화를 피사체의 움직임으로 보던 기존 알고리즘보다 더 정확한 움직임 검출을 할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.401-404
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• 2010

고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.37 no.5
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• pp.31-41
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• 2000

This paper proposes a block-based motion detection algorithm for digital video surveillance system which adaptively decides the threshold according to the kinds of images We first compute the features of a block after dividing each Image into small sub-block regions, and analyze performance of the motion detection algorithm based on statistic features by using the proposed threshold-decision method. Motion vectors are used to analyze motion degree and adaptively determine the threshold The simulation results show the performances of motion detection algorithms according to sub-block size, statistic features, noise, and threshold.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11b
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• pp.487-490
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• 2003

본 논문에서는 적은 메모리 공간을 가진 이동 단말 장치와 같은 임베디드 시스템에서 많은 메모리를 필요로 하는 비디오 디지털 신호처리 알고리즘이 동작될 수 있도록 움직임 검출을 효율적으로 구현하는 방법을 제시한다. 즉, 움직임 검출 알고리즘을 구현할 때 현재의 매크로 블록과 다음의 매크로 블록간의 참조 탐색 영역의 중복성이 존재함을 인지하여, 필요 메모리의 데이터 이동을 최소화시켜 내부 메모리를 효율적으로 이용하려 한다. 이렇게 움직임 검출에서 적은 내부 메모리를 이용함으로써 내부 메모리를 다른 용도로 사용할 수 있는 가용성을 증대시키고, 내부 메모리에서 보다 많은 연산을 수행하게 함으로써 빠른 성능으로 복잡한 MPEG-4 비디오 부호화 알고리즘의 구현이 가능하도록 한다.