• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.905-908
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• 2017

국내 돈사 환경에서 돼지들의 세밀한 관리를 위해, 개별 돼지 관리를 자동화하는 방법이 필요하고, 개별 돼지 관리를 위해서는 근접한 돼지들을 개별 돼지들로 구분이 우선적으로 수행되어져야 한다. 영역 기반의 정보를 사용하여 개별 돼지를 구분하는 기존 방법으로는 복잡한 상황에서 개별 돼지로의 분리가 정확하게 되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하고 추적하는 방법을 제안한다. 이전 프레임의 움직임 정보를 계산하여 현재 돼지의 위치 및 방향을 예측하고, 예측된 돼지의 정보를 사용하여 근접한 돼지를 분리하고 추적한다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 근접 돼지 시퀀스에서 근접 돼지의 분리 및 추적이 가능함을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.5
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• pp.977-984
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• 2007

A realtime face tracking algorithm using motion analysis from image sequences and color information is proposed. Motion area from the realtime moving images is detected by calculating temporal derivatives first, candidate pixels which represent face region is extracted by the fusion filtering with multiple color models, and realtime face tracking is performed by discriminating face components which includes eyes and lips. We improve the stability of face tracking performance by using template matching with face region in an image sequence and the reference template of face components.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 1998.10a
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• pp.521-524
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• 1998

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.337-340
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• 2000

비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.359-362
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• 2000

본 논문에서는 비디오 영상에서 지역적 움직임 특성을 표현할 수 있는 지역적 움직임 활동(motion activity)에 관한 기술자(descriptor)를 제안한다. 제안된 방법은 화면 전체에 대해 지역적으로 높은 움직임 활동 정도를 갖는 영역에 대한 공간적 정보를 기술하고, 카메라 움직임에 무관하게 물체의 움직임 활동 특성을 정확히 표현하기 위해 움직임 벡터의 통계적 특성과 화면 분할을 이용한다 본 논문에서 제안하는 움직임 활동의 공간적 특성을 이용하면 동영상에서 화면의 일부에서 일어나는 움직임을 이용한 검색이 가능하고, 물체 추적, 감시 시스템에서도 활용이 가능하다. 실험으로 제안한 방법을 이용해서 움직임 활동이 높은 영역의 추출과정을 보이고, 이를 이용한 검색 결과를 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.227-230
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• 2005

최근 컴퓨터 비전 및 영상처리 분야에서 일련의 동영상으로부터 움직이는 객체를 검출하고 추적하는 시스템에 대한 관심이 점차 높아지고 있다. 본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적 시스템은 영상 획득 및 전처리 단계, 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적 단계로 구성되어 있다. 구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 실내에서 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.8
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• pp.883-887
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• 2010

3D face tracking is one of essential techniques in computer vision such as surveillance, HCI (Human-Computer Interface), Entertainment and etc. However, 3D face tracking demands high computational cost. It is a serious obstacle to applying 3D face tracking to mobile devices which usually have low computing capacity. In this paper, to reduce computational cost of 3D tracking and extend 3D face tracking to mobile devices, an efficient particle filtering method using MLESAC(Maximum Likelihood Estimation SAmple Consensus) motion estimation is proposed. Finally, its speed and performance are evaluated experimentally.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.474-477
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• 2000

최근 3D 애니메이션 , 영화 특수효과 그리고 게임제작시 모션 캡처 시스템(Motion Capture System)을 통하여 실제 인간의 동작 및 표정을 수치적으로 측정해내어 이를 실제 애니메이션에 직접 사용함으로써 막대한 작업시간 및 인력 드리고 자본을 획기적으로 줄이고 있다. 그러나 기존의 모션 캡처 시스템은 고속 카메라를 이용함으로써 가격이 고가이고 움직임 추적에서도 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 일반 저가의 카메라와 신경회로망 및 영상처리를 이용하여 얼굴 애니메이션용 모션 캡처 시스템에 적용할 수 있는 경제적이고 효율적인 얼굴 움직임 추적 기법을 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.23 no.3
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• pp.409-420
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• 2018

In this paper, we propose a Motion Vector-based Particle Filter(MVPF) for object tracking on bitstreams and a object tracking system using the MVPF. The MVPF uses motion vectors to both the transition and the observation models of a general particle filter to improve the accuracy while maintaining the number of particles. In the proposed object tracking system, the state of the target object can be predicted using the histogram of motion vectors extracted from the bitstream. In terms of precision, F-measure and IOU(Intersection Of Union), the proposed method is about 30%, 17%, and 17% better on average, respectively, in MPEG test sequences and VOT2013 sequences. Furthermore, When the tracking results are displayed in box form for subjective performance evaluation, the proposed method can track moving objects more robust than the conventional methods in all test sequences.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.13 no.2
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• pp.255-262
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• 2012

Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.