• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2733-2737
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• 2014

실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.537-542
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• 2011

거울 신경 세포는 동물이 어떤 동작을 할 때와 그 동물이 다른 동물의 동일한 동작을 하는 것을 관찰 할 때, 똑같은 세포 발화를 하는 신경세포이다. 본 논문에서는 거울 신경 세포의 발화 원리를 이용하여 비슷한 방법으로 보이지 않는 부분에 대한 객체의 움직임을 추적하는 방법을 3차원 재구축 방법을 통해 제안한다. 거울 신경 세포 시스템과 같은 발화 원리를 통해 의도 인지 시스템을 구축하기 위해, 스테레오 카메라를 통해 획득한 두 개의 이미지 데이터를 통해 깊이 정보를 계산하여 3차원으로 재구축한다. 3차원 재구축을 통해 만들어진 이미지 데이터를 옵티컬 플로우를 사용하여 3차원 이미지에서 객체의 움직임 방향을 추정한다. Estimation 알고리즘인 칼만 필터를 사용하여 객체의 움직임 추정을 잡음에 강인하게 한다. 객체의 움직임 추정을 통하여 객체의 움직임에 따라 구축된 이미지 데이터를 히스토리화 하여 데이터를 저장한다. 객체의 일부분 혹은 전체가 다른 물체로 인해 가려져 스테레오 카메라 시야에서 사라졌을 때, 과거에 저장된 히스토리로 부터 데이터를 가져와 가려진 부분에 대한 객체의 원래의 모습을 복원한다. 이 복원을 통하여 움직임 추정을 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.448-452
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• 2006

본 논문에서는 특정 마커를 사용하는 실감형 증강현실 시스템 상에서 카메라가 비정형적인 움직임을 하는 경우에 대하여, 다중 마커를 사용한 떨림 현상을 줄인 실시간 움직임 추적 기법을 제안하고자 한다. 카메라의 움직임을 추정하기 위하여 카메라와 마커 사이의 변환을 계산해야 한다. 이미지로부터 검출된 각 마커의 네 모서리 점들을 이용하여, 각 마커에 대한 변환을 계산한다. 마커는 서로 다른 로컬 좌표계를 가지고 있고, 마커에 대한 변환은 해당 마커의 좌표계에 의해 정의된다. 다중 마커의 로컬 좌표계로부터 최적의 카메라 움직임을 추정하기 위한 정합 알고리즘을 제안한다. 정합을 위한 방법으로 레퍼런스 마커를 사용한다. 레퍼런스 마커는 정합 과정에서 자동적으로 선택된다. 레퍼런스 마커를 기준으로 각 마커의 변환에 대해 신뢰성(confidence rate)을 기반으로 가중치를 적용함으로써 최적의 카메라 움직임을 추정할 수 있다. 또한 추정된 카메라의 움직임의 최적화를 위하여 히스토리 버퍼를 사용하여 떨림 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 추정된 카메라의 위치에 대한 평균 필터 및 중간 필터의 개념과 유사한 보정 방법을 통해 떨림 현상을 제거한다. 실험을 통해 다른 방법들과 비교한 우리가 제안한 방법의 정확성을 확인할 수 있다.