본 논문에서는 Omni-directional Image에서 이동 객체를 추적하고, 이동 객체의 실제 거리 좌표 상에서의 위치를 추정하기 위한 3차원 포물면 좌표 변환 방법을 제안하고 있다. 실시간으로 이동 객체를 추출하기 위해 제안된 색상 정보(Hue) 히스토그램 정합 기법을 사용하였다. 색상 정보 히스토그램 정합 기법에 의해 추출된 이동 객체의 이미지 상의 좌표는 카메라의 높이, 초점 거리 등과 같은 환경 변수와 함께 제안하는 3차원 포물면 좌표 변환 함수에 대입하여 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법은 빛의 밝기에 비교적 강인하게 이동 객체를 추출할 수 있었고, Omni-directional Image에서 이동 객체의 실제 거리 좌표를 추정할 수 있었다.
본 논문에서는 보안 및 감시 시스템 분야에 적용할 수 있는 실시간 객체 탐지 및 추적 알고리듬을 제안한다. 구현된 시스템은 객체 탐지 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 객체탐지에서는 정화한 객체의 움직임 검출을 위한 향상된 검출 방법인 적응배경 차분법과 적응적 블록 기반 모델을 제안한다. 객체추적에서는 칼만 필터에 기반한 다중 물체 추적 시스템을 설계하였다. 실험결과 이동객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 다수의 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다. 또한 원거리 탐지 및 추적에서 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
기존의 색상 기반의 Mean Shift 알고리즘을 이용한 객체추적 알고리즘은 초기 색상 정보가 사라질 경우 정확한 객체추적을 수행할 수 없다. 본 논문은 객체의 색상이 변할 때 색상 정보를 변경하여 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 현재의 위치를 중심으로 다음 객체 위치에 해당하는 밀도가 가장 높은 위치를 Mean Shift알고리즘으로 구하고, 바꿔 색상 정보를 변경하는 반복적인 기법을 사용한다. 이를 통해 처음 설정한 객체의 색상이 바뀌거나 사라지더라도 정확한 객체추적을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 구현하고, 실험 결과로 성능을 입증한다.
이에 본 논문에서는 이동 객체의 위치를 향상 명시적으로 결정할 수 있는 추적 가능 실내 기호 공간(Trackable Indoor Symbolic Space)을 정의하고, 이러한 공간을 정의하기 위한 규칙들을 제안한다 위치를 좌표로 나타내는 실외 공간의 응용 프로그램들과는 달리, 대부분의 실내공간의 응용 프로그램들은 위치를 방 번호와 같은 기호적 값으로 표현하는 기호참조체계를 이용한다 이에, 본 논문에서는 실내기호공간의 개념과 실내 기호공간에서의 이동객체의 위치 추정에 대해 소개하고, 추정 가능한 실내공간을 만들기 위한 규칙과 방법을 제안하고 있다.
본 논문에서는 스테레오 영상 기반에서 능동 특징점 모델(active feature model)과 광류(optical flow)를 이용한 객체 추적 기술을 제안한다. 스테레오의 기하학적 정보와 변위를 이용하여 관심 객체와 특징점의 2.5차원 이동 정보(translation information)를 계산한다. 이 정보를 이용하여 폐색 객체의 특징점의 이동 정보를 예측하여 추적 성능을 개선하였다. 정형(rigid) 및 비정형(non-rigid) 객체에 실험을 하였다. 실험 결과 복잡한 배경 속에서의 실시간 객체 추적이 가능하였다. 또한 정형, 비정형 객체에 관계없이 추적이 가능 하였으며 폐색 상황에 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 일정 지역에 내에 진입한 영상 객체에 대한 객체추적 방안을 제안한다. 인식된 객체에 대한 추적은 객체가 특정 지역에 진입할 경우 객체의 이동 패턴을 탐지하기 위해 추적을 수행할 수 있다. 이는 여러 애플리케이션에 적용될 수 있는 것으로 위험 지역 혹은 경계 지역에 비인가 객체의 침입이나 특정 객체의 행동 패턴을 확인하기 위하여 객체의 추적 및 탐색을 수행하는 것이다.
WPS(WiFi Positioning System)는 무선 AP의 정보를 통해 현재 이동 객체의 위치를 찾는 시스템이다. 일반적으로 WPS는 실내외에 존재하는 고정 AP 신호 세기 특징을 활용하여 무선 LAN을 보유한 이동 객체가 현재 자신의 위치를 판단할 때 사용된다. 그러나 지금까지 WPS 기술을 대량의 이동객체를 관리하기 위한 목적으로 활용한 연구는 거의 없다. 본 논문은 스마트폰 환경에서 WPS의 기능과 테더링을 응용하여 대량의 이동객체의 이탈을 판단하기 위한 기법과 이를 확장하여 위치까지 추적할 수 있는 시스템에 대하여 제안한다.
증강현실 시스템을 구축하는데 있어 실시간 가상객체 위치 추적은 실세계와 가상객체를 정확하고 깊이감 있게 정합하고, 실세계 움직임에 따른 가상객체 위치변화 추적에 중요하다. 따라서 실시간 카메라 입력영상으로부터 가상객체의 위치를 추적하는데 있어 정확성과 함께 빠른 수행시간이 요구된다. 본 논문에서는 HMD(Head Mounted Display)장비에 장착된 두 개의 카메라로부터 관찰자의 시점 이동에 따른 가상객체 정합위치 정보를 입력받아 그 위치를 정확하게 인식하고 빠르게 추적하기 위하여 인위적인 랜드마크 형태를 정의하였으며, 실시간 입력영상으로부터 랜드마크 중심점 위치를 실시간으로 추적하기 위해 일정시간 간격마다 입력받은 첫 영상으로부터 얻은 랜드마크 영역 정보를 이용하여 중심점의 위치를 추적함으로써 수행시간을 줄이고자 하였다.
대용량 이동 객체의 경우에 특정 객체의 이동경로를 추적유지 해야할 필요성이 있으며 효과적으로 검색하기 위한 인덱스가 필요하다. 본 논문에서는 이동 객체의 위치 정보를 위한 데이터 구조를 제시하고 저장된 데이타를 효과적으로 처리하기 위한 인덱스 구성방안을 제안한다. 인덱스 구조는 대량의 객체의 동시 이동으로 인한 갱신 오버헤드를 최소화할 수 있도륵 한다. 이 시스템은 이동 통신 분야에서 고객 위치 정보를 필요로 하는 다양한 서비스와 항공기 운항 제어 등의 분야에서 활용될 수 있다.
본 논문에서는 Ultra-Wide-Band(UWB) 영역 측정을 활용한 이동객체 위치추정과 이동객체 위치정확도를 개선하기 위한 방법을 논한다. 실외환경과는 달리 실내에서는 여러 가지 노이즈로 인해 이동객체의 위치추적이 어렵다. UWB는 최근 위치추적 응용에서 주목을 받고 있는 라디오 기술이다. UWB의 영역측정 기술은 cm 수준의 정확도를 제공한다. UWB의 데이터 전송과 정밀한 영역측정, 물질관통의 특성은 실내위치추적 응용에 적합하다. 본 논문은 UWB 영역 기술과 파티클 필터를 이용한 이동객체의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 기존 위치추정 알고리즘들은 이동객체의 위치추정을 한 후에 예상되는 오차와 bias 값을 제거하였다. 그러나 이 논문에서 제안한 알고리즘은 먼저 예상되는 UWB 영역 거리 오차를 제거하고 난 후에 이동객체의 위치를 추정한다. 본 논문에서는 제안 알고리즘이 기존 이동객체의 위치 추정 후 오차를 제거하는 방식보다 위치정밀도가 좋아졌음을 실험을 통하여 보였다. 본 연구에서는 UWB를 이용하여 고정되어 있고 위치를 알고 있는 세 앵커들과 이동객체 간의 추정 거리로부터 bias값과 반복 영역 오차 값을 제거한 후 삼각측량을 하여 이동객체의 위치를 추정하였다. 마지막으로 파티클 필터를 사용하여 이동객체의 위치 정밀도 개선을 한다. 실험 결과는 제안 위치추정 방식이 실내 환경에서 더 정밀함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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