• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.910-912
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• 2005

영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1128-1141
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• 2010

본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.9-16
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• 2010

이동 객체 검출은 입력 영상에서 배경과 다른 전경 객체를 찾는 것을 말하는 것으로 지능 영상 감시, HCI, 객체 기반 영상 압축 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 필요한 과정이다. 기존의 이동 객체 검출 알고리즘은 상당한 계산량을 요구하여 다채널 영상 감시 응용, 또는 임베디드 시스템에서의 단일 채널의 실시간 응용에 사용하는 데 애로가 많다. 보다 정확한 이동 객체 검출을 위하여 필요한 과정인 전경 마스크 정정은 보통 열림, 닫힘 등의 모폴로지 연산을 통해 수행된다. 모폴로지 연산은 계산량이 적지 않고 게다가 프로세싱 방법이 달라 이동 객체 검출의 다음 단계인 연결 요소 레이블링 루틴과 동시에 처리되기 어렵다. 본 논문에서는 먼저 모폴로지 연산과는 달리 연결 요소 레이블링 루틴에서 사용되는 주변 픽셀 점검 과정을 활용한 전경 마스크 정정 알고리즘인 "주변 전경 픽셀 전파"을 고안하고, 이를 활용하여 전경 마스크 정정과 연결 요소 레이블링이 동시에 수행될 수 있는 이동 객체 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해, 제안된 이동 객체 검출 방법이 기존의 모폴로지 연산을 사용한 방법 보다 정확하게 이동 객체를 검출하였으며, 대상 실험 영상 프레임 및 비디오에 대해서는 최소 4배 이상 신속하게 처리됨을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.137-140
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• 2009

본 논문에서는 Spatial Edge와 Temporal Edge를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 카메라로부터 연속적으로 입력되는 영상에서 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하기 위해, 새로운 방법의 Temporal Edge를 제안한다. Temporal Edge를 통해 검출된 후보 영역을 중심으로 Spatial Edge를 구하고, 후처리 과정을 통해 노이즈를 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 실험을 통해 그 성능을 확인하였고, 배경 차 방법과 비교 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구에서는 이동 객체 추적 시스템의 전처리 과정으로 움직임 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연속되는 영상으로부터 시간적으로 차이가 있는 두 개의 프레임을 얻은 후 이들의 이진 차영상을 구함으로서 움직임 영역을 검출한다. 차영상을 이용하는 경우 이전 프레임에서의 객체 영역과 현재 프레임에서의 객체 영역이 모두 검출된다. 추적 시스템에서는 카메라의 이동에 따라 배경이 변화되기 때문에 어느 영역이 객체의 현재 위치인지를 결정하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 프레임의 이진 에지영상을 구하고 이것을 차영상과 논리적인 AND 연산을 수행한다. 실험 결과 이동 객체의 움직임 영역을 정확히 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1571-1572
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• 2015

본 논문에서는 GMM (Gaussian mixture model) 기반의 BS (background subtraction) 알고리즘을 이용한 이동 객체 검출기의 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. 설계된 이동객체 검출기는 1280 * 720 HD 해상도의 영상을 30 frames per second로 실시간 처리가 가능하다. 하드웨어 구현은 Verilog-HDL을 이용하였으며, FPGA 기반 구현 결과, 설계된 이동 객체 검출기는 582 Slice, 1,698 Slice LUT, 8 DSP48s, 1,769 Flip Flop, 691.2 KByte BRAM으로 구성되었음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.548-550
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• 2015

본 논문은 열화상 카메라와 가시광선 카메라를 사용하여 촬영한 영상에서 움직이는 객체에 대한 검출률을 비교한다. 각 카레라는 객체로부터 8m 떨어진 지점에 위치시켰으며, 촬영한 영상에 가우시안 필터만을 적용하여 객체를 검출하였다. 객체가 존재하는 구간에서 객체가 검출된 영상으로부터 검출률을 계산하였고, 두 개의 이동 물체로부터 얻은 영상에서 열화상 카메라와 가시광선 카메라에서 각각 98.6%와 55%의 검출률을 얻었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.274-286
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• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.474-486
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• 2010

본 논문에서는 시간적, 공간적 경계 정보를 이용한 이동 객체의 윤곽선 검출 방법을 제안한다. 일반적으로 이동 객체의 경우 객체의 윤곽선(contour)을 구성하는 경계(edge) 픽셀에서 시간 축과 공간 축을 중심으로 큰 변화량(gradient)을 가진다. 따라서 시간 축과 공간 축을 중심으로 변화량이 큰 경계 픽셀을 구하면 이동 객체의 윤곽선을 검출할 수 있다. 본 논문에서는 임의의 픽셀에 대하여 시간 축을 중심으로 한 경계 정보를 구하기 위해 Temporal Edge라는 새로운 형태의 변화량 계산 방법을 제안한다. Temporal Edge는 시간 t와, t-2에서 입력된 두 그레이 스케일 영상의 차를 시간 축을 기준으로 x방향, y방향으로 Sobel Mask를 적용하여 구한다. 검출된 Temporal Edge를 이용하여 이동 객체의 윤곽선이 존재하는 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역을 중심으로 공간적 경계 정보를 구하여 이동 객체의 대강의 윤곽선을 검출 한다. 후처리 과정에서 검출된 대강의 윤곽선으로부터 배경 경계와 노이즈 픽셀을 제거한 후 최종적으로 이동 객체의 윤곽선을 검출한다. 제안한 방법은 기존의 배경 차 방법과는 다르게 별도의 배경 영상을 만들지 않기 때문에 배경 차 방법이 가지는 문제점을 극복하였으며, 빠른 연산 속도로 실시간 적용이 가능하다. 실험을 통하여 야간에도 강인한 윤곽선을 검출할 수 있음을 확인하였고, 엔트로피 방법과의 비교를 통해 제안하는 방법의 우수성을 보였다.