• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.631-636
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• 2009

컴퓨터 비전 분야에서 전경을 추출하기 위한 영역 분할(segmentation) 방법에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 특히, 전경이 배제된 배경 영상과 현재 프레임의 차이를 이용하여 전경을 추출하는 배경 차분(background subtraction) 방법은 요구하는 계산량에 비해 우수한 품질의 전경 추출이 가능하므로 실시간 처리가 필요한 비전 시스템에 다양하게 응용되고 있다. 그러나 배경 차분 방법만을 이용하여서는 배경이 동적으로 변하는 환경에서 정확한 전경을 추출해 내지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 정적인 배경과 동적인 배경이 공존하는 환경에서 영역 분할을 효과적으로 수행하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 정적인 배경 영역에 대해서는 기존의 배경 차분 방법을 이용하여 전경을 추출하고, 동적인 배경 영역에 대해서는 깊이 정보를 이용하여 전경을 추출하는 하이브리드 방식을 사용한다. 정적인 배경에 동적인 영상을 프로젝터로 투영하는 환경에서 제안된 방법의 효율성을 검증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.711-714
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• 2021

고정 카메라 환경에서 전경과 배경 간 픽셀값의 차를 이용하여 전경을 추출하기 위해서는 정확한 배경 영상이 필요하다. 또한, 프레임마다 변화하는 실제 배경과 맞추기 위해 배경 영상을 지속해서 갱신할 필요가 있다. 본 논문에서는 정확한 배경 영상을 생성하기 위해 실시간 처리가 가능한 딥러닝 기반 객체 탐지기의 결과를 입력받아 영상 처리에 활용함으로써 배경을 생성 및 지속적으로 갱신하고, 획득한 배경 정보를 이용해 전경을 추출하는 방법을 제안한다. 먼저, 고정 카메라에서 획득되는 비디오 데이터에 딥러닝 기반 객체 탐지기를 적용한 박스 단위 객체 탐지 결과를 지속적으로 입력받아 픽셀 단위의 배경 영상을 갱신하고 개선된 배경 영상을 도출한다. 이후, 획득한 배경 영상을 이용하여 더 정확한 전경 영상을 획득한다. 또한, 본 논문에서는 시설물에 가려진 객체를 더 정확히 탐지하기 위해서 전경 영상을 이용하여 시설물 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 실제 돈사에 설치된 카메라로 부터 획득된 12시간 분량의 비디오를 이용하여 실험한 결과, 제안 방법을 이용한 전경과 시설물 추출이 효과적임을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.420-421
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• 2010

본 논문에서는 멀티뷰 환경에서 촬영된 영상을 이용하여 카메라와 가까이 위치한 전경 물체를 중심으로 뷰가 확장된 영상을 생성하는 파노라마 알고리듬을 제안하였다. 먼저 전경 물체는 사용자가 선택한 중심 물체를 기준으로 하여 평행 이동 관계로 전경 파노라마를 생성 한다. 배경은 특징점 기반의 파노라마 기법을 이용하여 초기 결과를 얻고, 멀티뷰 영상의 시차에 기인한 가려진(occluded) 영역을 제한 영역으로 설정한 후 최적화 과정을 이용하여 시각적으로 자연스러운 배경 파노라마를 얻는다. 마지막으로 배경 파노라마와 전경 파노라마와 크기를 동일하게 하고 배경 파노라마와 전경 파노라마를 합성하여 결과 파노라마를 구성한다. 모의 실험결과 제안 알고리듬은 원본 영상의 전경 물체들을 모두 포함하면서도 배경 부분은 시각적으로 자연스러운 파노라마 결과를 도출함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.511-515
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• 1998

본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동 물체 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 물체 추적 기법은 카메라가 고정되지 않은 동적인 환경에서 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동 물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작 벡터를 추출하여 2차원 파라미터 동작 모델인 어파인 동작 모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작 모델을 구성하는 파라미터를 추출하여 분석함으로써 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동 물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동 물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만 필터를 활용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작 정보를 전경에서 추출하는 이동 물체의 이동궤적 정보 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.232-236
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• 1998

이미지가 전경과 배경으로 이루어져 있을 경우, 이미지에서 중요한 대부분의 정보는 전경의 영역에 집중하게 된다. 만약 이미지를 전경과 배경으로 구분할 수 있다면 영상 인식, 영상 합성, 영상 압축 등 여러 분야에 유용하게 활용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 선명도 차이를 이용하여 이미지를 전경과 배경으로 분할하는 방법을 소개하고, 그 실험 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.478-481
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• 2010

컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.449-455
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• 2014

이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5C호
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• pp.505-513
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• 2009

본 논문은 모노 카메라로 입력받은 영상에서 실시간으로 전경과 배경을 분리하여 배경을 자연스럽게 대체 하는 방법을 제안한다. 기존 연구는 대부분 단일 색상의 배경을 이용하여 전경 색에 대한 제약이 있거나, 깊이 정보를 추출을 위한 스테레오 카메라와 같은 장치에 대한 제약이 있거나, 제한적인 전경의 모양 모델을 이용하여 분리할 수 있는 전경의 모양에 대한 제약이 있었다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 웹캠과 같은 고정된 모노 카메라를 이용하여 실시간으로 전경 분리가 가능한 전경 분리 방법을 제안한다. 또한, 전경 분리의 성능 향상을 위하여 통영상의 시간적인 특징 정보를 이용한 시간적 전경 확률 모델을 제안한다. 또한 분리된 전경과 새로운 배경의 자연스러운 합성을 위한 알파 매트를 이용한 경계선 영역 처리방법과 간단한 후 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제의 화상통신에서 개인의 사적인 정보가 포함된 배경을 자연스럽게 대체시켜 개인의 사생활을 보호할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.787-789
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• 2005

본 논문에서는 로봇이나 감시 시스템에서 주로 쓰이고 있는 배경 모델링의 정확성을 지속 시키는 방법을 제안한다. 오브젝트를 추출하려면 정확한 배경 모델이 필요하다. 정확한 배경 모델을 유지하기 위해서는 전경의 정보가 배경 모델에 반영되면 안 된다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 기반으로 한 배경 무효화 기법을 사용하여 전경이 배경 모델에 영향을 주는 것을 방지함으로써 정확한 배경 모델을 유지하는 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.129-132
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• 2015

본 논문에서는 기존의 배경 분리 알고리즘 결과에 GrabCut 알고리즘을 도입하여 보다 정확한 배경 분리를 수행하고자 한다. 기존의 알고리즘은 동영상의 프레임 간 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경과 전경을 분리한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리하는 기존의 배경 분리 알고리즘을 적용한다. 분리된 결과의 정확도를 향상시키기 위해 프레임 내의 정보를 이용하는 GrabCut 알고리즘을 적용한다. 즉, 본 연구에서는 동영상의 프레임 간 정보와 프레임 내 정보를 모두 이용하여 배경과 전경을 분리하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset 에 포함된 몇 가지 영상에 대해 실험 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.