• 인지과학
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• 제25권2호
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• pp.73-90
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• 2014

인간은 다른 포유류와 달리 삼원색 시각을 가지며 초록과 빨강을 잘 구분한다. 인간이 삼원색 시각을 갖게 된 원인에 대해서 익은 과일 가설(frugivory hypothesis) 지지자들은 초기 인류가 초록 잎에서 빨갛게 익은 과일을 구별하여 섭식하려는 행동 때문이라고 주장한다. 본 연구는 과연 빨강-초록 조합이 물체재인의 전 단계로 알려진 전경-배경 조직화에 영향을 주는지를 살펴보고자 하였다. 빨간색 원이 초록 바탕에 놓이거나, 초록색 원이 빨강 바탕 위에 놓여 참여자에게 제시되어, 어느 쪽이 더 전경처럼 보이는지를 조사하였다. 그 결과, 여성이 빨간색 원을 더 전경으로 보는 경향이 강했고, 남성은 유의미한 차이를 보이지 않았다. 또한, 이 결과는 단순히 남녀의 색깔 선호 때문이 아니었다. 종합하면, 본 연구의 결과는 비록 직접적은 증거가 될 수는 없지만, 빨강-초록 조합에 대한 남녀의 전경-배경 조직화 처리과정에서 차이가 있을 가능성이 조심스레 제기된다. 여성은 집 근처에서 먹을 것을 수집하고 남성은 집 멀리에서 사냥한다는 수집-사냥 가설(gatherer-hunter hypothesis)을 비롯해 가능한 설명들을 논의 하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.623-628
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• 2008

본 논문에서는 비전 기반 게임 인터페이스를 위한 배경영역으로부터 전경영역을 추출하기 위해 빠르고 강건한 새로운 방법을 소개한다. Background Subtraction 방법은 추적하고자 하는 이미지의 특징을 추출하기 전에 필수적으로 거쳐야 하는 전처리 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 이미지를 지역 셀로 나누어 가우시안 커널이 적용된 Local Histogram을 계산하고 히스토그램의 Bhattacharyya 거리를 계산하여 전경확률을 결정한다. 이처럼 지역적 히스토그램에 기반한 방법은 급격한 조명변화나 잡음 또는 작은 배경오브젝트의 움직임에 부분적으로 강간함을 보인다. 히스토그램을 계산하는데에서 Multi-Scaled Integral Histogram을 사용하여 잡음을 억제하면서 계산의 속도를 높였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.487-492
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• 2018

최근 모바일 기기의 영상 촬영 기능의 확대에 따라, 영상처리를 위한 다양한 어플리케이션들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 또한 모바일 기기의 컴퓨팅 능력또한 상승으로 기존에 컴퓨터에서만 가능하였던 다양한 영상처리기술들이 모바일 환경으로 이식되고 있다. 이러한 영상처리 기술 중, 사용자가 촬영한 영상에서 전경만을 추출하여 원하는 새로운 배경에 합성하는 문제는 다양한 어플리케이션에서 사용이 가능하나 계산이 복잡하다는 문제점으로 모바일환경 이식에 어려움을 가지고 있었다. 본 연구에서는 모바일 기기로 촬영된 영상을 전경/배경으로 구분하여 목표 영상에 실시간으로 합성할 수 있는 영상합성 기술을 제안한다. 사용자가 촬영한 영상에서 배경이 움직이지 않는다는 가정하에 자동으로 전경을 추출하며 이를 새로운 배경에 합성하는 기법을 소개한다. 모바일 촬영의 특성을 고려하여 촬영시 약한 움직임을 포함하는 영상에서의 자동 전경 추출 알고리즘을 개발하며 이를 SIMD 및 GPGPU기반의 가속화 알고리즘을 사용하여 SD급 화질의 영상에 대해 모바일 상에서 실시간 처리가 가능한 결과를 보인다. 본 논문의 기술을 사용하여 상용화 가능한 영상처리 어플리케이션의 개발이 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.741-744
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• 2003

본 논문은 모자이크 배경을 생성하고 변화되는 정보만을 전송함으로서 동적기반 압축시스템을 제안한다. 동적 모자이크 배경은 카메라 움직임 정보를 이용하여 단일영상으로 점진적으로 통합된다. 카메라 움직임 예측을 위해 각각의 영상들과 이전영상과의 원근투영 매개변수를 순차적으로 계산하였다. 카메라 움직임은 배경영역과 전경영역에서 식별함으로서 배경상에서 강건하게 계측된다. 수정된 블록기반 움직임계측은 배경영역을 분리하는데 이용되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.13-16
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• 2016

본 논문에서는 순환 신경망을 이용하여 동영상에서의 배경과 전경을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 순환 신경망은 일련의 순차적인 입력에 대해서 내부의 루프(loop)를 통해 이전 입력에 의한 정보를 지속할 수 있도록 구성되는 신경망을 말한다. 순환 신경망의 여러 구조들 가운데, 우리는 장기적인 관계에도 반응할 수 있도록 장단기 기억 신경망(Long short-term memory networks, LSTM)을 사용했다. 그리고 동영상에서의 시간적인 연결 뿐 아니라 공간적인 연관성도 배경과 전경을 판단하는 것에 영향을 미치기 때문에, 공간적 순환 신경망을 적용하여 내부 신경망(hidden layer)들의 정보가 공간적으로 전달될 수 있도록 신경망을 구성하였다. 제안하는 알고리즘은 기본적인 배경차분 동영상에 대해 기존 알고리즘들과 비교할만한 결과를 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.173-174
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• 2018

배경제거는 영상에서 움직이는 객체를 분리할 때 유용한 방법이며, 대표적인 예인 Mixture of Gaussian (MOG) 알고리즘은 픽셀 당 3-5 가우스 모델을 혼합해 배경과 움직이는 객체를 구분한다. 소형 표적을 추적하기 위해서는 화소 혹은 작은 블록 단위로 시/공간적 밝기 변화량을 이용하는 옵티컬 플로우 기법이 적절하다. 본 논문에서는 소형 표적의 강인한 객체 추적을 위해 MOG2와 옵티컬 플로우의 결합 방법을 소개한다. 제안된 방법은 MOG2를 사용하여 전경 영역을 획득하고 전경 영역에만 옵티컬 플로우를 적용한다. 실험 결과는 제안 방법이 잡음과 배경의 미세 변화가 있더라도 무인 비행체를 잘 추적할 수 있음을 보여준다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2012년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.371-373
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• 2012

본 논문에서는 컬러 영상 기반에서 배경에 강인한 피부 영역 검출 기법을 제안하고 손 인식기법을 활용한 응용프로그램을 제안한다. 코드북 모델[1]을 이용하여 배경/전경을 분리하고, 분리된 전경에서 피부색정보를 이용하여 관심영역을 도출한다. 피부 영역을 검출하기 위한 단계에서는 YCbCr, HSV, LUV 색상 모델의 혼합하여 피부색 후보 영역에 대한 임계구간을 통해 강인한 피부 영역을 분할한다. 분할된 영역을 관심영역으로 설정하고 Kalman filter를 이용하여 영역을 추적한다. 결과적으로 복잡하고 고정된 배경에서 조명에 강인한 피부 영역 분할 및 추적이 가능하며 이를 응용한 사용자 인터페이스로 사용될 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1905-1906
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• 2008

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내.외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.7-13
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• 2017

공공장소에서의 로봇 공연은 전용 무대가 아닌 행사, 전시장 및 길거리 등에서 로봇 기술 홍보 및 흥미유발을 목적으로 실시된다. 이를 위해 본 논문은 그린 크로마키 천 앞에서 동작하는 로봇에서 실시간으로 로봇 이미지만을 추출, 다양한 무대 영상에 합성될 수 있도록 한다. 이 때 별도의 크로마키 조명 없이 환경 조명만을 사용하기 때문에 크로마키 배경의 그린 색조가 다양하고 로봇 그림자가 배경에 포함될 수 있다. 본 논문은 단순하고 명확하며 사전 설정 없이 크로마키 배경에서 전경인 로봇을 추출하는 방법을 제안한다. 이 방법은 배경과 전경의 색 차를 크게 한 후 이 정보에 대한 히스토그램을 토대로 배경을 자동으로 제거함으로써 사전 크로마키 설정이 필요 없어 현장에서 손쉬운 공연 제어가 가능하다. 시뮬레이션 결과 비교 대상 보다 1.5% 개선된 98.8%의 전경 분리 비율을 보이며 로봇 공연 영상 실험에서 로봇을 효과적으로 분리할 수 있음을 보인다.

• 방송공학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.268-271
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• 2016

배경 모델과 배경 차분화로 구성되어 있는 전경객체 추출은 다양한 컴퓨터 비젼 응용에서 중요한 기능이다. 조명 변화를 고려하지 않은 기존 방법들은 급격한 조명 변화에서는 성능이 저하된다. 본 레터에서는 이 문제를 해결할 수 있는 조명 변화에 강인한 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안 방법은 다른 적응률을 가진 두 개의 배경 모델을 사용함으로써 조명 조건에 신속하게 적응할 수 있다. 본 논문의 제안 방법은 non-parametric 기법으로서 실험에서는 기존 non-parametric 기법들보다 우수한 성능 및 낮은 복잡도를 보여줌을 증명하였다.