• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.383-392
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• 2017

본 논문은 다시점 영상 획득에서 영상 기반 3D 모델 생성까지 실시간으로 처리가 가능한 실시간 3D 모델 생성 시스템을 소개한다. 이 시스템은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 수집, 전송, 관리하는 방법을 소개하며, 전경과 배경의 분리와 부드러운 3D 볼륨 모델 생성 과정을 설명한다. 이 논문은 18대의 카메라에서 입력되는 HD급 영상을 실시간으로 처리하기 위한 새로운 분산 데이터 송수신 및 관리 방법을 제안한다. 또한, 다시점 영상으로부터 부드러운 3D 모델을 생성하기 위한 시각 차이를 이용한 코드북 기반 전경과 배경 분리 알고리즘, 원근 보정 보간법을 이용한 수정된 마칭 큐브 알고리즘을 기술한다. 이 시스템은 현재 초당 30프레임 처리 속도로 구축되어 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.284-287
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• 2016

영상에서 배경으로부터 객체를 분류하는 영상 분류 알고리즘은 물체 인식 및 추적 등 다양한 응용분야에서 중요하다. 본 논문에서는 고정된 카메라에서 다수의 초기 프레임을 참조하여 실시간 영상 분류 방법을 제안한다. 먼저 전경과 배경을 구분하는 확률모델을 제안하였으며 초기 프레임 동안에 카메라의 특성을 추출하여 카메라에 적응적으로 영상을 분류한다. 또한 분류된 영상에서 human의 특징을 이용하여 분류된 결과를 보정하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안한 알고리즘의 실시간 분류 처리를 위하여 복잡도를 최소화 하였다.

• 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.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-6
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• 2012

본 논문에서는 HMM(Hidden Markov Model)방법에 기초하여 전경과 배경영역 뿐만 아니라 그림자 까지도 분할 할 수 있는 교통모니터링 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 그림자는 시각적 추적을 방해하기 때문에 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 각 화소나 영역을 3개의 카테고리 즉, 그림자, 전경, 배경물체로 분할하였다. 교통 모니터링 영상의 경우, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증 할 수 있었다.