열화상 영상기반 감시 시스템에서 전경추출은 매우 중요한 단계이다. 전경추출단계는 계산시간과 메모리 사용측면에서 시스템의 실시간 처리가 매우 효율적이어야 한다. 그러나 이러한 효율성은 ROI 탐지의 정확도와 매우 연관되어 있다. 본 논문에서 열화상 비디오 처리를 위하여 새로운 히스토그램 빈에 기반하여 배경과 전경을 분리하기 위한 두 가지 방법을 제시하는데, 이는 임의의 주어진 환경에서 열화상영상의 시간상에서 일관성을 갖는 다는 점과, 이러한 성질이, 간단한 시간축 메디안 필터링에 비하여 80%이상의 메모리를 절감할 수 있다.
최근 영상 내에서 보행자를 검출하는 기술이 발전하면서 보행자 검출 기술이 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내에서 보행자들을 검출함으로써 보행자의 통행량이나 이동경로를 분석할 수 있고, 위험 지역이나 보안 지역에 진입하려는 보행자에게 경고를 줄 수도 있다. CCTV와 같이 고정된 카메라를 이용하여 촬영된 영상의 경우 배경 분리 기술을 적용할 수 있는데, 배경 분리 기술을 통해 영상 내에서 움직이는 물체의 영역을 검출해 낼 수 있다. 본 논문에서는 영상의 배경 분리 결과를 이용하여 보행자 검출의 정확도를 높이고자 한다. 영상 내에서 보행자를 검출 했을 때, 보행자 외에 다른 영역이 보행자로 검출되는 상황이 발생할 수 있다. 이로 인해 보행자 검출의 정확도가 낮아진다. 하지만 배경 분리 결과를 이용하여 전경 부분에서만 보행자가 검출되도록 하고 배경 부분에서는 보행자가 검출되지 않도록 한다면, 보행자가 아닌 영역이 보행자로 검출되는 현상을 막을 수 있다. 실제 HDA Person Dataset에서 실험을 해본 결과, 정량적인 성능 향상을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 랜덤 워커(multiple random walkers)에 기반한 객체 추적 기법을 제안한다. 우선 서포트 벡터 머신(support vector machine)을 이용한 분류기 기반 객체 추적 기법을 소개한다. 다음으로 영상의 영역에 대한 특징 벡터 중 배경으로부터 추출된 특징 벡터를 억제하는 기법을 제안한다. 영역에서 배경 요소를 찾기 위해 다중 랜덤 워커를 이용한 전경 및 배경 추출 방법을 제시한다. 배경 요소를 억제하여 학습된 서포트 벡터 머신은 객체와 배경이 유사한 영상, 객체가 다른 물체에 의해 가려지는 영상 등에서 객체와 배경을 확실하게 구분하여 객체를 잃지 않고 추적할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 우수한 추적 성능을 보임을 확인한다.
본 논문에서는 조명 또는 장면의 갑작스러운 변화에 효과적으로 배경모델링을 하기 위해 국부이진패턴을 이용한 다중 배경모델링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 장면에서 독립적인 배경모델을 이용하여 모델 업데이트를 실시한다. 이후 검출된 전경 영역의 비율이 일정 임계치를 넘게 되면 기존의 모델 중 적합한 모델을 찾거나 새로운 모델을 생성하여 현재 배경모델을 대체한다. 이는 배경모델의 성능을 유지하면서 효율적으로 장면의 변화에 바로 대응할 수 있는 장점이 있다. 실험결과에서는 실내조명이 갑작스럽게 변하는 영상과 Pan Tilt Zoom 카메라를 이용한 다중 영상에서 제안한 방법이 효과적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
최근 3D 프린터의 보급과 함께 3D 모델에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 3D 모델의 생성은 숙달된 전문가가 전문 소프트웨어를 이용하여 작성하여야 한다. 본 연구는 한 장의 2차원 정면 얼굴사진으로 부터 3D 모델링하는 방법에 대한 것으로 일반인들도 쉽게 3D모델을 생성할 수 있도록 한다. 사진으로부터 배경과 전경을 분리하고 분리한 전경 영역에 일정간격으로 2차원 상에 버텍스를 배치하고 배치한 버텍스 위치를 이미지의 계조 값과 눈썹과 코 등의 특성을 고려하여 버텍스를 3차원으로 확장한다. 전경과 배경을 분리하는 방법으로 에지정보를 사용하였으며 눈과 코의 위치를 찾기 위하여 Haar-like feature를 이용하는 AdaBoost 알고리즘을 사용하였다. 알고리즘으로 생성한 3D 모델은 수작업에 의한 후처리가 필요하지만 3D 프린터를 위한 콘텐츠 제공에 매우 유용하게 활용될 것이다.
본 논문은 흡연으로 인한 화재사고 방지를 위해, 비디오 영상에서 흡연자를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 흡연자의 행동을 인식하기 위해 행동 인식 기법의 계층적 방법 중 서술 기반 접근 방법을 기반으로 제안하는 알고리즘은 배경 영역 분리, 객체 검출, 이벤트 탐지, 이벤트 판단 과정으로 구성된다. 배경 영역 분리 과정으로 학습률이 다른 두 개의 가우시안 혼합 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 고속 움직임 전경, 저속 움직임 전경 영상을 생성하고, 저속움직임 전경 영상을 chain-rule 기반 외곽선 검출 알고리즘을 통하여 객체의 위치를 추출해낸다. 위치 정보를 기반으로 흡연자의 세 가지 특징인 얼굴, 연기, 손의 움직임을 이벤트 탐지 과정에서 검출한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴을 검출하며, 고속 움직임 전경에서 연기의 발생 빈도수와 방향성을 반영하여 연기를 검출한다. 움직임 추정을 통해 반복적인 손의 움직임을 검출한다. 일정 구간의 비디오 시퀀스 내 객체들에 대하여, 검출된 특징들의 서술적 관계를 반영하여 각각의 객체가 흡연자인지 판단한다. 제안하는 방법은 실시간으로 여러 다른 객체들 사이에서 강인하게 흡연자를 검출한다.
저속 동조는 촬영자가 장노출과 카메라 플래시를 동시에 이용해서 전경과 배경을 밝게 하는 촬영 기법이다. 단노출 플래시 촬영과 플래시 없는 장노출 촬영과는 달리 저속 동조는 어두운 환경에서의 밝은 전경과 배경을 보장한다. 하지만 스마트폰으로 저속 동조 촬영은 어려운데, 이는 스마트폰 카메라의 플래시는 약한 지속 광이고 노출 시간이 길어지면 플래시를 켜지 못하기 때문이다. 본 연구에서는 단노출 플래시 영상에서 저속 동조 영상을 만드는 딥러닝 방법을 제안한다. 본 연구에서는 공간상에서 가변적인 영상 밝기 개선을 위해 가중치 맵을 적용한 네트워크를 제안한다. 본 연구에서는 지도 학습을 위한 스마트폰 단노출 플래시 영상과 저속 동조 영상 데이터 세트도 제안한다. RAW 영상의 선형성을 이용해 단노출 플래시 영상과 플래시 없는 장노출 영상으로부터 저속 동조 영상을 생성해서 데이터 세트를 구축한다. 실험을 통해 본 연구의 방법이 저속 동조 영상을 효과적으로 생성하는 것을 볼 수 있다.
이차원 표면에 난 구멍은 이를 둘러싼 물체에 의해 경계 지워진 빈 배경임에도 불구하고, 구멍의 모양은 다른 물체만큼 쉽게 지각된다. 즉, 구멍은 전경-배경 조직화의 깊이-형태 간 연결 관계(depth-shape coupling)를 예외적으로 위반하여, 깊이 상으로는 배경임에도 불구하고 형태를 갖는 준-전경적(quasi-figural) 사례처럼 보인다. 구멍의 준-전경적 속성을 지지하는 연구들은 구멍과 물체의 재인율이 유사하다는 기억 과제 결과에 주로 의존하고 있으므로, 구멍 모양의 기억이 지각적 처리에 기반하고 있는지는 불분명하다. 본 연구는 재인 과제보다 즉각적인 지각 처리를 반영하는 변화탐지 과제를 이용하여, 구멍을 경계 짓는 물체의 안쪽 윤곽선이 시각 작업기억에 어떻게 표상되는지 알아보았다. 이를 위해, 물체 내부에 다른 물체가 중첩된 접합 물체 조건과 구멍이 있는 물체 조건에서 안쪽 윤곽선과 바깥 영역의 색에 대한 변화탐지 수행을 비교하였다. 시각 작업기억의 선행 연구들은 형태나 방향과 같은 물체의 윤곽선 속성(boundary feature)이 표면 속성(surface feature)과 함께 통합되어 하나의 물체로 저장됨을 시사한다. 만일 구멍의 경계선이 구멍을 둘러싼 물체에 지각적으로 할당된다면, 이 경계선과 물체의 표면색이 통합적으로 부호화되는 물체 중심적 처리 이득으로 인해, 구멍 자극 조건에서 접합 자극 조건보다 높은 변화 탐지 수행이 예측되었다. 두 실험의 결과, 구멍 자극 조건의 변화 탐지 수행은 접합 자극 조건과 다르지 않았다. 이는 물체 내부의 윤곽선(구멍의 경계선) 속성이 물체의 표면 속성과 통합적으로 부호화되지 않으며, 구멍을 둘러싼 물체와 독립적으로 처리됨을 시사한다.
일반적으로 2D 스테레오 영상으로부터 3차원 모델링을 위해서는 정확한 변위 측정이 필수이다. 기존의 스테레오 영상에서 변위 측정 방식은 전체 영상에 대하여 정합 연산을 수행함으로써 많은 연산 시간과 함께 높은 오 정합 확률의 문제가 있다. 본 논문에서는 스테레오 영상에서의 변위 벡터가 전체 탐색 범위 안에 골고루 분포되어 있지 않고 배경과 물체의 변위에 해당하는 값만을 갖는다는 특성을 이용하여 스테레오 영상을 웨이블릿 변환을 하고 1/4 크기로 줄어든 저주파 영역으로부터 영역 기반 방법을 이용하여 대략적인 변위 영역을 구한다. 대략적인 변위 백터로부터 변위 히스토그램을 생성하고, 이를 이용하여 전경과 배경을 분할 한 뒤, 다시 전경 영상만을 원 영상으로 복원하여 화소의 밝기값이 아닌 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 통해 조밀한 변위를 구하는 2단계 하이브리드 방법을 제안한다. 또한, 분할된 전경 영역으로부터, 특징점들을 뽑아내고 변위 벡터와 카메라 파라미터를 이용하여 특징점들의 깊이 정보를 추정해 내는 3차원 모델링 과정을 제시한다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용할 경우, 기존의 영역 기반 방법의 문제점인 계산 시간 문제를 상당 부분 단축시킬 수 있고, LOG 필터를 통한 2차 미분값을 이용한 화소기반 방법을 추가함으로써, 정밀한 변위를 구할 수 있다. 또한 교차 일치성 검사를 통해 잘못된 변위를 제거하고, 폐색 영역들을 검사할 수 있다. 아울러 3차원 모델링 과정에서, 기존의 Delaunay 삼각측량법의 문제점인 오정합 문제를 전경/배경 분할 알고리즘을 제안함으로써 효과적으로 해결 할 수 있다.
배경 제거를 위한 많은 연구가 있어왔음에도 기존의 방법들을 실제 환경에 효과적으로 적용하기에는 아직도 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 배경 제거를 실제 환경에 적용하면서 만나게 되는 다양한 문제들을 해결하기 위해 기존의 가우시안 혼합 모델 방법을 개선하는 배경 제거 방법을 제안한다. 첫째로 제안한 방법은 낮은 계산량을 얻기 위하여 고정 소수점 연산을 이용하였다. 배경 모델링 과정은 변수들의 높은 정밀도를 요구하지 않기 때문에 제안한 방법에서는 고정 소수점 변수를 이용함으로서 정확도를 유지한 채 연산 속도를 크게 향상시킬 수 있었다. 두 번째로 보행자들의 높은 통행량 하에서 흔히 발생되는 전경 객체가 배경으로 학습되는 문제를 피하기 위하여 각 화소의 정적인 정도를 이용하여 배경 모델의 학습 속도를 동적으로 조절하였다. 즉 최근 화소 값에 큰 차이가 발생한 화소들은 배경 영역이 아닐 가능성이 높으므로, 이에 대해 낮은 학습 비율을 적용함으로써 높은 통행량을 보이는 영상에서도 유효한 배경 모델을 유지하는 것이 가능했다. 마지막으로 영상의 빠른 밝기값 변화에 대응하기 위하여 연속한 두 프레임 간의 밝기 변화를 선형 변환으로 추정하였으며, 훈련된 배경 모델을 이 선형 변환에 의해 직접적으로 변환시켜 주었다. 제안한 고정 소수점 연산에 의해 기존의 가우시안 혼합 배경 모델링 방법을 구현한 결과 배경 제거에 기존 방법의 약 30%의 연산시간 만을 필요로 하였다. 또한 제안한 방법을 실제 환경의 영상에 적용한 결과 기존의 배경 제거 방법에 비해 검출률이 약 20% 향상되었으며, 오검률은 5~15% 가량 낮아지는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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