• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.16 no.11
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• pp.1201-1209
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• 1991

Generally, the conventional tracking algorithms are very limited in the practical applications because of its exponential increase in the required computation time for the number of targets being tracked. Therefore, in this paper, a new real-time moving target tracking system is proposed, which is based on the neural networks with massive parallel processing capabilities. Through the theoretical and experimental results, the target tracking system based on neural network algorithm is analyzed to be computationally independent of the number of objects being tracked and performs the optimized tracking through its massive parallel computation and learning capabilities. And this system also has massive matched filtering effects because the moving target data can be compactly stored in the interconnection weights by learning. Accordingly, a possibility of the proposed neural network target tracking system can be suggested to the fields of real-time application.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.173-181
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• 2004

In this paper, we propose a system for automatic moving object detection and tracking in sequence images acquired from a moving camera. The proposed algorithm consists of moving object detection and its tracking. Moving object can be detected by integration of BBME and DD method We segment the detected object using histogram back projection, match it using histogram intersection, extract and track it using XY-projection. Computer simulation results have shown that the proposed algorithm is reliable and can successfully detect and track a moving object on image sequences obtained by a moving camera.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2009.11a
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• pp.363-366
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• 2009

변이영상은 두 스테레오 영상의 시차에 의해 발생하는 각 화소의 변위를 수록한 영상이다. 이 영상은 깊이영상을 생성하여 시점 간 가상영상을 생성하는데 사용된다. 따라서 변이영상은 다시점 비디오 서비스와 직접적인 연관이 있다. 본 논문에서는 유일성(uniqueness)제약과 순차성(ordering) 제약을 사용하여 기준영상과 참조영상 사이의 관계를 이용하여 생성한 변이 공간 영상(DSI : disparity space image)으로부터 비용 행렬을 계산하여 최적의 변이 경로를 찾아가는 다이내믹 프로그래밍을 분석 하였다. 다이내믹 프로그래밍은 정밀한 변이 맵을 얻을 수 있고, 다른 방식들에 비해 연산 속도가 빠르다는 장점을 가지고 있지만, 영상의 화소값의 변화가 없는 영역에서 이전의 경로를 계속 유지하려는 성질에 때문에 발생 하는 오류확산과 가려진 (occluded) 영역에 의한 오차로 인해 정확한 경로를 찾을 수 없는 경우가 빈번히 발생 하여 에러율이 높아지는 단점을 가지고 있다. 이러한 이론을 토대로 기존의 기법들에 비하여 정확도가 우수한 기법들을 제안하였다. 개선된 역 추적 과정을 이용하여 기존의 다이내믹 프로그래밍 기반의 스테레오 정합 기법들보다 우수성이 뛰어난 결과들을 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.408-413
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• 2005

This paper presents a technique which extracts a moving object from omni-directional images and estimates a real coordinates of the moving object using 3D parabolic coordinate transformation. To process real-time, a moving object was extracted by proposed Hue histogram Matching Algorithms. We demonstrate our proposed technique could extract a moving object strongly without effects of light changing and estimate approximation values of real coordinates with theoretical and experimental arguments.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.7 no.1
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• pp.53-58
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• 2012

In this paper, we evaluate and analyze representative estimation methods for the sparse channel. In order to evaluate error performance of matching pursuit(MP) and minimum mean square error(MMSE) algorithm, lower bound of MMSE is determined by Cramer-Rao bound and compared with upper bound of MP. Based on analysis of those bounds, mean square error of MP which is effective in the estimation of sparse channel can be larger than that of MMSE according to the number of estimated tap and signal-to-noise ratio. Simulation results show that the performances of both algorithm are reversed on the sparse channel with Rayleigh fading according to signal-to-noise ratio.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.6
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• pp.28-34
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• 2020

This paper proposes an approach to the fusion of two heterogeneous sensors with two different fields-of-view (FOV): LIDAR and an RGB camera. Registration between data captured by LIDAR and an RGB camera provided the fusion results. Registration was completed once a depthmap corresponding to a 2-dimensional RGB image was generated. For this fusion, RPLIDAR-A3 (manufactured by Slamtec) and a general digital camera were used to acquire depth and image data, respectively. LIDAR sensor provided distance information between the sensor and objects in a scene nearby the sensor, and an RGB camera provided a 2-dimensional image with color information. Fusion of 2D image and depth information enabled us to achieve better performance with applications of object detection and tracking. For instance, automatic driver assistance systems, robotics or other systems that require visual information processing might find the work in this paper useful. Since the LIDAR only provides depth value, processing and generation of a depthmap that corresponds to an RGB image is recommended. To validate the proposed approach, experimental results are provided.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1913_1914
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• 2009

본 논문에서 조명환경하에서 음성/영상 연동시스템을 통해서 외부음향잡음의 차단을 위한 강인한 입술움직임 영상영역을 추적하는 한 가지 방법을 제안한다. 조명환경하에서 강인한 입술움직임 영상영역을 추적하기 위해 온라인상에서 입술움직임 표준영상을 수집하였고 다양한 조명환경에 적응하는 입술 움직임 영상의 특징들을 추출하였다. 동시에 온라인 템플릿 영상을 획득하였고, 이 영상들을 템플릿 정합을 위해 사용했다. 음성/영상처리시스템의 연동결과, 다양한 조명환경하에서 그 연동률을 99.3%까지 높일 수 있었고 음향잡음에 의한 음성인식 실행을 원천적으로 차단할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.302-305
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• 2012

평면 추적(planar tracking) 기반의 카메라 추적에 있어, 특징 검출자의 반복성과 특징 기술자(descriptor)의 정합 성능에 따라서 떨림 현상(jitter)이 발생한다. 특히, 모바일 환경에서와 같은 연산력이 부족한 환경에서 고속화를 위해 특징 검출 및 기술 알고리즘을 간략화 시킬 경우, 이러한 떨림 현상은 심각한 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 입력 영상을 워핑(warping)하여 특징 점을 재검출한 후 카메라 영상과 참조 영상(reference image) 사이의 호모그래피를 보완하는 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법이 특징 검출 및 기술 알고리즘의 성능을 보완하여 떨림 현상을 크게(70% 이상) 감소시킴을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.737-740
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• 2002

본 논문에서는 영상에서 연속적인 얼굴 표정 변화 인식 방법에 대하여 제안하였다. 제안된 방법은 가중 결합으로 정합 된 분류 그래프를 이용한 얼굴 특징점 추적과 특징 궤도와 표정 변화 모델의 비교에 의한 얼굴표정 인식의 두 가지 부분으로 구성된다. 표정 변화 모델은 얼굴 특징 동작과 표정의 변화사이의 연관 관계를 표현한 B-spline 곡선을 이용하여 구성된다. 유형뿐만 아니라 표정의 변화 단계까지 인식 할 수 있다. 더욱이 획득된 표정 정보는 다음 프레임의 추적의 지침으로 피드백 됨에 따라 추적의 검색 시간을 감소시킴으로서 교점 확산 구간을 최소화 할 수 있다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.215-217
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• 2007

본 논문에서는 자동 촬영 파노라마 생성 방법을 제안한다. 기존에는 두 장의 파노라마 멤버들을 수동으로 촬영하여 파노라마 영상을 만드는 반면, 제안한 방법은 이동되는 카메라에서 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영하여 파노라마 영상을 생성한다. 파노라마 멤버들은 카메라로부터 들어오는 영상 스트림에서 추적 영역을 자동으로 추적하여 촬영된다. 촬영된 멤버들은 추적 영역을 포함하는 정합 영역에 대해 불변 특징 방법을 적용한다. 이 방법은 파노라마 멤버들을 자동으로 촬영할 수 있고 파노라마 생성 속도가 빠른 장점이 있다. 실험에서 $320{\times}240$ 크기의 칼라 영상에 대해 제안한 방법의 처리 시간이 약 0.89초로 기존의 특징 기반 방법[2]에 비해 처리 속도가 약 2배 빠른 결과를 보였다.