• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.42-45
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• 2016

본 논문은 기동성은 있지만 한정된 비행시간과 비행거리를 가진 드론을 이용한 지능형 영상 보안 감시 시스템을 제안한다. 드론이 가지는 한계점을 보완하기 위해 그리드 기반으로 시스템을 구성하며 분할된 영역에서 다중 드론간 대상물의 효율적인 추적 및 감시 모니터링을 위해 연계 추적 방식을 이용한다. 먼저, 한정된 비행거리를 위해 각 드론스테이션 간의 최적 거리를 제안한다. 제안한 최적 거리를 통해 생성된 중첩 감시영역에서 효율적 연계 추적을 위해 드론의 전력상태와 대상물의 이동방향을 고려한 최적의 드론 선정 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 케이스 스터디를 통해 그 응용 가능성을 검토한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권7C호
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• pp.421-427
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• 2011

실시간 객체 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 응용 산업이 발달하면서 그 중요성이 더해지고 있다. 객체 추적을 위해 많이 이용되고 있는 알고리즘으로 Mean-Shift 알고리즘이 있다. Mean-Shift 알고리즘을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘은 구현이 간단하고, 적은 계산 복잡도를 갖는 장점이 있다. 따라서 실시간 객체 추적 시스템에 적합하다고 할 수 있지만, 지역 모드로의 수렴만을 보장하는 특성으로 인해 객체의 수가 많은 경우 좋은 성능을 나타내지 못하는 단점을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 다중 이동 객체를 실시간으로 추적하기 위한 광류기반의 움직임 추정 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 다중 이동 객체의 인식 실험 결과 유사도는 0.96으로 기존의 Mean-Shift 알고리즘에 비해 약 13.4% 정도 유사도가 개선되었고 평균 픽셀 오류도 3.07로 또한 50% 이상 감소하였다. 향후 알고리즘을 개선하여 처리 속도를 더욱 줄임으로써 매우 빠른 이동 객체 인식과 상황 인지 알고리즘을 추가한다면 보다 효율적인 인식 및 추적 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권7_8호
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• pp.713-718
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• 2003

조건부 밀도 전파(Condensation)는 강건한 추적 성능과 실시간 구현이 가능하다는 장점을 지닌다. 그러나 정확한 추적을 수행하기 위해서는 복잡한 형태 모델과 많은 수의 샘플을 요구하므로 현실적으로 실시간 다중 추적에 적합하지 않은 경우가 많다. 본 논문에서는 실시간 응용에 적합하도록 작은 탐색 공간을 갖는 이산 형태의 형태 모델과 다중 추적 시각 추적기간의 상호 경쟁 관계를 고려하여 적은 수의 샘플로도 좋은 추적 성능을 보이는 경쟁적 Condensation 알고리즘을 제안한다. 실험 결과, 제안한 경쟁적 추적 알고리즘은 복잡하게 이동하는 여러 군중을 실시간으로 강건하게 추적함을 보인다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.835-838
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• 2008

본 논문에서는 얼굴 영역을 자동으로 검출하여 실시간으로 얼굴의 특징 짐을 추적하는 방법을 제안한다. Haar-like feature를 이용하여 얼굴 영역을 자동으로 추출하였으며, 회전에 강건한 KLT 알고리즘을 적용하여 얼굴의 특징 점들을 추출하였다. 그리고 실시간으로 얼굴의 특징점을 추적하기 위해 Lucas-Kanade 특징 추적 알고리즘을 사용하였다. 실험결과를 통하여 회전과 움직임에 강건하게 얼굴 영역을 검출하고 추적되는 것을 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권2호
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• pp.91-100
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• 2020

바둑에서의 사활문제는 컴퓨터바둑을 구현하기 위해 극복되어야 하는 기본적인 문제이다. 그것을 해결하기 위한 중요 고려 사항은 흑백 대국자 간에 누가 둘러싸고 있고 또는 둘러싸여 있는지를 파악하는 것이다. 흑백 그룹간의 경계선을 알아내기 위해 세력함수와 외곽선 추적 알고리즘을 적용하였다. 여러 외곽선 추적 알고리즘 중에서 무어의 이웃 추적을 적용하면 경계선을 생성할 수 있음을 알아냈으며, 아울러 게임트리의 탐색공간을 획기적으로 줄일 수 있는 가능성을 제시했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권1호
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• pp.50-58
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• 2001

본 논문에서는 움직임을 갖는 다중 물체 중에서 하나의 물체를 선택하고, 선택된 물체를 계속 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차영상을 이용하는 이동물체의 동작정보 추출방법은 주로 연속되는 영상내에서 일정한 영역의 영상특성을 정합하는 방법이 주로 사용되어왔다. 본 논문에서 제안한 동작정보의 추출방법은 연속영상간의 차연산을 한번 시행함으로써 얻어진 움직임영역을 기반으로 사용자에 의해 임의로 선택된 특정한 움직임영역을 추출하는 것이다. 특정한 모양이나 패턴을 인식하여 추적하는 것과는 달리 본 논문에서는 사용자에 의해 선택된 물체를 추적목표물체로 삼는 새로운 이동추적 방법을 제시하였다. 실험은 CCD 카메라로 입력된 실제 금붕어 영상을 이용하여 선택된 이동물체의 추적이 효과적으로 수행됨을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.251-254
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• 2020

비디오 영상으로부터 객체를 추적하는 문제에 있어서 폐색은 오늘날까지도 해결해야하는 문제 중 하나다. 폐색이란 영상 속 찾고자 하는 객체가 이전 프레임에서는 존재했지만 특정 프레임에서는 전경 혹은 다른 객체에 의해 가려져 모습이 보이지 않는 것을 의미한다. 폐색이 나타난 상황에서 해당 객체를 추적하기 위해서는 이전 프레임까지 추적된 정보를 바탕으로 영상에 다시 객체가 나타날 때까지 위치를 잘 예측해야 한다. 본 논문은 비디오 영상의 폐색 환경에 강인한 다중 객체 추적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 딥러닝 기반의 LSTM 구조를 활용하여 객체의 형태 정보를 학습하고 칼만 필터를 이용해 객체의 속도 정보를 학습한다. 두 정보를 조합하여 폐색이 발생하였을 때 객체의 형태와 위치를 예측하여 영상 속에 객체가 다시 등장하더라도 추적 성능을 최대화 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1162-1170
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• 2014

본 논문에서는 두 개의 카메라를 이용하여 보다 정확한 동공 인식을 통한 원격방식의 시선 추적을 제안한다. 헤드 장착형 시선추적용으로 개발된 Starburst 알고리즘은 원격방식의 시선추적에서는 카메라가 보다 넓은 영역을 보기 때문에 눈썹, 눈꼬리 등 외란이 많아 스타버스트 알고리즘을 바로 적용하면 동공 중심 추출에 실패하는 경우가 많았다. 이에 템플렛매칭을 이용하여 대략적인 동공영역을 찾고, 찾은 영역 내에서만 스타버스트 알고리즘으로 동공의 경계 후보점들을 찾은 후 보완된 RANSAC 알고리즘으로 타원근사하여 동공의 중심을 추출하였다. 추출된 동공중심을 머리의 움직임에 거의 영향을 받지 않도록 4개의 적외선 LED를 모니터 네 구석에 부착하고 Homography normalization을 적용하였다. 스크린 좌표계로 변환할 때 기존에는 호모그래피를 사용하였으나, 카메라 렌즈의 비선형왜곡을 보상하기 위해 여기서는 고차다항식을 이용한 캘리브레이션 기법을 이용하였다. 끝으로, 두 대의 카메라를 사용하여 정확도와 신회성이 향상됨을 보인다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1179-1186
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• 2013

본 논문에서는 터널 내에서 차량의 운행 상태를 모니터링하기 위하여 차량 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어진다. 첫 단계는 배경추정으로서 비교적 간단한 Running Gaussian Average (RGA)를 사용한다. 두 번째 단계는 차량검출 단계이며, Adaboost 알고리즘을 적용한다. 상대적으로 먼거리의 차량에 대한 오검출을 줄이기 위하여 차량의 높이별 부분 특징을 이용하여 차량을 검출한다. 물체의 부분 특징들이 임계값 이상이면 차량으로 분류한다. 마지막 단계는 차량추적 단계이며, Kalman 필터를 적용하여 이동하는 물체를 추적한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 터널 내에서 차량 검출 및 추적에 유용한 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1266-1275
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• 2006

본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.