• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.435-442
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• 2015

본 논문에서는 지능형 다중 화상감시시스템에 응용할 수 있는 움직이는 물체 추적 및 보행자/차량 인식 방법을 제안한다. 지능형 다중 화상감시시스템은 다수의 고정형 카메라와 한 대의 PTZ 카메라로 구성되며, 고정형 카메라에서 검출된 움직이는 물체들을 PTZ 카메라로 팬/틸트/줌 제어하고, 보행자인지 또는 차량인지를 자동으로 인식한다. 넓은 영역을 감시하는 고정된 카메라에서 검출된 물체는 너무 작고, 변별력이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 PTZ 카메라를 통한 특정 움직이는 물체를 팬/틸트/줌인 제어함으로써 움직이는 물체의 변별력과 감시성능을 높일 수 있다. 제안된 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 기능 외에 SVM 학습알고리즘을 이용하여 검출된 물체가 보행자 또는 차량인지를 판단할 수도 있다. 그리고 추적에러를 줄이기 위해 기존의 고정된 카메라와 PTZ 카메라간의 캘리브레이션 방법을 개선한다. 다양한 실험결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 정보와 통신
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• 제28권4호
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• pp.35-40
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• 2011

본고에서는 지능형 국방 감시시스템에 적용할 수 있는 핵심 기술인 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 네트워크 카메라를 이용한 액티브 객체 추적 및 객체 특성 분석 기법을 소개한다. 본고에서 소개하는 기법은 기존의 적응적 배경 모델링 기반의 객체 검출에서 발생하는 고스트 현상을 제거하고 정지객체를 안정적으로 추적할 수 있는 방법과 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 지속적으로 추적하기 위한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 포함하고 있다. 본고에서는 또한, 지능형 감시시스템의 한 종류로서 일반인이 통행할 수 있는 구역에서 출입자의 의상 특성을 분석하여 비인증 출입자를 검출하는 방법과 추적하는 객체가 차량일 경우, 차량의 종류를 자동 분류하는 기법을 소개한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.802-812
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• 2019

최근 무인 비행체의 활용이 증가하면서 소형 드론의 활용 역시 크게 증가하고 있다. 이러한 시장의 성장으로 드론의 악용 가능성이 높아짐에 따라 드론을 적절히 통제하기 위한 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 또한 고정 카메라를 사용한 감시 시스템은 범위가 제한적이기 때문에 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 등에 적용 가능한 동적 카메라 환경에서의 객체 추적 연구가 필요하며, 실시간 추적을 위해 최적화된 객체 추적 연구가 필요하다. 효과적인 추적을 위해 대상 객체의 특징을 배경 환경에 맞추어 정의하거나 객체의 특징 정보를 효과적으로 추출해야 한다. 본 논문에서는 소형 드론 추적을 위해 옵티컬 플로우를 사용한 객체 추적 방법과 추적 실패로부터 재추적을 수행하기 위한 옵티컬 플로우와 칼만 필터를 결합한 방법을 소개한다. 본 논문에서는 추적 결과 비교를 위해 최소 12pixels에서 최대 56337pixels의 표적 크기에 대한 실험 결과를 보인다. 제안 방법은 기존 추적 방법과 비교하여 평균 175%의 정밀도 향상과 평균 143%의 검출률 향상 결과를 보였으며, 최소 12pixels의 표적에 대해서도 추적하는 결과를 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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• pp.245-248
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• 2001

본 논문은 히스토그램 백 프로젝션, 히스토그램 인터 섹션 그리고 XY-프로젝션을 이용하여 물체를 분할하고 정합하여 물체 추적 시스템에 적용하고자 한다. 물체 추적 시스템에서 실시간 처리를 위하여 물체정합 모델은 계산량이 적고, 물체의 변화에도 일관성이 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 물체정합 모델은 이러한 물체 추적 시스템에 적합하다. 본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 물체를 정합하는 것을 보였으며, 물체를 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권12호
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• pp.1228-1238
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• 2003

이 논문에서는 컴퓨터 시각 인식 방법에 의해 모니터 상에 사용자가 쳐다보고 있는 시선 위치를 파악하기 위한 새롭고 실용적인 방법을 제안한다. 일반적으로 사용자가 모니터 상의 한 위치를 쳐다보기 위해서는 얼굴 및 눈동자를 동시에 움직이는 경향이 있다. 기존의 시선 위치 추적 시스템은 사용자의 얼굴 전체를 취득할 수 있는 단 하나의 광각 카메라 시스템을 주로 많이 이용하였다. 그러나 이러한 경우 영상의 해상도가 많이 떨어져서 사용자의 눈동자 움직임을 정확하게 추적하기 어려운 문제점이 있다. 그러므로 이 논문에서는 광각 카메라(얼굴의 움직임에 의한 시선 위치 추적용) 및 눈 영역을 확대하여 취득하는 협각 카메라(눈동자 움직임에 의한 시선 위치 추적용), 즉 이중 카메라를 이용하여 시선 위치 추적 시스템을 구현하였다. 얼굴의 움직임 시 전체적인 위치가 변화될 눈동자의 움직임을 정확히 추적하기 위해, 협각 카메라에는 광각 카메라로부터 추출된 눈 특징점의 위치를 기반으로 한 자동 초점 및 자동 상하/좌우 회전 기능이 포함되어 있으며, 눈 특징점을 보다 빠르고 정확하게 추출하기 위해 이중 적외선 조명을 사용하였다. 실험 결과, 본 논문에서는 실시간으로 동작하는 시선 위치 추적 시스템을 구현할 수 있었으며, 이때 얼굴 및 눈동자 움직임을 모두 고려하여 계산한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 3.44cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.611-613
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• 2015

멀티미디어 강의실에서는 자동 강의 저장뿐 아니라 카메라의 추적도 자동으로 추적하여 저장되도록 발전하고 있다. 기존의 추적 시스템은 별도의 센서를 몸에 부착하여 추적하거나 전면에 센서를 시공하여 추적하는 불편함이 있었고 동시에 여러명이 전면에 나타나면 에러가 발생하여 추적이 안된다거나 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 Microsoft-Kinect 센서를 이용하여 화자(강사)의 위치 및 행동을 분석하며, 이를 PTZ 카메라 및 강의 저장 수업녹화 시스템과 연동하여 강의실 수업 녹화시에 효과적인 콘텐츠 생산을 가능하도록 하는 무인화자 추적 솔루션에 대하여 기술하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3C호
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• pp.271-277
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• 2010

본 논문에서는 PTZ(Pan, Tilt, Zoom) 카메라를 이용한 위치 추적을 제안하였다. 추적해야 할 객체가 정해지면 카메라가 움직이는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 이용하여 객체를 실시간 추적한다. CAMShift 추적 알고리즘은 객체의 크기를 계산하므로 Zoom을 연동한 추적이 가능하다. Pan, Tilt의 위치는 구좌표계를 이용하여 계산하였다. 이렇게 구해진 PTZ 위치는 PTZ 프로토콜을 이용하여 RS-485 통신으로 객체의 위치를 화면의 중심에 놓이게 함으로써 적합한 추적을 하게 된다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 환경에서 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권10호
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• pp.937-944
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• 2007

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권2호
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• pp.173-181
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• 2004

본 논문에서는 움직이는 카메라로부터 획득한 연속영상에서 이동물체를 자동으로 검출하고 추적하는 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 크게 이동물체 검출과 추적과정으로 나뉘어진다. 이동물체는 BBME(block-based motion estimation)와 DD(double difference)를 통합한 방법을 이용하여 검출된다. 검출된 이동물체는 히스토그램 백 프로젝션을 통하여 분할되며, 히스토그램 인터섹션과 XY-프로젝션을 사용하여 대상물체를 정합하고 추적된다. 본 논문에서는 컴퓨터 모의실험을 통하여 제안된 방법이 움직이는 카메라로부터 획득된 영상에서 이동물체를 검출하고 큰 오차 없이 추적함을 보였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.291-297
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• 2018

본 논문에서는 무대에서의 방송용 카메라를 위한 자동 객체추적 시스템을 구현한다. 객체추적을 위해서 Open-CV 기반의 파이썬 프로그램을 탑재한 PC, 라즈베리파이 3, 모바일 장치를 사용한다. 영상 객체추적 방법으로는 mean-shift, CAMshift, GMM을 이용한 백그라운드 모델링, SURF를 이용한 템플레이트 기반 추적, CMT, TLD 등의 방법들이 있다. CAMshift 알고리즘은 고속 및 성능의 강인함으로 실시간 추적에 효율적이지만, 본 논문에서는 CMT 알고리즘을 이용한 방송용 카메라의 영상 객체추적 시스템을 구현한다. 이것은 정적 및 적응형 일치성 때문에 최적의 영상 추적 방법이다. 제안된 시스템은 무대에서의 실시간 연속적인 객체추적을 위한 효율적이고 강인한 영상 추적 시스템에 잘 응용될 수 있다.