• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1349-1354
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• 2017

본 논문에서는 임베디드 시스템에 활용할 수 있는 고속의 손동작 인식 알고리즘을 제안한다. 기존의 손동작 인식 알고리즘은 손의 윤곽선을 구성하는 모든 점을 추출하는 윤곽선 추적 과정의 계산복잡도가 높기 때문에 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용에 어려움이 있었다. 제안하는 알고리즘은 윤곽선 추적 알고리즘을 사용하는 대신 동심원 추적을 응용하여 추상화된 손가락의 윤곽선을 추정한 다음 특징을 추출하여 손동작을 분류한다. 제안된 알고리즘은 평균 인식률은 95%이고 평균 수행시간은 1.29ms로서 기존의 윤곽선 추적 방식을 사용하는 알고리즘에 비해 최대 44%의 성능향상을 보였고 임베디드 시스템, 모바일 디바이스와 같은 저성능의 시스템에서의 활용가능성을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제49권12호
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• pp.265-274
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• 2012

본 논문에서는 레이더와 비전센서 융합 기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임추정을 통하여 레이더로 관측한 타겟의 부정확한 횡방향 위치를 보정할 뿐만 아니라 자차의 거동에 따른 자차-지면 간의 기하학적 관계 변화에 적응적으로 전방차량을 검출하고 추적한다. 또한 연산량 부담이 적은 특징점기반의 움직임추정 방법을 사용하여 차량을 검증하는 과정의 수행 횟수 감소를 도모하였다. 제안하는 움직임추정 방법으로 보정한 타겟이 기존의 방법에 비해 높은 시간적 일관성(temporal consistency)을 가지고 전방차량을 추적하는 것은 물론 다양한 도로환경에서 강건하게 전방차량을 검출하는 것을 실험을 통해 입증하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제17A권4호
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• pp.189-196
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• 2010

본 논문에서는 모서리점, 경계선 및 영역, 적응적 임계값 등과 같은 복합특징을 이용하여 증강현실 시스템에서 마커의 차단현상이 발생되거나 어두운 환경에서도 사용 가능하면서 정합 성능을 개선한 마커검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 ARToolkit에서는 마커의 일부분이 사용자에 의해 가려지거나 주위 조명 변화에 의해 입력영상의 밝기 변화가 크게 될 경우, 마커를 추출할 수 없는 반면 제안한 마커추적 알고리즘에서는 마커영역 추출시 적응적 임계값 기법을 사용하여 조명의 변화에 둔감하게 반응하여 정확한 마커영역만을 분리 추출할 수 있다. 그리고 모서리 여부를 판단하고 모서리점이 가려진 경우, 추출된 직선의 교점으로부터 모서리점을 추출하므로 차단에 의해 마커가 가려졌을 때에도 정확한 마커 영역을 추출할 수 있다. 또한, 등록된 마커와의 정합시, 와핑에서 발생되는 마커의 크기 및 중심위치 변화를 보정하는 기법을 추가하여 정합 성능을 개선 시켰다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 주위 조명 변화와 차단 현상에 강인하게 마커를 검출하였으며, 유사한 마커 태그를 구분 할 수 있는 정합 유사도가 종전보다 30% 증가한 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.37-43
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• 2015

웹에서 게시되는 이미지 콘텐츠에 대한 기술적 조치들은 화면캡처 방지와 같은 복제방지 방식과 워터마킹 삽입이나 특징점 정보를 통해 무단복제물을 검출 할 수 있는 추적 기술들이 존재한다. 그러나 화면캡처 방지 기술은 이미지 소스 URL이 노출될 경우에는 무단복제를 막을 수 없고 추적 기술은 불법행위를 적발하기 위한 후처리방식이기 때문에 불법복제를 원천적으로 차단하지 못한다는 단점이 존재한다. 또한 저작권 정보 표시기술을 이용할 경우 저작권 정보가 저작권보호 대상의 콘텐츠로부터 간단히 제거 될 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 웹 이미지 콘텐츠의 저작권정보를 쉽게 분리할 수 없게 하면서 허가된 사이트에서만 이미지 콘텐츠가 게시되어 열람될 수 있도록 하는 웹 이미지 콘텐츠 저작권 보호 시스템 모델을 제시한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권3호
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• pp.81-87
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• 2009

본 연구는 GPS기반의 비디오시스템에 의해 노후 건축물을 어떻게 효과적으로 관리할 것인가에 연구목적을 두고 수행되었다. 휴대용 GPS기반 비디오시스템에 의한 Georeferencing 비디오자료는 신속한 검색과 도시지역의 복잡다양한 노후건축물을 효과적으로 관리하는데 도움을 주며 다음과 같은 결론을 얻었다. Georeferencing 자료는 비디오와 GPS가 연계되어 관측위치를 추적할 수 있고 건물의 안전진단을 위한 균열정보를 제공하며, 균열정보는 연속영상의 특징점 추적과 영상모자�掠茱珦� 융합된 방법에 의해 측정되도록 제시하였다. 본 연구를 통해 Georeferencing 비디오 기술은 건물안전진단을 위해 보다 효율적인 정보를 제공할 수 있어서 도시건축물관리에 유용한 기술로 사용될 것으로 판단된다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권7호
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• pp.90-103
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• 1999

가상스튜디오의 구현을 위해서 카메라의 움직임을 실시간으로 알아내는 것이 필수적이다. 기존의 가상스튜디어 구현에 사용되는 기계적인 방법을 이용한 카메라의 움직임 추적하는 방법에서 나타나는 단점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 카메라로부터 얻어진 영상을 이용해 컴퓨터비전 기술을 응용하여 실시간으로 카메라변수들을 알아내기 위한 전체적인 알고리듬을 제안하고 실제 구현을 위한 시스템의 구성 방법에 대해 다룬다. 본 연구에서는 실시간 카메라변수 추출을 위해 영상에서 특징점을 자동으로 추출하고 인식하기 위한 방법과, 카메라 캘리브레이션 과정에서 렌즈의 왜곡특성 계산에 따른 계산량 문제를 해결하기 위한 방법을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.315-324
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• 2023

본 논문에서는 UKF(unscented Kalman filter)와 연동된 입자필터를 이용한 단안시 카메라의 실시간 자세추정 기법을 제안한다. 단안시 카메라 자세 추정 기법에는 주로 카메라 영상과 자이로스코프, 가속도센서 데이터 등을 연동하는 방법이 많이 이용되고 있으나 본 논문에서 제안하는 방법은 별도의 센서 없이 카메라 영상에서 취득되는 2차원 시각 정보만을 이용하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법은 카메라 영상 이외의 부가적인 장비를 이용하지 않고 별도의 센싱 정보 없이 2차원 영상만으로 카메라 추적이 가능하며, 따라서 기존에 비해 하드웨어 구성이 단순해질수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안된 방법은 UKF와 연동된 입자필터를 기반으로 한다. 입자필터의 각 입자마다 개별적으로 정의된 UKF로부터 카메라의 상태를 추정한 다음 입자필터의 전체 입자로부터 카메라 상태에 대한 통계데이터를 산출하고 이로부터 카메라의 실시간 자세정보를 계산한다. 기존의 방법과 달리 제안된 방법은 카메라의 급격한 흔들림이 발생하는 경우에도 카메라 추적이 가능함을 보여주며, 영상 내의 특징점 대다수가 가려지는 환경에서도 카메라 추적에 실패하지 않음을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 입자의 개수가 35개인 경우 프레임 당 소요 시간이 약 25ms이며 이로부터 실시간 처리에 문제가 없음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.251-258
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• 2014

신경계 영상 해석의 목적은 움직이는 미토콘드리아들을 추적하여 그 속도와 이동 방향 등을 추출하는 것인데, 미토콘드리아의 움직임은 축삭돌기 상에서만 이루어지는 특징이 있다. 축삭돌기 추출 작업은 일반적으로 수작업을 동반한 처리 과정을 통해 이루어지고 있는데, 본 논문에서는 자동화된 축삭돌기 추출 기법을 제안한다. 우선 전체 비디오 프레임 영상에서 각 픽셀의 최대값을 취해 통합영상을 구한다. 통합 영상에서 축삭돌기는 능선 구조를 보이는데, 능선을 검출하기 위해 본 연구에서는 능선 강화 필터링과 피크 검출 과정을 적용하였다. 또한 검출된 능선점에서 나타난 오류를 제거하기 위해 대해 각 능선점 주위에서 신뢰도 함수를 사용한 필터링을 적용한다. 실제 영상을 이용한 실험을 통해 제안된 방식은 높은 검출률과 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.266-272
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• 2013

Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제14권3호
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• pp.67-72
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• 2015

This paper proposes an object tracking system based on keypoints using homography in mobile environments. The proposed system is based on markerless tracking, and there are four modules which are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module detects and identifies an object to be matched on current frame correspond to the database using LSH through SURF, and then this module generates a standard object information. Tracking module tracks an object using homography information that generate by being matched on the learned object keypoints to the current object keypoints. Then update the window included the object for defining object's pose. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. The experimental results show that the proposed system is able to recognize and track objects with updating object's pose for the use of mobile platform.