• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.55-68
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• 2014

현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.605-608
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• 2010

두 영상에서 특징점을 추적하기 위하여 특징점을 중심으로 $N{\times}N$ 크기 윈도우 패치의 SSD 값을 비교하는 방법을 사용한다. 그러나 영상에서 다수의 특징점이 추출되어 매칭을 시도하는 경우 많은 처리 시간을 필요로 한다. 처리 시간의 증가는 실시간 처리를 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 적분 영상(integral image)을 사용하여 매칭 가능성이 높은 특징점을 필터링하여 SSD 매칭의 처리 시간을 단축시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 적분 영상을 사용한 특징점 필터링을 적용한 방법과 기존의 SSD 매칭 방법을 비교 실험하여 특징점 매칭의 처리 시간을 절감하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
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• pp.290-293
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• 2003

다중 물체 추적은 움직이는 물체를 추출하고 검출된 정보와 물체 정보를 이용하여 움직임 궤도률 추적하는 것이다. 따라서 정확한 움직임 추적이 수행되려면 효율적인 물체의 추출이 선행 되어 져야 한다. 일반적으로 영상 분할 알고리즘은 다양한 증류의 영상에 대한 물체의 수학적 모델이 찌대로 설정되어 있지 않기 때문에 물체를 정확하게 분리해 내기 어렵다. 그러나 물체의 추출에 주로 처리 속도가 빠른 배경영상을 이용한 차(difference) 영상 기법과 반 자동 영상분할인 Snake Model이 갖는 Active Contour 알고리즘과 같이 물체 추출 과정에서 물체의 정의니 semantic 정보를 부여 한다면 개선된 영상 분할의 결과를 얻을 수 있다. 따라서 차 영상 기법과 semantic 정보를 가진 영상분할 알고리즘은 동영상에서 움직임 물체의 VOP(Video Object Plane)를 생성하는 매우 현실적인 방법이다. 본 논문에서는 영상의 상위 레벨Semantic 정보를 이용하기 위해 변형 Snake Model를 이용한 영상분할 방법을 이용하여 영상을 추출한다. 추출된 물체는 윤곽선(곡선) 정보와 함께 에지 성분의 기울기에서 얻은 특징 점을 이용하여 물체를 추적해 나간다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2717-2719
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• 2000

사용자의 의도를 파악하는 여러 가지 행동양식 중에서 우리가 관심을 두고 있는 시스템은 사람의 눈 움직임 검출을 이용한 시스템이다. 사람의 눈 움직임에 대한 검출과 추적이 가능하다면 그 적용 분야는 매우 광범위하다. 예를 들면, 일반인들의 컴퓨터 조작을 더 편리하게 할 수도 있고 손을 사용할 수 없는 장애인들의 의사소통이나 정보교환의 한 방법으로 사용될 수 있다. 또한 사람들이 대부분의 정보를 시각적인 면으로 획득한다는 것을 감안할 때 원격 작업의 모니터링과 같은 여러 산업부분이나 군사부분과 같은 분야에 적용될 수 있다. 본 논문에서는 눈의 특징점들을 검출하고 추적하기 위해서 홍채 모델을 설정하고 그 모델이 카메라를 통해 받아들여지는 입력 영상과 일치시키는 과정으로, 카메라의 입력 영상에서 3가지의 기본 영상을 추출하고 모델의 매칭 정도를 판단할 수 있는 매칭 함수를 규정하고 그 함수들을 통하여 홍채 모델을 일치시키는 알고리즘을 제안하고 그 타당성을 보이고자 한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1997년도 한국감성과학회 연차학술대회논문집
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• pp.168-173
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• 1997

시선의 추출을 통해 사용자의 관심 방향을 알고자하는 연구는 여러 분야에 응용될 수 있는데, 대표적인 것이 장애인의 컴퓨터 이용이나, 다중 윈도우에서 마우스의 기능 대용 및, VR에서의 위치 추적 장비의 대용 그리고 원격 회의 시스템에서의 view controlling등이다. 기존의 대부분의 연구들에서는 얼굴의 입력된 동영상으로부터 얼굴의 3차원 움직임량(rotation, translation)을 구하는데 중점을 두고 있으나 [1][2], 모니터, 카메라, 얼굴 좌표계간의 복잡한 변환 과정때문에 이를 바탕으로 사용자의 응시 위치를 파악하고자하는 연구는 거으 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 일반 사무실 환경에서 입력된 얼굴 동영상으로부터 얼굴 영역 및 얼굴내의 눈, 코, 입 영역 등을 추출함으로써 모니터의 일정 영역을 응시하는 순간 변화된 특징점들의 위치 및 특징점들이 형성하는 기하학적 모양의 변화를 바탕으로 응시 위치를 계산하였다. 이때 앞의 세 좌표계간의 복잡한 변환 관계를 해결하기 위하여, 신경망 구조(다층 퍼셉트론)을 이용하였다. 신경망의 학습 과정을 위해서는 모니터 화면을 15영역(가로 5등분, 세로 3등분)으로 분할하여 각 영역의 중심점을 응시할 때 추출된 특징점들을 사용하였다. 이때 학습된 15개의 응시 위치이외에 또 다른 응시 영역에 대한 출력값을 얻기 위해, 출력 함수로 연속적이고 미분가능한 함수(linear output function)를 사용하였다. 실험 결과 신경망을 이용한 응시위치 파악 결과가 선형 보간법[3]을 사용한 결과보다 정확한 성능을 나타냈다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.250-255
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• 2001

본 논문은 지문 이미지에 존재하는 애매함을 퍼지 로직을 이용한 표현으로 기존의 융선 추적법의 단점을 보완한다. 지문의 근방의 질을 퍼지 집합의 상대 크기와 근방 명암의 분산을 이용하여 판단한 후 근방의 지문의 질이 좋고 나쁨에 즉각적으로 다른 방법을 사용하여 지문의 융선을 추적하는 새로운 융선 추적법을 제안 설계한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.123-128
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• 2018

본 논문에서는 효율적인 차량 객체를 추적하는 특징점 매칭을 이용한 다중 차량 객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적인 차량 객체 추적을 위해 FAST 알고리즘을 이용해서 차량의 특징점을 추출한다. 그리고 5X5 영역으로 분할 된 영상에서 특징점이 포함되면 True 포함되지 않으면 False로 해당 영역을 검은색으로 후처리하여 차량 객체을 제외한 불필요한 객체 정보를 제거한다. 그리고 후처리 된 영역을 차량의 최대 탐색창 크기로 설정하고, 차량의 최외각 특징점을 이용한 최소 탐색창을 설정하여 Mean-Shift 알고리즘의 탐색창 크기에 대한 단점을 보완하여 차량 객체 추적을 한다. 제안한 방법의 성능 평가하기위해 SIFT, SURF 알고리즘을 비교하여 실험한다. 그 결과 SIFT 알고리즘에 비해서 약 4배 빠르고 SUFR 알고리즘의 처리 과정 보다는 효율적으로 검출하는 장점이 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.764-781
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• 2013

본 논문에서는 시차영상 생성과 레이블링(labeling)을 동시에 수행하는 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 적용하고, 두 단계로 구성된 복합 가설생성(hypothesis generation) 단계를 적용함으로서 거짓알림(false alarm)을 줄이고, 차량 검출의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 먼저 차량의 정면에 장착된 두 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하고, 이 영상을 사용하여 빌보드 스윕 스테레오 시차정합 알고리즘을 수행하여 지면과 배경이 제거된 장애물(obstacle)만이 존재하는 특수한 형태의 시차영상을 생성한다. 이렇게 생성된 지면과 배경이 제거된 레이블링된 시차영상을 이용하여 차량 검출 및 추적을 수행한다. 차량 검출 및 추적단계는 크게 세 단계로 나눠진다. 첫 번째 단계는 학습 단계로서 학습데이터로부터 Gabor필터를 사용해서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 학습한 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 생성하는 단계이다. 두 번째 단계는 스테레오 카메라의 영상 중 주 카메라의 영상으로부터 에지 정보를 추출하고, 지면과 배경이 제거된 시차 영상으로부터 얻어진 시차정보를 이용해서 차량이 존재하는 후보영역을 뽑은 뒤 서포트 벡터머신 분류기를 사용하여 차량을 검출하는 단계이다. 마지막 단계는 차량 추적단계로서 검출이 완료된 차량들은 다음 프레임에서 템플릿 매칭을 수행하여 추적한다. 이는 추적에 성공할 경우 다음 프레임의 차량 검출시 후보영역에서 배제함으로서 전체적인 차량 검출 성능을 향상시킨다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2355-2357
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• 2001

색상정보는 물체의 특성을 나타내는 고유한 특징점이 될 수 있으며, 물체를 인식하는데 중요한 정보를 제공한다. 색상정보를 이용한 얼굴영역의 추출은 얼굴의 방향이나 형태의 변화에 덜 민감하고 그 추출속도가 빠르다는 장점 때문에 많이 사용된다. 그러나 색상정보는 조명의 변화에 따라 민감하게 바뀐다는 단점을 가진다. 또한 실내환경에서 피부색과 유사한 배경이나 배경물체들이 많이 존재한다. 이러한 조명의 변화나 배경들이 존재하는 경우에 피부색을 이용한 얼굴 추출은 실패하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위하여 피부색상 모델의 추적을 행하였으며, 얼굴의 움직임데이터로부터 타원근사를 이용하는 방식을 제안하였다. 또한 카메라는 팬틸트 장치에 탑재되어서 사람의 얼굴을 추적하도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.531-534
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• 2006

능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.