• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.45 no.6
• /
• pp.108-116
• /
• 2008

In this paper, we propose the algorithm for making panoramic background and object tacking using pan-tilt-zoom camera. We draw an analogy relation between images for cylinder projection, rearrange of images, stitching, and blending. We can then make the panoramic background, and can track the object use the panoramic background. After generated the background, the proposed algorithm tracks the moving object. Therefore it can detect the wide area, and it tracks the object continuously. So the proposed algorithm is able to use at wide area to detect and track the object.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.9-10
• /
• 2012

이진 특징 기술자는 실수 벡터 형태의 특징 기술자보다 빠르게 특징점 추출 및 정합이 가능하고 메모리 공간도 적게 차지하는 장점이 있다. 하지만, 특징점의 수가 많아질수록 정합에 많은 시간이 소요되므로 실시간 처리가 중요한 객체 추적에 적용하기 위해서는 정합의 고속화 방법에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 논문에서는 이진 특징 기술자의 군집화를 통한 특징점의 고속 정합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 k-means 군집화 알고리즘을 기반으로 정합을 위한 기술자 탐색을 효과적으로 수행함으로써 군집화를 사용하지 않는 기존의 정합 방법에 비해 빠르면서도 높은 정확도를 유지한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.06a
• /
• pp.25-28
• /
• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.483-492
• /
• 2013

SURF is an algorithm which extracts feature points and generates their descriptors from input images, and it is being used for many applications such as object recognition, tracking, and constructing panorama pictures. Although SURF is known to be robust to changes of scale, rotation, and view points, it is hard to implement it in real time due to its complex and repetitive computations. Using 3.3 GHz Pentium, in our experiment, it takes 240ms to extract feature points and create descriptors in a VGA image containing about 1,000 feature points, which means that software implementation cannot meet the real time requirement, especially in embedded systems. In this paper, we present a hardware architecture that can compute the SURF algorithm very fast while consuming minimum hardware resources. Two key concepts of our architecture are parallelism (for repetitive computations) and efficient line memory usage (obtained by analyzing memory access patterns). As a result of FPGA synthesis using Xilinx Virtex5LX330, it occupies 101,348 LUTs and 1,367 KB on-chip memory, giving performance of 30 frames per second at 100 MHz clock.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.105-106
• /
• 2018

본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2010.07a
• /
• pp.40-41
• /
• 2010

실시간 파노라마 영상 합성 기술을 모바일 콘텐츠에 적용하기 위해서는 모바일 디바이스에 적합한 영상 합성 방식을 정의해야 한다. 특징점을 추출하여 연속적인 영상들 사이의 유사성을 찾아내는 방식 [1]은 소모되는 연산비용을 고려할 때 모바일 디바이스에 응용하기 부적합하다. 따라서 기존의 접근방식에 비해 소요되는 연산비용을 줄이고, 성능은 유지하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 특징점의 표현자(descriptor)를 생성하지 않고 특징점(feature point) 주변의 움직임을 추정(motion estimation)하여 연속적인 영상의 위치를 찾아내는 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.681-684
• /
• 2006

본 논문은 능동형상모델(Active Shape Model: ASM)을 사용하여 손바닥의 형상을 추출하고 경계형상을 추적하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 경계추적을 위한 초기위치를 입력하기 위해 컬러영상에서 피부색영역의 위치 정보를 통해 중심점을 찾고 그 값을 통해 ASM을 이용하여 손바닥의 영역을 찾는다. ASM은 다양한 경계형상의 학습을 통해 평균값과 형상의 지배적 변형을 나타내는 형상벡터를 추출하기 위한 방법론이며 생체조직과 같은 형상이 일정하지 않고 평균형상을 기준으로 변화하는 형상의 외형을 추출, 추적하기에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 피부색 특징을 이용하여 초기 손바닥의 위치를 찾고 이러한 위치정보를 이용하여 손 경계형상의 변화를 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.225-226
• /
• 2007

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.16 no.6
• /
• pp.1032-1037
• /
• 2012

Augmented reality (AR) is augmented virtual information on the real world with real-time. And user can interact with information. In this paper, Marker-less tracking algorithm has been studied, for implement the augmented reality system on a mobile environment. In marker-less augmented reality, users do not need to attach the markers, and constrained the location. So, it's convenient to use. For marker-less tracking, I use the SURF algorithm based on feature point extraction in this paper. The SURF algorithm can be used on mobile devices because of the computational complexity is low. However, the SURF algorithm optimization work is not suitable for mobile devices. Therefore, in this paper, in order to the suitable tracking in mobile devices, the SURF algorithm was tested in a variety of environments. And ways to optimize has been studied.

• Journal of Korea Game Society
• /
• v.17 no.4
• /
• pp.17-24
• /
• 2017

This paper describes the general process of making augmented reality game for real objects without markers. In this paper, point cloud data created by using slam technology is edited using a separate editing tool to optimize performance in mobile environment. Also, in the game execution stage, a lot of load is generated due to the extraction of feature points and the matching of descriptors. In order to reduce this, optical flow is used to track the matched feature points in the previous input image.