• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.678-681
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• 2004

In this paper, efficient tracking of a moving object using optimal representative blocks is implemented by a mobile robot with a pan-tilt camera. The key idea comes from the fact that when the image size of moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object can be improved by changing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimation using Edge Detection(ED) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data since these schemes suffer from the heavy computational load. In this paper, the optimal representative block that can reduce a lot of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative block according to the size of object in the image frame to improve the tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of-freedom active camera mounted on a mobile robot.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.181-191
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• 2002

능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.155-160
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• 2003

본 논문에서는 동공 검출을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공검출기는 눈의 역반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형컴퓨터나 무인정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높였으며 또한, 실시간으로 서보의 제어 장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1823-1830
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• 2003

본 논문에서는 동공 검출 기술을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안하고자 한다. 동공 검출기는 눈의 역 반사 특성을 이용한 능동적 조명을 사용하여 검출을 용이하도록 하였고. 제안된 방법의 검출 범위는 소형 컴퓨터나 무인 정보 단말기 등의 활용에 적합하도록 하였다. 동공 후보 영역을 계산하여 검출한 후, 학습 규칙을 사용하여 얼굴에 대응하는 두 개의 지점을 선택하도록 하였다. 얼굴 검출 성능을 증명하기 위하여, 얼굴의 최대 돌출 부위를 지정 할 수 있는 이중 모드의 얼굴 추적 장치를 개발하였다. 추정치 와 복합 얼굴 검출기의 측정치를 결합하여 특징 관계를 추적함으로 처리의 안정성을 높이었다. 또한, 실시간으로 서보의 제어장치를 원격 조정하여 항상 카메라가 이미지의 중앙을 추적하도록 함으로서 얼굴의 위치를 추정할 수 있도록 하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1129-1136
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• 2021

본 논문은 선박 기관실 내의 효율적인 감시를 위한 팬-틸트-줌(PTZ) 카메라 기반의 모니터링 시스템의 설계 방법을 다룬다. 선박 기관실에는 여전히 전통적인 아날로그 계기들을 사용하는 곳이 많고, 침수나 화재 등 안전과 밀접하게 관련된 사각지대들이 다수 존재한다. 이러한 감시 개소들에 대하여 비교적 빠른 주기로 넓은 범위를 보장하는 카메라 기반 감시 시스템은 선박의 안전을 강화시킬 수 있는 효과적인 대안이 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 기존 PTZ 카메라의 기능들을 소프트웨어적 방법으로 더욱 강화시킨 형태의 모니터링 시스템을 제안한다. 보다 구체적으로는 카메라제어 모듈, 위치등록 모듈, 순회제어 모듈, 멀티뷰 영상재구성 모듈로 구성된 모니터링 시스템의 설계 방법을 제안하고, 제안된 방법은 기관실 환경에서의 실험을 통해 그 효용성을 평가한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1202-1205
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• 2005

This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.