• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.201-208
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• 2015

본 논문은 차량에 설치된 블랙박스 영상으로부터 도로노면에 표시된 방향지시기호를 효율적으로 검출하는 방안을 제안한다. 제안한 연구에서는 원근 효과를 가진 입력영상에서 역원근변환 방법을 통해 원근 효과를 제거한 실세계 좌표로 매핑 한 평면 영상에서 BOF 특징정보 기반의 신경망 인식기를 통해 검출한다. 입력영상에서 역원근변환과 특징정보의 검출 및 인식은 높은 계산량 때문에 실시간 처리가 어려운 점이 있다. 이를 보완하기 위해 제안한 방안에서는 입력영역의 도로노면 방향지시기호 영역의 특징을 분석하여 도로노면 기호가 포함된 후보 ROI영역을 정의하고 후보 ROI영역의 Gray 색상에서 역원근변환을 수행한다. 그리고 각 도로기호 영역들을 실시간 검출 및 인식하기 위해 인식코자 하는 영역 극소 특징벡터를 추출하고 이를 근소화시킨 클래스로 군집화하여 BOF를 생성한 후 이를 활용한 신경망을 통해 검출한다. 제안한 방안을 도로노면 방향지시기호 검출 연구에 적용한 결과, 약 89% 이상 비교적 정확한 검출률을 제시하였으며, 다양한 도로 환경에서도 높은 검출률을 제시하였다. 따라서 제안한 방안을 안전운전지원시스템을 위한 보다 정확한 도로정보 제공시스템에 적용 가능함을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.21-32
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• 2015

동작인식 연구에서 비디오를 표현하는 시공간 부분 특징이 모델 없는 상향식 방식의 주요 주제가 되면서 동작 특징을 검출하고 표현하는 방법이 여러 연구를 통해 다양하게 제안되고 있다. 그 중에서 BoF(bag of features)방식은 가장 일관성 있는 인식 결과를 보여주고 있다. 비디오의 동작을 BoF로 나타내기 위해서는 어떻게 동작의 역동적 정보를 표현할 것인가가 가장 중요한 부분이다. 그래서 기존 연구에서는 비디오를 시공간 볼륨으로 간주하고 3D 동작 특징점 주변의 볼륨 패치를 복잡하게 설명하는 것이 가장 일반적인 방법이다. 본 연구에서는 기존 3D 기반 방식을 간략화하여 비디오의 동작을 BoF로 표현할 때 비디오에서 2D 특징점을 직접 수집하는 방식을 제안한다. 제안 방식의 기본 아이디어는 일반적 공간프레임의 2D xy 평면뿐만 아니라 시공간 프레임으로 불리는 시간축 평면에서 동작 특징점을 추출하여 표현하는 것으로 특징점이 비디오에서 역동적 동작 정보를 포착하기 때문에 동작 표현 특징 설명자를 3D로 확장할 필요 없이 2D 설명자만으로 간단하게 동작인식이 가능하다. SIFT, SURF 특징 표현 설명자로 표현하는 시공간 BoF 방식을 주요 동작인식 데이터에 적용하여 우수한 동작 인식율을 보였다. 3D기반의 HoG/HoF 설명자와 비교한 경우에도 제안 방식이 더 계산하기 쉽고 단순하게 이해할 수 있다.