• 제목/요약/키워드: Camshift 영상 분석

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신경망 기반의 텍스춰 분석을 이용한 효율적인 문자 추출 (Efficient Text Localization using MLP-based Texture Classification)

  • 정기철;김광인;한정현
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권3호
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    • pp.180-191
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    • 2002
  • 본 논문은 MLP와 MultiCAMShift 알고리즘을 이용한 텍스춰 기반의 영상 내 문자 추출 방법을 제안한다. MLP를 이용한 텍스춰 분석기는 별도의 특징값 추출 단계 없이 다양한 환경의 입력 영상에 대해 효과적으로 문자 확률 영상을 생성하며, 문자 확률 영상 상에서 수행되는 MultiCAMShift 알고리즘은 국소 탐색만으로 효율적으로 문자 영역을 추출할 수 있다.

Camshift 영상 처리 기법을 이용한 부자 추적 알고리즘 개발 (Development of Algorithm for Float Tracking using Camshift Image Technique)

  • 유호준;김서준;류권규;윤병만
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2015년도 학술발표회
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    • pp.79-79
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    • 2015
  • 현재 홍수 시 유량조사에 가장 많이 사용하고 있는 부자법은 측정 인력, 측정비용 및 위험성이 높다는 단점이 있다. 또한 교량에서 부자를 투하하고 측면에서 부자의 이동을 추적하기 때문에 평면상의 이동에 대한 정보를 얻기 어렵다는 한계가 있다. 이에 김서준 등(2014)은 PTV 기법을 이용한 부자 추적 알고리즘을 개발하였으나 부자가 회전하거나 물속에 잠기는 부분이 변화하여 수면 위로 확인되는 부자의 길이가 변할 경우 추적이 어렵다는 한계가 있었다. 이를 개선하고자 본 연구에서는 Template Match 알고리즘과 색상 기반 영상 처리 기법을 이용한 목표물 인식 방법인 Camshift 기법을 적용하여 부자를 추적할 수 있는 알고리즘을 개발하였다. Template Match 알고리즘의 경우는 입자가 많을수록 추적을 잘한다는 장점이 있지만 회전 및 변형에 취약하다는 단점이 있고, Camshift 영상 처리 기법의 경우 다수의 추적자가 존재할 경우 추적에 어려움이 있으나 추적자의 회전과 변형을 정확하게 추적할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 Template Match 알고리즘을 이용하여 이동 예상영역을 결정하고 Camshift 영상 처리 기법으로 추적을 하게되면 두 방법의 장점을 모두 살릴 수 있다. Camshift 영상 처리 기법을 실제 부자 추적에 적용해 본 결과 부자의 회전 및 변형에도 정확하게 추적할 수 있는 것을 확인하였다. 향후 부자법을 이용한 유량 조사에 본 연구에서 개발한 알고리즘을 적용한다면 현장에서 동영상 촬영만 하면 되기 때문에 측정 인원을 최소화 할 수 있어 매우 경제적이고, 홍수 시 위험성도 감소할 것으로 기대된다.

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Haar-like-feature 알고리즘과 CAMShift 알고리즘 비교 분석 (Haar-like-feature algorithms and Comparative analysis algorithms CAMShift)

  • 홍근목;최승현;이근호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.735-736
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    • 2015
  • 최근 잇따른 보안사고의 발생주기가 짧아지고 그 피해는 점점 심각해져만 가고 있다. 이에 맞춰 여러 대응방안이 나오고 있지만 새로운 취약점은 계속해서 발견되고 있다. 그에 대응하여 개인을 식별할 새로운 기술인 보안과 관련하여 영상처리기술이 사용되고 있으며 현재도 활발히 연구중에 있다. 본 논문은 현재 사용되는 얼굴인식 알고리즘인 Adaboost-CAMShift 그리고 Adaboost-Haar-like Feature의 기술들을 비교 분석 하고 소개하는 것을 목표로 한다.

눈 검출 알고리즘에 대한 성능 비교 연구 (Comparative Performance Evaluations of Eye Detection algorithm)

  • 권수영;조철우;이원오;이현창;박강령;이희경;차지훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.722-730
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    • 2012
  • 최근 생체 인식 분야나, HCI 분야 등에서 사람의 눈 영상 정보를 이용하여 홍채 인식을 하거나 시선위치 정보를 이용하는 연구가 활발히 진행 되고 있다. 특히 사용자의 편의성을 위한 원거리 카메라 기반시스템이 늘어나면서 눈 영상 촬영에 단순히 동공 중심 영역만 촬영 되는 것이 아니라, 눈썹, 이마, 피부영역 등 부정확한 검출을 일으킬 수 있는 요소가 포함되어 촬영되고 이러한 불필요한 요소들은 동공 중심영역의 검출 성능을 저하시킨다. 또한 앞서 얘기한 이용분야들은 실시간 환경에서 실행되는 시스템들로 정확한 검출 성능뿐만 아니라 빠른 실행시간도 요구 한다. 본 논문에서는 정확하고 빠른 눈동자 영역 검출을 위하여 기존에 가장 많이 사용하는 AdaBoost 눈 검출 알고리즘, 적응적 템플릿 정합+AdaBoost 알고리즘, CAMShift+AdBoost 알고리즘, rapid eye 검출 알고리즘에 대하여 분석하고, 조명변화와 콘택트 렌즈 및 안경 착용자와 미 착용자등 다양한 경우에 대해서 앞서 말한 알고리즘들을 적용하여 각 알고리즘 별로 정확도와 실행시간을 비교 분석하도록 한다.

지능형 영상 보안을 위한 얼굴 인식 시스템 구현 (The Implementation of Face Recognition System for Intelligent Surveillance)

  • 김수현;정창성
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1401-1403
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    • 2013
  • 사건 발생 후의 대응이 아닌 영상 분석을 통해 실시간으로 위협 상황에 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 기술이 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 지능형 영상 보안에 사용할 수 있는 실시간 얼굴 인식 및 추적 기법을 제안한다. 사람의 정면 얼굴 영상을 ASM(Active Shape Model) 알고리즘을 이용하여 정규화 시키고 Gabor Wavelet Filter를 이용하여 얼굴 고유 특징 벡터를 추출하여 인식에 사용하였다. 인식이 완료된 얼굴은 Camshift와 Kalman Filter를 이용하여 카메라 감시 영역에서 벗어날 때까지 강건한 추적을 통하여 관리자가 실시간으로 확인 및 대응할 수 있게 하였다.

환경변화에 강인한 눈 영역 분리 및 안구 추적에 관한 연구 (Robust Eye Region Discrimination and Eye Tracking to the Environmental Changes)

  • 김병균;이왕헌
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.1171-1176
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    • 2014
  • 안구 추적은 눈동자의 움직임을 감지하여 안구의 운동 상태나 시선의 위치를 추적하는 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)분야이다. 안구 추적은 사용자의 시선 추적을 이용한 마케팅 분석이나 의도 인식 등에 적용되고 있으며 다양한 적용을 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 안구 추적을 수행하는 방법 중에 영상처리를 이용한 안구 추적 방법이 사용자에게는 편리하지만 조명의 변화와 스케일 변화 그리고 회전이나 가려짐에는 추적의 어려움이 있다. 본 논문에서는 이미지 기반의 안구 추적시 발생되는 조명, 회전, 스케일 변화 등 환경변화에도 강인하게 안구 추적을 수행하기 위하여 두 단계의 추적 방법을 제안한다. 우선 Haar분류기를 이용하여 얼굴과 안구 영역을 추출하고, 추출된 안구 영역으로부터 CAMShift과 템플릿 매칭을 이용하여 강인하게 안구를 추적하는 두 단계의 안구 추적 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 조명 변화, 회전, 스케일 등 변화하는 환경 조건하에서 실험을 통하여 강인성을 증명하였다.

RGB-D 모델을 이용한 강건한 객체 탐지 및 추적 방법 (A Robust Object Detection and Tracking Method using RGB-D Model)

  • 박서희;전준철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제18권4호
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    • pp.61-67
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    • 2017
  • 최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.

이미지 분석 방식을 적용한 인지 재활 시스템 (Rehabilitation System through Image Analysis Method)

  • 임명재;정희웅;권영만
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.209-214
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    • 2010
  • 본 논문은 이미지 분석 플랫폼(Open Eye)을 통하여서 치매노인 예방 또는 뇌졸중 환자 등을 위한 인지재활 시스템을 제안하고 한다. 본 방법은 카메라를 통하여서 사용자의 움직임에 따른 영상을 얻고 이를 OpenCV 영상처리 라이브러리를 기반으로 모션을 분석하여 이를 인지재활 시스템에 적용하였다. 제안하는 이미지 분석 시스템에서는 모션인지를 위해서 CAMshift 알고리즘을 적용하여 이미지 영역과 동작을 검출한다. 이를 통해 치매에 노출된 노인 또는 뇌졸중 환자들의 손동작 이미지를 검출하고, 검출된 이미지의 특징점을 추출한다. 추출된 결과 이미지를 다양하게 형상화하였으며, 지속적인 동작을 유도하여 운동성과 인지능력을 부여할 수 있는 게임형 인지 재활 시스템을 구현하였다.