• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.165-171
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• 2004

Robots will be able to coexist with humans and support humans effectively in near future. One of the most important aspects in the development of human-friendly robots is to cooperation between humans and robots. In this paper, we proposed a method for multi-object identification in order to achieve such human-centered system and robot localization in intelligent space. The intelligent space is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. The Intelligent Space achieves the human centered services by accelerating the physical and psychological interaction between humans and intelligent devices. As an intelligent device of the Intelligent Space, a color CCD camera module, which includes processing and networking part, has been chosen. The Intelligent Space requires functions of identifying and tracking the multiple objects to realize appropriate services to users under the multi-camera environments. In order to achieve seamless tracking and location estimation many camera modules are distributed. They causes some errors about object identification among different camera modules. This paper describes appearance based object representation for the distributed vision system in Intelligent Space to achieve consistent labeling of all objects. Then, we discuss how to learn the object color appearance model and how to achieve the multi-object tracking under occlusions.

• 방송공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.236-247
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• 2010

최근 평균이동(mean shift) 알고리즘과 같은 커널 기반의 추적 알고리즘이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 방식의 알고리즘은 커널이 제공하는 컬러 히스토그램 정보와 약간의 공간적 정보를 이용하는 방식으로 적은 연산량으로 추적을 수행할 수 있는 장점을 지니고 있다. 그러나 공간성을 확보하기 위한 등방성 커널과 유사성을 비교하기 위한 바타차야 계수를 사용하기 때문에 발생하는 불안정성이 존재한다. 본 논문은 커널과 바타차야 계수의 사용이 왜 알고리즘의 불안정성을 야기 시킬 수 있는지에 대해 분석한다. 또한 이 분석을 바탕으로 새로운 추적 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 표적을 구성하는 컬러별 중심을 이용하는 방법으로 표적의 컬러, 컬러별 화소의 빈도, 공간적 정보 등이 반영된다. 제안한 방법은 평균 이동 방법보다 결과의 오류 비율이 적으며, 다음 프레임에서의 표적 위치가 반복 없이 한차례의 연산으로 얻어진다. 또한, 낮은 프레임 율 및 일부 폐색이 발생하여 평균 이동 방법으로는 실패하는 상황에서도 성공적으로 동작한다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제44권1호
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• pp.40-49
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• 2007

운전자를 위한 영상처리 시스템에서 도로 위의 움직이는 물체와 고정된 물체의 구분은 매우 중요한 문제이다. 많은 연구자들이 색상과 경계 기반의 추적 시스템은 'distracted' 현상으로 인해 잘못된 결과를 야기 시키는 데 이것은 동시에 모든 점들이 예상을 벗어난 경우에 대한 문제를 다루지 않기 때문이다. 본 논문에서는 순차적인 몬테카를로 필터를 사용하여 다중 차량 추적에 대응하며 광학적 흐름 기법의 명암 흐름과 히스토그램 기법의 색상 정보의 분포를 결합하여 실시간 시스템의 강인성과 정확성을 향상시킨다. 또한 고정된 물체의 경우 적응하는 입자 수의 밀도를 줄여 시간이 지남에 따라 추적 대상에서 제외된다. 두 개의 큰 흐름으로 나뉘는데 전자는 움직이는 물체와 고정된 물체를 구분하기 위한 예측 단계에 대하여 설명하고 후자는 센서인 영상으로부터 얻어진 정보를 측정 단계로 사용하여 겹쳐진 영역에 대응하는 방법에 대하여 논한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권12호
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• pp.2355-2373
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• 2011

Vision-based vehicle detector systems are becoming increasingly important in ITS applications. Real-time operation, robustness, precision, accurate estimation of traffic parameters, and ease of setup are important features to be considered in developing such systems. Further, accurate vehicle detection is difficult in varied complex traffic environments. These environments include changes in weather as well as challenging traffic conditions, such as shadow effects and jams. To meet real-time requirements, the proposed system first applies a color background to extract moving objects, which are then tracked by considering their relative distances and directions. To achieve robustness and precision, the color background is regularly updated by the proposed algorithm to overcome luminance variations. This paper also proposes a scheme of feedback compensation to resolve background convergence errors, which occur when vehicles temporarily park on the roadside while the background image is being converged. Next, vehicle occlusion is resolved using the proposed prior split approach and through reasoning for rule-based tracking. This approach can automatically detect straight lanes. Following this step, trajectories are applied to derive traffic parameters; finally, to facilitate easy setup, we propose a means to automate the setting of the system parameters. Experimental results show that the system can operate well under various complex traffic conditions in real time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.155-166
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• 2012

본 논문은 비마커 증강현실(Marker-less Augmented Reality)을 위한 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 알고리즘 기반 손 자세의 추정 기법을 제안한다. 기존 비마커 증강현실의 연구는 손을 검출하기 위해 단순한 실험 배경에서 피부색상 기반으로 손 영역을 검출한다. 그리고 손가락의 특징점을 검출하여 손의 자세를 추정하므로 카메라에서 검출할 수 있는 손 자세에 많은 제약이 따른다. 하지만, 본 논문은 3D 센서의 색상 및 깊이 정보를 융합한 Mean-Shift 추적 기법을 사용함으로써 복잡한 배경에서 손을 검출할 수 있으며 손 자세를 크게 제약하지 않고 손 영역의 중심점과 임의의 2점의 깊이 값만으로 정확한 손 자세를 추정한다. 제안하는 Mean Shift 추적 기법은 피부 색상정보만 사용하는 방법보다 약 50픽셀 이하의 거리 오차를 보였다. 그리고 증강실험에서 제안하는 손 자세 추정 방법은 복잡한 실험환경에서도 마커 기반 방법과 유사한 성능의 실험결과를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2358-2361
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• 2001

In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks which have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, this paper first has a global search of entire image and tracks the object through local search when the object is recognized.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.910-919
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• 2012

본 논문에서는 고정익 무인항공기의 온보드 영상처리 시스템 개발에 대하여 개발과정에 대해 기술하고, 비행실험을 통한 실험결과를 토대로 하여 성능을 검증하고자 하였다. 시스템 개발보드는 ARM 프로세서가 탑재된 영상처리용 보드에 임베디드 리눅스를 포팅하였다. 목표물 추적을 위한 영상처리 알고리즘으로는 비교적 간단한 알고리즘인 색상 기반 알고리즘을 적용하여, 지상에 있는 특정 색상의 물체를 추적하도록 하였다. 개발된 시스템의 성능검증을 위해 실험실에서 제작한 무인항공기에 탑재하여 비행실험을 수행하였으며, 실시간 성능 향상을 위해 영상처리 알고리즘 및 임베디드 리눅스의 커널에 대한 최적화 작업을 수행하였다. 비행실험 결과, 4픽셀 이내의 오차범위에서 지속적으로 목표물을 추적하는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2088-2091
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• 2003

We presents a new algorithm for tracking person in video sequence that integrates the meanshift iteration procedure into the particle filtering. Utilizing the nice property of convergence to the modes in the meanshift iteration we show that only a few sample points are sufficient, while in general the particle filtering requires a large number of sample points. Multi-parts of a person is tracked independently of each other based on the color Then, the similarity against the reference model color and the geometric constraints between multi-parts are reflected as the sample weights. Also presented is the computer simulation results, which show successful tracking even for complex background clutter.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.618-632
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• 2010

This paper presents a novel approach to control the augmented reality (AR) objects robustly in a marker-less AR system by fingertip tracking and hand pattern recognition. It is known that one of the promising ways to develop a marker-less AR system is using human's body such as hand or face for replacing traditional fiducial markers. This paper introduces a real-time method to manipulate the overlaid virtual objects dynamically in a marker-less AR system using both hands with a single camera. The left bare hand is considered as a virtual marker in the marker-less AR system and the right hand is used as a hand mouse. To build the marker-less system, we utilize a skin-color model for hand shape detection and curvature-based fingertip detection from an input video image. Using the detected fingertips the camera pose are estimated to overlay virtual objects on the hand coordinate system. In order to manipulate the virtual objects rendered on the marker-less AR system dynamically, a vision-based hand control interface, which exploits the fingertip tracking for the movement of the objects and pattern matching for the hand command initiation, is developed. From the experiments, we can prove that the proposed and developed system can control the objects dynamically in a convenient fashion.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.746-751
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• 2006

In this paper, we present tracking algorithm for the indoor moving object. We research passive method using a camera and image processing. It had been researched to use dynamic based estimators, such as Kalman Filter, Extended Kalman Filter and Particle Filter for tracking moving object. These algorithm have a good performance on real-time tracking, but they have a limit. If the shape of object is changed or object is located on complex background, they will fail to track them. This problem will need the complicated image processing algorithm. Finally, a large algorithm is made from integration of dynamic based estimator and image processing algorithm. For eliminating this inefficiency problem, image based estimator, Mean-shift Algorithm is suggested. This algorithm is implemented by color histogram. In other words, it decide coordinate of object's center from using probability density of histogram in image. Although shape is changed, this is not disturbed by complex background and can track object. This paper shows the results in real camera system, and decides 3D coordinate using the data from mean-shift algorithm and relationship of real frame and camera frame.