• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.167-177
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• 2021

In the field of augmented reality, edge-based methods have been popularly used in tracking textureless 3D objects. However, edge-based methods are inherently vulnerable to cluttered backgrounds. Another way to track textureless or poorly-textured 3D objects is to directly align image intensity of 3D object between consecutive frames. Although the direct methods enable more reliable and stable tracking compared to using local features such as edges, they are more sensitive to occlusion and less accurate than the edge-based methods. Therefore, we propose a method that combines an edge-based method and a direct method to leverage the advantages from each approach. Experimental results show that the proposed method is much robust to both fast camera (or object) movements and occlusion while still working in real time at a frame rate of 18 Hz. The tracking success rate and tracking accuracy were improved by up to 84% and 1.4 pixels, respectively, compared to using the edge-based method or the direct method solely.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.333-336
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• 2007

We propose a simple method for tracking a nonparameterized subject contour in a single video stream with a moving camera and changing background. Then we present a method to eliminate the tracked contour object by replacing with the background scene we get from other frame. Our method consists of two parts: first we track the object using LOD (Level-of-Detail) canny edge maps, then we generate background of each image frame and replace the tracked object in a scene by a background image from other frame that is not occluded by the tracked object. Our tracking method is based on level-of-detail (LOD) modified Canny edge maps and graph-based routing operations on the LOD maps. To reduce side-effects because of irrelevant edges, we start our basic tracking by using strong Canny edges generated from large image intensity gradients of an input image. We get more edge pixels along LOD hierarchy. LOD Canny edge pixels become nodes in routing, and LOD values of adjacent edge pixels determine routing costs between the nodes. We find the best route to follow Canny edge pixels favoring stronger Canny edge pixels. Our accurate tracking is based on reducing effects from irrelevant edges by selecting the stronger edge pixels, thereby relying on the current frame edge pixel as much as possible. This approach is based on computing camera motion. Our experimental results show that our method works nice for moderate camera movement with small object shape changes.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.443-452
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• 2021

엣지 컴퓨팅(Edge Computing)의 핵심 기술 중 하나는 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간에 데이터를 이동시켜 항상 사용자와 가까운 거리에서 서비스를 제공한다는 점이다. 그만큼 엣지 서버간의 데이터의 이동이 빈번하다. IoT 기술이 발전하고 사용영역이 확대됨에 따라 생성되는 데이터 또한 증가하기 때문에 각 데이터를 정확하게 추적하고 처리할 수 있는 기술이 필요하다. 개인정보와 같은 민감한 정보들에 대해서는 더욱 그러하다. 현재 클라우드 시스템 안에서 데이터들의 이동 및 유통에 대한 추적과 추적 기술에 기반한 데이터의 폐기 기술이 존재하지 않아 엣지 컴퓨팅 서비스의 사용자는 해당 데이터가 현재 어떤 곳에 위치하는지, 사용자가 데이터의 삭제를 요청할 경우 클라우드 시스템 내에서도 데이터가 제대로 제거되어 있는지 등을 확인할 수 없다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅환경에서 각 엣지 서버와 중앙 클라우드에 저장되는 데이터들에 대해 데이터의 이동과 유통에 대한 추적 데이터를 생성, 관리하는 추적 데이터 서버를 구축하여 엣지 컴퓨팅환경에서 저장된 모든 데이터의 흐름을 정확하게 추적할 수 있는 기술과 추적 데이터를 활용하여 사용자의 움직임에 따라서 엣지 서버간의 이동하는 로컬 데이터와 분산 파일시스템에 저장된 데이터들을 정확하게 추적하고 이를 활용하여 데이터를 완벽하게 제거하는 기술을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2120-2123
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• 2003

This paper presents the moving object detection and tracking algorithm using edge information base on human perceptual system The human visual system recognizes shapes and objects easily and rapidly. It's believed that perceptual organization plays on important role in human perception. It presents edge model(GCS) base on extracted feature by perceptual organization principal and extract edge information by definition of the edge model. Through such human perception system I have introduced the technique in which the computers would recognize the moving object from the edge information just like humans would recognize the moving object precisely.

• 지구물리와물리탐사
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• 제2권3호
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• pp.154-158
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• 1999

본 논문에서는 부분 윤곽선 추출기법을 이용하여 다중 시차 영상을 위한 자동 변화 추적 시스템의 속도를 증가시키고자 한다. 기존의 변화 추적 시스템에서는 전체 영상에서 윤곽선을 추출하여 사용하였으나, 본 연구에서는 윤곽선 추출이 필요한 부분을 미리 선택하여 이 부분에서만 윤곽선을 추출하게 함으로써 처리 속도를 향상시킬 수 있었다. 따라서 본 시스템은 특히 위성 영상 자료나 물리 탐사 자료 등의 방대한 영상 자료에서의 변화 탐지와 추적, 정량적인 분석 등을 위해 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 센서학회지
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• 제18권3호
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• pp.190-196
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• 2009

In a conventional camera system, a target tracking system consists of a camera part and a image processing part. However, in the field of the real time image processing, the vision chip for edge detection which was made by imitating the algorithm of humanis retina is superior to the conventional digital image processing systems because the human retina uses the parallel information processing method. In this paper, we present a high speed target tracking system using the function of the CMOS vision chip for edge detection.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.75-83
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• 2007

본 논문은 영상 기반의 사람의 자세 추정에 대하여 다룬다. 특히 사람이 걷는 동안 카메라는 사람의 측면을 관찰하고 있다고 가정한다. 사람의 자세 추정의 문제는 인간-컴퓨터 상호 작용이나 지능형 감시 시스템을 위해 연구가 되는 분야이며, 본 논문에서는 일반적인 보행 상황에서 감시 시스템 또는 위치 추적, 자세 인식에 응용할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이 분야의 최근의 연구동향은 마코프 네트워크를 이용하여 신체 부분들의 위치나 움직임의 관계를 조건부 독립으로 가정하여 다루고 있다. 이러한 방법들의 경우 신체를 십여 개의 부분들로 모델링하고, 연결된 신체들의 관계를 고려하여 자세를 추정한다. 본 논문에서는 이러한 방법을 응용하여 모델을 단순화하고, 더 나아가 손쉽게 사람의 자세를 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이를 위해 신체 부분들이 독립적임을 가정하여 그 위치를 찾은 후에, 모션 캡쳐 데이터로부터 얻은 신체 부분들의 움직임 간의 관계를 고려하여 자세를 수정하여 주었다. 사람의 신체를 찾기 위해 edge matching을 이용하였으며, 그 과정에서 신체 부분의 edge 성분의 방향성을 강조하기 위해 Anisotropic Gaussian Filter를 사용하였다. 신체의 부분이 가려지는 경우, 모델의 silhouette을 이용하여 가려지는 부분에 대해 추가의 matching cost를 부여함으로써 occlusion 시에도 신체의 부분을 찾을 수 있도록 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.47-54
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• 2017

Recently, correlation filter based trackers have shown excellent tracking performance and computational efficiency. In order to enhance tracking performance in the correlation filter based tracker, search area which is image patch for finding target must include target. In this paper, two methods to discriminatively represent target in the search area are proposed. Firstly, search area location is estimated using pyramidal Lucas-Kanade algorithm. By estimating search area location before filtering, fast motion target can be included in the search area. Secondly, we investigate multi-channel Local Edge Pattern(LEP) which is insensitive to illumination and noise variation. Qualitative and quantitative experiments are performed with eight dataset, which includes ground truth. In comparison with method without search area estimation, our approach retain tracking for the fast motion target. Additionally, the proposed multi-channel LEP improves discriminative performance compare to existing features.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2002년도 학술대회지
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• pp.307-310
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• 2002

A two-dimensional numerical method for inviscid two-fluid flows with evolution of density interface is developed, and an initially stationary two-dimensional fluid sheet surrounded by another fluid is studied. The Interface between two fluids is modeled as a vertex sheet, and the flow field u÷th the evolution of interface is solved by using vortex-in-cell/front-tracking method. The edge of the sheet Is pulled back into the sheet due to surface tension and a blob is formed at the edge. This blob and fluid sheet are connected by a thin neck. In the inviscid limit, such process of the blob and neck formation is examined in detail and their kinematic characteristics are summarized with dimensionless parameters. The edge recedes at $V=1.06({\sigma}/{\rho}h)^{0.5}$ and the capillary wave Propagating into the fluid sheet must be considered for bettor understanding of the edge receding.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.25-32
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• 2016

본 논문에서는 에지를 사용한 관측 모델과 파티클 필터를 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 방법은 먼저, 초기 프레임에서 추적하고자 하는 객체를 지정한다. 지정된 객체에 대해 에지 관측 모델과 N개의 파티클 필터 집합을 생성한다. 에지 관측 모델과 파티클의 8방향 에지 모델의 중간 거리 평균을 비교하여 가중치를 계산하고, 계산된 값으로 가중치를 업데이트한다. 업데이트된 가중치를 이용해 파티클들을 리샘플링한 후, 추적 객체의 상태인 현재 위치를 추정할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 방법은 여러 실험 데이터를 이용하여 기존의 방법과의 비교분석을 통해 안정적인 추적에 대한 성능을 입증한다.