• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.145-156
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• 2003

This paper for real time object tracking in this treatise detect histogram analysis that is accumulation value of binary conversion density and edge information and body that move by real time use of difference Image techniques and proposed method to object tracking. Firstly, we extract edge that can reduce quantity of data keeping information about form of input image in object detection. Object is extracted by performing difference image and binarization in edge image. Area of detected object is determined by threshold value that divide sum of horizontal accumulation value about binary conversion density by value that add horizontalityㆍverticality maximum accumulation value. Object is tracked by comparing similarity with object that is detected in previous frame and present frame. As experiment result, proposed algorithm could improve the object detection speed, and could track object by real time and could track local movement.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권3호
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• pp.171-182
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• 2007

본 논문은 하나의 움직이는 카메라와 수시로 바뀌는 배경을 가진 환경 하에서 파라미터를 사용하지 않는 외곽선을 사용한 움직이는 물체의 외곽을 추적하고, 추적된 물체의 외곽을 다른 장면에서 가져온 배경으로 대체하여 추적물체를 제거하는 기법을 제안한다. 먼저 캐니 에지 이미지(map)를 수정하여 만들어 내고, 이들 에지들의 강도에 대한 정보를 LOD (Level-of-Detail)로 만든 결과 LOD 캐니 에지 이미지(map)을 생성한다. 이들 LOD 캐니 에지 이미지 화소에 대해 그래프를 사용한 경로 설정 방법을 사용한다. 이 작업으로 결정되는 외곽선을 이용하여 추적대상이 되는 물체를 다른 이미지에서부터 얻은 배경이미지로 대체함으로써 제거한다. 우리의 물체 추적을 위한 방법은 LOD 수정된 캐니에지 이미지를 위주로 이루어진다. 추가 에지 정보를 얻기 위해 LOD 계층에 따라서 자세한 외곽선 정보를 얻는다. 우리의 경로 설정 방법은 보다 강한 이미지 차에서 만들어진 에지 화소를 선호하는 것이다. 이 방법은 이전 외곽선 정보를 최소한으로 참고하기 때문에, 이전 외곽선 정보를 새로운 외곽선을 생성하는데 있어서 가중치를 사용 이전 외곽선을 포함시키는 방법에 비해 탁월하다. 외곽선 추적 후 추적 물체를 배경으로 대체하는데, 첫 이미지 배경은 이후에 나타나는 이미지로부터 추적 물체에 대해 가려진 배경정보를 가져오는 카메라 운동법이라 부르는 방법에 의하여 계산되어진다. 첫 프레임을 위한 배경 계산이 완료되면, 다음 이미지의 배경 계산은 첫 프레임의 배경에 의존한다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용할 경우, 추적 물체의 형상 변화가 극심하지 않고, 카메라의 움직임이 매우 빠르지 않을 경우 성공적으로 추적할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제59권8호
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• pp.1477-1481
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• 2010

In this paper, we propose the classification and tracking method of the hand region using deformable template and condensation. To do this, first, we extract the hand region by using the fuzzy color filter and HCbCr color model. Second, we extract the edge of hand by applying the Canny edge algorithm. Third, we find the first template by calculating the conditional probability between the extracted edge and the model edge. If the accurate template of the first object is decided, the condensation algorithm tries to track it. Finally, we demonstrate the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.204-215
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• 1988

본 논문에서는 불규칙하게 변화하는 혼합 잡음이 부가되는 추적 계통의 상태 추정을 위한 적응 추정계통을 제안하였다. 유한수(N)의 이산벡터를 혼합 잡음의 존재 가능한 크기의 범위로 설정하기 위하여 binomial분포, edge분포, binomial-edge혼합 분포, Tchebyscheff분포, Tchebyscheff-edge 혼합 분포 등 불규칙 분포시켰으며, zero detector와 data selector로 구성된 feed forward path를 기존의 적응추정 계통에 삽입시킴으로써 정확한 추정이 가능하였다. 이산 벡터를 불규칙하게 분포시킴으로써 불규칙하게 변화하는 어떠한 크기의 혼합잡음에도 적응 추정이 중단되지 않고 효율적으로 진행되는 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 얻었다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.65-79
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• 2003

운송 컨테이너의 식별자를 추출하고 인식하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보를 이용하여 수직블록과 수평블록을 추출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별 식별자를 추출하며, 그들의 인식을 위해서는 개선된 ARTl과 지도 학습 방법을 결합한 개선된 성능의 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 운송 컨테이너 영상들을 대상으로 실험 결과, 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 식별자의 추출 방법이 히스토그램을 이용한 식별자의 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 인식 결과에서도 개선된 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법이 기존의 ART1 기반 자가 생성 지도 학습 방법보다 인식률이 향상되었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.1268-1271
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• 2003

In the edge detection of RS image, the useful detail losing and the spurious edge often appear. To solve the problem, we use the dyadic wavelet to detect the edge of surface features by combining the edge detecting with the multi-resolution analyzing of the wavelet transform. Via the dyadic wavelet decomposing, we obtain the RS image of a certain appropriate scale, and figure out the edge data of the plane and the upright directions respectively, then work out the grads vector module of the surface features, at last by tracing them we get the edge data of the object therefore build the RS image which obtains the checked edge. This method can depress the effect of noise and examine exactly the edge data of the object by rule and line. With an experiment of a RS image which obtains an airport, we certificate the feasibility of the application of dyadic wavelet in the object edge detection.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권3호
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• pp.168-172
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• 2014

In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.

• Journal of Welding and Joining
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• 제18권3호
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• pp.60-67
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• 2000

In this study, we constructed a preview-sensing visual sensor system for weld seam tracking in GMA welding. The visual sensor consists of a CCD camera, a diode laser system with a cylindrical lens and a band-pass-filter to overcome the degrading of image due to spatters and/or arc light. To obtain weld joint position and edge points accurately from the captured image, we compared Hough transform method with central difference method. As a result, we present Hough transform method can more accurately extract the points and it can be applied to real time weld seam tracking. Image processing is carried out to extract straight lines that express laser stripe. After extracting the lines, weld joint position and edge points is determined by intersecting points of the lines. Although a spatter trace is in the image, it is possible to recognize the position of weld joint. Weld seam tracking was precisely implemented with adopting Hough transform method, and it is possible to track the weld seam in the case of offset angle is in the region of $\pm15^{\circ}$.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구에서는 이동 객체 추적 시스템의 전처리 과정으로 움직임 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연속되는 영상으로부터 시간적으로 차이가 있는 두 개의 프레임을 얻은 후 이들의 이진 차영상을 구함으로서 움직임 영역을 검출한다. 차영상을 이용하는 경우 이전 프레임에서의 객체 영역과 현재 프레임에서의 객체 영역이 모두 검출된다. 추적 시스템에서는 카메라의 이동에 따라 배경이 변화되기 때문에 어느 영역이 객체의 현재 위치인지를 결정하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 프레임의 이진 에지영상을 구하고 이것을 차영상과 논리적인 AND 연산을 수행한다. 실험 결과 이동 객체의 움직임 영역을 정확히 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.1-10
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• 2010

손동작을 통한 입력방법은 컴퓨터와 디지털 기기의 발전에 따라 요구되는 새로운 HCI(Human-Computer Interaction) 방법으로써 그 가능성을 가지고 있으며 이에 대한 다양한 시도가 있었다. 본 논문에서는 컴퓨터 비전을 기반으로 단일 카메라를 사용하는 손 영역 검출 및 추적방법을 제시하고 이에 의한 컴퓨터 인터페이스를 제안한다. 기존에 많이 쓰이는 피부색 매치 방법에 추가하여 형태 정보를 더함으로써 손 영역 검출능력을 향상 시켰다. 이러한 형태 정보를 추출하는 방법으로써 주요 방향 에지 기술자라는 방법을 제안하였고 이는 강력하여 학습 시간 없이 한 가지 손 모델만을 사용하여 손 영역 검출을 할 수 있다. 또한 손 영역 검출과 추적하는 방법을 나누어 추적할 때는 회전에 대한 자유도를 높이도록 설계 하였다. 위 방법을 이용하여 3차원 공간에 그려지는 필기체 숫자 인식에 적용해 보았으며 분류 방법으로 DNAC 알고리즘을 사용하였다. 결과적으로 손 영역 검출은 82%의 검출률을 보였고 필기체 숫자 인식은 90%의 인식률을 보였다.