• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.451-465
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• 2017

This paper presents a novel discriminative visual tracking algorithm with an adaptive incremental extreme learning machine. The parameters for an adaptive incremental extreme learning machine are initialized at the first frame with a target that is manually assigned. At each frame, the training samples are collected and random Haar-like features are extracted. The proposed tracker updates the overall output weights for each frame, and the updated tracker is used to estimate the new location of the target in the next frame. The adaptive learning rate for the update of the overall output weights is estimated by using the confidence of the predicted target location at the current frame. Our experimental results indicate that the proposed tracker can manage various difficulties and can achieve better performance than other state-of-the-art trackers.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.481-490
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• 2013

본 논문에서는 실제 전장에서 전투수행 중인 병사의 개인화기 조준 능력 향상 관점에서 추적기법의 성능평가를 하였다. 실제 전장에서는 짧은 시간동안 전투를 하는 것뿐만 아니라 며칠에 걸쳐서 실시되는 경우도 있다. 이와 같이 장시간 지속되는 작전 중에서 다양한 요소에 의해서 지속적으로 병사의 신체능력이 감소된다. 이렇게 손실되는 신체능력을 보완하기 위하여 시각추적 기술을 화기의 조준경에 적용하여 적 병사 이동상황을 자동적으로 추적하고 이로 인해 감소된 조준능력을 향상시키기 위한 실험을 하였다. 최신영상 추적 기법들 중에서 최적의 것을 결정하기 위하여, 겹침 현상, 카메라 이동, 크기변화, 저대비 영상, 조명변화 등의 특징이 포함된 여러 실제 전장 영상으로 그 성능을 평가하였다. VTD (Visual Tracking Decomposition)[2]가 정확도에서 IVT (Incremental learning for robust Visual Tracking)[7]가 속도 평가에서 가장 우수하였으며 종합적으로는 MIL (Multiple Instance Learning)[1]이 가장 우수한 결과를 보여 주었다. 이러한 성능평가 결과는 시각추적기술이 적용된 조준경이 실제 전장에서 전투수행을 하면서 신체능력이 감소된 병사의 전투력을 보완할 가능성이 있다는 것을 보여 준다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.115-123
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• 2015

점진 학습은 비교적 높은 얼굴 추적 성능을 보이지만, 환경적인 변화로 인해 추적에 오차가 발생하면 그 이후의 추적에 오차가 전파되어 추적 성능이 감소한다는 단점이 있다. 본 논문에서는, 다양한 변이 조건에서 강인하게 동작할 수 있는 선택적인 점진 학습 방법을 제안한다. 먼저, 개별 프레임에 대해 LBP(Local Binary Pattern) 특징을 추출하여 사용함으로써 조명 변이에 보다 강인하게 동작 할수 있고, Staggered Multi-Scale LBP를 사용하여 점진 학습에 사용할 패치(patch)를 선택하여 이전 프레임에서의 오차가 전파되는 것을 방지하였다. 실험을 통해, 제안한 방법이 조명 변이와 같은 환경적 변이가 존재하는 비디오 영상에 대해서도 기존의 추적 방법들보다 우수한 얼굴 추적 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.423-430
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• 2013

통상의 얼굴인식은 사람이 똑바로 카메라를 응시해야 하거나, 혹은 이동하는 통로의 정면과 같이 특정 얼굴포즈를 취득할 수 있는 위치에 카메라를 설치하는 등 통제적인 환경에서 이루어진다. 이러한 제약은 사람에게 불편을 초래하고 얼굴인식의 적용 범위를 제한하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 기존방식의 한계를 극복하기 위하여 대상이 특별한 제약 없이 자유롭게 움직이더라도 동영상 내에서 대상의 얼굴을 추적하고 얼굴인식을 하는 방법을 제안한다. 먼저 동영상 속의 얼굴은 IVT(Incremental Visual Tracking) 추적기를 사용하여 지속적으로 추적이 되며 이때 얼굴의 크기변화와 기울기가 보상이 되어 추출이 된다. 추출된 얼굴영상은 사람과 카메라의 각도를 특정각도로 제한하지 않았으므로 다양한 포즈를 가지게 되며 따라서 얼굴인식을 하기 위해서 포즈에 대한 판정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 PCA(Principal Component Analysis)기반의 얼굴포즈판정방법을 사용하여 추적기에서 추출된 이미지가 5개 포즈별 DB속의 학습된 포즈와 유사한 것으로 판정될 때만 얼굴인식을 수행하여 인식률을 높이는 방법을 제안하였다. 얼굴인식에서는 PCA, 2DPCA, $(2D)^2PCA$의 인식알고리즘을 사용하여 얼굴인식률과 수행시간을 비교 제시하였다.