• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.57-64
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• 2009

본 논문에서는 계층적 KLT 특징 추적기의 하드웨어 구조를 제안한다. 계층적 KLT 특징 추적기(pyramidal Kanade-Lucas-Tomasi feature tracker)는 주로 MPU를 기반으로 구현되어 왔으나 반복연산 과정이 많아 실시간으로 처리하기 어려우므로, 실시간 수행을 위하여 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서는 추출되는 특징점의 수를 일정하게 유지하기 위해 입력 영상의 밝기에 적응적으로 임계값을 설정하는 특징점 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 계층적 KLT 추적 알고리즘을 메모리의 용량 및 대역폭의 한계를 극복하고, FPGA의 병렬처리 특성에 적합한 구조로 변환한다. 소프트웨어로 실행한 결과와의 비교를 통하여 특징점의 추출 및 추적이 유사한 양상으로 이루어짐을 검증하였고, $720{\times}480$ 영상 입력에 대해 초당 30 프레임의 full frame rate로 추적이 수행됨을 확인하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권4호
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• pp.11-16
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• 2008

본 연구의 목적은 KLT추적자를 사용하여 무인헬기에서 취득된 비디오 동영상과 같은 연속된 영상 프레임간의 공액점을 추적하기 위한 추적자의 실행능력을 평가하는데 있다. 연구 대상지역으로서 장수군을 선정하여 무인헬기의 카메라에서 취득된 연속영상을 이용하였으며, KLT 매개변수를 이용한 특징점 추출과 추적을 분석하기 위해서 4가지 경우를 고려한 영상자료�V이 사용되었다. 그 결과 영상간의 이동과 회전이 매우 작은 영상들간의 공액점 추적은 약 90%이상이 성공적으로 추적되었다. 그러나 이동 및 회전량이 큰 영상간의 추적에서는 잘못 추적된 공액점이 포함되고 있어서 이를 보완하기 위한 연구가 추가적으로 수행되어야 할 것으로 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.787-796
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• 2014

Many mobile robot navigation methods utilize laser scanners, ultrasonic sensors, vision camera, and so on for detecting obstacles and path following. However, human utilizes only vision(e.g. eye) information for navigation. In this paper, we study a mobile robot control method based on only the camera vision. The Gaussian Mixture Model and a shadow removal technology are used to divide the foreground and the background from the camera image. The mobile robot uses a combined CAMSHIFT and KLT feature tracker algorithms based on the information of the foreground to follow a person. The algorithm is verified by experiments where a person is tracked and followed by a robot in a hallway.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권9호
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• pp.4355-4374
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• 2018

Crowd escape event detection has become one of the hottest problems in intelligent surveillance filed. When the 'escape event' occurs, pedestrians will escape in a disordered way with different velocities and directions. Based on these characteristics, this paper proposes a Direction-Collectiveness Model to detect escape event in crowd scenes. First, we extract a set of trajectories from video sequences by using generalized Kanade-Lucas-Tomasi key point tracker (gKLT). Second, a Direction-Collectiveness Model is built based on the randomness of velocity and orientation calculated from the trajectories to express the movement of the crowd. This model can describe the movement of the crowd adequately. To obtain a generalized crowd escape event detector, we adopt an adaptive threshold according to the Direction-Collectiveness index. Experiments conducted on two widely used datasets demonstrate that the proposed model can detect the escape events more effectively from dense crowd.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.287-288
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• 2006

CG and Photo-realistic image composition in the ocean scenes is frequently used in movies and TV advertisement. But it is very difficult task because it's impossible to use calibration tool in outdoor environment or to use auto-calibration algorithm using natural features like KLT(Kanade Lucas Tomasi feature tracker) from the ocean scene. We propose a simple, effective method for solving camera motion using previous knowledge about background structure. We applied our method to the production of a commercial movie, 'Hanbando' and the result was satisfactory.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.108-111
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• 2008

본 논문에서는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기에서 특징점의 개수를 일정하게 유지시키기 위해 존재하는 특징점의 관리 부분을 FPGA(Field Programmable Gate Array)에 구현하기 위한 구조를 제안한다. FPGA 에 구현하기 위해 한정된 자원을 효과적으로 사용하도록 하는 것을 목표로 연산량이 많은 부분을 적은 연산량으로 구현 가능한 것으로 대체하고, 메모리의 크기와 접근 회수를 줄이기 위한 방법을 고려했다. 구현이 간단한 Harris 코너 검출기를 이용하여 특징점을 선택하고, 나눗셈 연산이 필요 없는 히스토그램을 이용하여 임계값을 설정해 특징점을 관리했다. C 언어로 시뮬레이션을 수행하여 제안한 방법을 확인했고, 기존의 특징점 관리 방법과의 비교를 통해 검증했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.493-502
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• 2007

본 논문에서는 물체의 3차원 모델을 복원하기 위하여 거리영상 카메라에서 획득한 다시점 3차원 거리영상을 온라인으로 정합(registration)하는 기술을 제안한다. 3차원 모델 복원을 위하여 거리영상 카메라를 복원하고자하는 물체 주위로 이동하여 연속된 다시점 거리영상과 사진영상을 획득하고 물체와 배경을 분리한다. 분리된 다시점 거리영상의 정합을 위하여 이미 등록된 거리영상의 변환정보 그리고 두 거리영상 사이의 기하정보를 이용하여 정합을 초기화한다. 위 과정을 통해 서로 인접한 거리영상에서 영상 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반(projection-based) 정합을 실시한다. 기하정합이 완료되면 사진영상 간의 대응점을 추적하여 정합을 정제(refinement)하는 과정을 거치는데 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 대응점 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 영상 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상을 정제하였다. 정합과 정제의 결과를 통해 추정된 변환 행렬과 정합된 대응점들 사이의 거리를 계산하여 정합 결과를 검증하고 거리영상의 사용 여부를 결정한다. 만약 정합이 실패하더라도 경우에도 거리영상을 실시간으로 계속 획득하고 정합을 다시 시도한다. 위와 같은 과정을 반복하여 충분한 거리 영상을 획득하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 실험 결과들을 통해 제안한 방법이 3차원 모델을 성공적으로 복원할 수 있음을 확인 할 수 있었고 오차 분석을 통해 모델 복원의 정확도를 검증하였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.49-56
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• 2008

영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권6B호
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• pp.930-939
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• 2010

최근 HCI 분야에서 사용자의 시선 추적을 통해 보다 편리한 입력 장치를 개발하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 시선 추적 방법들은 부가적인 사용자 착용형 장비를 필요로 하거나 원거리에서 작동되지 않는 문제 등으로 인해 IPTV 환경에서 적용하기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 사용자 착용없이 고정된 하나의 카메라를 이용하여 얼굴을 취득하고, 취득된 얼굴 영역 내에서 눈의 위치를 검출하여 IPTV의 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 또한, Adaboost 방법으로 얼굴이나 눈이 성공적으로 검출되지 못했을 경우에도, 계층적 KLT (Kanade-Lucas-Tomasi)특징 추적 방법을 통해 구해진 모션 벡터를 이용하여 화면 인터페이스를 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 이처럼, 본 논문의 방법은 기존의 방법과는 달리 실제 IPTV의 시청거리인 2m 정도의 원거리에서도 사용가능하며, 카메라 이외에 별도의 장치를 착용할 필요가 없으므로 편의성이 높고 얼굴 움직임의 제약이 없다는 장점이 있다. 실험결과, 입력되는 얼굴 영상을 초당 15프레임의 속도로 실시간 처리함을 확인할 수 있었으며, 기존 입력 장치의 역할을 충분히 대신할 수 있음을 알 수 있었다.