• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.780-785
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• 2006

HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.403-405
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• 2011

모바일 영상 기기들에 사용되는 저전력, 고화질의 이미지 센서는 Rolling Shutter 방식을 사용하는 CIS(CMOS Image Sensor)이다. 구조적 특성에 의해 Rolling Shutter 방식을 사용하는 CIS는 촬영 환경에 의해 결과물에 왜곡을 일으키게 된다. 본 논문은 Rolling Shutter에 의한 왜곡을 분석하고 촬영된 영상의 Rolling Shutter 왜곡 모션벡터를 예측하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 정확성을 높이기 위해 Sub-block과 Kalman-filter를 적용하여 Sub-pixel 단위로 계산하여 기존의 Lucas-Kanade 알고리즘 보다 효율적인 모션벡터 예측 알고리즘을 제안한다. 또한 보다 정확한 성능 변화를 추적하기 위하여 MSE 방식을 사용하여 비교 분석 하였다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.17 no.7
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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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1000-1005
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• 2007

본 논문에서는 실물체의 3차원 모델을 복원하기 위해 거리영상 카메라에서 획득된 3차원 점군에 대한 온라인 정합 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 거리영상 카메라를 사용하여 연속된 거리영상과 사진영상을 획득하고 문턱값(threshold)을 이용하여 물체와 배경에 대한 정보를 분류한다. 거리영상에서 특징점을 선택하고 특징점에 해당하는 거리영상의 3차원 점군을 이용하여 투영 기반 정합을 실시한다. 초기정합이 종료되면 사진영상간의 대응점을 추적하여 거리영상을 정제하는 과정을 거치는데 대응점 추적에 사용되는 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 추적기를 수정하여 초기정합의 결과를 대응점 탐색에 이용함으로써 탐색의 속도와 성공률을 증가시켰다. 특징점과 추적된 대응점에 해당하는 3차원 점군을 이용하여 거리영상의 정제를 수행하고 정합이 완료되면 오프라인에서 3차원 모델을 합성하였다. 제안한 알고리듬을 적용하여 2개의 실물체에 대하여 실험을 수행하고 3차원 모델을 생성하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1909-1910
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• 2008

본 논문에서는 실린더 모델을 이용하여 머리의 다양한 포즈 변화와 조명 변화에 대해 강인한 얼굴 인식을 제안하고자 한다. 실린더 모델은 사람의 머리가 실린더 모양과 유사하고 그 표면은 얼굴에 해당된다고 가정한다. 실린더 모델은 6가지의 모션 파라메터를 따라 움직이며 Lucas-Kanade 알고리즘에 의해 모션 파라메터의 양을 결정한다. 강인한 동작을 위해 템플릿을 지속적으로 바꿔주는 동적 템플릿(dynamic template)방법과 그에 따른 에러가 누적되는 것을 막기 위해 re-registration방법을 사용한다. 조명 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 조명 주성분 벡터를 추출하여 제거하는 방법으로 조명 효과를 제거한다. 실험에서는 다양한 포즈 변화와 조명 변화가 반영된 얼굴 데이터베이스를 구축하고 추출한 텍스쳐 맵(texture map image)을 SVM에 적용함으로서 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴인식을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.540-541
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• 2015

본 논문은 카메라 촬영 시 손 떨림 등에 의해 생기는 불균일한 블러 현상에 대해 영상 IMU 센서와 노출시간이 긴 영상과 짧은 영상 쌍을 이용한 디블러 알고리즘을 제안한다. 먼저 IMU 센서로부터 얻어진 gyro 데이터로 초기 커널을 추정한다. 그런 다음 노출시간이 다른 영상 쌍에 Lucas-Kanade 기법을 적용하여 상기 추정된 초기 커널을 개선한다. 이렇게 구해진 커널에 기반하여 residual deconvolution 을 수행 디블러 영상을 생성한다. 실험 결과로부터 제안 알고리즘이 기존 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.839-842
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 통해 얻은 변이 정보를 이용하여, 3 차원으로 머리의 회전 각도를 추정하는 방법을 제안한다. 머리 회전에 의한 주시 방향은 사람이 관심을 가지는 방향이므로 이동을 추정하는 것에 비해 많은 중요성을 갖는다. 본 논문에서는 얼굴 영역 내의 여러 특징점들 중 3 개의 특징점들을 포함하는 여러 평면(Plane)이 머리가 이동하더라도, 그 평면들 사이의 각은 변하지 않으므로, 회전 각도 추정에 영향을 주지 않는 점을 이용하여 회전 각도를 추정하였다. 또한, 기존 논문이 카메라 보정을 통해 3 차원 위치를 측정하지만, 제안하는 방법은 변이 공간에서 회전 각도를 추정하기 때문에 카메라 보정 과정이 필요하지 않다. 변이 정보를 얻기 위한 스테레오 장비는 평행 카메라 모델로 가정하며, 얼굴 내의 특징점은 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 특징 추적 알고리즘을 이용하였다. 실험결과는 기준 영상에 대하여 추정된 3 차원 각도를 나타낸다.

• Journal of Biomedical Engineering Research
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• v.26 no.3
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• pp.133-138
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• 2005

This paper presents a new method for measuring ocular torsion using the optical flow. Images of the iris were cropped and transformed into rectangular images that were orientation invariant. Feature points of the iris region were selected from a reference and a target image, and the shift of each feature was calculated using the iterative Lucas-Kanade method. The feature points were selected according to the strength of the corners on the iris image. The accuracy of the algorithm was tested using printed eye images. In these images, torsion was measured with $0.15^{\circ}$ precision. The proposed method shows robustness even with the gaze directional changes and pupillary reflex environment of real-time processing.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.12 no.9
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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.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.22 no.7
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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.