• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.539-548
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• 2001

본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.807-818
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• 1988

This paper proposes new algorithms for the estimation of displacement vector and moving object extraction using difference picture. First, the relations between the boundary of moving objects in two consecutive image and the boundary of difference picture regions are analyzed, then displacement vector estimation algorithm is proposed. Using the estimated displacement vector, moving objects are directly extracted from difference picture. Since the proposed algorithms do not process gray-valued image, they have a short processing time and are suitable to real time processing. From the experimental results, we observed that, if difference picture is wel extracted, the proposecd algorithms work well even in the circumstances of complex background, fast or slow motion, rotation etc., including occlusion where is not moving area.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권1호
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• pp.124-135
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• 2021

Object detection is a fundamental yet challenging task in computer vision that plays an important role in object recognition, tracking, scene analysis and understanding. This paper aims to propose a multiproperty fusion algorithm for moving object detection. First, we build a scale-invariant feature transform (SIFT) vector field and analyze vectors in the SIFT vector field to divide vectors in the SIFT vector field into different classes. Second, the distance of each class is calculated by dispersion analysis. Next, the target and contour can be extracted, and then we segment the different images, reversal process and carry on morphological processing, the moving objects can be detected. The experimental results have good stability, accuracy and efficiency.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1033-1041
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• 2003

A new visual tracking scheme is proposed for a mobile robot that tracks a moving object in 3D space in real time. Visual tracking is to control a mobile robot to keep a moving target at the center of input image at all time. We made it possible by simplifying the relationship between the 2D image frame captured by a single camera and the 3D workspace frame. To precisely calculate the input vector (orientation and distance) of the mobile robot, the speed vector of the target is determined by eliminating the speed component caused by the camera motion from the speed vector appeared in the input image. The problem of temporary disappearance of the target form the input image is solved by selecting the searching area based on the linear prediction of target motion. The experimental results have shown that the proposed scheme can make a mobile robot successfully follow a moving target in real time.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.1095-1102
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• 2014

본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 인간의 활동성을 분석하기 위하여 움직임 벡터를 사용하며, 고속연산에 GPU를 활용한다. 먼저 가장 중요한 부분인 전경으로부터 적응적 가우시안 혼합기법, 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 분석한다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 {Active, Inactive}, {Position Moving, Fixed Moving}, {Walking, Running}의 세 가지 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 실험을 위해서 약 300개의 상황을 연출하였으며, 약 86%~98% 의 인식률을 보였다. 또한 $1920{\times}1080$ 크기 영상에서 CPU 기반은 4.2초 정도 걸렸는데, GPU 기반에서는 0.4초 이내로 빨라진 결과를 얻었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-276
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• 2010

In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제30권2호
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• pp.1-9
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• 2024

본 논문에서는 밀도 데이터로부터 다양한 벡터장 패턴을 시각화하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 물리 기반 시뮬레이션과 기하학적 처리에서 사용되는 이동최소제곱(Moving least squares, MLS)을 이용한다. 하지만 일반적인 MLS는 벡터기반의 제약조건을 통해 고차 보간되기 때문에 밀도의 특성을 고려하지 못한다. 본 논문에서는 입력 데이터에 내포되어 있는 밀도의 특성을 효율적으로 고려하기 위해 몬테카를로 기반의 가중치를 MLS에 통합하여 다양한 형태의 백터장을 표현할 수 있도록 알고리즘을 설계한다. 결과적으로 일반적인 MLS와 발산제약 기반의 MLS 같은 기존 기법으로는 표현하기 힘든 디테일한 벡터장을 실험을 통해 보여준다.

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 1996년도 추계연구발표회 논문개요집
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• pp.116-117
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• 1996

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.631-636
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• 2007

An efficient obstacle avoidance algorithm is proposed in this paper to avoid dynamic obstacles using a collision vector while a tele-operated mobile robot is moving. For the verification of the algorithm, an operator watches through a monitor and controls the mobile robot with a force-reflection joystick. The force-reflection joystick transmits a virtual force to the operator through the Inter-net, which is generated by an adaptive impedance algorithm. To keep the mobile robot safe from collisions in an uncertain environment, the adaptive impedance algorithm generates the virtual force which changes the command of the operator by pushing the operator's hand to a direction to avoid the obstacle. In the conventional virtual force algorithm, the avoidance of moving obstacles was not solved since the operator cannot recognize the environment realistically by the limited communication bandwidth and the narrow view-angle of the camera. To achieve the dynamic obstacle avoidance, the adaptive virtual force algorithm is proposed based on the collision vector that is a normal vector from the obstacle to the mobile robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, mobile robot navigation experiments with multiple moving obstacles have been performed, and the results are demonstrated.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.231-234
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• 2002

This paper proposes a new approach to extract contour of moving object from compressed video stream. We segment the area of moving object by using motion vector and extract the motion object block from it. And then we describe the connectivity direction of outline moving block, detect the edge related to connectivity direction in the block and finally obtain the contour by connecting the edges. This can divide the moving object only with motion vector and detect the exact contour on the basis of the edge automatically. Also, we can reduce spending time using motion block and remove the noise with directional edge. The experimental results demonstrate the accurate and effective qualify of the proposed method.