• 한국군사과학기술학회지
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• 제17권1호
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• pp.96-107
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• 2014

Tracking the tactical object is a fundamental affair in network-equipped modern warfare. Geodetic coordinate system based on longitude, latitude, and height is suitable to represent the location of tactical objects considering multi platform data fusion. The motion of tactical object described as a dynamic model requires an appropriate filtering to overcome the system and measurement noise in acquiring information from multiple sensors. This paper introduces the filter suitable for multi-sensor data fusion and tactical object tracking, particularly the unscented transform(UT) and its detail. The UT in Unscented Kalman Filter(UKF) uses a few samples to estimate nonlinear-propagated statistic parameters, and UT has better performance and complexity than the conventional linearization method. We show the effects of UT-based filtering via simulation considering practical tactical object tracking scenario.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.551-561
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• 2015

We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권5호
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• pp.274-286
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• 2022

이동객체 추적은 컴퓨터 비전 분야에서 오랜 시간 동안 연구가 진행되어 온 분야로 자율주행이나 운전 보조 시스템 등의 시스템에서 아주 중요한 역할을 수행하고 있다. 이동객체 추적 기술은 일반적으로 객체를 검출하는 검출기와 검출된 객체를 추적하는 추적기의 결합으로 이루어져 있다. 검출기는 다양한 데이터셋이 공개되어 사용되고 있기 때문에 쉽게 좋은 모델을 학습할 수 있지만, 추적기의 경우 상대적으로 공개된 데이터셋도 적고 직접 데이터셋을 구성하는 것도 검출기 데이터셋에 비해 굉장히 오랜 시간을 소요한다. 이에 검출기를 따로 개발하고, 별도의 추적기를 학습 기반이 아닌 방식을 활용하여 개발하는 경우가 많은데 이런 경우 두 개의 시스템이 차례로 작동하게 되어 전체 시스템의 속도를 느리게 하고 앞단의 검출기의 성능이 변할 때마다 별도로 추적기 또한 조정해줘야 한다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 검출용 데이터셋만을 사용하여 검출과 추적을 동시에 수행하는 모델을 구성하는 방법을 제안한다. 데이터 증강 기술과 샴 네트워크를 사용하여 단일 이미지에서 객체를 검출 및 추적하는 방법을 연구하였다. 공개 데이터셋에 실험을 진행하여 학습 결과 높은 속도로 작동하는 이동객체 검출 및 추적기를 학습할 수 있음을 검증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1263-1268
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• 2018

본 논문에서는 영상 보안 감시를 위한 심층학습 객체 검출과 다중 객체 추적을 위한 확률적 데이터연관 필터를 연계한 영상분석 기법을 제안하고, GPU를 이용하여 구현하는 방안을 제시한다. 제안하는 영상분석 기법은 객체 검출과 추적으로 순차적으로 수행한다. 객체 검출을 위한 심층학습은 ResNet을 이용하고, 다중 객체 추적을 위하여 확률적 데이터 연관 필터를 적용한다. 제안하는 영상분석 기법은 임의의 영역으로 불법으로 침입하는 사람을 검출하거나 특정 공간에 출입하는 사람을 계수하는데 응용할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 약 25fps의 속도로 48채널의 영상을 분석할 수 있음을 보이고, RTSP 프로토콜을 통하여 실시간 영상분석이 가능함을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.915-916
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• 2008

We propose a clustering based object feature matching for identification of same object in multi-camera system. The method is focused on ease to system initialization and extension. Clustering is used to estimate parameters of Gaussian mixture models of objects. A similarity measure between models are determined by Kullback-Leibler divergence. This method can be applied to occlusion problem in tracking.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1132-1137
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• 2011

본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 다중 CAMShift 알고리즘(Multi Continuously Adaptive Mean Shift Algorithm)을 제안하였다. 입력 영상에서 피부영역을 추출하기 위해 영상의 RGB의 특정값을 기준으로 피부색에 적응적인 임계값을 적용하였다. 이때 적용된 피부영역을 양손, 얼굴 등에 초기 윈도우를 설정하였다. 이 영역들을 추적함에 있어 영역들 사이에 폐색 영역을 회피하기 위해 가우시안 배경 모델(Gaussian Background Model)을 사용하여 각 추적 영역들을 제한하였다. 또한 폐색영역에 가중치를 부가하여 확률분포영상에서 중심값을 이동시켜 폐색 영역을 회피하였다. 실험 결과 다중 물체들에 강인한 추적을 보이고 유사한 색상을 갖는 물체의 폐색 시에도 우수한 결과를 보임을 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.623-628
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• 2008

본 논문에서는 비전 기반 게임 인터페이스를 위한 배경영역으로부터 전경영역을 추출하기 위해 빠르고 강건한 새로운 방법을 소개한다. Background Subtraction 방법은 추적하고자 하는 이미지의 특징을 추출하기 전에 필수적으로 거쳐야 하는 전처리 과정이다. 이를 위해 본 논문에서는 이미지를 지역 셀로 나누어 가우시안 커널이 적용된 Local Histogram을 계산하고 히스토그램의 Bhattacharyya 거리를 계산하여 전경확률을 결정한다. 이처럼 지역적 히스토그램에 기반한 방법은 급격한 조명변화나 잡음 또는 작은 배경오브젝트의 움직임에 부분적으로 강간함을 보인다. 히스토그램을 계산하는데에서 Multi-Scaled Integral Histogram을 사용하여 잡음을 억제하면서 계산의 속도를 높였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.493-496
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• 2009

마커리스 추적 기술은 명시적 마커의 부착없이 실시간으로 카메라의 자세를 획득하게 해, 증강 현실 애플리케이션에서의 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 마커리스 증강 현실책인 디지로그북에 적합한 새로운 비전기반 페이지 인식 및 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 페이지의 직교 영상만을 요구하며, 긴 학습 과정이 필요없고 실시간으로 동작한다. 실시간 페이지 인식은 페이지의 비교 우선 순위 평가 함수와 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 설명자를 활용하여 두 단계로 수행된다. 또한, 멀티 코어 프로그래밍을 이용하여 프레임간 특징점 추적과 페이지 인식을 분리해, 25fps ~ 30fps 의 카메라 추적 실시간성을 보장한다. 제안된 알고리즘은 향후 다수의 객체를 추적하는 증강 현실 애플리케이션에 확장될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.49-58
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• 2020

본 연구는 온라인 다중 객체 추적 환경에서 모든 객체의 상태(예. 위치 및 크기) 및 identifications (IDs)를 추적하는 문제를 다룬다. 프레임들 간 검출 결과들을 연관하여 객체들의 궤도를 점진적으로 완성하는 tracking-by-detection 접근법을 기반으로 온라인 다중 객체 추적 문제를 해결하고자 한다. 정확한 온라인 연관을 수행하기 위해 이산 푸리에 변환과 부분 최소 제곱법(partial least square, PLS) 분석을 기반으로 하는 새로운 온라인 외형 학습 방법을 제안한다. 즉, 먼저 주파수 도메인에서 추적에 용이한 객체 특징량을 추출하기 위해 추적 객체에 대한 이미지를 푸리에 이미지로 변환한다. 나아가 객체간의 주파수 특징을 보다 잘 구별할 수 있도록 PLS기반 부분 공간을 학습한다. 제안된 외형 학습을 최신 신뢰도 기반 연관 기법과 결합하였고, 다중 객체 추적평가 분야에서 국제적으로 공인된 MOT 벤치마크 챌린지 데이터 셋에서 최신 다중 객체 추적 알고리즘과 비교평가를 수행하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.191-201
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• 2019

본 연구에서는 다양한 외부 조건 하에서 촬영된 영상을 대상으로 신속하고 정확하게 교통 객체를 검출하는 교통 객체 검출 통합 프레임워크를 개발하였다. 제안된 프레임워크는 딥러닝 기술 기반의 직접 객체 인식 기술과 다중 객체 추적 기술, 그리고 동영상 전처리 기술로 구성되며, 영상의 안정성, 기상, 촬영 각도 등의 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상을 대상으로 승용차, 버스, 트럭, 및 미니밴과 같은 교통 객체를 인식하고, 이를 실시간으로 추적하여 교통량 데이터를 계수한다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 다양한 외부 조건에서 촬영된 영상 8개를 대상으로 제안된 방법의 성능 검증을 수행한 결과, 우천 및 강설을 제외한 모든 조건에서 98% 이상의 높은 정확도를 보이는 것으로 나타났다.