• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.72-81
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• 2022

Visual Object Tracking is known as the most fundamental problem in the field of computer vision. Object tracking localize the region of target object with bounding box in the video. In this paper, a custom CNN is created to extract object feature that has strong and various information. This network was constructed as a Siamese network for use as a feature extractor. The input images are passed convolution block composed of a bottleneck layers, and features are emphasized. The feature map of the target object and the search area, extracted from the Siamese network, was input as a local proposal network. Estimate the object area using the feature map. The performance of the tracking algorithm was evaluated using the OTB2013 dataset. Success Plot and Precision Plot were used as evaluation matrix. As a result of the experiment, 0.611 in Success Plot and 0.831 in Precision Plot were achieved.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1987년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.46-48
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• 1987

In the difference picture(DP) which is obtatined from two subsequent images we detect edge intersection points(EIP) and estimate the directions in which edges disappear at those points, Then we group the DP regions which the motion of the object makes and we extract the moving object.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.272-280
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• 2002

본 논문은 스테레오 비젼 시스템을 이용하여 이동 객체를 추출하고 그 객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제안하였다. 이동 객체에 대한 이동 성분은 화소 단위의 정합을 통하여 추출하였으며, 적응형 임계값은 영상의 밝기 변화를 제거하는데 효과적으로 대처할 수 있었다. 이동 객체까지의 거리는 평행식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 측정하였다. 실험 결과 이동 객체에 대한 거리측정 오차가 평균 1%로 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동 객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권5호
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• pp.473-481
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• 2008

This paper presents an approach to Back-propagation and Radial Basis Function neural network method with various training set for automatic vehicle detection from aerial images. The initial extraction of candidate object is based on Mean-shift algorithm with symmetric property of a vehicle structure. By fusing the density and the symmetry, the method can remove the ambiguous objects and reduce the cost of processing in the next stage. To extract features from the detected object, we describe the object as a log-polar shape histogram using edge strengths of object and represent the orientation and distance from its center. The spatial histogram is used for calculating the momentum of object and compensating the direction of object. BPNN and RBFNN are applied to verify the object as a vehicle using a variety of non-car training sets. The proposed algorithm shows the results which are according to the training data. By comparing the training sets, advantages and disadvantages of them have been discussed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.41-48
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• 2018

Recently, surveillance systems are widely used, and one of the key technologies in this surveillance system is to recognize and track objects. In order to track a moving object robustly and efficiently in a complex environment, it is necessary to extract the feature points in the interesting object and to track the object using the feature points. In this paper, we propose a method to track interesting objects in real time by eliminating unnecessary information from objects, generating feature point descriptors using only key feature points, and reducing computational complexity for object recognition. Experimental results show that the proposed method is faster and more robust than conventional methods, and can accurately track objects in various environments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1981-1986
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• 2009

본 논문은 인공신경망을 이용한 새로운 매팅 기법을 제안한다. 매팅이란 영상에서 객체의 불투명도를 추정하는 기술이다. 매팅 기법을 이용하면 객체를 자연스럽게 추출할 수 있다. 먼저 trimap을 이용하여 영상을 배경 영역, 전경 영역, 미지 영역으로 구분한다. 배경 영역과 전경 영역의 정보를 이용하여 미지 영역 화소의 불투명도를 추정한다. 제안하는 알고리즘은 배경 영역과 전경 영역의 정보를 SOM을 이용하여 학습하고 그 결과를 이용하여 미지 영역의 각 화소의 불투명도를 추정한다. 본 논문에서는 배경 영역과 전경 영역의 정보를 학습하는 방법에 따라서 전역적 SOM matting과 지역적 SOM matting으로 구별한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 영상에 적용해보았다. 이를 통해 제안하는 알고리즘이 객체를 영상에서 분리 가능함을 확인 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.245-248
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• 2004

본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체 추출 기법(이하 TEILOR ; Techniques to extract Object based on Interface of Legacy System for Object Reusability)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TEILOR는 인터페이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. TEILOR에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권3호
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• pp.167-172
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• 2012

본 논문에서는 단일 프레임 영상에 존재하는 객체를 Active Contour 기반의 영역 분할 과정을 거쳐 분할하였다. Active Contour는 영상에서 객체의 윤곽 형태를 검출해내는 것으로 다중 객체 분할을 위해 각 객체의 윤곽 형태를 검출해 낼 수 있도록 다중 탐색 시작점을 갖도록 하였다. 생성된 객체 별 윤곽 정보를 기반으로 이진화하여 초기 객체 영역을 생성하였다. 초기 객체 영역 내부의 홀 영역과 픽셀 값의 변화로 인한 내부 분할을 hole filling을 수행하여 보정함으로써 최종 객체 영역을 생성하였다. 제안한 기법은 기존 영역 기반 분할의 문제점인 잡음이나 경계선 부근에서 객체 분할이 정확히 이루어지지 않는 부분을 보완하였다. 제안 방법을 비교하기 위해 실제 영상에 기존에 제안된 객체 분할 방법과 제안한 방법을 각각 적용하여 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권4C호
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• pp.407-416
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• 2006

카메라를 통한 객체의 움직임 검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임을 검출하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 정확한 객체를 추출하고 움직임을 검출할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 객체의 정확한 움직임을 검출하기 위한 방법은 시간에 따라 변화하는 배경영상의 일부를 교체하고, 객체가 유입된 시점에서 객체의 영역을 추출하기 위하여 그물형 픽셀검사를 통하여 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체의 사각영역인 최소블록의 생성과 객체의 움직임을 빠르게 검출하기 위한 가변 탐색블록을 생성하여 정확한 객체의 움직임을 검출한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국안전학회지
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• 제12권3호
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• pp.60-66
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• 1997

In this paper, a moving object surveillance system, which can extract moving object in real-time, using image subtraction method is described. This technique based on the novelty filter having the structure of neural network associative memory. Digital arithmetic and timing control parts were composed of hardwired controller to treat two-dimensional massive image information. SRAMS having 20 ns access time were used for the image buffer that has high speed write/read property. Image extraction algorithm is discussed and supported by simulation and experiments.