• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.982-990
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• 2010

In a target tracking system using image information from a CCD (Charged Couple Device) or an IIR (Imaging Infra-red) sensor, occluded targets can result in track losses. If the target is occlued by background objects such as buildings or trees, probability of track existence will be reduced sharply and track will be terminated due to track maintenance algorithms. This paper proposes data association algorithm based on target existence for the robust tracking performance. we suggest the HPDA (Highest Probability Data Association) algorithm based on target existence and the tracking performance is compared with the established method based on target perceivability. Image tracking simulation that utilizes virtual 3D images and real IR images is employed to evaluate the robustness of the proposed tracking algorithm.

• 로봇학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.122-126
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• 2023

An unexpected occlusion in a real life, not in a laboratory, can be more fatal to neural networks than expected. In addition, it is virtually impossible to create a network that learns all the environmental changes as well as occlusions. Therefore, we propose an alternative approach in which the architecture and number of parameters remain unchanged while adapting to occlusion circumstances. Learning method with the term Conversion Learning classifies them more robustly by converting the weights from various occlusion situations. The experiments on MNIST dataset showed a 3.07 [%p] performance improvement over the baseline CNN model in a situation where most objects are occluded and unknowing what occlusion will appear in advance. The experimental results suggest that Conversion Learning is an efficient method to respond to environmental changes such as occluded images.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.55-68
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• 2014

현대의 지하 시설물들은 보행자의 보행에 방해되지 않도록 지하에 매설 되어 있기 때문에 가시적인 확인이 어렵다. 이러한 폐색 시설물들을 다루는 건설현장에서는 시각적으로 위치를 정확히 추정하기 어렵기 때문에 작업자의 경험 또는 종이 도면 등에 의존하다 보니 침수나 붕괴의 위험에 노출되는 등 많은 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 일반적인 건설 현장에서 폐색된 지하 시설물을 모바일을 이용한 작업자 중심의 시각화 시스템을 제안한다. 논문의 구성은 크게 3단계로 이루어 진다. 먼저, "맨홀 검출 및 특징점 추출 단계"에서는 폐색된 건축물의 기준점인 폐색되지 않는 맨홀을 검출 및 추출한다. 다음으로, "특징점 추적 단계" 에서는 이전단계에서 추출한 특징점을 추적한다. 마지막으로, "폐색 건축물 시각화 단계" 에서는 맨홀에 따라 서로 다른 지하시설물이 존재함으로 이전 단계에서 검출 및 추적된 맨홀의 위치에 모바일에 내장된 GPS 데이터를 분석하여 현장에 해당하는 폐색된 건축물인 3차원 객체를 정합 한다. 제안된 방법은 실내 환경에서 맨홀 검출과 특징점 추출 및 추적방법들의 비교 분석을 통해 최적의 방법을 적용하였으며, 실제 환경에서의 폐색된 상/하수도 배관 증강을 통해 가능성을 확인하였다. 또한, 폐색된 상하수도 등의 건축물의 증강된 3차원 결과들로부터 작업자 중심의 보다 유용한 건설 환경을 제공할 수 있다.

• 한국광학회지
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• 제19권4호
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• pp.270-275
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• 2008

본 논문에서는 집적 영상의 획득과 복원을 통하여 장애물에 가려진 물체를 인식하는 기술은 제안하고 구현하였다. 집적 영상의 복원은 해당되는 화소 세기의1차 확률적 특성인 평균으로 구한다. 복원평면까지의 거리는 2차 확률적 특성인 표준 편차를 이용하여 구하고3차원 물체의 경계(edge)를 검출한다. 표준 편차의 합을 최소로 하는 거리에서 복원된 영상을 표적인식에 이용한다. 표적인식은 주성분 분석(principle component analysis, PCA) 분류기를 복원된 영상에 적용하였다. 표적 분류에 대한 판정은 분류기에 의해서 투영된 클래스의 평균 특징 벡터와 테스트 특징 벡터간의 유클리드 거리(Euclidean distance)를 이용한다. 실험 및 시뮬레이션을 통하여 가려진 표적을 본 논문에서 제안한 방법을 통하여 오차 없이 분류하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.100-103
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• 2010

In this paper we propose a method of detecting moving object in H.264/AVC bitstream by representing the $4{\times}4$ block partition units as nodes of graph. By constructing hierarchical graph by taking into account the relation between nodes and the spatial-temporal relations between graphs in frames, we are able to track small objects, distinguish two occluded objects, and identify objects that move and stop alternatively.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제18권3호
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• pp.225-244
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• 2014

In this work, we discuss segmentation algorithms based on the level set method that incorporates shape prior knowledge. Fundamental segmentation models fail to segment desirable objects from a background when the objects are occluded by others or missing parts of their whole. To overcome these difficulties, we incorporate shape prior knowledge into a new segmentation energy that, uses global and local image information to construct the energy functional. This method improves upon other methods found in the literature and segments images with intensity inhomogeneity, even when images have missing or misleading information due to occlusions, noise, or low-contrast. We consider the case when the shape prior is placed exactly at the locations of the desired objects and the case when the shape prior is placed at arbitrary locations. We test our methods on various images and compare them to other existing methods. Experimental results show that our methods are not only accurate and computationally efficient, but faster than existing methods as well.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.28.3-28
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• 2001

This paper proposes a new algorithm that detects and separates the occluding and occluded objects in a 2D image. An input image is represented by the attributed graph where a node corresponds to a surface and an arc connecting two nodes describes the adjacency of the nodes in the image. Each end of arc is weighted by relation value which tells the number of edges connected to the surface represented by the node in the opposite side of the arc. In attributed graph homogeneous nodes pertained to the same object always construct one of three special patterns which can be simply classified by comparison of relation values of the arcs. The experimental results have shown that the proposed algorithm efficiently separates the objects ...

• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.381-389
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• 2022

Detecting partially occluded objects is difficult due to the appearances and shapes of occluders are highly variable. These variabilities lead to challenges of localizing accurate bounding box or classifying objects with visible object parts. To address these problems, we propose a two-stage part-based attention approach for robust object detection under partial occlusion. First, our part attention network(PAN) captures the important object parts and then it is used to generate weighted object features. Based on the weighted features, the re-weighted object features are produced by our reinforced PAN(RPAN). Experiments are performed on our collected military vehicle dataset and synthetic occlusion dataset. Our method outperforms the baselines and demonstrates the robustness of detecting objects under partial occlusion.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.666-671
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• 2008

본 논문은 비정형 객체를 추적함에 있어서 다른 객체와 겹쳐진 후 계속 추적할 수 있는 방법으로 지역 정보와 객체의 모션 템플리트 그리고 색 정보를 계층적으로 사용하는 방안을 제안한다. 기본적으로 색 정보 기반의 CAMshift 알고리즘을 바탕으로 각 프레임마다 color template를 업데이트하여 현재의 객체와 template를 비교하고, 업데이트 된 color template를 바탕으로 색 분포를 사용하여 CAMshift 결과를 비교하여 추적하는 물체를 보다 정확하게 판별할 수 있도록 한다. 지역정보, 컬러 정보, 모션 템플리트 정보를 융합한 객체추적은 기존의 객체추적 방법의 장점을 모두 유지하면서 추적하는 객체를 보다 정확하게 인식할 수 있다. 이러한 성능 향상은 기존의 객체추적 시스템에 추가하기도 용이 할 백만 아니라 감시시스템 및 객체 추적 시스템의 연구에서 정확성의 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권10호
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• pp.63-70
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• 2014

주어진 이진영상 안에 존재하는 객체를 인식하기 위해서는 영상분할과 패턴정합 과정을 거친다. 영상 내의 이진 객체들이 서로 분리되었다는 조건 하에서는 면적, 경계선의 길이, 또는 그들 사이의 비례 등과 같은 대상 전체의 특징을 기술하는 전역적 특징을 이용해서 객체를 인식할 수 있지만 객체들이 서로에 의해 부분적으로 가리어져 있으면 전역적 특징은 사용될 수 없고 점, 선분 등 객체의 부분을 기술하는 국지적 특징들을 이용해서 인식해야 한다. 본 논문에서는 모델의 경계선상의 곡률이 큰 점들을 추출하여 특징점으로 삼고, 그 가운데 두 점을 택하여 하나의 국지적 특징으로 사용한다. 또한 모델과 입력영상에서 각기 추출된 국지적 특징들을 비교하여 정합함으로써 부분적으로 가려진 객체를 인식하는 방법을 제안하고 있다. 특징점의 쌍으로 표현되는 국지적 특징을 서로 비교함에 있어서 두 점간의 거리와 양 특징점에서의 그래디언트 벡터의 사이 각을 일치시키는데 필요한 탄성변형 에너지를 이용하여 국지적 특징 사이의 유사도를 정의한다. 인식대상 객체 상의 한 특징점의 레이블을 다른 특징점의 레이블들이 얼마나 지지하는 지를 계산함으로써 부분적으로 가려진 객체를 안정적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kimia-25 데이터에 대한 실험 결과 최대 클리크 알고리즘의 4.5배의 속도로 동일한 인식률을 얻음을 보였다.