• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.54-61
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• 2008

This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.19-27
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• 2019

This paper proposes a new method using multi-layer overlapped windows to improve the performance of YOLO network which is vulnerable to detect small dense objects. In particular, the proposed method uses the YOLO Network based on the multi-layer overlapped windows to track small dense vehicles that approach from long distances. The method improves the detection performance for location and size of small vehicles. It allows crossing area of two multi-layer overlapped windows to track moving vehicles from a long distance to a short distance. And the YOLO network is optimized so that GPU computation time due to multi-layer overlapped windows should be reduced. The superiority of the proposed algorithm has been proved through various experiments using captured images from road surveillance cameras.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권2호
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• pp.11-22
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• 2004

겹쳐진 물체의 분리에 대한 기존의 연구들은 주로 모델기반 정합방법을 사용하고 있어서 적용가능물체가 2차원물체에 한정되었고, 모델물체의 수가 증가하면 정합과정에 소요되는 시간이 지수적으로 증가하는 문제를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 곡면을 포함하는 3차원물체를 대상으로 물체에 대한 정보가 없는 상황에서도 가리는 물체를 찾아내는 알고리즘을 제시한다. 이 방법을 이용함으로써 겹쳐진 물체의 인식이 독립된 하나의 물체를 인식하는 문제로 단순화될 수 있다. 제안하는 알고리즘은 물체를 면의 결합으로 해석하고 면들은 경계선을 속성으로 표현된다. 3차원 물체의 겹침은 2차원 영상에서 면의 겹침으로 보여 지고 면의 겹침은 경계선의 교차로 나타나는 특성을 이용하여 겹침의 형태를 경계선의 형태로 일반화하여 분류하는 기법을 사용하였다. 면사이의 겹침 관계를 면특징 관계도를 이용하여 표현하기 위해 관계계수를 정의하였고 관계계수의 값은 겹침의 형태를 보여주도록 개념화하였다. 제안된 알고리즘의 성능은 산업현장에서 사용되는 표준 부품을 임의로 겹치게하여 영상을 획득한 후 가리는 물체를 구분하는 실험을 통해 입증하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-59
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• 2014

In multiple object tracking, accurate detection for each of objects that appear sequentially and effective tracking in complicated cases that they are overlapped with each other are very important. In this paper, we propose a multiple object tracking system that has a concrete detection and tracking characteristics by using multi-lateral histogram and SIFT feature extraction algorithm. Especially, by limiting the matching area to object's inside and by utilizing the location informations in the keypoint matching process of SIFT algorithm, we advanced the tracking performance for multiple objects. Based on the experimental results, we found that the proposed tracking system has a robust tracking operation in the complicated environments that multiple objects are frequently overlapped in various of directions.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.54-68
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• 2001

본 논문은 2D 영상에서 겹쳐진 물체를 분리하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 겹쳐진 물체를 분리하는 보편적인 기법으로서의 매칭 알고리즘이 가지는 계산상의 부담을 줄이고자 하였다. 영상에서의 물체의 표현은 attributed graph를 사용하며, 각 node와 arc는 물체의 면과 면간의 관계에 각각 대응시킨다 또한, 각 arc는 그 parameter로서 관계계수를 가지며 이는 arc를 중심으로 양 끝에 존재하는 임의의 node의 상대 node에 대한 가려짐 상태에 의해 정의된다. 각 node는 이웃 node와의 관계에 의해 다양한 패턴으로 분류되며, 제안된 패턴을 이용하여 node들의 homogeneity를 검사한다. 끝으로, Homogeneity를 만족하는 node들을 하나의 집합(node set)으로 grouping함으로써, 가려진 물체와 가리는 물체를 분리하게 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 임의의 형태로 놓여있는 겹쳐진 물체를 효율적으로 분리하고 있으며, 매칭단계 이전에 물체를 분리함으로써 매칭에 필요한 시간부담을 크게 줄일 수 있음을 실험을 통해 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2002

This paper presents a practical technique for approximating the boundary surface of the volume swept out by three-dimensional objects using the depth-buffer. Objects may change their geometries and orientations while sweeping. The sweep volume is approximated as a union of volume elements, which are just rendered inside appropriate viewing frusta of virtual cameras and mapped into screen viewports with depth-buffer. From the depth of each pixel in the screen space of each rendering, the corresponding point in the original world space can be computed. Appropriately connecting these points yields polygonal faces forming polygonal surface patches approximately covering some portion of the sweep volume. Each view frustum adds one or more surface patches in this way, and these presumably overlapped polygonal surface patches approximately enclose the whole sweep volume. These patches may further be processed to yield non-overlapped polygonal surfaces as an approximation to the boundary of the original 3D sweep volume.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.1465-1474
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• 1992

본 논문은 확장된 지역특징을 이용하여 서로 중첩된 물체를 인식하는 새로운 방법에 대해 기술한다. 먼저 모델물체의 화상으로부터 코너, 아크, 평행선 및 코너-아크로 구성된 지역특징을 추출하고 지식베이스를 구축한다. 물체의 정합을 위해, 입력화상으로 부터 지역특징을 추출한 다음, 지식베이스의 특징과의 유사성을 조사하여 유사한 특징 set으로부터 기하변환을 구한다. 기하변환이 클러스터를 형성하면, 그 클러스터의 중심으로 가설을 설정하고 역기하변환으로 정합을 검증한다. 실험을 통해, 제안된 물체인식방법이 기존의 방법에 비해 인식율과 정확도를 높인다는 것을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.3-13
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• 2004

TPR-tree의 각 노드는 이동체를 색인하기 위하여 시간 함수를 기반으로 한 경계사각형을 이용한다. 경계사각형의 각 축을 계산하기 위하여 시간함수를 사용하므로 시간이 흐름에 따라 노드의 경계사각형은 확장된다. 따라서 이웃하는 노드간의 중첩(overlap) 영역이 커지기 때문에 영역질의의 성능이 점차적으로 떨어지는 문제가 있다. 이 논문에서는 이동체 삽입과 삭제 시 노드의 경계사각형을 재구성하기 위한 기법들을 제시한다. 이동체를 삽입할 때 노드간의 중첩을 줄이기 위하여 중첩이 심한 두 개의 단말 노드를 강제 합병하고 재분할하는 강제 합병 기법을 사용한다. 그리고 이동체를 삭제할 때 다른 이동체도 재삽입하는 강제 재삽입 기법을 이용한다. 강제 재삽입 기법은 삭제 노드 강제 재삽입 기법과 중첩 노드 강제 재삽입 기법으로 분류된다. 실험 결과에서 중첩 노드 강제 재삽입 기법이 다른 두 기법에 비하여 우수함을 알 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1524-1529
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• 2005

Particle filter is a kind of conditional density propagation model. Its similar characteristics to both selection and mutation operator of evolutionary strategy (ES) due to its Bayesian inference rule structure, shows better performance than any other tracking algorithms. When a new object is entering the region of interest, particle filter sets which have been swarming around the existing objects have to move and track the new one instantaneously. Moreover, there is another problem that it could not track multiple objects well if they were moving away from each other after having been overlapped. To resolve reinitialization problem, we use competitive-AVQ algorithm of neural network. And we regard interfarme difference (IFD) of background images as potential field and give priority to the particles according to this IFD to track multiple objects independently. In this paper, we showed that the possibility of real-time object tracking as intelligent interfaces by simulating the deformable contour particle filters.

• 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 ...