• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.317-320
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• 2003

In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any clue. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.

• 방송공학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.802-812
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• 2019

최근 무인 비행체의 활용이 증가하면서 소형 드론의 활용 역시 크게 증가하고 있다. 이러한 시장의 성장으로 드론의 악용 가능성이 높아짐에 따라 드론을 적절히 통제하기 위한 감시 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 또한 고정 카메라를 사용한 감시 시스템은 범위가 제한적이기 때문에 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 등에 적용 가능한 동적 카메라 환경에서의 객체 추적 연구가 필요하며, 실시간 추적을 위해 최적화된 객체 추적 연구가 필요하다. 효과적인 추적을 위해 대상 객체의 특징을 배경 환경에 맞추어 정의하거나 객체의 특징 정보를 효과적으로 추출해야 한다. 본 논문에서는 소형 드론 추적을 위해 옵티컬 플로우를 사용한 객체 추적 방법과 추적 실패로부터 재추적을 수행하기 위한 옵티컬 플로우와 칼만 필터를 결합한 방법을 소개한다. 본 논문에서는 추적 결과 비교를 위해 최소 12pixels에서 최대 56337pixels의 표적 크기에 대한 실험 결과를 보인다. 제안 방법은 기존 추적 방법과 비교하여 평균 175%의 정밀도 향상과 평균 143%의 검출률 향상 결과를 보였으며, 최소 12pixels의 표적에 대해서도 추적하는 결과를 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.104-110
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• 2013

본 논문에서는 다양한 CCTV 카메라를 지원하는 스마트 케어 관제 시스템을 소개한다. 위급 상황 발생 시 신고자의 상황을 실시간으로 관찰하기 위하여 서버에서는 신고자의 위치 좌표를 기반으로 CCTV 카메라의 팬, 틸트, 줌 제어를 자동으로 수행한다. 또한 신고자를 찾아 촬영하며 영상처리 및 갱신되는 위치 정보를 이용하여 신고자를 추적한다. 다양한 CCTV 카메라를 지원하기 위하여 Genetec 개발 툴을 이용하여 관제 시스템을 구현한다. 스마트 케어 관제 시스템을 이용하여 신고자의 위급 상황에 대하여 구조자는 신고자의 CCTV 영상을 빠르게 제어하고 감시할 수 있기 때문에 구조 작업의 효율이 개선될 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.611-613
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• 2015

멀티미디어 강의실에서는 자동 강의 저장뿐 아니라 카메라의 추적도 자동으로 추적하여 저장되도록 발전하고 있다. 기존의 추적 시스템은 별도의 센서를 몸에 부착하여 추적하거나 전면에 센서를 시공하여 추적하는 불편함이 있었고 동시에 여러명이 전면에 나타나면 에러가 발생하여 추적이 안된다거나 하는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 Microsoft-Kinect 센서를 이용하여 화자(강사)의 위치 및 행동을 분석하며, 이를 PTZ 카메라 및 강의 저장 수업녹화 시스템과 연동하여 강의실 수업 녹화시에 효과적인 콘텐츠 생산을 가능하도록 하는 무인화자 추적 솔루션에 대하여 기술하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.68-79
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• 2003

본 논문에서는 여러 사람이 참여하는 영상 회의에서 입술 움직임 정보를 이용하여 화자를 검출하는 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역에서 이전 프레임과의 변화량을 계산하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 두 대의 CCD카메라를 사용하였으며, RS-232C시리얼 포트를 이용하여 PTZ 카메라를 제어한다. 실험 결과 3인 이상의 입력 동영상에서 얼굴의 기울어짐에 무관하게 화자를 검출할 수 있었으며 최초 기준 영상에서 화자를 클로즈업하는데 약 4∼5초 정도의 시간이 소요되었다. 또한 320${\times}$240 크기의 얼굴 영역 화면과 전체적인 배경 화면을 동시에 제공하므로 영상회의 및 인터넷 방송 등과 같은 영상 전송 시스템에서 보다 효율적인 의사 전달이 가능하게 하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.42-45
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• 2010

This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권4호
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• pp.237-245
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• 2017

This paper presents a fire detection algorithm using color and motion models from video sequences. The proposed method detects change in color and motion of overall regions for detecting fire, and thus, it can be implemented in both fixed and pan/tilt/zoom (PTZ) cameras. The proposed algorithm consists of three parts. The first part exploits color models of flames and smoke. The candidate regions in the video frames are extracted with the hue-saturation-value (HSV) color model. The second part models the motion information of flames and smoke. Optical flow in the fire candidate region is estimated, and the spatial-temporal distribution of optical flow vectors is analyzed. The final part accumulates the probability of fire in successive video frames, which reduces false-positive errors when fire-like color objects appear. Experimental results from 100 fire videos are shown, where various types of smoke and flames appear in indoor and outdoor environments. According to the experiments and the comparison, the proposed fire detection algorithm works well in various situations, and outperforms the conventional algorithms.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.80-87
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• 2011

본 논문은 잡음에 강인한 초점 값을 이용한 피사체 중심의 자동초점 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 영상의 엔트로피를 이용하여 피사체가 존재하는 영역을 자동으로 추정함으로써, 배경에 의해 잘못된 자동초점 결과를 얻는 문제점을 개선하였다. 또한 이산 코사인 변환 계수를 분석하여 새로운 초점 값 계산 방법을 제안하였고, 실험결과를 통해 기존의 알고리듬에 비해 제안된 방법이 가우시안 잡음과 임펄스 잡음이 있는 경우에도 초점 값 특성이 강인함을 검증하였다. 제안하는 자동초점 알고리듬은 지능형 감시 시스템의 팬-틸트-줌 카메라 등에 적용 가능하다.