• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.197-205
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• 2006

본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권2호
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• pp.23-29
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• 2014

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.298-301
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• 2012

This paper presents a graph-based method of detecting and tracking moving objects in H.264/SVC bitstreams for video surveillance applications that makes use the information from spatial base and enhancement layers of the bitstreams. In the base layer, segmentation of real moving objects are first performed using a spatio-temporal graph by removing false detected objects via graph pruning and graph projection, followed by graph matching to precisely identify the real moving objects over time even under occlusion. For the accurate detection and reliable tracking of moving objects in the enhancement layer, as well as saving computational complexity, the identified block groups of the real moving objects in the base layer are then mapped to the enhancement layer to provide accurate and efficient object detection and tracking in the bitstreams of higher resolution. Experimental results show the proposed method can produce reliable results with low computational complexity in both spatial layers of H.264/SVC test bitstreams.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.135-136
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• 2017

When driving at night time environment, the whole body of transports does not visible to us. Due to lack of light conditions, there are only two options, which is clearly visible their taillights and break lights. To improve the recognition correctness of vehicle detection, we present an approach to vehicle detection and tracking using finding contour of the object on binary image at night time. Bilateral filtering is used to make more clearly on threshold part. To remove unexpected small noises used morphological opening. In verification stage, paired tail lights are tracked during their existence in the ROI. The accuracy of the test results for vehicle detection is about 93%.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-7
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• 2014

본 연구에서는 기존의 Viola-Jones 검출 프레임워크를 개선하여 하나의 특징 당 더 높은 효율을 가지며 검출대상이 아닌 서브 윈도우들을 더 빠르게 제거하는 개선된 학습 알고리즘을 제안한다. 학습의 결과로 생성된 물체 검출기는 서브윈도우를 특정 임계값까지 빠르게 제거하기 때문에 서브윈도우당 계산수가 줄어든다. 기존의 Viola-Jones 물체 검출기와 동일한 프레임워크이므로 검출 성능에는 영향을 주지 않는다. MIT-CMU 테스트 집합에 대해서 서브윈도우당 특징 계산 횟수를 측정하였으며 기존 계산 횟수의 45.5%로 줄어들어 검출 속도가 약 58.5% 향상됨을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.1284-1291
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• 2012

선박 객체 검출 기술은 입력된 비디오 및 영상 데이터에서 선박 객체가 존재하는 경우 선박의 위치를 검출하는 기술로서 입력 영상의 환경 변화와 잡음의 영향에 따라서 검출 정확도의 편차가 높다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 배경 구축 기법과 형태학적 연산 기반의 다중 선박 객체 검출 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 배경 제거 단계, 잡음 제거 단계, 객체 기준 위치 설정 단계, 객체 재구성 단계, 다중 객체 검출 단계 등 5단계를 거쳐서 선박을 검출한다. 다양한 변수를 고려한 15가지 실험 비디오를 대상으로 한 실험을 통해서 98.7%의 검출율을 나타내었으며, 환경 변화에 강인한 검출을 수행하는 것을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 해상 관제와 선박 자동 운항 기술의 기반 기술로서 유용하게 사용될 수 있다.

• 전자공학회논문지D
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• 제34D권7호
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• pp.88-96
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• 1997

As the need of automatized system has been increased recently together with the development of industrial and military technologies, the adaptive real-time target detection technologies that can be embedded on vehicles, planes, ships, robots and so on, are hgihly demanded. Accordingly, this paper proposes a novel approach to detect and segment the moving targets using the binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC), the advanced image subtraction filter and convex hull processing. The BPEJTC which was used as a target detection unit mainly for target tracking compensating the camera movement. The target region has been detected by processing the successful three frames using the advanced image subtraction filter, and has become more accurate by applying the developed convex hull filter. As shown by some experimental results, it is expected that the proposed approaches for compensation of the camera movement and segmentationof of target region, can be used for th emissile guiddance, aero surveillance, automatic inspectin system as well as the target detection unit of automatic target recognition system that request adaptive real-time processing.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.92-94
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• 2008

In this paper we describe an approach for template based detection and tracking of objects by chamfer matching in real time video. Detecting and tracking of any objects is the key problem in computer vision. In our case we try for hand and head of human for detection and tracking by chamfer matching technique. Matching involves correlating the templates with the distance transformed scene and determining the locations where the mismatch is below a certain user defined threshold.

• 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.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.53-63
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• 2019

모바일 환경에서 딥러닝을 통한 손 제스처 인터페이스를 제공하려면 높은 인식률을 제공하면서 실행속도의 저하를 막기 위한 네트워크 경량화의 연구가 필수적이다. 본 논문은 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기에서 손가락을 이용하여 공중에 쓴 문자를 실시간으로 인식하는 방법을 제안한다. MobileNet을 특징 추출기로 활용하는 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)를 기반으로 집게손가락을 탐지하고 손끝 경로를 이어 결과문자 영상을 생성한다. 이 영상은 서버로 전송되어 정규화 과정을 수행한 다음 학습된 OCR 모델을 이용하여 문자를 인식한다. 본 방법을 검증하기 위하여 12명의 사용자가 GALAXY S10+ 기기를 사용하여 1,000개의 단어를 실험한 결과 평균 88.6%의 정확도로 손가락을 인식하고 124 ms 이내로 인식된 텍스트가 출력되어 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 모바일 환경에서 손가락을 이용한 간단한 문자 전송, 메모 및 공중 서명 등에 활용될 수 있다.