• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.52-57
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• 2004

In this paper, we propose a panorama-based object tracking scheme for wide-view surveillance systems that can detect and track moving objects with a pan-tilt camera. A dynamic mosaic of the background is progressively integrated in a single image using the camera motion information. For the camera motion estimation, we calculate affine motion parameters for each frame sequentially with respect to its previous frame. The camera motion is robustly estimated on the background by discriminating between background and foreground regions. The modified block-based motion estimation is used to separate the background region. Each moving object is segmented by image subtraction from the mosaic background. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.

• ETRI Journal
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• 제33권3호
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• pp.415-422
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• 2011

In this paper, we present a novel vision-based method of recognizing finger actions for use in electronic appliance interfaces. Human skin is first detected by color and consecutive motion information. Then, fingertips are detected by a novel scale-invariant angle detection based on a variable k-cosine. Fingertip tracking is implemented by detected region-based tracking. By analyzing the contour of the tracked fingertip, fingertip parameters, such as position, thickness, and direction, are calculated. Finger actions, such as moving, clicking, and pointing, are recognized by analyzing these fingertip parameters. Experimental results show that the proposed angle detection can correctly detect fingertips, and that the recognized actions can be used for the interface with electronic appliances.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.337-343
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• 2014

본 논문은 감지와 통신 데이터 전송량의 관점에서 서베일런스 네트워크에서 움직이는 객체를 추적하기 위하여 전송 데이터를 감소시키는 최소 윤곽선 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 객체 추적에 대한 감지를 수행하고 서버와의 영상 데이터 전송 시 영상 데이터 전송량을 줄임으로써 서버와의 통신 부하를 최소화한다. 이 알고리즘은 객체의 운동학을 기초로 최소 추적 영역을 사용한다. 객체의 운동학의 모델링은 예정된 시간 안에서 이동할 수 있는 객체에 의해 운동 역학적으로 방문될 수 없는 추적 영역의 부분을 제거하는 것으로써 시작한다. 실시간으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송시에 전송 부하를 줄일 수 있는 효과가 있다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제20권2호
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• pp.272-278
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• 2017

In this paper, we consider a single-channel amplitude comparison monopulse system(SCACMS). The monopulse ratio curve(MR-C) of the SCACMS can be controlled by an amplitude difference between sum and different signal, a phase difference and the coefficient of the signal processor. We first propose the SCACMS with multiple variables, and then apply a genetic algorithm to optimize the multiple variables in terms of minimizing a root mean square error. The simulation results show that when three variables of the SCACMS are jointly optimized, the linear region of the MR-C can be extended approximately 187 % compared to that of two variables.

• 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.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.711-718
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• 2003

얼굴 인식 시스템과 표정인식 시스템과 같은 고차원 처리를 수행하는 시스템의 전처리 과정으로써 이미지 영역 내에서 얼굴을 추적하는 것은 중요한 과정이다. 본 논문에서는 피부색과 얼굴의 형태 정보를 단서로 하는 CONDENSATION 알고리즘을 사용하여 얼굴의 위치를 추적하였다. 컬러의 가중치와 형태의 가중치를 결합시키는데 어려움이 있으므로 각각을 단서로 사용하는 두 개의 추적기를 가진 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 복잡한 배경, 피부색의 물체가 이미지 내에 존재하는 경우, 다른 얼굴이 이미지 내에 존재하는 경우 모두에 대해서 훌륭한 성능을 보여 주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제4권2호
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• pp.1-11
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• 2005

차량의 자동 추적은 도로 건설 계획을 수립하는데 있어서 중요한 자료인 교통의 흐름을 분석하거나, 비디오 영상의 교통량 분석 시스템에서 차량의 정확한 속도를 측정하는 등 여러 분야에서 그 중요성이 날로 증가하고 있다. 본 논문에서는 비디오 영상에서 차량 추적 시 발생할 수 있는 가능한 경우들을 고려한 규칙기반 차량 추적 방법들을 제안한다. 제안된 방법들은 정화도의 관점에서 Mean-Shift방법에 비해 빠르고 좋은 성능을 나타내었다 본 논문에서 제안된 방법은 추적의 속도나 정확성을 높이기 위해 칼만 필터 예측기 및 칼라 정보를 이용한 탐색들을 융합한다면 더 우수한 추적 성능을 보일 것으로 기대된다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.700-705
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• 2001

The paper presents a seam tracking controller of high speed rotating arc sensor developed by microprocessor based system. The seam tracking algorithm is based on the average current value at each interval region of four phase points on one rotating cycle. To remove the noise effect for the measured current, the area during one rotating cycle is separated into four regions of front, rear, left and right. The average values at each region are calculated, using the regional current values and a low pass filter incorporating the moving average and exponential smoothing methods is adopted.

• 동력기계공학회지
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• 제6권4호
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• pp.43-48
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• 2002

This paper presents a seam tracking controller of high speed rotating arc sensor developed by microprocessor based system. The seam tracking algorithm is based on the average current value at each interval region of four phase points on one rotating cycle. To remove the noise effect for the measured current, the area during one rotating cycle is separated into four regions of front, rear, left and right. The average values at each region are calculated, using the regional current values and a low pass filter incorporating the moving average and exponential smoothing methods is adopted. The effectiveness is proven through the experimental results for several kinds of welding condition.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1415-1429
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• 2019

Nowadays object tracking process becoming one of the most challenging task in Computer Vision filed. A CSR-DCF (channel spatial reliability-discriminative correlation filter) tracking algorithm have been proposed on recent tracking benchmark that could achieve stat-of-the-art performance where channel spatial reliability concepts to DCF tracking and provide a novel learning algorithm for its efficient and seamless integration in the filter update and the tracking process with only two simple standard features, HoGs and Color names. However, there are some cases where this method cannot track properly, like overlapping, occlusions, motion blur, changing appearance, environmental variations and so on. To overcome that kind of complications a new modified version of CSR-DCF algorithm has been proposed by integrating deep learning based object detection and CSRT tracker which implemented in OpenCV library. As an object detection model, according to the comparable result of object detection methods and by reason of high efficiency and celerity of Faster RCNN (Region-based Convolutional Neural Network) has been used, and combined with CSRT tracker, which demonstrated outstanding real-time detection and tracking performance. The results indicate that the trained object detection model integration with tracking algorithm gives better outcomes rather than using tracking algorithm or filter itself.