In this paper, we developed visual tracking algorithm using double active bar. The active bar model to represent the object can reduce the search space of energy surface and better performance than those of snake model. However, the contour will not find global equilibrium when driving force caused by image may be weak. To overcome this problem. Double active bar is proposed for finding the global minimum point without any dependence on initialization. To achieve the goal, an deformable model with two initial contours in attempted to search for a global minimum within two specific initial contours. This approach improve the performance of finding the contour of target. To evaluate the performance, some experiments are executed. We can achieved the good result for tracking a object on noisy image.
Slow movement of snail can be a benefit since it means less speed of tracking is required to get accurate movement track, but in the other side it is difficult to extract the object because the snail is almost as static as the background. In this paper, we present a technique to track the snail by using one of its common characteristic, dark color of its shell. The technique needs to be robust to illumination change since the experiment is usually to observe the movement of snail both at bright and dim condition. Snail position coordinate in 3D space is calculated using orthogonal stereo vision which combines the information from two images taken from cameras at the top and in front of the aquarium. Experimental results show this technique does not need prior background image extraction and robust to gradual or sudden illumination change.
본 논문에서는 스테레오 동영상에서 스네이크를 이용한 객체 윤곽 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 변이 공간에서 스네이크 포인트의 3-D 동작 정보로부터 후보 스네이크 포인트의 위치를 계산하고, 두 번째 단계는 새로 정의한 스네이크에너지 함수를 후보 스네이크 포인트에 적용하여 객체의 윤곽을 추적한다. 제안한 방법은 복잡한 배경을 갖는 영상에서 국부 최소값에 빠지는 문제점과 관심객체의 오목한 윤곽에서 스네이크 포인트가 잘 수렴되지 않는 문제점을 해결 할 수 있었고 실험을 통해 성능을 분석하였다.
정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.
커널 기반 평균 이동 물체 추적(kernel-based mean-shift object tracking) 방법은 신뢰할 수 있는 물체 추적의 실시간 구현이 가능하기 때문에 최근 많은 관심을 받고 있다. 이 알고리즘은 표적 모델과 표적 후보 간의 히스토그램 유사성 비교를 통해 최적의 평균이동 벡터를 찾는데, 실시간 구현을 위해 대부분의 알고리즘에서는 색-공간의 균일 양자화를 수행한다. 하지만, 영상의 명암 분포가 편중되어 있는 경우 색-공간의 양자화 후 히스토그램 분포가 몇 몇 빈에 집중되기 때문에 히스토그램 유사성 비교의 정확도를 감소시키게 되고, 따라서 추적의 성능이 저하될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 히스토그램 빈을 적응적으로 조절하는 비-균일 양자화 알고리즘이 제안되었으나 높은 복잡도로 인해 실시간 추적 알고리즘에 부적합한 단점을 갖고 있다. 이에 본 논문에서는 표적 모델에 대한 히스토그램 평활화를 수행한 후 색-공간의 균일 양자화를 수행하는 형태의 고속 비-균일 양자화 기법을 제안함으로써, 색-공간 양자화 후에도 표적 모델의 명암 분포가 전 색-영역에 고르게 분포되도록 함으로써 실시간 평균 이동 추적 기법의 추적 성능이 개선될 수 있도록 하였다. 제안하는 색-공간 양자화 기법을 통해 표적 모델과 비교 후보군 사이에 비교 대상이 되는 색 요소가 증가하게 되며, 보다 정확도 높은 히스토그램 유사성 결과를 얻을 수 있었다. 물체 추적용 영상을 통한 실험 결과, 제안하는 알고리즘은 복잡도 증가가 거의 발생하지 않는 동시에, 기존 비-균일 양자화 알고리즘 결과와 유사하거나 좀 더 나은 추적 결과를 보여주었다.
The paper proposes a human-following behavior of mobile robot and an intelligent space (ISpace) is used in order to achieve these goals. An ISpace is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to track a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to track the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and trackinging of the walking human with the mobile robot are presented.
본 논문에서는 물체가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황하에서도 이동물체를 견고히 추적할 수 있는 모션에너지와 예측에 기반한 이동물체 추적 방법을 제안한다. 이동물체 추적은 이동물체의 추적 단계와 추적된 이동물체의 추적 단계로 나뉘는데 이동물체 추적을 위해서는 개선된 모션에너지 방법을 사용하였다. 이동물체 추적을 위해서는 이동물체 중심점의 이동위치를 거리와 방향정보를 이용, 예측함으로써 탐색공간을 줄여 실시간 추적이 가능하도록 하였다. 실험실에서 만든 모사 영상열과 실세계 영상열에 적용한 결과 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 추적이 잘 이루어짐을 볼 수 있었다.
본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.
이동물체 추적은 카메라와 물체사이의 이동관계에 따라 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우, 물체는 고정되어 있고 카메라가 움직이는 경우와 물체가 이동하고 카메라도 움직이는 경우로 분류된다. 이동 물체를 추적하는 기존의 방법으로는 차영상 기반의 방법과 광류(Optical Flow)를 이용한 방법이 있다. 광류를 이용한 방법은 카메라와 물체 중에서 하나가 고정되어 있는 경우에 주로 쓰인다. 이 방법은 이전 프레임에서 구한 물체가 다음 프레임의 한 위치에 있을 때 시공간 벡터를 이용하여 물체의 이동을 인식하고 추적한다. 그러나 이 방법은 계산 량이 많아 처리속도가 느리기 때문에, DVR(Digital Video Recorder)과 같이 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에서는 사용할 수 없다. 차영상을 이용한 방법은 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우에 적용 가능하며 배경영상과 차영상을 이용하여 물체를 추적한다. 이 방법은 계산 량이 적어 처리속도가 빠르기 때문에, 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에 적합하다. 하지만, 카메라가 움직일 경우에는 배경영상을 구하기가 어려우므로 물체 검출을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 설계, 구현한 PTZ(Pan-Tilt-zoom) 제어에 의한 차영상 기반의 이동물체 추적 시스템은 카메라와 물체가 모두 이동하는 상황에서 사용할 수 있다. 이 이동물체 추적 시스템은 차영상 기반방식의 장점을 이용, 실시간 처리가 가능하기 때문에 DVR과 같은 실시간 처리가 필요한 보안 시스템 구축을 용이하게 해 줄 것이다.
본 논문에서는 비동기 다중 레이더의 추적데이터 융합을 통한 우주 물체 추적 알고리즘을 소개하였다. 지구저궤도에 분포되어 있는 우주 물체 추적을 위하여 다중의 레이더를 사용한 추적 시나리오를 설정하였고, 각 레이더의 우주 물체 추적을 위하여 선형화 칼만 필터를 사용하였다. 샘플링 시간이 서로 다른 다중 레이더의 데이터를 융합하기 위해서 각각의 레이더에서 측정 가능한 범위를 STK/ODTK를 사용하여 결정하고, 다중 레이더가 동시에 우주 물체를 추적 하는 시간 동안 칼만 필터 기반의 비동기 융합 알고리즘을 적용하여 우주 물체의 궤도를 추정하였으며, 시뮬레이션을 통해 다중 레이더 융합을 통한 궤도 추정의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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