현재 영상감시 시스템에서 얼굴 인식을 통한 사람의 신원 확인은 정면 얼굴이 아닌 관계로 매우 어려운 기술에 속한다. 일반적인 사람들의 얼굴 영상과 입력된 얼굴 영상을 비교하여 유사도를 파악하고 신원을 확인 하는 기술은 각도의 차이에 따라 정확도의 오차가 심해진다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 POSIT을 사용하여 얼굴 포즈 측정을 하고, 추정된 각도를 이용하여 3D 얼굴 영상을 제작 후 매칭 하여 일반적인 정면 영상끼리의 매칭이 아닌 rotated face를 이용한 매칭을 해보기로 한다. 얼굴을 매칭 하는 데는 상용화된 얼굴인식 알고리즘을 사용하였다. 얼굴 포즈 추정은 $10^{\circ}$이내의 오차를 보였고, 얼굴인증 성능은 약 95% 정도임을 확인하였다.
본 논문은 방위각 및 고저방향으로 카메라 움직임이 있는 감시장치의 비디오 프레임 연속영상을 1)각각 $N{\times}M$ 개의 서브블록으로 나눈 후 각각의 서브블록에 대해 FFT 위상상관 기법을 적용하여 이동표적 위치를 구하고, 2)연속영상을 정합 후 차영상을 구하여 적응 문턱 값을 적용해서 표적후보군을 구하였으며, 3)두 기법을 적용하여 클러터를 제거하는 새로운 표적탐지기법을 제안하였다. 블록 내 다양한 크기의 영상 움직임이 있을 경우 FFT 위상상관 기법은 적용하여 움직임을 구하면 큰 영상의 움직임이 가장 큰 위상상관 값으로 나타나는 특성을 이용하여 배경환경에 강인한 이동표적 위치(블록)탐지를 하였다. 또한, 차영상을 영상분리하기 위한 적응 문턱 값은 카메라 움직임 등 배경환경 변화를 고려한 학습가중치를 이용하여 구하였다. 제안된 알고리즘 성능입증은 다양한 배경환경에서 카메라 이동/정지조건에서 다양한 이동표적에 대해 탐지 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였으며 탐지성능은 ROC 커브를 통해 확인하였다.
The objective on this project is to develop a cooperative Field Robot (FR), by using a customize Open Control Platform (OCP) as design and development process. An OCP is a CORBA-based solution for networked control system, which facilitates the transitioning of control designs to embedded targets. In order to achieve the cooperation surveillance system, two FRs are distributed by navigation messages (GPS and sensor data) using CORBA event-channel communication, while graphical information from IR night vision camera is distributed using CORBA Asynchronous Method Invocation (AMI). The QoS features of AMI in the network are to provide the additional delivery method for distributing an IR camera Images will be evaluate in this experiment. In this paper also presents an empirical performance evaluation from the variable chunk sizes were compared with the number of clients and message latency, some of the measurement data's are summarized in the following paragraph. In the AMI buffers size measurement, when the chuck sizes were change, the message latency is significantly change according to it frame size. The smaller frame size between 256 bytes to 512 bytes is more efficient fur the message size below 2Mbytes, but it average performance in the large of message size a bigger frame size is more efficient. For the several destination, the same experiment using 512 bytes to 2 Mbytes frame with 2 to 5 destinations are presented. For the message size bigger than 2Mbytes, the AMI are still able to meet requirement far more than 5 clients simultaneously.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
본 연구에서는 3차원 RGB-D Xtion2 카메라를 이용하여 보행자의 골격좌표를 추출한 결과를 바탕으로 동적인 특성(속도, 가속도)을 함께 고려하여 딥러닝 모델을 통해 사람을 인식하는 방법을 제안한다. 본 논문의 핵심목표는 RGB-D 카메라로 손쉽게 좌표를 추출하고 새롭게 생성한 동적인 특성을 기반으로 자체 고안한 1차원 합성곱 신경망 분류기 모델(1D-ConvNet)을 통해 자동으로 보행 패턴을 파악하는 것이다. 1D-ConvNet의 인식 정확도와 동적인 특성이 정확도에 미치는 영향을 알아보기 위한 실험을 수행하였다. 정확도는 F1 Score를 기준으로 측정하였고, 동적인 특성을 고려한 분류기 모델(JCSpeed)과 고려하지 않은 분류기 모델(JC)의 정확도 비교를 통해 영향력을 측정하였다. 그 결과 동적인 특성을 고려한 경우의 분류기 모델이 그렇지 않은 경우보다 F1 Score가 약 8% 높게 나타났다.
IP보안 카메라의 보급으로 원격에서 얼굴인식을 수행함에 있어 서버의 부하를 줄이기 위한 여러 가지 방법들이 구현되고 있다. 본 논문에서는 원격지에 있는 IP 보안 카메라 영상을 얼굴검출기능이 탑재된 DSP 보드를 통해 입력 받아 얼굴검출을 수행 한 후 해당 얼굴영역 이미지를 서버로 전송하여 이를 얼굴인식 분산 처리를 통해 얼굴인식 기능을 수행한다. 결과적으로 전체적인 서버시스템 로드를 상당히 줄이는 성과와 실시간 얼굴 인식처리를 최대 256대의 카메라를 연동하면서 수행할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 수행할 수 있는 기술은 분산처리 서버기술을 이용하여 한 서버 당 64채널 얼굴인식을 수행하며, 4개 분산처리 서버를 운영할 경우 250여개 카메라 채널을 통한 얼굴검출 결과를 처리하는 성과를 가져올 수 있었다.
객체의 이동 궤적에 대한 효율적 기술기(descriptor) 및 이를 이용한 내용기반 비디오 검색 기술을 제안하였다. 정지 배경의 비디오에서 이동 객체를 추출한 후, 객체의 중심 좌표의 시간에 따른 이동 궤적을 2차 다항식의 매개변수로써 표현하였다. 또한, 카메라의 움직임이 있는 유동 배경의 비디오에서 비디오의 전역 움직임을 어파인(affine) 모델링한 후, 어파인 매개변수로써 카메라의 움직임을 식별하고 색인화 하였다. 이동 궤적에 대한 질의 매개변수와 색인화 된 매개변수간 유사도 정합에 의하여 내용 기반의 비디오 검색을 실현하였다. 제안한 기술은 일반 비디오에 대한 신속한 검색뿐만 아니라 감시 비디오 시스템의 효율적 운영에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
기존 MOG (Mixture of Gaussian) 알고리즘에서 배경 결정을 위한 작은 임계치는 주기적인 배경에서 배경 인식 지연을 발생시키고, 큰 임계치는 고정 배경에서 지나가는 객체를 배경으로 인식하게 한다. 본 논문은 적응적인 임계치를 이용한 개선된 MOG 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MOG 알고리즘의 주도적인 배경 모델에서 가중치 변화를 단 장기적으로 평가하고, 배경을 정적 배경과 주기성 배경으로 분류하여 그들에 적절한 임계치를 설정한다. 실험결과들은 제안된 알고리즘이 정적 배경에서 기존 알고리즘과 등등한 성능을 유지하면서 주기성 배경에서 배경인식 지연의 최대 프레임수를 137에서 4로 줄여주는 것을 보여주고 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3943-3957
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2016
As digital evidence has a highly influential role in proving the innocence of suspects, methods for integrity verification of such digital evidence have become essential in the digital forensic field. Most surveillance camera systems are not equipped with proper built-in integrity protection functions. Because digital forgery techniques are becoming increasingly sophisticated, manually determining whether digital content has been falsified is becoming extremely difficult for investigators. Hence, systematic approaches to forensic integrity verification are essential for ascertaining truth or falsehood. We propose an integrity determination method that utilizes the structure of the video content in a Video Event Data Recorder (VEDR). The proposed method identifies the difference in frame index fields between a forged file and an original file. Experiments conducted using real VEDRs in the market and video files forged by a video editing tool demonstrate that the proposed integrity verification scheme can detect broken integrity in video content.
어촌계를 중심으로 부두나 해안가에는 인양기가 설치되어 있다. 인양기는 어구 및 해산물의 하역작업에 사용되거나, 태풍이나 악천후에 어선을 방파제 또는 육상으로 인양하기 위한 장치이다. 본 논문에서 제안하는 선착장 안전 모니터링을 위한 이동 객체 추적 시스템은 이러한 기본 역할에 선착장에서 발생하는 선박의 파손, 도난 및 침입 탐지 등의 안전을 수행할 수 있는 영상 감지 및 이동 객체 추적을 위한 시스템이다. 모션템플릿을 활용하여 광역감시에서 움직임을 실시간으로 감지하고 이동하는 객체(사람, 선박 등)에 대해 PTZ 카메라를 이용하여 집중 감시하는 객체 추적 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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