본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.
영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.
실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.
본 논문은 영상에서 실시간으로 움직임 물체와 물체의 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 첫째로 영상으로부터 2개의 연속된 프레임 차분을 통해 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안한다. 만약 두 프레임이 캡쳐되는 사이의 간격이 길다면, 실제 움직이는 물체의 꼬리 같은 거짓 움직임 물체를 생성한다. 두번째로 본 논문은 도플러 효과와 HSV 색상 모델을 사용하여 이 문제들을 해결하는 방법을 제안한다. 마지막으로 물체의 분할과 위치 설정은 상기의 단계에서 얻은 결과가 조합되어 완료된다. 제안된 방법은 99.2%의 검출율을 갖고, 과거에 제안된 다른 비슷한 방법들 보다는 비교적 빠른 속도를 갖는다. 알고리즘의 복잡성은 시스템의 속도에 직접적인 영향을 끼치기 때문에, 제안된 방법은 낮은 복잡성을 가져 실시간 움직임 검출을 위해 사용 될 수 있다.
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.
능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.
In this paper, we develop an interface for aerial photograph platform which consists of a quadrotor and a gimbal using the human body and the head posture. As quadrotors have been widely adopted in many industries such as aerial photography, remote surveillance, and maintenance of infrastructures, the demand of aerial video and photograph has been increasing remarkably. Stick type remote controllers are widely used to control a quadrotor, but this method is not an intuitive way of controlling the aerial vehicle and the camera simultaneously. Therefore, a new interface which controls the serial photograph platform is presented. The presented interface uses the human head movement measured by head-mounted display as a reference for controlling the camera angle, and the human body posture measured from Kinect for controlling the attitude of the quadrotor. As the image captured by the camera is displayed on the head-mounted display simultaneously, the user can feel flying experience and intuitively control the quadrotor and the camera. Finally, the performance of the developed system shown to verify the effectiveness and superiority of the presented interface.
인간의 얼굴 검출은 비디오 감시, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 얼굴 인식, 그리고 얼굴 이미지 데이터 베이스 관리와 같은 분야에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 복잡한 배경뿐만 아니라 다양한 조명 조건에서 색 이미지 변화들의 폭넓은 변화를 처리할 수 있도록 새로운 조명 보정 기술과 이웃 화소들을 조합한 간단하고 빠른 얼굴 검출 방법을 제안한다. 색상 유사도를 기반으로 각 그룹을 추출하여 후보 얼굴 영역을 생성한다. 각각의 얼굴 후보 영역을 증명하기 위하여 눈, 입의 경계맵을 구성한다. 본 논문에서 제안한 방법이 단순하고 매우 빠른 수행능력을 보여주었으며, 89%의 얼굴 검출 수행능력을 나타내었다.
본 논문에서는 지속적으로 수집하는 영상장치의 영상을 이용하여 차량의 과속을 판별할 수 있는 지능형 단속시스템을 제안한다. 영상장비는 지속적으로 영상을 포착하게 되며, 수집된 전 후 영상을 비교하여 자연적, 장거리의 물체이동 등으로 발생하는 영상오류를 필터링하게 된다. 사물의 크기를 측정하여 픽셀처리를 이용하여 픽셀이 커지는 량에 따라 차량의 속도를 측정할 수 있음을 증명한다.
The present study aims to apply a surface image velocimetry(SIV) system to video images captured with CCTV and estimate the flood discharge. The CCTV was installed at the Hancheon Bridge of the Han Cheon in Jeju Island for disaster surveillance, and seven flood events occurred in 2012 were used. During the image analyses, input parameters, interrogation areas and searching areas were determined with proper calibration procedures. To check for accuracy and applicability of SIV, the velocities and flood discharges estimated by SIV were compared with the measured ones by an electromagnetic surface velocimeter, Kalisto. The comparison results showed fairly good agreements. The RMSE(Root Mean Square Error) values between two instruments showed a range of 4.13 and 14.2, and the determination coefficients reached 0.75 through 0.85. It means that the SIV could be used as a good alternative method for other traditional velocity measuring instruments in measuring flood discharges.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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