• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

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.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.1-7
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• 2009

본 논문에서는 고정되지 않은 배경의 동영상에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적에 기반을 둔 기법으로 크게 세 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계는 초기 분할로서, 사용자의 반응을 이용하여 첫 프레임의 분할 결과를 획득하는 과정이다. 초기 분할을 통해 획득된 결과 샘플은 커널 밀도 추정을 이용하여 각 매크로 블록별 컬러 확률 밀도 함수를 생성하는데 사용된다. 두 번째 단계에서는 각 프레임에 대해 이전 프레임의 경계 정보와 움직임 벡터를 이용하여 일치성 띠를 생성하고, 생성된 띠에 대한 시공간 확률을 추정한다. 마지막 단계에서는 각 픽셀별 컬러, 시공간, 스무드항의 합으로 구성된 에너지 함수를 최소화하여 최종 결과를 획득한다. 실험 결과를 통해서 본 논문에서 제안하는 기법이 정확한 분할 결과를 추출하는 지 다양한 테스트 영상을 통해 확인한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.219-222
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• 2001

Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.142-148
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• 2004

In this paper, we propose the color fuzzy decision algorithm to face segmentation in a color image. Our algorithm can segment without the user's interaction by fuzzy decision marking. And it removes small parts such as a noise using wavelet morphology in the image obtained by applying the fuzzy decision algorithm. Also, it merges and chooses the face region in each quantization image through rough sets. This video object division algorithm is shown to be superior to a conventional algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.967-980
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• 2007

동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권4호
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• pp.74-86
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• 2006

본 논문에서는 계산 효율적이고 노이즈에 강건한 비디오 객체 분할 알고리즘을 제안한다. 움직임 분할과 색 분할을 효율적으로 결합한 시공간 분할 방법의 구현을 위해 SOM 기반의 계층적 군집 방법을 도입하여 특징 벡터들의 군집 관점에서 분할 과정을 해석함으로써 기존의 객체 분할 방법에서 정확한 분할 결과를 얻기 위해서 요구되어지는 많은 연산량과 노이즈에 의한 시스템의 성능 저하 문제를 최소화한다. 움직임 분할 과정에서는 움직임 추정 에러에 의한 영향을 최소화하기 위해서 MRF 기반의 MAP 추정 방법을 이용하여 계산한 움직임 벡터의 신뢰도를 이용한다. 또한 움직임 분할의 성능 향상을 위해서 움직임 신뢰도 히스토그램을 이용한 노이즈 제거 과정을 거칠 뿐만 아니라 자동으로 장면 내에 존재하는 객체의 수를 구하기 위해서 군집 유효성 지표를 이용한다. 객체 추적의 성능 향상을 위해 교차 투영 기법을 이용하며, 분할 결과의 시간적 일관성 유지를 위해 동적 메모리를 이용한다. 다양한 특성을 가지는 비디오 시퀀스들을 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 계산 효율적이고 노이즈에 강건하게 비디오 객체 분할을 수행함은 물론 기존의 구현 방법에 비해 정확한 분할 결과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.291-294
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• 2004

Semantic video object extraction is important for tracking meaningful objects in video and object-based video coding. We propose a fast semiautomatic video object extraction algorithm which combines a watershed segmentation schemes and chamfer distance transform. Initial object boundaries in the first frame are defined by a human before the tracking, and fast video object tracking can be achieved by tracking only motion-detected regions in a video frame. Experimental results shows that the boundaries of tracking video object arc close to real video object boundaries and the proposed algorithm is promising in terms of speed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.294-297
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• 2009

Multi-view video consists of a set of multiple video sequences from multiple viewpoints or view directions in the same scene. It contains extremely a large amount of data and some extra information to be stored or transmitted to the user. This paper presents inter-view correlations among video objects and the background to reduce the prediction complexity while achieving a high coding efficiency in multi-view video coding. Our proposed algorism is based on object-based segmentation scheme that utilizes video object information obtained from the coded base view. This set of data help us to predict disparity vectors and motion vectors in enhancement views by employing object registration, which leads to high compression and low-complexity coding scheme for enhancement views. An experimental results show that the superiority can provide an improvement of PSNR gain 2.5.3 dB compared to the simulcast.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제43권9호
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• pp.44-52
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• 2006

최근 개발된 영상 압축 표준인 MPEG-4 Part 2는 임의의 영상 객체를 처리할 수 있는 최신의 기능을 포함한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서는 효과적인 객체 추출 기술이 요구된다. 본 논문에서는 영상 내에서 실시간으로 객체를 추출해 낼 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 한 프레임의 영상을 시공간적 watershed transform을 이용하여 여러 영역으로 분할하는 것이고, 두 번째 단계는 분할된 영역 정보를 바탕으로 객체를 추출해내는 것이다. 실시간 처리를 위해서 제안된 알고리즘은 하드웨어와 소프트웨어로 분할하여 구현하고, 계산량이 집중된 연산 부분을 하드웨어 가속기를 사용하여 처리한다. 실험 결과 제안된 시스템은 QCIF 크기의 영상을 초당 15 frame 이상의 속도로 처리하면서도, 정확한 객체 추출 결과를 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.574-578
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• 2009

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.