• 한국통신학회논문지
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• 제39A권1호
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• pp.1-11
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• 2014

본 논문에서는 추적중인 차량의 외형 변화에 대해 온라인 학습 능력이 있는 비전 기반의 차량 검출 및 추적 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 새로 검출된 차량의 연속된 프레임 간 움직임을 빠르고 강건하게 추정하기 위해 특징점 기반 추적 방법을 사용한다. 동시에 추적중인 차량에 대해 온라인 차량 검출기를 훈련시키고, 일시적인 차량 추적 실패 시 검출기의 결과를 이용해 추적기를 재초기화하여 강건한 추적을 가능하게 한다. 특히 차량 외형 모델의 업데이트 방법을 개선하여 시스템의 추적 성능을 높이고 처리시간을 단축시켰다. 다양한 주행환경에서 획득한 데이터세트를 사용하여 제안하는 시스템의 차량 검출 및 추적 성능을 평가하였다. 특히 우천 및 터널통과와 같은 악조건에서 기존의 방법에 비해 차량 추적 성능이 상당히 개선된 것을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.49-58
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• 2011

일반적으로 사용되는 마커 기반의 증강현실 시스템은 카메라 입력영상 내에 마커가 항상 존재해야 한다는 제한 때문에 사용자의 접근에 불편을 준다. 때문에 최근 배경 영상에서 취득할 수 있는 객체를 자연 마커로 생성한 시스템이나 배경 영상의 특징을 이용해 기하학적 지도를 작성하여 가상의 객체 정합에 이용한 증강현실 시스템들이 관심을 끌고 있다. 본 논문에서는 카메라 입력 영상에서 동일 평면상에 존재하는 특징들을 검출하고, 이를 추적함으로써 카메라 위치 정보를 추정하는 증강현실 시스템을 제안한다. 또한 특징점 추적에 사용된 추적 방법은 카메라에서 취득한 영상 밖으로 특징점이 벗어날 경우 더 이상 추적할 수 없는 문제점을 가지고 있어, 이를 보완하기 위해 새로운 특징점을 재검출하여 객체의 정합을 유지하는 방법도 제시한다. 제안된 방법은 미리 지정된 마커를 사용하지 않기 때문에 사용자의 접근이 편리하고, 특정한 형태의 마커를 사용하지 않는 다른 시스템보다 비교적 간단하게 구현할 수 있어 다양한 모바일 환경에서 유용하게 이용될 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제37권8호
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• pp.759-766
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• 2009

본 논문은 INS/vSLAM 통합 항법 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로써, 비전 센서의 영상처리 성능을 향상을 위한 알고리즘 개발에 목표를 두고 있다. 비전센서의 영상처리알고리즘으로 SIFT 알고리즘을 사용하였으며, SIFT 알고리즘의 특징점 정합 성능을 개선하기 위해 특징점 정합 필터를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 SIFT 알고리즘을 파라미터 조절한 경우보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 차후 실시간 통합 항법 시스템에 적용하기 위해서 알고리즘의 속도를 향상시키는 작업이 필요하다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.15-29
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• 2018

본 논문에서는 기존 파티클 스웜 최적화를 기반으로 추적 대상 객체의 이동 궤적을 이용하는 객체 추적기에서 시간 정보 활용의 문제점을 개선한 강인한 객체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 추적 대상 객체와 유사한 특징을 가지는 변위들의 집합에 대한 위치들의 온라인 업데이트와 추적을 가능하게 한다. 객체들의 중첩을 검출하고 추적 대상의 위치를 결정하기 위해 궤적 정보와 변위들의 집합을 기반으로 적응적 파라미터를 사용하는 규칙기반 접근을 사용한다. 기존 알고리즘들과 비교해보면 제안하는 접근법은 가용한 정보를 복합적으로 사용함으로써 각종 임계값에 대한 적응적 조정을 가능하게 한다. 또한, 파티클 스웜 최적화에서 발산에 의한 손실과 불완전한 수렴의 문제를 해결하기 위해 효율적인 가중치 조절 함수를 제안하고 있다. 제안하는 가중치 조절 함수는 파티클들이 최적의 해에 수렴하기 이전에 전체 프레임 영역에서 탐색할 수 있도록 한다. 유사한 특징 조합을 가지는 다중 객체가 존재하는 환경에서 제안 알고리즘을 테스트한 결과, 기존 스웜 최적화 기반의 객체 추적기들에 비해 기존 유사 변위들에 대한 잘못된 추적을 현저히 줄이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.474-479
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• 2003

In this paper, we proposed the novel method for the recognition of English calling cards by using the projection method and the enhanced RBF (Radial Basis Function) network. The recognition of calling cards consists of the extraction phase of character areas and the recognition phase of extracted characters. In the extraction phase, first of all, noises are removed from the images of calling cards, and the feature areas including character strings are separated from the calling card images by using the horizontal smearing method and the 8-directional contour tracking method. And using the image projection method, the feature areas are split into the areas of individual characters. We also proposed the enhanced RBF network that organizes the middle layer effectively by using the enhanced ART1 neural network adjusting the vigilance threshold dynamically according to the homogeneity between patterns. In the recognition phase, the proposed neural network is applied to recognize individual characters. Our experiment result showed that the proposed recognition algorithm has higher success rate of recognition and faster learning time than the existing neural network based recognition.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.578-585
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• 2018

In this paper, we propose a classification and theft detection system for human and livestock for various moving objects in a barn. To do this, first, we extract the moving objects using the GMM method. Second, the noise generated when extracting the moving object is removed, and the moving object is recognized through the labeling method. And we propose a method to classify human and livestock using model formation and color for the unique form of the detected moving object. In addition, we propose a method of tracking and overlapping the classified moving objects using Kalman filter. Through this overlap determination method, an event notifying a dangerous situation is generated and a theft determination system is constructed. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed system through several experiments.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.178-183
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• 2008

Human motion analysis is researched as a new method for human-robot interaction (HRI) because it concerns with the key techniques of HRI such as motion tracking and pose recognition. To analysis human motion, extracting features of human body from sequential images plays an important role. After finding the silhouette of human body from the sequential images obtained by CCD color camera, the skeleton model is frequently used in order to represent the human motion. In this paper, using the silhouette of human body, we propose the feature extraction method based on hybrid skeleton for detecting human motion. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.110-116
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• 2016

Autonomous vehicles must obey the traffic laws in order to drive actual roads. Traffic signs erected at the side of roads explain the road traffic information or regulations. Therefore, traffic sign recognition is necessary for the autonomous vehicles. In this paper, color characteristics are first considered to detect traffic sign candidates. Subsequently, we establish HOG (Histogram of Oriented Gradients) features from the detected candidate and recognize the traffic sign through a SVM (Support Vector Machine). However, owing to various circumstances, such as changes in weather and lighting, it is difficult to recognize the traffic signs robustly using only SVM. In order to solve this problem, we propose a tracking algorithm with RANSAC-based motion estimation. Using two-point motion estimation, inlier feature points within the traffic sign are selected and then the optimal motion is calculated with the inliers through a bundle adjustment. This approach greatly enhances the traffic sign recognition performance.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.3-6
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• 2006

Motif which is a recurrent feature shared by a significant segments from the proteins belonging to different families can be used to predict functional or structural properties of the protein, or to describe features common to biologically related proteins. Although there are many existed motif databases, they are unstandardized and built up by different methods. so it is difficult to get enough motif information when researches use motif databases for classification, prediction, etc. Using logical integration of biological based on cross-references between these databases is the common solution for information tracking through www. However, the problem such as the motif resource tracking method for making a united motif information page emerges from cross-reference. In this paper we propose the motif resource tracking method based on the existed motif databases for easy and comfortable interface better than in the case of using each motif database. The result which is given by this method is the review of necessary information about any motif in PROSITE database.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.368-373
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• 2007

최근에 지능형 로봇분야에서 주위 카메라를 기반으로 실시간으로 환경인식 및 물체 추적 등 다양한 분야에서 연구가 활발히 진행되고 있다. 환경인식 및 물체 추적은 결국 배경과 관심물체를 분리하는 것이라고 볼 수 있는 데, 차 연산을 이용하여 물체의 움직임만을 배경으로 분리하는 방법과 물체인식을 통해 배경으로부터 분리하여 추적하는 방법에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배경과 물체 사이에서 변화하는 색상의 변화를 퍼지기법을 이용하여 물체를 배경과 분리하여 실시간으로 물체를 추적하고자 한다. 실시간 물체 추적을 위해 전체영상에 대한 전역적 탐색을 통해 여러 후보 물체 중 관심물체를 배경에서 추출 후, 추출된 물체의 크기에 따른 지역탐색을 통하여 물체를 추적하는 방법이다. 그리고 본 논문에서는 ARM 프로세서를 이용한 카메라시스템을 제작하여 실시간으로 영상분활을 실험하였다.