• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2120-2123
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• 2003

This paper presents the moving object detection and tracking algorithm using edge information base on human perceptual system The human visual system recognizes shapes and objects easily and rapidly. It's believed that perceptual organization plays on important role in human perception. It presents edge model(GCS) base on extracted feature by perceptual organization principal and extract edge information by definition of the edge model. Through such human perception system I have introduced the technique in which the computers would recognize the moving object from the edge information just like humans would recognize the moving object precisely.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.15-22
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• 2005

객체 중심점에서 움직임을 추정하여 빠르게 이동하는 객체의 윤곽선을 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현(radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정함으로써 객체 윤곽선을 추적하였다. 객체의 움직임을 추정함으로써 프레임 간 객체의 움직임이 객체 중심에서 윤곽까지 거리 이상 빠르게 이동하는 객체도 추적할 수 있다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상(difference image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 복잡한 배경 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 복잡한 배경 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.500-504
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• 2002

The purpose of this paper is to implement a guidance system for an object on the road. A watch camera equipped on the auto door recognizes the direction for the destination of an object, after that it determines whether opening or closing the door, and then the door is opened automatically, based on the decision. The motion of the moving object is approximated by using the technique of the image processing of tracking images and the affine model. The direction of the moving object is predicted from image information obtained by applying linear Kalman filter to the motion estimation in order to reduce the search region, the moving position, and the direction of the center of the object. Along with the guidance function, the system has the announcing function to the object. The experimental results confirm the veridity and applicability of the proposed system.

• 전기학회논문지
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• 제65권3호
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• pp.477-486
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• 2016

This paper presents the area classification, identification, and tracking for multiple moving objects with the similar colors. To do this, first, we use the GMM(Gaussian Mixture Model)-based background modeling method to detect the moving objects. Second, we propose the use of the binary and morphology of image in order to eliminate the shadow and noise in case of detection of the moving object. Third, we recognize ROI(region of interest) of the moving object through labeling method. And, we propose the area classification method to remove the background from the detected moving objects and the novel method for identifying the classified moving area. Also, we propose the method for tracking the identified moving object using Kalman filter. To the end, we propose the effective tracking method when detecting the multiple objects with the similar colors. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.281-284
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• 2003

본 연구에서는 이동 객체 추적 시스템의 전처리 과정으로 움직임 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 연속되는 영상으로부터 시간적으로 차이가 있는 두 개의 프레임을 얻은 후 이들의 이진 차영상을 구함으로서 움직임 영역을 검출한다. 차영상을 이용하는 경우 이전 프레임에서의 객체 영역과 현재 프레임에서의 객체 영역이 모두 검출된다. 추적 시스템에서는 카메라의 이동에 따라 배경이 변화되기 때문에 어느 영역이 객체의 현재 위치인지를 결정하는 방법이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 프레임의 이진 에지영상을 구하고 이것을 차영상과 논리적인 AND 연산을 수행한다. 실험 결과 이동 객체의 움직임 영역을 정확히 검출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국정밀공학회지
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• 제15권7호
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• pp.175-181
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• 1998

This paper describes realtime visual tracking system of moving object for three dimensional target using EKF(Extended Kalman Filter). We present a new realtime visual tracking using EKF algorithm and image prediction algorithm. We demonstrate the performance of these tracking algorithm through real experiment. The experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm and image prediction algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image.

• 전자공학회논문지D
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• 제36D권8호
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• pp.68-78
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• 1999

일반적으로 스테레오 비젼 시스템에서 좌,우 영상의 시점이 일치하지 않거나 이동 물체가 영상의 중심 좌표에 있지 않을 경우에는 관측자에게 논의 피로감 주고 입체감을 느끼지 못하게 할뿐만 아니라 이동 물체의 추적이 어렵게 된다. 따라서 이동물체의 주시각을 제어하면서 추적 물체가 항상 영상의 중앙에 위치하도록 제어하는 것이 스테레오 물체추적 시스템이다. 본 논문에서는 스테레오 물체추적의 새로운 접근방법으로 적응적 물체 추적이 가능한 광 JTC를 이용하여 이동 물체를 추적하는 스테레오 물체추적 시뮬레이터를 구현하였다. 또한, 시뮬레이터를 이용하여 JTC의 추적 결과를 비교 분석하여 실험 결과를 예측할 수 있었으며, 광학실험을 통해 배경 잡음이 존재해도 실시간적 물체 추적이 가능한 스테레오 물체추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.197-205
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• 2006

본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.305-311
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• 2021

One of the highly reliable object tracking methods is to trace objects by associating objects detected by deep learning. The detected object is represented by a rectangular box. The box has information such as location and size. Since the tracker has motion information of the object in addition to the location and size, knowing additional information about the motion of the detected box can increase the reliability of object tracking. In this paper, we present a new method of reliably estimating the moving direction of the detected object in underground parking lot. First, the frame difference image is binarized for detecting motion energy, change due to the object motion. Then, a cumulative binary image is generated that shows how the motion energy changes over time. Next, the moving direction of the detected box is estimated from the accumulated image. We use a new cost function to accurately estimate the direction of movement of the detected box. The proposed method proves its performance through comparative experiments of the existing methods.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.673-679
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• 2012

This paper introduces robust tracking algorithm for fast and erratic moving object. CAMSHIFT algorithm has less computation and efficient performance for object tracking. However, the method fails to track a object if it moves out of search window by fast velocity and/or large movement. The size of the search window in CAMSHIFT algorithm should be selected manually also. To solve these problems, we propose an efficient prediction technique for fast movement of object using Kalman Filter with automatic initial setting and variable configuration technique for search window. The proposed method is compared to the traditional CAMSHIFT algorithm for searching and tracking performance of objects on test image frames.