• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권11호
• /
• pp.1647-1654
• /
• 2013

실외 도로에서의 차량 검출 성능은 기상 상태, 태양 이동에 의한 그림자, 조도 변화 등에 영향을 받는다. 본 논문에서는 낮 시간대의 실외도로에서 이러한 주변 환경변화에 강건한 배경 추정 알고리즘과 연동한 차량 검출 시스템을 제안한다. 배경 추정 알고리즘은 혼합 가우시안 모델을 적용하고 후보 영역에 대한 차량 검출은 Adaboost 알고리즘을 적용하였다. 흐린 날, 비오는 날 등 동일한 실제 도로에서 서로 다른 기후에 획득한 CCTV 비디오 영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 방법이 일반 도로에서의 차량 검출에 유용한 것을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.7-14
• /
• 2019

본 논문에서는 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출에서 조명과 그림자에 의한 손실 영역을 Flood Fill 알고리즘을 이용하여 보완하고 Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier 얼굴 검출 방법을 제안하였다. Haar-like 특징을 이용한 Cascade Classifier는 이미지에서 기존의 YCbCr 색공간을 이용한 피부색 추출은 단순히 임계값만 사용하기 때문에 조명, 그림자 등에 의해 잡음과 손실 영역이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 침식, 팽창 연산을 사용하여 잡음을 제거하였고 손실 영역을 추정하기 위해 Flood Fill 알고리즘을 사용하여 손실 영역을 추정하였다. 추정한 영역에 대하여 YCbCr 색공간의 임계값을 추가로 허용하였다. 나머지 손실영역에 대하여 위에서 추정한 영역중 추가로 허용한 영역의 평균값으로 색을 채워 넣었다. 추출한 이미지에 Haar-like Cascade Classifier를 사용하여 얼굴을 검출하였다. 기존의 Haar-like Cascade Classifier의 방법보다 제안하는 방법이 정확도가 약 4% 향상되었으며 YCbCr 색공간만을 이용한 피부색 추출보다 제안하는 방법의 검출률이 약 2% 향상되었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.79-83
• /
• 2012

We use adaptive method and determine threshold coefficient so that the algorithm could decide a suitable binarization threshold coefficient of the image to detecting a marker; therefore, we solve the light influence on the shadow area and dark region. In order to improve the speed for reducing computation we created Integral Image. The algorithm detects an outline of the image by using canny edge detection for getting damage or obscured markers as it receives the noise removed picture. The strength of the line of the outline is extracted by Hough transform and it extracts the candidate regions corresponding to the coordinates of the corners. Markers extracted using the equation of a straight edge to find the coordinates. By using the equation of straight the algorithm finds the coordinates the corners. of extracted markers. As a result, even if all corners are obscured, the algorithm can find all of them and this was proved through the experiment.

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

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권6호
• /
• pp.84-92
• /
• 2007

본 연구는 원거리에서 걸음걸이 (보행)의 특성을 분석하여 인간을 식별하는 보행인식 (gait recognition) 기술을 다중 특징점 기반으로 확장하여 인식률 및 오류 내성을 향상시키는 기술을 제안한다. 보다 구체적으로 i)움직임 검출, ii) 객체 영역 검출, iii) 머리 영역 검출, 그리고, iv) 능동 형태 모델을 이용하여 기본 알고리듬 (gait baseline algorithm)의 문제점인 전처리 과정없이 그림자 영향과 낮은 인식률을 개선하였다. 제안된 알고리듬은 HumanID Gait Challenge (HGCD) 데이터집합을 이용한 실험을 통해 환경 변화요인에도 강건한 인간 보행인식이 가능함을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.63-73
• /
• 2009

본 논문에서는 단순화한 색상 정보에 기반한 컨벌류션 정합(Convolution Matching)을 이용하여 차량을 검출하는 기법을 제안한다. 입력 영상을 화소 색상 벡터의 방향을 고려해 8방향 색상(Red, Green, Blue Cyan, Yellow, Magenta, White, Black)으로 표현한다. 8 방향 색상의 표현은 조명이나 환경 변화에 강인한 영상을 제공한다. 본 논문의 차량 검출 단계는 크게 후보 영역 검출 단계와 차량 검증 단계로 구성된다. 후보 영역 검출 단계에서는 수직 에지와 그림자 등을 고려하여 차량의 후보 영역을 결정한다. 차량 검증 단계에서는 차량을 판별하기 위해 컨벌류션 정합과 후보 영역내의 에지 복잡도를 사용한다. 제안하는 차량 검출 알고리즘은 조명이나 환경이 변화하는 다양한 실험들에서 빠르고 높은 검출률을 보였다.

• 대한공간정보학회지
• /
• 제16권1호
• /
• pp.49-55
• /
• 2008

도로 주변의 영상을 사용자들에게 제공하기 위해서는 사생활 침해의 문제가 발생하지 않도록 영상에 존재하는 사람(얼굴)을 추출하여 제거하는 과정이 필수적으로 이루어져야 한다. 도로 주변의 CCD영상에서의 얼굴 추출을 위해, 영상의 먼저 HSI(색상, 채도, 명도)와 YCrCb 칼라 모델을 사용하여 피부색을 검출하였으며, 두 개의 모델을 사용한 결과 효과적인 피부색의 검출이 가능하였다. 이렇게 검출된 피부색 영역을 연결성과 밝기 차이를 영역 분할을 실행하고 나뉜 구역들에 면적, 개수, 비율, 타원의 조건을 적용하여 최종적인 얼굴 후보 구역을 결정하였다. 그리고 이렇게 결정된 구역들을 임계값을 이용하여 이진화하고, 이진화 된 영상 중 검은 부분이 5% 이상일 때 얼굴로 결정하였다. 실험 결과 초상권 침해의 문제가 되는 38개의 영상 중에서 28개의 얼굴이 추출되었다. 얼굴이 추출되지 않은 원인으로는 얼굴의 음영지역과, 피부색과 유사한 배경 등을 들 수 있다. 또한 얼굴과 비슷한 색과 형태를 가진 물체들이 추출되는 사례가 많이 발생하였다. 이러한 문제들을 보완하기 위해서는 얼굴 후보 영역조건을 세분화 하고 영역 분할 방식과, 얼굴 최종 결정 부분의 알고리즘을 더 구체적으로 보완해야 할 필요성이 있다고 여겨진다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.462-470
• /
• 2011

본 논문에서는 실시간 영상감시 시스템에서 방치되거나 제거된 객체를 강인하게 검출하는 알고리듬을 제안한다. 방치되거나 없어진 객체는 사람이나 다른 움직임의 원인에 의해서 나타나기 때문에 추적을 기반으로 한 방법을 사용하였다. 가우시안 혼합 모델에 의해 전경과 배경을 분리하고 그림자 제거 알고리듬을 적용하였다. 모폴로지를 수행하여 주변 잡음을 제거하고 객체 구분을 명확히 하였다. 그리고 검출된 정지 객체를 방치되거나 사라지는 객체 중의 하나로 분류하였다. 추적방법을 적용함과 동시에 정지된 객체에 모니터링 시간까지 부여하여 검출된 객체가 다른 객체에 의해서 폐색되는 현상을 개선하였다. 영역성장기법을 이용하여 방치된 객체와 제거된 객체의 분류 성능을 높였다. 또한 제안된 시스템을 DSP 기반으로 설계하여 실시간 구현을 하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
• /
• pp.267-270
• /
• 2016

차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.1-8
• /
• 2024

수동형 소나의 성능을 측정하기 위해 주어진 환경과 시스템 변수 하에서 보통 최대 탐지거리를 고려한다. 음파가 해표면 또는 해저면과 필연적으로 접촉하는 천해에서는 표적탐지가 최대 탐지거리까지 유지되는 게 일반적이다. 그러나 심해에서는 음파가 해표면 또는 해저면과 접촉하지 않을 수도 있으며, 이 경우 음파가 도달하지 않는 음영구역이 존재할 수도 있다. 이 경우 최대 탐지거리만으로 각 소나의 탐지성능을 완전하게 기술하기 어려울 수 있다. 보다 완전한 탐지성능 기술을 위해 '탐지견고성(Robustness Of Detection, ROD)' 개념을 도입하고자 한다. 동해 연안에서 수괴의 공간적 분포와 최대 탐지거리 및 탐지견고성은 밀접한 관계가 있으며, 최대 탐지거리와 탐지견고성은 서로 반대의 공간적 변동을 보인다. 경험직교함수(Empirical Orthogonal Function, EOF)를 도입하여 수온의 시공간적 분포를 분석한 결과 첫 번째 모드는 전형적인 계절 변화를 보이고, 두 번째 모드는 혼합층 등의 세기 변화를 반영하는 것으로 추정된다. 이 두 모드가 전체 변화의 약 92 %를 설명한다. 수심 5 m와 100 m 표적을 가정하여 수동형 소나의 최대 탐지거리와 두 모드의 계절 변화의 상관관계를 분석하면 첫 두 모드와 높은 음의 상관계수(약 -0.9)를 보인다. 수온의 계절적 변화는 표층 ~ 수심 200 m에서 발생하며, 이에 따라 수심 100 m에 표적이 존재한다고 가정하여 수동소나를 수심 100 m 이상에서 운용할 경우 계절변화가 미미한 탐지성능을 기대할 수 있다.