• 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.

• Spatial Information Research
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• 제21권3호
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• pp.11-19
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• 2013

도로에서 발생되는 차량간 충돌사고, 교통 소통 상황, 보행자 사고 등 다양한 도로 상황을 모니터링 및 자동으로 인식하여 교통정보를 제공하거나 긴급구난 서비스를 제공하기 위한 다양한 기술이 개발되고 있다. 도로 모니터링을 통한 다양한 객체 추적 및 상황인식을 위해서는 잡음 및 겹침 등에 강인한 객체 추적 기술이 요구된다. 본 논문에서는 외부 환경에서 Background Subtraction, LK-Optical Flow, 지역 기반 히스토그램 특징의 결합을 통해 추적을 위한 몇 가지 추정 인자를 생성하고 이를 통해 변화가 있는 객체, 잡음에도 비교적 강인한 추적 방법을 제안한다. 구체적으로는 객체의 초기 움직임 정보를 검출하기 위해 옵티컬 플로우를 적용하여 컬러 정보 및 밝기 변화에 무관한 이동 정보를 측정한다. 측정된 정보를 기반으로 하여 지역 히스토그램 기반 검증을 통해 신뢰도를 판단한다. 신뢰도가 낮을 경우 배경 제거 정보와 지역 히스토그램 트래커의 정보를 혼합하여 새로운 위치를 추정한다. 실험을 통해 제안된 기법이 객체를 추적하고 있는 도중 나타날 수 있는 충돌, 새로운 특징의 등장, 크기 변화 상황에 강인하게 동작함을 제시한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권2호
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• pp.118-123
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• 2011

Video based object tracking normally deals with non-stationary image streams that change over time. Robust and real time moving object tracking is considered to be a problematic issue in computer vision. Multiple object tracking has many practical applications in scene analysis for automated surveillance. In this paper, we introduce a specified object tracking based particle filter used in an environment of multiple moving objects. A differential image region based tracking method for the detection of multiple moving objects is used. In order to ensure accurate object detection in an unconstrained environment, a background image update method is used. In addition, there exist problems in tracking a particular object through a video sequence, which cannot rely only on image processing techniques. For this, a probabilistic framework is used. Our proposed particle filter has been proved to be robust in dealing with nonlinear and non-Gaussian problems. The particle filter provides a robust object tracking framework under ambiguity conditions and greatly improves the estimation accuracy for complicated tracking problems.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제13권4호
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• pp.298-306
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• 2013

Recent years have witnessed a growing interest in the fields of video surveillance and mobile object tracking. This paper proposes a mobile object tracking algorithm. First, several parameters such as object window, object area, and expansion-contraction (E-C) parameter are defined. Then, a modified E-C algorithm for multiple-object tracking is presented. The proposed algorithm tracks moving objects by expansion and contraction of the object window. In addition, it includes methods for updating the background image and avoiding occlusion of the target image. The validity of the proposed algorithm is verified experimentally. For example, the first scenario traces the path of two people walking in opposite directions in a hallway, whereas the second one is conducted to track three people in a group of four walkers.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.143-148
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• 2014

파티클 필터는 비선형 비가우시안 추정 문제에 매우 효과적인 수단으로 비디오 영상에서 객체를 추적하는 경우에 널리 이용되어왔다. 하지만 객체의 이동이 심한 경우 객체의 추적을 위해서는 매우 많은 개수의 파티클이 있어야 하므로 계산량이 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 프레임간의 객체 이동이 상당히 크게 이루어지는 low frame rate(LPR) 비디오에서 차량의 추적을 위하여 모션 벡터를 이용한 개선된 파티클 필터 추적 방법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 평가하였다. 제안한 파티클 필터에서는 selection 단계와 observe 단계의 두 단계에서 모션 벡터를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 LPR 영상에서 기존의 파티클 필터가 객체의 추적에 실패하는 경우에도 성공적 추적이 가능하며, 추적의 정확도 또한 향상되었음을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.882-884
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• 2003

We present an application of digital video images for object tracking. In order to track a fixed object, which was shoot on a moving vehicle, this study develops a shape-based matching algorithm to implement the tracking task. Because the shape-based matching algorithm has scale and rotation invariant characteristics, therefore it can be used to calculate the similarity between two variant shapes. An experiment is performed to track the ship object in the open sea. The result shows that the proposed method can track the object in the video images even the shape change largely.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.35-41
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• 2015

영상 감시 시스템에서 특정 물체를 추적하기 위해서는 물체에 대한 영상정보를 빠른 시간 내에 정확하게 인식하고 추적하는 방법이 매우 중요하다. 단일 카메라를 이용해서 객체의 추적을 하게 될 경우 가려짐과 같은 문제로 인해 객체 추적의 한계가 존재하게 되고, 복수 카메라를 사용하는 경우 연속적으로 배치된 카메라를 통해 객체를 추적하게 된다. 그러나 객체추적이 완벽하게 이루어지지 않아 추적하고 있는 객체를 놓치는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다수의 카메라를 관심영역 내에 설치해서 동시에 동일한 물체를 여러 각도에서 관찰하는 멀티 영상감시시스템과 같은 방법을 고려해야 한다. 물체 추적에 다수의 카메라를 이용할 경우 정보 취득이 용이하고, 보다 넓은 범위의 공간에서 정확도가 높은 판단을 내리는 것이 가능하다. 본 논문에서는 도로 교차로에 다수의 카메라를 사용할 경우 공간투영기법인 호모그래피를 적용하여 자동차와 같은 동일한 물체를 인식하고 추적하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1109-1116
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• 2023

객체 추적은 영상의 첫 번째 프레임에서 annotation으로 제공되는 좌표 정보를 활용하여 비디오 시퀀스의 목표 추적에 활용된다. 본 논문에서는 객체 추적 정확도 향상을 위해 심층 특징과 영역 추론 모듈을 결합한 추적 알고리즘을 제안한다. 충분한 객체 정보를 획득하기 위해 Convolution Neural Network를 Siamese Network 구조로 네트워크를 설계하였다. 객체의 영역 추론을 위해 지역 제안 네트워크와 중첩 신뢰도 모듈을 적용하여 추적에 활용하였다. 제안한 추적 알고리즘은 Object Tracking Benchmark 데이터셋을 사용하여 성능검증을 수행하였고, Success 지표에서 69.1%, Precision 지표에서 89.3%를 달성하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.42-45
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• 2010

This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.