Automatic age estimation has been used in many social network applications, practical commercial applications, and human-computer interaction visual-surveillance biometrics. However, it has rarely been explored. In this paper, we propose an automatic age estimation system, which includes face detection and convolutional deep learning based on an inception module. The latter is a 22-layer-deep network that serves as the particular category of the inception design. To evaluate the proposed approach, we use 4,000 images of eight different age groups from the Adience age dataset. k-fold cross-validation (k = 5) is applied. A comparison of the performance of the proposed work and recent related methods is presented. The results show that the proposed method significantly outperforms existing methods in terms of the exact accuracy and off-by-one accuracy. The off-by-one accuracy is when the result is off by one adjacent age label to the above or below. For the exact accuracy, the age label of "60+" is classified with the highest accuracy of 76%.
한 장의 영상에 보다 많은 영상정보를 담기 위해서는 넓은 시야각이 필요하다. 넓은 시야각을 갖는 영상은 보안, 감시, 원격화상회의, 이동로봇 등의 산업분야에서 사용된다. 본 논문에서는 광각의 파노라마 영상을 획득하기 위해 쌍곡면 실린더형 반사체를 이용한 영상획득 방법을 제안한다. 일반적인 응용 예에서 수직화각 보다 수평화각이 중요하므로 수직방향으로는 평면거울과 같고, 수평방향으로 쌍곡선 형태를 갖는 실린더형 반사체를 설계하였다. 광학적 성능 분석을 위해 광선추적법을 통해 본 쌍곡면 실린더형 반사체 영상계의 영상획득 모델을 구하였으며, 쌍곡면 실린더형 반사체를 실제 제작하였고, 영상 실험을 통해 광각 영상획득 성능을 검증하였다. 제안하는 영상 시스템은 기존 방법에 비해 경제적이며, 별도의 영상처리 없이 수평화각 210도에 이르는 광각의 실시간 파노라마 영상을 획득할 수 있었다.
본 연구는 운영레벨에서의Kompsat-5 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상과AIS (Automatic Identification System) 자료를 이용한 선박탐지 모니터링 가능성을 검토하였다. 분석을 위해 신진항 서측연안과 제주항 북측연안에서 수집된 Kompsat-5 SLC 영상과 연안에서 수집된 AIS 자료를 사용하였다. Kompsat-5 영상의 선박탐지를 위해 HVAS (Human Visual Attention System) 알고리즘을 적용하였다. HVAS는 CFAR (Constant False Alarm Rate)에 비해 탐지속도와 탐지율 측면에서 뛰어나다는 장점을 가지고 있다. 통합 분석결과 소형선박을 제외하고 Kompsat-5 선박탐지 결과와 AIS는 전반적으로 일치하는 것으로 분석되었다. Kompsat-5 영상에서 탐지되었으나 AIS 자료에서 탐지되지 않은 선박은 육안 판독을 통해 AIS 자료의 부재로 인한 것으로 보인다. 한편 SAR 영상에서도 선박의 기포항적, 육지 masking을 위해 사용된 DEM 파일의 오차(또는 위성궤도 오차), 그리고 고스트 현상에 의한 오탐지가 발생하였다. 향후 SAR 영상 분석 알고리즘 개선과 신뢰성 있는 AIS 자료 확보를 통한 운영레벨에서의 선박탐지 모니터링 기술 개발은 국가해양영토 광역감시망 구축에 크기 기여할 것이다.
In case of image observation equipments, CCTV for short distance visual field is usually installed and operated mostly as the means of crime-prevention. However, the extensive demand for monitoring problems in case of the increase in intelligent crimes and disasters has led to the necessity of the development of long-distance observation equipments embedded with Night View functions. In case of the Night View equipments, the relevant market is set up to be focused mostly on Thermal Observation Device(hereinafter, TOD), but some shortcomings such as the limitation of image visibility and excessive maintenance cost, etc. have actually caused the necessity of new long distance Night View equipment. Moreover there might follow lots of difficulties in long-distance visualization in the event that irregular reflection is generated by minute particles in the atmosphere such as fog, smog, and dust, etc. These factors are motivate the work presented in this study. Our study is aimed at the realization of Pulsed Laser Illuminator and newly proposed Range-Gated image acquisition technology. And also the implementation of Tracker for continuous trace of the objects of interest from the obtained sequence images.
국토교통부는 현행 항공법 체계 내에서 무인항공기급 비행안전기준 마련을 추진중에 있다. 이에 부응하여 군용항공기 운용 등에 관한 법률에 무인항공기 관련 내용의 보완 검토도 필요하다고 판단된다. 무인항공기 비행규칙은 무인항공기를 운용해야할 공역을 기준으로 적용할 비행원칙과 운용자 위치, 임무운용한계, 구비물품 등을 들 수 있다. 또한 실제 비행에 적용해야 할 규칙으로는 일반비행규칙, 시계비행규칙, 계기비행규칙 등이 요구된다. 그리고 무인항공기체계 운용자 간에 이루어지는 통화, 관제 및 통신사항, 공역 및 구역별 비행 등에 대한 적용규칙 마련도 필요하다고 할 수 있다. 공역에서의 무인항공기 운용은 항공기 성능에 대한 능력을 보장받는 것이 중요하지만 그에 못지않게 필수적으로 요구되어지는 것은 표준화된 비행기준이라고 할 수 있다. 이러한 비행규칙과 공역에 대한 관리기준을 공역사용자가 모두 숙지하고 비행에 적합하게 적용하여야만 안전하고 원활한 비행운용이 가능하다. 본 논문은 표준화된 비행규칙과 법률의 보완을 위해 연구하였다.
다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.
기존의 이벤트 인식은 한정된 규칙 기반으로 이루어졌고, 시나리오 해석은 확률 자료의 크기로 많은 학습 시간이 필요했다. 본 논문에서는 객체로부터 특징 벡터를 추출하고 각 객체의 행동 양식을 분석하여 현재 객체의 이벤트를 인식하는 방법과 확률 모델을 기반으로 본 논문에서 정의한 긴급 상황 시나리오를 해석할 수 있는 방법을 제안한다. 독립 객체의 이벤트 규칙은 주-이벤트, 움직임-이벤트, 상호-이벤트, 그리고 'FALL DOWN' 이벤트로 구성되며, 객체의 특징 벡터와 베이지안 네트워크에 의해 학습된 분할 움직임 방향 벡터(SMOV)를 통해 정의된다. 긴급 상황 시나리오는 현재 이벤트의 상태와 사후 확률에 의해 분석된다. 본 논문에서는 기존 방법에 비해 다양한 이벤트를 정의하였고 이벤트 간의 독립성을 높여 확장성이 용이하도록 하였다. 그리고 객체 추적만을 통해 얻을 수 없는 의미론적 정보를 규칙과 확률을 기반으로 획득할 수 있었다.
In this paper, we describe correspondence among multiple images taken by multiple cameras. The correspondence among multiple views is an interesting problem which often appears in the application like visual surveillance or gesture recognition system. We use the principal axis and the ground plane homography to estimate foot of human. The principal axis belongs to the subtracted silhouette-based region of human using subtraction of the predetermined multiple background models with current image which includes moving person. For the calculation of the ground plane homography, we use landmarks on the ground plane in 3D space. Thus the ground plane homography means the relation of two common points in different views. In the normal human being, the foot of human has an exactly same position in the 3D space and we represent it to the intersection in this paper. The intersection occurs when the principal axis in an image crosses to the transformed ground plane from other image. However the positions of the intersection are different depend on camera views. Therefore we construct the correspondence that means the relationship between the intersection in current image and the transformed intersection from other image by homography. Those correspondences should confirm within a short distance measuring in the top viewed plane. Thus, we track a person by these corresponding points on the ground plane. Experimental result shows the accuracy of the proposed algorithm has almost 90% of detecting person for tracking based on correspondence of intersections.
본 연구는 무인 영상감시를 위한 이동물체의 실시간 탐지 및 추적을 다루고 있다. 고정 카메라로부터 획득한 영상을 사용하여 영상 내의 모든 이동물체를 검출하고 이동물체를 에워싸는 사각형 박스로 물체를 표시하여 추적한다. 추적방법은 TI DSK6455 키트와 키트 상에 연결된 FPGA 보드로 구성되는 임베디드 시스템에 구현하였다. DSP 키트에서는 이동물체의 검출과 추적을 위한 영상처리 알고리즘을 처리하며, 영상획득과 표시를 위해 설계된 FPGA 보드에서는 라인별로 영상을 읽고 DMA 데이터 전송 방식으로 DSP 프로세서로 영상 데이터를 보내며 또한 처리된 영상 데이터를 VGA 모니터로 보낸다. 실험결과에 의하면 이동물체의 추적은 만족스럽게 추적속도는 $320{\times}240$ 영상 해상도에서 초당 30 프레임의 속도로 수행하였다.
장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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