• Title, Summary, Keyword: 영상 추적

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A Study on Multiple Vehicle Tracking System using the Adaptive Background Model (적응 배경 모델을 이용한 다중 차량 추적 시스템에 관한 연구)

  • 강은구;김성동;최기호
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • pp.392-395
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    • 2000
  • 본 논문은 도로상에 고정된 카메라의 영상에 들어오는 여러 대의 차량을 추적(tracking)하기 위한 시스템에 대하여 연구하고자 한다. 제안된 차량 추적 시스템은 주변 환경 변화에 따른 배경 이미지 처리를 위하여 적응적 배경 모델(Adaptive Background Model)을 이용한 배경 영상과 연속되어 들어오는 입력 영상과의 차 영상을 이용한 차량 추출 부분과 칼만 필터를 이용하여 효과적으로 위치를 추적하기 위한 차량 추적 단계로 나누어 진다.

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Natural Feature Tracking Using Optical Flow On Mobile Devices (광류 추적 기법을 사용한 모바일 기기에서의 자연 특징 추적)

  • Bae, Byeong-Jo;Park, Jong-Seung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.562-565
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    • 2010
  • 시각기반 증강현실 시스템의 구현을 위해서는 입력되는 카메라영상의 프레임을 매번 특징점을 추출하고 패턴 매칭 과정을 반복하는 것은 저 사양의 모바일 기기에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결 하고자 카메라영상에서 패턴이 한번 인식되게 되면 그 이후의 영상에 대해서는 패턴 인식과정을 생략하고 이전 영상에서 매칭된 특징점을 광류 기반 추적기법을 사용하여 추적하도록 한다. 또한 패턴 추적 절차의 수행 중 추적이 실패하여 생기는 특징점 소실 문제는 정확한 호모그래피 행렬과 카메라 자세 추정을 어렵게 하는데 이러한 문제를 해결하도록 하는 패턴 추적의 성공 또는 실패는 판단하는 기준을 세워 모바일 기기에서 빠르게 동작하도록 하는 광류 추적 기법을 사용한 자연 특징 추적 기반 증강현실 시스템을 제안한다.

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Real-time Moving Object Tracking from a Moving Camera (이동 카메라 영상에서 이동물체의 실시간 추적)

  • Chun, Quan;Lee, Ju-Shin
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.9B no.4
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    • pp.465-470
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    • 2002
  • This paper presents a new model based method for tracking moving object from a moving camera. In the proposed method, binary model is derived from detected object regions and Hausdorff distance between the model and edge image is used as its similarity measure to overcome the target's shape changes. Also, a novel search algorithm and some optimization methods are proposed to enable realtime processing. The experimental results on our test sequences demonstrate the high efficiency and accuracy of our approach.

Real Time Object Tracking using Background Image in Video (동영상에서 배경영상을 이용한 실시간 객체 추적)

  • 김용균;이광형;최내원;오해석;지정규
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.532-534
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    • 2002
  • 동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 감시 시스템 분야에서 적용되어 질 수 있는 실시간 객체 추적 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 객체 위치 탐지시 객체의 윤곽선 중 일부 점을 추출하고 추출된 점들을 이용, 객체의 무게중심을 구한다. 객체 추적시 가변 탐색창을 이용해 실시간으로 빠른 처리가 가능하도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경하에서 실시간으로 빠른객체의 추적을 보인다.

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Performance of Parallel Ray Tracing Algorithm (병렬 광선 추적 알고리듬의 성능)

  • Lee, Hyo-Jong;Im, Beom-Hyeon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.255-258
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    • 2001
  • 광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.

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Image Change Tracking System (영상 변화 추적 시스템)

  • Park Young-Hwan
    • Geophysics and Geophysical Exploration
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    • v.2 no.3
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    • pp.154-158
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    • 1999
  • This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.

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An Object Tracking Technique on OpenCV-based CMT Algorithm Using Raspberry Pi (라즈베리 파이를 이용한 OpenCV 기반 CMT 알고리즘의 객체 추적 기법)

  • Song, Gi-Beom;Yang, Yong-Jun;Lee, Sang-Gu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.895-898
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    • 2017
  • 동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.

A Lip Movement Image Tracing Test Environment Build-up for the Speech/Image Interworking Performance Enhancement (음성/영상 연동성능 향상을 위한 입술움직임 영상 추적 테스트 환경 구축)

  • Lee, Soo-Jong;Park, Jun;Kim, Eung-Kyeu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.328-329
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    • 2007
  • 본 논문은 로봇과 같이 외부 음향잡음에 노출되어 있는 상황 하에서, 대면하고 있는 사람이 입술을 움직여 발성하는 경우에만 음성인식 기능이 수행되도록 하기 위한 방안의 일환으로, 입술움직임 영상을 보다 정확히 추적하기 위한 테스트 환경 구현에 관한 것이다. 음성구간 검출과정에서 입술움직임 영상 추적결과의 활용여부는 입술움직임을 얼마나 정확하게 추적할 수 있느냐에 달려있다. 이를 위해 영상 프레임율 동적 제어, 칼라/이진영상 변환, 순간 캡쳐, 녹화 및 재생기능을 구현함으로써, 다각적인 방향에서 입술움직임 영상 추적기능을 확인해 볼 수 있도록 하였다. 음성/영상기능을 연동시킨 결과 약 99.3%의 연동성공율을 보였다.

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Stereo Object Tracking System using Block-based MSE Algorithm af Optical BPEJTC (블록기반의 MSE 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용한 스테레오 물체 추적 시스템)

  • 고정환;이재수;김은수
    • Proceedings of the Optical Society of Korea Conference
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    • pp.68-69
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    • 2001
  • 스테레오 물체 추적을 위해서는 추적 물체의 현재 위치를 추출하는 것이 선행 되어야한다. 입력된 좌측 영상과 이전 프레임에서 얻은 윈도우 마스크(window mask)의 기준 영상간에 식 (1)의 MSE 알고리즘을 적용하였다. 여기에서 윈도우 마스크의 기준 영상은 초기에만 추적을 원하는 물체를 마스크로 잡아(locking) 초기화 시켜 주면, 이후에는 스스로 계속 갱신(update)하게 된다. (중략)

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Target Window Adjustment Method for feature point tracking in infra-red images (적외선 영상에서 특징점 추적을 이용한 추적창 조절)

  • Kang, Jai-Woong;Sung, Gi-Yeul;Jung, Young-Hun;Kim, Su-Jin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • pp.297-298
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    • 2013
  • 본 논문에서는 IR 영상추적을 위하여 가린 표적의 실제 중심을 예측하는 추적창 조절(target window adjustment) 기법을 제시한다. 대표적 분할 추적(patch tracking) 방식인 특징점 추적(feature point tracking)은 표적의 중심과 특징점을 coupling하여 가린 표적의 실제 중심을 예측할 수 있으나, 형상 정보가 적은 영상에서 표적의 ROI(Region of Interest)는 특징점의 분포만으로는 구할 수 없다. 본 논문에서는 상관추적의 추적창 조절 기법과 특징점 추적의 coupling 기법을 결합하여 표적이 장애물에 가리는 경우에도 안정적인 추적창을 유지한다.

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