• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.142-143
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• 2017

증강 현실에 대한 관심이 높아지면서, 물체를 자연스럽게 증강시키는 기술이 주목받고 있다. 그 방법 중 하나는 실제 물체처럼 수평면 위에 증강시키는 것이다. 본 논문에서는 카메라 영상과 관성 측정 장치(IMU: inertial measurement unit)를 사용해 물체를 증강시키기 위한 수평면을 찾는 방법을 제안한다. 우선, 수평면을 결정하는 데 기준이 될 3 차원 공간 좌표를 계산하기 위한 방법을 설명한다. 그리고 계산된 좌표들을 바탕으로 수평면을 찾는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 사용하면 지면 방향을 이용하기 때문에 증강된 물체가 실제 물체처럼 서있게 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.413-416
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• 2021

본 논문에서는 서비스용 다관절 로봇팔의 주요기능인 다양한 컵의 검출과 조작, 이동등을 지능적으로 구현하기 위해 로봇 오픈소스 운영체제인 ROS(Robot Operation System)을 기반으로 관련 프로 그램을 개발하고 기능을 구현하였다. 연구의 주요 목표인 다양한 종류의 컵, 병과 같은 물체를 실수없이 집어서 옮기기 위한 처리과정으로 관심물체인식, 3D좌표생성, 결과데이터의 역 기구학 해석등을 수행하였으며, 이를 통해 각 기구부의 축들이 물체에 정확히 도달하고 동작의 오류를 최소화하기 위해 ROS기반의 6축 서비스 로봇팔을 활용한 경로 생성과정과 물체의 검출 성능 과정 및 실험등을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2007.10a
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• pp.293-297
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• 2007

This thesis suggests a new algorithm to detects multiple moving objects using a CMODE(Correct Multiple Object DEtection) method in the color images acquired in real-time and to track the interested pedestrian using motion and hue information. The multiple objects are detected, and then shaking trees or moving cars are removed using structural characteristics and shape information of the man , the interested pedestrian can be detected, The first similarity judgment for tracking an interested pedestrian is to use the distance between the previous interested pedestrian's centroid and the present pedestrian's centroid. For the area where the first similarity is detected, three feature points are calculated using k-mean algorithm, and the second similarity is judged and tracked using the average hue value for the $3{\times}3$ area of each feature point. The zooming of camera is adjusted to track an interested pedestrian at a long distance easily and the FOV(Field of View) of camera is adjusted in case the pedestrian is not situated in the fixed range of the screen. As a experiment results, comparing the suggested CMODE method with the labeling method, an average approach rate is one fourth of labeling method, and an average detecting time is faster three times than labeling method. Even in a complex background, such as the areas where trees are shaking or cars are moving, or the area of shadows, interested pedestrian detection is showed a high detection rate of average 96.5%. The tracking of an interested pedestrian is showed high tracking rate of average 95% using the information of situation and hue, and interested pedestrian can be tracked successively through a camera FOV and zooming adjustment.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.49 no.1
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• pp.94-102
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• 2012

Recently entered into an aging socity as the number of elderly drivers is increasing. Traffic accidents of elderly drivers are caused by driver inattentions such as poor vehicle control due to aging, visual information retrieval problems caused by presbyopia, and objects identifying problems caused by low contrast sensitivity. In this paper, detection method of ROIs on the road is proposed. The proposed method creates the saliency map to detect the candidate ROIs from the input image. And, the input image is segmented to obtain the ROIs boundary. Finally, selective visual attention regions are detected according to the presence or absence of a segmented region with saliency pixels. Experimental results from a variety of outdoor environmental conditions, the proposed method presented a fast object detection and a high detection rate.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.12a
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• pp.242-246
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• 2001

본 논문은 유전자알고리즘과 영상처리기법을 이용해 특정 대상물의 절단위치를 추출하는 방법을 제시한 것으로서, 최근에는 기존의 아날로그 센서를 사용하여 단지 대상의 명암으로 물체를 구분한 대신에 CCD(Charge-Couple Device)카메라로부터 얻어진 화상 데이터를 이용해 물체의 정보를 추출해 이용하는 방법이 많이 응용되고 있고, 영상의 형태학, 지식기반의 영상 해석 시스템에 대한 관심이 많이 높아 졌다. 그리고 지금에는 거의 모든 분야에서 화상처리기법들이 사용되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간 그레이 레벨의 입력 화상에 대하여 특정 물체의 특정위치를 유전 알고리즘과 영상처리기법을 이용해 검출 방법을 제안하고, 실제의 시스템에 적용한 예를 제시하려고 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.3
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• pp.687-696
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• 2014

This paper presents a semantic object extraction method using user's stroke input, color, and depth information. It is supposed that a semantically meaningful object is surrounded with a few strokes from a user, and has similar depths all over the object. In the proposed method, deciding the region of interest (ROI) is based on the stroke input, and the semantically meaningful object is extracted by using color and depth information. Specifically, the proposed method consists of two steps. The first step is over-segmentation inside the ROI using color and depth information. The second step is semantically meaningful object extraction where over-segmented regions are classified into the object region and the background region according to the depth of each region. In the over-segmentation step, we propose a new marker extraction method where there are two propositions, i.e. an adaptive thresholding scheme to maximize the number of the segmented regions and an adaptive weighting scheme for color and depth components in computation of the morphological gradients that is required in the marker extraction. In the semantically meaningful object extraction, we classify over-segmented regions into the object region and the background region in order of the boundary regions to the inner regions, the average depth of each region being compared to the average depth of all regions classified into the object region. In experimental results, we demonstrate that the proposed method yields reasonable object extraction results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1853_1854
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• 2009

본 논문은 스네이크 에너지에 칼라분산 성분을 추가함으로써 스네이크 알고리즘을 이용하는 강인한 영상분할기법을 제안한다. 일반적인 스네이크 알고리즘은 영상의 밝기 값만을 고려하여 관심영역을 분할하기 때문에 인접하는 영역과 다른 칼라정보를 갖더라도 인접하는 물체와 유사한 밝기 값을 가지면 영상분할하기 어렵다. 제안하는 알고리즘은 복잡한 배경에서 인접하는 영역과 칼라성분이 다른 관심영역을 효율적으로 분할하기 위해, 기존의 snake 알고리즘에 칼라분산(color variance) 에너지 요소를 추가하였다. 특정 칼라 값을 갖는 물체들이 섞여있는 복잡한 배경 영상들의 실험을 통해 제안하는 칼라분산 기반 확장 스네이크 알고리즘의 우수성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1998.11a
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• pp.168-171
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• 1998

멀티미디어 기술의 발달로 그래픽을 포함한 영상데이터의 사용이 급증하고 있다. 멀티미디어 및 가상현실 응용 시스템은 그래픽을 포함한 영상과 음향이 동기화 되어 제공될 경우 사용자의 현장감과 몰입감을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 가정용 비디오를 통하여 입력되는 일련의 영상데이타로부터 관심있는 물체의 운동을 추적함으로 물체가 발생시키는 충돌음을 공간적으로 동기화 하여 생성하는 이미지 기반 영상/음향 동기화 기술의 개발에 관하여 논의한다. 대용량의 영상데이터에 대하여 실시간으로 음향을 동기화시키는 것은 현재 기술로 불가능하며, 본 논문에서는 영상과 음향의 공간적 동기화 기술에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.314-317
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• 2011

본 논문은 상향식 현저함 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 시각적 주의를 갖는 영역들을 자동으로 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 인간의 시각 시스템과 같이 사전 지식 없이 시각정보의 공간적인 분포에 근거하여 장면을 해석하는 상향식 현저함 모델 방법을 입력 영상에 적용하여 관심 물체 영역을 검출하는 연구이다. 상향식 현저함 방법은 Treisman의 세부특징이론 연구에서 제시한 바와 같이 시각적 주의를 갖는 영역은 시각정보의 현격한 대비차이를 가지는 영역으로 집중되어 배경에서 관심영역을 구분할 수 있다. 입력 영상에서 현저함 모델을 통해 3차원 현저함 맵을 생성한다. 그리고 생성된 현저함 맵으로부터 실제 관심영역들을 검출하기 위해 제안한 방법에서는 적응적 임계치 방법을 적용하여 관심영역을 검출한다. 제안한 방법을 관심영역 분할에 적용한 결과, 영역 분할 정확도 및 정밀도가 약 88%와 89%로 제시되어 관심 영상분할 시스템에 적용이 가능함을 알 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.10
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• pp.1262-1270
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• 2020

Recently, the smart video surveillance research, which has been receiving increasing attention, has mainly focused on the intruder detection and tracking, and abandoned object detection. On the other hand, research on real-time detection of stolen objects is relatively insufficient compared to its importance. Considering various smart surveillance video application environments, this paper presents two different types of stolen object detection algorithms. We first propose an algorithm that detects theft of statically and dynamically registered surveillance objects using a dual background subtraction model. In addition, we propose another algorithm that detects theft of general surveillance objects by applying the dual background subtraction model and Mask R-CNN-based object segmentation technology. The former algorithm can provide economical theft detection service for pre-registered surveillance objects in low computational power environments, and the latter algorithm can be applied to the theft detection of a wider range of general surveillance objects in environments capable of providing sufficient computational power.