본 논문에서는 실시간으로 획득된 영상을 분석하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 카메라를 자동 제어하여 관심 보행자만을 추적하는 시스템을 제안한다. 다수 물체 영역 검출은 차영상과 이전변환 밀도값을 이용한다. 검출된 다수 물체 영역에서 사람의 구조적 정보와 형태 정보를 이용하여 나무들의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역은 제거되고, 관심 보행자 영역만을 검출하였다. 관심 보행자 추적은 무게중심 차를 이용한 움직임 정보와 k-means 알고리즘으로 구한 세 점의 평균 색상 정보를 이용한다. 원거리 관심 보행자는 인식률을 높이기 위해 줌을 실행하여 확대하고, 관심 보행자의 화면상 위치에 따라 카메라 방향을 자동으로 조정하여 관심 보행자반을 연속적으로 추적한다. 실험 결과, 제안한 시스템은 실시간으로 움직이는 다수 물체를 검출하고, 사람의 구조적 특정과 형태 정보로 관심 보행자만을 검출할 수 있었고, 움직임 정보와 색상정보로 관심 보행자를 연속적으로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 FAST 코너점과 EMD를 이용한 다수의 이동물체 식별 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 영상 내의 이동물체를 추출하기 위한 기법으로 GMM을 기반으로 배경을 모델링 하며, 모델링 된 배경에서 추출된 이동물체를 인식하기 위해 라벨링 기법을 수행한다. 그 다음 인식된 다수의 이동물체 식별을 위해 FAST 코너점과 색상 기반의 EMD 알고리즘을 융합한 다수의 이동물체 식별 방법을 제안하며, 최종적으로, 실내 환경 내에서의 실험을 통해 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.
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.
보행자 추적은 무인 자동차 시스템, 보안 또는 감시 시스템, 횡단보도 신호제어 시스템 등 실세계의 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있다. 본 논문에서는 걸어다니는 보행자의 움직임 정보를 이용하여 다수의 보행자를 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 보행자의 움직임 정보는 연속된 두 개의 비디오 프레임간의 그레이 레벨 차를 이용하여 추하고, 이를 통하여 물체를 검출한다. 검출된 물체에는 보행자뿐만 아니라 다른 이동 물체가 포함될 수 있으므로 프로젝션 히스토그램(PH: Projection Histogram)을 생성한 후 보행자 유형을 기반으로 PH를 분석하여 보행자를 검출, 추적한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 복잡한 도시 환경 영상에 적용하고 그 성공적인 결과를 보인다.
단일 로봇을 이용한 물체의 운반은 제어대상이 하나이기 때문에 제어가 쉽다는 장점이 있다. 그러나 로봇의 크기에 비해 물체의 길이가 길어지거나 부피가 커지고 무게가 증가할 경우, 물체의 균형을 유지하기가 힘들고 로봇의 속도가 감소하는 등의 문제가 발생한다. 본 연구에서는 페트리넷의 그래픽적인 모델링 방법을 이용하여 전체 작업을 모델링하여 로봇의 작업 상태를 쉽게 파악할 수 있도록 하였으며 명령체계상에서 발생할 수 있는 오류를 사전에 제거하려 하였다. 또한 시스템을 분산형 구조로 설계하여 시스템을 관리하는 별도의 시스템을 설정하지 않는 대신 퍼지 제어기를 이용하여 두 로봇의 협조 작업을 통해 물체를 운반할 경우 일어날 수 있는 애매한 상황에 대한 문제를 수학적인 모델링이 필요하지 않은 퍼지 제어기의 특성을 이용해 해결하고자 한다.
물체의 신경 표상은 시각 피질 전반에 걸쳐 분산되어 있고 다른 물체의 신경 표상과 중첩된 형태로 유지된다. 따라서 특정 물체를 반복적으로 접하면 그 물체의 재인은 촉진되지만 다른 물체의 재인은 상대적으로 손상될 수 있다. 이러한 현상을 각각 반복 점화(priming)와 반점화(antipriming)라고 한다. 본 연구는 반복 반점화 즉, 반복된 물체 자체가 반점화 될 가능성을 검증하였다. 학습 단계에서 참가자들은 다양한 수준으로 화질이 손상된 물체 사진들의 재인 수준을 평정하였고 검사 단계에서는 정상적인 화질의 물체 사진을 보고 범주 판단 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 2에서 모두 학습 단계에서 쉽게 재인되었던 물체는 검사 단계에서 더 효율적으로 처리되었지만(반복 점화), 반대로 학습 단계에서 지각적으로 모호했던 물체는 검사 단계에서 비효율적으로 처리되었다(반복 반점화). 이러한 결과는 지각적으로 모호한 물체를 경험할 때 세부특징에 관한 감각 표상과 다수의 물체 표상들 간의 연결이 강화되어 후속 재인 과정을 방해하기 때문인 것으로 추정된다.
최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.
본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 물체를 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하고 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 비디오에서 물체기반 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. 이렇게 검색된 키프레임에 대한 카메라별, 시간별 통계를 통해서 감시지역의 물체기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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