• Title, Summary, Keyword: 다중객체

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Tracking Multiple Objects Using Appearance based Object Segmentation (외형정보 기반의 객체 분할을 이용한 다중 객체 추적)

  • Kim, Eun-Ju;Kim, Young-Ju
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.751-754
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    • 2001
  • 본 논문에서는 외형 정보 기반의 객체 정보 분할을 이용한 다중객체 추적을 다룬다. 일반적인 다중객체 추적 시스템은 움직임이 탐지된 다중 객체에 대한 외형(appearance) 정보를 이용하여 비강체를 정의하고, 객체의 일부 특징점이나 무게 중심점을 이용한 추적을 통해 객체간의 중첩(occlusion)이나 객체 분리(split) 등의 문제에 초점을 맞춘다. 무게 중심점 등을 이용한 추적은 장시간 추적하는 경우, 즉 움직임 방향 전환이 발생하는 경우에는 정확하고 매끄러운 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 어파인 구조를 이용한 개별 객체 추적 기법을 적용하되, 객체에 대한 외형 정보를 바탕으로 객체 분리 및 객체별 어파인 구조 변환을 감지하여 정확하고 매끄럽게 다중 객체를 추적하는 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다.

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A Comparative Study on Multi Object Tracking Methods for Sports Video (스포츠 경기 내의 다중객체 트래킹 비교 연구)

  • Moon, Sungwon;Lee, Jiwon;Nam, Dowon;Kim, Howon;Kim, Wonjun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.653-654
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    • 2016
  • 기계학습 기술의 발전으로 인해 다양한 분야에서 객체를 자동으로 인식하고 그 행동을 분석하는 연구의 필요성이 대두되고 있으며, 이는 스포츠 분야도 마찬가지이다. 현재 스포츠 경기내의 다중객체를 검출하고 추적하는 시스템은 정확성이 높지 않아 대부분의 서비스가 숙련된 오퍼레이터의 수작업에 의존하고 있어 객체의 위치를 검출하고 이를 실시간으로 정확하게 추적할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 기존 알고려즘을 다중객체 추적에 적합하도록 구현하고 성능을 비교한 결과를 제시하여 스포츠 경기 내의 다중객체 추적에 적합한 알고리즘을 제안하고자 한다.

Multiple Object Tracking for Surveillance System (감시 시스템을 위한 다중 객체 추적)

  • Cho, Yong-Il;Choi, Jin;Yang, Hyun-Seung
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • pp.653-659
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    • 2006
  • 다중 객체 추적이란 컴퓨터 비전의 한 분야로, 주어진 비디오 시퀀스 내에서 관심 있는 객체들을 추적하는 것을 말한다. 다중 객체 추적 시스템은 감시 시스템, 사용자 행동 인식, 스포츠 중계, 비디오 회의와 같은 다양한 응용 분야에 핵심 기반 기술로 쓰이고 있어 그 중요성이 매우 크다. 본 논문은 감시 목적의 다중 객체를 추적하는 방법에 대하여 다룬다. 감시 시스템의 특성상, 객체의 외관이나 움직임 등에 대한 가정을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 크기, 색, 형태 같은 객체의 단순하고 직관적인 외관 특성을 이용하면서도, 객체들끼리 부분적으로 혹은 완전히 겹쳐졌을 때에도 객체들의 위치를 적절히 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 객체들의 경로에 대한 정보를 유지하는데 그래프 구조를 이용한다. 그래프를 확장하고, 제거하여 영상에 대한 정보를 추론한다. 크게 보면 객체들을 영역 레벨, 객체 레벨 두 단계에 걸쳐 추적한다. 영역 레벨에서는 각 객체들이 있을 수 있을만한 영역에 대한 가설을 세우고, 객체 레벨에서는 각 가설에 대한 검증을 한다. 제안된 방법은 직관적인 정보만을 이용하여 서로 다른 형태의 객체를 빠르게 추적할 수 있음을 보여준다. 다만 객체의 외관 정보만을 이용하였기 추적하기 때문에, 객체가 다른 객체에 의해 완전히 가려진 채 또다시 다른 객체와 겹쳐지면, 정확한 추적이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해서는 객체가 겹쳐졌을 때, 그 관계에 대한 정보를 모아야 하는데 이는 향후 연구를 통해 해결하고자 한다.

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Multiple Object Tracking in Space-variant Image Sequences (다해상도 동영상에서 다중 객체 추적)

  • 강성훈;이성환
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.487-489
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    • 2000
  • 본 논문에서는 다해상도 영상에서 움직이는 다중 객체의 추적 방법을 다룬다. 일반적으로 객체 추적 알고리즘은 움직임 탐지, 정합, 갱신의 처리 단계로 구성되어 있다. 특히 다중객체 추적일 경우, 정합 과정은 매우 중요하다. 일반적인 시각 시스템에서는 대상 객체가 강체(rigid object)라고 가정하면 이러한 정합 과정은 비교적 쉽게 구현될 수 있다. 그러나 다해상도 영상에서는 한 위치에서 다른 위치로 움직일 때 그 영역의 형태 및 크기가 변형 되기 때문에 정합이 쉽게 이루어지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 다해상도 영상에서의 정합방법을 제안한다.

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Multi-Object Detection and Tracking Using Dual-Layer Particle Sampling (이중계층구조 파티클 샘플링을 사용한 다중객체 검출 및 추적)

  • Jeong, Kyungwon;Kim, Nahyun;Lee, Seoungwon;Paik, Joonki
    • Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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    • v.51 no.9
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    • pp.139-147
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    • 2014
  • In this paper, we present a novel method for simultaneous detection and tracking of multiple objects using dual-layer particle filtering. The proposed dual-layer particle sampling (DLPS) algorithm consists of parent-particles (PP) in the first layer for detecting multiple objects and child-particles (CP) in the second layer for tracking objects. In the first layer, PPs detect persons using a classifier trained by the intersection kernel support vector machine (IKSVM) at each particle under a randomly selected scale. If a certain PP detects a person, it generates CPs, and makes an object model in the detected object region for tracking the detected object. While PPs that have detected objects generate CPs for tracking, the rest of PPs still move for detecting objects. Experimental results show that the proposed method can automatically detect and track multiple objects, and efficiently reduce the processing time using the sampled particles based on motion distribution in video sequences.

Object Tracking using Statistical Properties of Multiple Candidate Blocks in Image (영상내의 다중 후보 블록의 통계적 특징을 이용한 객체추적)

  • Chun, Jae-Bong;Park, Myeong-Chul;Ha, Suk-Woon
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • pp.149-152
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    • 2007
  • 비전 연구에 있어서 객체 추적은 무엇보다도 중요시 되어 왔다. 특히 비디오 감시 시스템에서의 객체 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 영상 내에서 움직이는 객체를 추출하고 객체내의 다중 후보블록의 통계적 특징을 이용한 추적 시스템을 구성하였다. 객체를 추적하기 위해서는 먼저 움직이는 객체 추출이 선행되어야 한다. 객체 추출은 영상 내에서 배경 프레임과 매 프레임에서의 현재 프레임간의 차 연산에 의한 가중치를 이용하여 객체의 움직임을 판단하고 추출하였다. 움직이는 객체는 본 논문에서 제안한 다중 후보 블록 알고리즘을 수행하여 추적에 필요한 통계 값을 획득한다. 통계 값으로는 방향성에 필요한 블록의 중심 좌표 값과 객체추적에 필요한 객체간의 매칭 정도를 사용하였다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 민감한 빛의 변화에도 강건하였으며, 특정 블록에 대해서만 연산 수행을 수행하므로 컴퓨터의 연산을 줄여 실시간 추적도 가능하다.

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The Floor Control for Cooperative Authoring In a Distributed Multi-session Environment (분산 다중세션 환경에서의 공동 저작을 위한 플로어 제어)

  • Shin, Shung-Woon;Oh, Sam-Kweon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.1089-1092
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    • 2003
  • 공동저작 환경에서는 원활한 저작을 위해 저작의 결과물인 객체들을 공유해야 하는 경우가 많이 발생한다. 이러한 공유 객체들을 여러 저작자들이 문제없이 공유하려면 경쟁상태를 최소화하고 공유 객체를 보호하기 위한 플로어 제어 기법이 필요하다. 단일 세션 내에서의 플로어 제어에 대해서는 많은 연구가 있어 왔지만 다중세션 환경에서의 공유 객체에 대한 플로어 제어에 대한 연구는 거의 되어 있지 않다. 본 논문은 다중 세션환경에서의 공유객체 사용 시 충돌을 방지하기 위한 플로어 제어와 공유객체 관리 모듈간의 연동구조를 제시한다. 플로어 제어는 플로어 할당 정책과 플로어 제어 메커니즘으로 구성된다. 플로어 할당 정책으로는 다중세션 환경에서 비교적 규모가 근 공동작업 환경에 적합한 관리자를 둔 의장형 방식을 사용하였다. 플로어 제어 메커니즘은 다양한 종류의 공유객체들의 제어를 위해 잠금 입자도를 고려한 잠금 기법을 사용하였다.

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Managing Shared Objects by Using Directory Service In A Multiple Session Environment (다중세션 환경에서의 디렉토리 서비스를 이용한 공유객체 관리 기법)

  • 최진성;이정훈;오삼권
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.376-378
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    • 2003
  • 공동저작 시스템에서 세션이란 참여자들의 필요에 의해 생성, 수정 또는 소멸 될 수 있는 동적인 저작자 그룹을 말한다. 공동저작 시스템은 효율적인 공동 작업의 진행을 위해 다중 세션환경을 지원할 수 있다. 이때 각 세션에서의 저작활동은 사용자들간의 상호협력을 통한 공유객체의 생성. 수정, 저장 및 삭제 등의 작업을 통해 행해진다. 다중세션을 지원하는 공유객체 관리 기법은 모든 세션의 사용자들에게 공유객체 검색 및 접근이 용이하도록 해야 한다. 본 논문은 디렉토리 서비스를 사용한 공유객체 관리 기법을 제시한다. 디렉토리 서비스 모듈은 공유객체들의 위치 일관성을 유지함으로써 효율적인 공유객체 검색 서비스가 가능하게 하고, 공유객체 관리 모듈은 디렉토리 서비스 모듈을 참조하여 오든 세션의 사용자들이 공유객체에 접근하는 것을 용이하게 한다.

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A study on Online boosting based Multi-target tracking system (Online boosting 기반의 다중객체 추적 시스템 개발)

  • Yang, Ehwa;Yu, Jeongmin;Jeon, Moongu
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.364-366
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    • 2012
  • 본 논문은 다중 객체 추적 시스템에 관한 연구로서, Online boosting 을 기반으로 다중 객체 추적 기술이 개발되었다. 기존의 Boosting 기반의 추적 기술과는 다르게 객체들간의 구별을 좀더 명확하게 하기 위하여, 프레임과 프레임간의 객체들끼리의 연결 시 공간적인 제약조건과 시간적 제약 조건을 이용하여 Online Boosting 알고리즘을 설계하였다. 본 시스템에서는 멀리 떨어져있는 객체들간에는 연관성이 낮다는 점을 보다 강력하게 고려하였기에 추적하는 과정에서 물체들끼리의 연관 오류가 줄어들었고, 이는 몇 개의 범용데이터를 이용한 실험을 통해 증명하였다.

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Implementation of Real time based Multi-object recognition algorithm (실시간 다중 객체인식 알고리즘 구현)

  • Park, Tae-Ryong
    • Journal of IKEEE
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    • v.17 no.1
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    • pp.51-56
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    • 2013
  • This thesis propose a improved matching method for implementing an ORB algorithm based multi-object recognition. SURF algorithm that is well known in the object recognition algorithms is robust in object recognition. However, there is a disadvantage for real time operation because, SURF implemention requires a lot of computation. Therefore we propose a modified ORB algorithm which shows the result of almost 70% speed improvement by improving matching part to recognize multi object on real time.