본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동 물체 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 물체 추적 기법은 카메라가 고정되지 않은 동적인 환경에서 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동 물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작 벡터를 추출하여 2차원 파라미터 동작 모델인 어파인 동작 모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작 모델을 구성하는 파라미터를 추출하여 분석함으로써 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동 물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동 물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만 필터를 활용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작 정보를 전경에서 추출하는 이동 물체의 이동궤적 정보 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다.
본 논문에서는 인체의 각 구성 요소별로 추적하여 사람의 동작을 추적하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상정보를 이용하여 구성요소를 검출한다. 본 논문에서는 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 5가지 구성요소를 검출하여 추적하였다. 이렇게 검출된 구성요소는 개별적으로 확률전파에 의해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적결과는 융합을 통해 전체 인체의 동작을 추적할 수 있다. 제안하는 인체동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작에 적용되었다.
본 논문에서는 빠른 수행 속도를 가지고 여러 대의 차량을 동시에 추적할 수 있는 다중 차량 추적 알고리즘을 제안한다. 이러한 작업은 연속 영상으로부터 움직이는 물체의 동작 정보를 구하는 동작 분할(motion segmentation)단계와 칼만 필터(Kalman filter)를 이용해서 물체의 위치를 예측하는 동작 예측(motion estimation)단계로 나누어진다. 제안된 알고리즘은 아핀 동작 모델(Affine motion model)을 적용하여 동작 정보를 근사화함으로써 두 개의 선형 칼만 필터를 사용하고, 칼만 필터에서 예측된 위치 정보를 동작 분할 과정에 사용하여 빠른 추적이 이루어지도록 하였다. 또한, 다중 물체 추적 시 중요한 데이터 연결 문제(data association problem)를 해결하기 위해서 패턴 인식 방법을 도입하였다. 제안된 알고리즘을 고속 도로 영상에 대해 적용했을 때, 빠르고 정확한 다중 차량 추적이 이루어짐을 실험 결과를 통해 보였다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
이산 시스템을 모델링 한 EMFG의 동작, 즉 마크 흐름을 분석한다는 것은 시스템의 동작을 파악하는 것이다. 본 연구에서는 EMFG의 과거동작을 파악할 수 있으며 시스템의 과거 이력을 판다할 수 있는 추적트리를 도입하고, 추적트리를 구할 수 있는 추적트리 알고리듬을 제안한다. 추적트리 알고리듬은 EMFG로 모릴링된 이산 시스템의 과거동작을 파악할 수 있게 하여 이산시스템의 고장진단이나 Deadlock과 같은 문제를 해결하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 논문에서는 구성요소와 그들 간의 유연한 연결을 가진 인체 모델로 인체를 추적하기 위한 구성요소 기반 확률 전파를 제안한다. 인체는 사람의 동작을 추적하는데 필요한 6개의 인체 부위로 나뉘는데, 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등이다. 제안하는 추적 방법은 인체 전체의 실루엣을 추적하지 않는 것이 아니라 구성요소로 이루어진 인체모델을 이용하여 인체의 각 부위를 개별적으로 추적하게 된다. 제안된 인체 추적 시스템은 유아의 동작 교육에 적용되는데, 균형잡기, 앙감질, 뛰기, 걷기, 회전하기, 구부리기, 뻗기와 같은 동작을 추적하는데 이용된다. 제안하는 시스템은 인체 모델의 각 부위를 개별적으로 탐지하고 움직임을 추적하여 평균 97%의 추적율을 획득하였다.
추적 레이다 시스템은 대양에서 운용 중인 함정 표적에 대하여 실시간으로 표적을 탐색, 탐지하여 추적하는 펄스방식의 추적 시스템이다. 함정에서는 추적 레이다를 혼란 또는 기만하기 위한 소프트 킬 동작을 통하여 스스로를 방어한 다. 소프트 킬 동작에는 수동적으로 동작하는 채프 등이 있고 능동적으로 동작하는 잡음 재밍 등 여러 동작들이 있다. 본 논문에서는 전자전에 대한 기본적인 개념을 이해하고 함정에서 운용중인 다양한 기만체계에 대하여 설명한다. 또한 각각의 기만체계를 대응하기 위한 레이다 시스템 설계에 대하여 설명한다.
본 논문에서는 응급상황에 직면한 사람의 위치를 빠르고 정확하게 추적 하기 위하여 광역의 위치추적 기술과 새롭게 제안하는 근거리 위치추적 기술인 능동형 위치추적기법이 융합된 신 개념의 긴급 sos 시스템을 제시하였으며 응급한 상황에 직면한 사람이 소지하는 초소형, 저전력 응급신호 발생장치(Beacon)의 동작 특성을 분석하였다. 그리고 Beacon의 동작 특성 분석을 기반으로 통신 칩의 전력 소모를 최소화 하기 위한 기술을 제안 하였다.
지속적인 딥러닝 기반의 영상처리 기술의 발전으로 객체분류나 객체검출 문제에 대해서 뛰어난 성능 보이고 있다. 하지만 객체추적 문제에서는 성능이 좋은 추적기는 실시간 동작이 불가능하고 딥러닝 기반의 객체추적도 단일 객체에만 고려한 기법이 많기 때문에 개선할 필요가 있다. 전처리로 검출된 객체영역과 kalman filter를 통해 예측된 추적영역 간의 embedding feature 비교를 통해 동일인물인지 판단하여 고유 ID를 부여하고 추적한다. 객체끼리 교차하거나 가려지는 상황에서 추적을 실패하게 되는데 이 후에 지속적인 추적을 위해 IoU 비교를 통해 후보 추적기로 남겨두는 과정을 거친다. 실험 결과 실시간 동작여부와 객체끼리 교차하거나 프레임 밖으로 나갔다가 다시 나타나는 경우에도 추적이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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