본 논문은 조명변화가 심한 주변환경에서 동적객체의 특징정보를 안정적으로 추출하는 기법을 제시한다. 제안기법에서는 우선 조명변화의 효과를 최소화 하기위해 HSI 컬러공간에서 색상(Hue) 강도 및 색상기울기에 대한 평균값과 표준편차 값으로 이루어진 배경모델을 생성한다. 실시간으로 입력되는 동적 객체를 포함한 연속영상에 대하여 각 화소에 대한 색상(Hue) 성분을 추출하고 이웃 화소와의 색상성분에 대한 기울기 크기를 계산한다. 이를 기구축된 배경모델과 비교하여 그 차분값이 일정 임계값을 초과하는 경우 동적 객체의 영역으로 판별한다. 마지막으로 모폴로지 연산을 수행하여 배경영상의 노이즈 영역을 제거한다. 본 논문에서는 기존 동적객체 추출기법과 제안기법을 핸드 트래킹과 전체 몸 움직임 추적의 비교실험을 통하여 제안 기법의 안정성을 보였다. 제안 기법은 극심한 조명변화에 강건하게 동적 객체의 영역정보를 실시간 추출하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.10C
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pp.1013-1022
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2003
This paper implemented the real-time object tracking algorithm that extracts and tracks the moving object adaptively to input frame sequence by using non-parametric image processing method and Kalman filter-based dynamic AR(2) process method. By applying non-parametric image processing to input frames, the moving object was extracted from the background adaptively to diverse environmental conditions. And the movement of object was able to be adaptively estimated and tracked by modeling the various movement of object as dynamic AR(2) process and estimating based on the Kalman filter the parameters of AR(2) process dynamically changing along time. The experiments of the implemented object tracking system showed that the proposed method tracked the moving object as more approximately as the estimation error became about l/2.5∼1/50 of one of the traditional tracking method based on linear Kalman filter.
AR contents, if markers to be tracked move fast, show flickering while updating images captured from cameras. Conventional methods employing image based markers and SLAM algorithms for tracking objects have the problem that they do not allow more than 2 objects to be tracked simultaneously and interacted with each other in the same camera scene. In this paper, an improved SLAM type algorithm for tracking dynamic objects is proposed and investigated to solve the problem described above. To this end, method using 2 virtual cameras for one physical camera is adopted, which makes the tracked 2 objects interacted with each other. This becomes possible because 2 objects are perceived separately by single physical camera. Mobile robots used as dynamic objects are synchronized with virtual robots in the well-designed contents, proving usefulness of applying the result of individual tracking for multiple moving objects to augmented visualization of objects.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.300-301
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2016
본 논문에서는 동영상에서 제한된 종류의 동적 객체를 자동적으로 검출하여 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 객체 검출 기법[1]과 객체 추적 기법[2]의 협업을 통해 이를 수행한다. 검출기는 매 장면마다 객체들을 검출하고 이 중 높은 신뢰도의 객체에 대해 추적을 시작한다. 추적기는 이전 장면에서 학습된 분류기에 기반하여 객체를 추적한다. 추적 결과와 겹치는 검출 결과를 분석하여 현재 장면에서 객체의 정확한 위치와 모양을 추정한다. 겹치는 검출 결과가 없을 때는 검출기로 부터 추적 결과의 신뢰도를 측정하고 문턱값에 따라 추적을 계속 진행하거나 종료한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 검출 성능을 보임을 확인한다.
가상환경에서 다양한 객체 요소들이 휴먼 캐릭터와 서로 상호작용을 한다. 이것은 휴먼 모션 애니메이션에 영향을 준다. 기본모션데이터는 동적, 고정된 객체의 접촉 상태, 지면과의 관계에 따라 영향을 받는다. 모션이 적절히 수정되지 않으면 불규칙, 비합리적인 표현이 생성될수 있다. 본 논문은 모션 데이터 커브를 추적하고 적절히 장애물 객체의 속성을 포함하는 관절데이터를 추적한다. 상호작용의 결과에 적절히 응답하여 데이터를 수정한다. 본 논문은 애니메이션 시나리오상에서 상호작용하는 객체를 위한 동적 제어 메커니즘을 설계하는 기법을 제시한다. 특정한 규칙을 이용하여 의사 결정할 수 있는 지능형 에이젼트에 기반한 구조로 에이젼트 시스템을 제안한다.
In the past, there have been many theory and algorithms for vehicle tracking. But the time complexity of many feature point matching methods for vehicle tracking are exponential. Also, object segmentation and detection algorithms presented for vehicle tracking are exhaustive and time consuming. Therefore, we present the fast and efficient two stages method that can efficiently track the many moving vehicles on the road. The first detects the vehicle plate regions and extracts the feature points of vehicle plates. The second associates the feature points between frames using dynamic programming.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.13
no.5
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pp.39-50
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2017
Moving object tracking techniques can be considered as one of the most essential technique in the video understanding of which the importance is much more emphasized recently. However, irregularity of light condition in the video, variations in shape and size of object, camera motion, and occlusion make it difficult to tracking moving object in the video. Swarm based methods are developed to improve the performance of Kalman filter and particle filter which are known as the most representative conventional methods, but these methods also need to consider dynamic property of moving object. This paper proposes adaptive parameter control method which can dynamically change weight value among parameters in particle swarm optimization. The proposed method classifies each particle to 3 groups, and assigns different weight values to improve object tracking performance. Experimental results show that our scheme shows considerable improvement of performance in tracking objects which have nonlinear movements such as occlusion or unexpected movement.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10a
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pp.638-640
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1999
객체지향 방법의 초기 단계인 객체지향 분석은, 문제 기술서에서 사용자 요구 사항을 실 세계의 개념과 도메인 지식을 통하여 객체 관점에서 모델링하고, 객체 지향 요구 명세를 생성하는 절차이다. 기존에 제안된 객체 모델링 방법론에서 분석 단계의 정적 모델링은 시멘틱 모델 등의 풍부한 시멘틱을 제공하여 모델과 모델링의 많은 부분들을 정형화할 수 있었다. 그러나 대부분의 방법론들의 분석과정은 동적 모델의 정형화가 미흡하다. 본 논문에서는 시스템의 정적인 구조를 검증할 수 있는 정보 트리 모델에 동적인 행위 정보를 포함하도록 확장하고, 검증 절차를 제시함으로써 시스템의 동적 행위를 검증할 수 있게 하였다. 또한, 객체 지향 요구 명세의 동적인 행위에 대한 검증은 확장 정보트리를 사용하여 use case와 시나리오를 추적하면서 검증한다.
With the rapid development in the field of unmanned aerial vehicles(UAVs) and drones, higher request to development of a surveillance system for a drone is putting forward. Since surveillance systems with fixed cameras have a limited range, a development of surveillance systems with a moving camera applicable to PTZ(Pan-Tilt-Zoom) cameras is required. Selecting the features for object plays a critical role in tracking, and the object has to be represented by their shapes or appearances. Considering these conditions, in this paper, an object tracking method with optical flow is introduced to track a tiny drone with a moving camera. In addition, a tracking method combined with kalman filter is proposed to track continuously even when tracking is failed. Experiments are tested on sequences which have a target from the minimal 12 pixels to the maximal 56337 pixels, the proposed method achieves average precision of 175% improvement. Also, experimental results show the proposed method tracks a target which has a size of 12pixels.
본 논문에서는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작 도구의 설계를 위해 동적 프로젝션 매핑의 유형과 그에 따른 인터렉션, 이펙트 효과, 그리고 적용되고 있는 객체 추적 방법을 분석하였다. 움직임이나 형태가 고정된 대상체에 영상을 투영하던 정적 프로젝션 매칭의 방법과는 다르게 최근 소개되고 있는 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠들은 다양한 객체 추적 방법을 적용하여 프로젝션 매핑의 적용 대상 및 내용이 다양화되고 있다. 그러나 이에 따른 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠 저작도구의 개발이 요구되고 있다. 이에 향우 저작도구의 설계를 위한 사전연구로 동적 프로젝션 매핑 콘텐츠의 특성을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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