• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.844-846
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• 2005

본 논문은 시점에 독립적인 제스처 인식을 위하여 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 기존 제스처 연구에서 시점 문제와 행동 속도의 편차는 중요하면서도 어려운 문제이다. 첫째, 시점 문제는 하나의 단안 카메라나 스테레오 카메라를 이용하는 단방향 카메라 환경에서 발생하며 해결하기 어려운 문제이다. 모든 시점에서 학습시켜야 하는 기존 연구의 단점을 해결하기 위해, 다양한 시점입력에 독립적으로 인식을 할 수 있는 볼륨 모션 템플릿을 제안한다. 볼륨 모션 템플릿은 깊이 정보와 모션의 방향성 통해 최적의 가상 시점을 제공한다. 또한 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 시스템의 신뢰성과 확장성 또한 개선하였다. 두 번째, 제스처가 발생 시마다 생기는 속도의 편차 문제이다. 입력 제스처의 시간-정규화를 통해 해결할 수 있는데, 시간 정보 대신 모션 량을 사용하여 이를 해결하였다. 볼륨 모션 템플릿을 이용하여 다양한 시점 입력에 대해 실험하였고, 기존 모션 히스토리 이미지와 비교하여 시점에 독립적인 결과를 얻었다.

• Journal of Power System Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.76-81
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• 2010

본 논문에서는 카메라를 이용하여 크레인 스프레더의 스큐모션을 계측하는 계측기법에 대해 고찰하고 있다. 계측장치는 트롤리에 설치한 카메라와 스프레더에 설치한 두 개의 랜드마크로 구성된다. 랜드마크를 이용하여 크레인 스프레더 흔들림과 상하위치를 검출하는 기법은 저자들이 이미 제안한 기술이며 실험을 통해 그 유용성을 검증하였다. 크레인 스프레더의 스큐모션 계측기법 또한 제안된 계측기법에 기초한 것으로 두 개의 랜드마크를 검출하여 템플릿 매칭기법으로 스큐모션을 계측할 수 있다. 스큐모션은 스프레더의 회전각도를 검출하여 계측해야 하는데 계측정도와 신뢰도는 정확한 템플릿매칭의 가능여부에 의존하게 된다. 즉, 랜드마크의 회전으로 매칭이 실패할 경우에는 정확한 회전각도를 검출할 수 없는 경우가 발생할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 랜드마크 회전에 따라 템플릿을 회전시키는 방법을 도입하여 템플릿매칭의 신뢰성과 계측정도를 개선하는 방법에 대해 연구하였다. 제안된 방법을 이용할 경우 템플릿매칭이 실패하는 경우가 없음을 실험을 통해 확인하였으며, 측정범위는 ${\pm}12^{\circ}$ 이고 이것은 크레인 스프레더의 스큐모션을 파악하고 제어하는데 충분한 정도의 범위이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2000.11b
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• pp.143-148
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• 2000

본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.780-785
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• 2006

HCI, 비전 기반 사용자 인터페이스 또는 제스쳐 인식과 같은 많은 분야에서 3 차원 얼굴 모션을 추정하는 것은 중요한 작업이다. 연속된 2 차원 이미지로부터 3 차원 모션을 추정하기 위한 방법으로는 크게 외형 기반 방법이나 모델을 이용하는 방법이 있다. 본 연구에서는 동영상으로부터 3 차원 실린더 모델과 Optical flow를 이용하여 실시간으로 얼굴 모션을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 초기 프레임으로부터 얼굴의 피부색과 템플릿 매칭을 이용하여 얼굴 영역을 검출하고 검출된 얼굴 영역에 3 차원 실린더 모델을 투영하게 된다. 연속된 프레임으로 부터 Lucas-Kanade 의 Optical flow 를 이용하여 얼굴 모션을 추정한다. 정확한 얼굴 모션 추정을 하기 위해 IRLS 방법을 이용하여 각 픽셀에 대한 가중치를 설정하게 된다. 또한, 동적 템플릿을 이용해 오랫동안 정확한 얼굴 모션 추정하는 방법을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.1012-1018
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• 2007

본 논문에서는 비전 기반 3차원 얼굴 모델의 자동 표정 생성 시스템을 제안한다. 기존의 3차원 얼굴 애니메이션에 관한 연구는 얼굴의 움직임을 나타내는 모션 추정을 배제한 얼굴 표정 생성에 초점을 맞추고 있으며 얼굴 모션 추정과 표정 제어에 관한 연구는 독립적으로 이루어지고 있다. 제안하는 얼굴 모델의 표정 생성 시스템은 크게 얼굴 검출, 얼굴 모션 추정, 표정 제어로 구성되어 있다. 얼굴 검출 방법으로는 얼굴 후보 영역 검출과 얼굴 영역 검출 과정으로 구성된다. HT 컬러 모델을 이용하며 얼굴의 후보 영역을 검출하며 얼굴 후보 영역으로부터 PCA 변환과 템플릿 매칭을 통해 얼굴 영역을 검출하게 된다. 검출된 얼굴 영역으로부터 얼굴 모션 추정과 얼굴 표정 제어를 수행한다. 3차원 실린더 모델의 투영과 LK 알고리즘을 이용하여 얼굴의 모션을 추정하며 추정된 결과를 3차원 얼굴 모델에 적용한다. 또한 영상 보정을 통해 강인한 모션 추정을 할 수 있다. 얼굴 모델의 표정을 생성하기 위해 특징점 기반의 얼굴 모델 표정 생성 방법을 적용하며 12개의 얼굴 특징점으로부터 얼굴 모델의 표정을 생성한다. 얼굴의 구조적 정보와 템플릿 매칭을 이용하여 눈썹, 눈, 입 주위의 얼굴 특징점을 검출하며 LK 알고리즘을 이용하여 특징점을 추적(Tracking)한다. 추적된 특징점의 위치는 얼굴의 모션 정보와 표정 정보의 조합으로 이루어져있기 때문에 기하학적 변환을 이용하여 얼굴의 방향이 정면이었을 경우의 특징점의 변위인 애니메이션 매개변수를 획득한다. 애니메이션 매개변수로부터 얼굴 모델의 제어점을 이동시키며 주위의 정점들은 RBF 보간법을 통해 변형한다. 변형된 얼굴 모델로부터 얼굴 표정을 생성하며 모션 추정 결과를 모델에 적용함으로써 얼굴 모션 정보가 결합된 3차원 얼굴 모델의 표정을 생성한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1909-1910
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• 2008

본 논문에서는 실린더 모델을 이용하여 머리의 다양한 포즈 변화와 조명 변화에 대해 강인한 얼굴 인식을 제안하고자 한다. 실린더 모델은 사람의 머리가 실린더 모양과 유사하고 그 표면은 얼굴에 해당된다고 가정한다. 실린더 모델은 6가지의 모션 파라메터를 따라 움직이며 Lucas-Kanade 알고리즘에 의해 모션 파라메터의 양을 결정한다. 강인한 동작을 위해 템플릿을 지속적으로 바꿔주는 동적 템플릿(dynamic template)방법과 그에 따른 에러가 누적되는 것을 막기 위해 re-registration방법을 사용한다. 조명 문제를 해결하기 위해 템플릿에서 조명 주성분 벡터를 추출하여 제거하는 방법으로 조명 효과를 제거한다. 실험에서는 다양한 포즈 변화와 조명 변화가 반영된 얼굴 데이터베이스를 구축하고 추출한 텍스쳐 맵(texture map image)을 SVM에 적용함으로서 포즈, 조명 변화에 강인한 얼굴인식을 보인다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.1
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• pp.99-104
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• 2002

Existing methods of object tracking use template matching, re-detection of object boundaries or motion information. The template matching method requires very long computation time. The re-detection of object boundaries may produce false edges. The method using motion information shows poor tracking performance in moving camera. In this paper, a robust object tracking algorithm is proposed, using projected motion and histogram intersection. The initial object image is constructed by selecting the regions of interest after image segmentation. From the selected object, the approximate displacement of the object is computed by using 1-dimensional intensity projection in horizontal and vortical direction. Based on the estimated displacement, various template masks are constructed for possible orientations and scales of the object. The best template is selected by using the modified histogram intersection method. The robustness of the proposed tracking algorithm has been verified by experimental results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.325-327
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• 2006

본 논문은 모션 그래디언트 히스토그램(Motion Gradient Histogram : 이하 'MGH')을 적용하여 동영상에서 나타나는 다수 객체들의 동작 검출 및 인식을 실시간으로 구현하는 방법을 제안한다. 인식하고자 하는 대상에 대한 기본적인 템플릿 동영상들의 MGH와 일정 프레임 간격마다 동영상의 MGH를 비교하여 검출 및 인식이 이루어진다. 동시에 다수의 동작이 있는 경우 동작이 발생하는 영역을 모션 에너지 영상(Motion Energy Image : MEI) 기법으로 추출하여 해당 영역별 MGH를 구함으로써 다수 동작을 인식할 수 있도록 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.6
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• pp.743-748
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• 2011

In this paper, we propose a collaborative tracking algorithm for intelligent video surveillance systems using the multiple network cameras. To do this, each camera detects a moving object and it's movement direction by motion templates. Once a moving object is detect, the Kalman filter is used to reduce noises, and a collaborative tracking camera is selected according to the movement direction and the camera state. In this procedure, Pan-Tilt-Zoom(PTZ) parameters are assigned to obtain clear images. Finally, some experiments show the validity of the proposed method.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.29 no.3
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• pp.59-67
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• 2023

This paper proposes a 3D animated body profile using 3D body scanning and motion capture devices. Users can create their own personalized body profiles with animation by performing 3D scans for a predetermined set of poses. To achieve this, a template animation was obtained through motion capture for a series of poses, and the acquired 3D scan data from users was mapped to the key poses of the animation using Pose-space deformer. The resulting 3D animated body profiles provide users with greater satisfaction compared to traditional static 2D images or 3D scan data.