• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.207-209
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• 2009

다양한 센서 및 영상 카메라를 이용한 교통, 보안 및 안전 감시 시스템에 있어 처리해야 하는 영상 데이터의 양은 점점 커져가고 있다. 또한 단일 카메라가 아닌 많은 수의 카메라를 이용할 경우 운영자가 모든 영상 데이터를 확인하고 이에 대한 응답을 즉시 하기가 힘이 든다. 따라서 영상 데이터를 이용하기 위한 시스템에서 소프트웨어적인 처리는 필수이며 물체를 정확하게 추적하기 위해서는 물체를 인식하고 물체의 움직임을 예측하고 움직임을 보정하는 단계가 필요하다. 본 논문에서는 물체의 움직임을 정확히 추적하기 위하여 이동 물체를 추적할 때에 적절한 Kalman 필터를 이용하여 고속 물체 추적 시스템을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.899-902
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• 2001

본 논문은 도로 상에서 움직이는 물체를 검출하고 웨이블릿 변환을 이용하여 검출된 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 물체 판별 단계 그리고 추적 단계로 이루어진다. 첫번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반하여 움직이는 물체에 의해 발생한 영역과 그 이외의 다른 영역들을 검출한다. 두 번째 단계에서는 검출된 영역에 포함되어 있는 물체를 웨이블릿 변환 계수를 입력하는 신경망을 사용하여 판별한다. 그리고 판별된 물체의 위치 및 크기 정보와 웨이블릿 변환 계수를 이용하여 추적한다. 제안한 방법을 실험한 결과, 물체 추적률은 93%, 프레임당 처리 시간은 0.19ms 이다. 본 논문에서 제안한 방법은 실시간 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.3
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• pp.349-354
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• 2007

To generate the template of a detected object and to track the overlapped object and the object covered by other objects correctly are important research problems in visual surveillance. The frame difference is not capable of generating the template of slowly moving object. To get around the drawback of the conventional frame difference, we propose a new algorithm for generating a template using adaptive 3-frame difference.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.159-160
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• 2009

특정한 물체를 추적하는 방법에는 여러 가지가 있다. 사람의 경우 시각, 청각, 촉각, 미각 등의 여러가지 방법으로 물체를 추적하고 판단할 수 있는데 한 가지 방법 보다는 두 가지, 세 가지 방법을 동시에 사용하는 것이 물체를 추적하고 판단하는데 도움이 된다. 그러나 컴퓨터는 사용할 수 있는 정보가 제한적 이다. 물체를 추적하는데 있어서 영상데이터 만을 사용할 경우 물체가 가까이 있어 화면 전체를 차지할 경우 더 이상의 물체를 판단하기 힘들어 진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 거리 센서를 부착함으로서 이동 로봇이 물체에 일정거리를 유지하면서 이동을 할 수 있도록 구현하였다.

• 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.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.3B
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• pp.549-556
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• 2000

In this paper, we propose a new adaptive stereo object tracking system that can be used when the back ground image is complex and the cameras are not fixed . In this method, we used the Block Matching Algorithm to separate the tracking object form the background image and then the optical JTC system is used to obtain the convergence-controlling and pa/tilt-controlling values fro the left and right cameras. the experimental results are found to track the object robustly & adaptively for the object tracking in various background images, and the possibility of real-time implementation of the proposed system by using the optical JTC is also suggested.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.06a
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• pp.255-258
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• 1998

이동로봇이 움직이는 물체를 추적하는 기능을 갖도록 하기 위해서는 움직이는 물체의 존재를 판단하고 위치 및 속도벡터를 측정해야 한다. 본 논문은 단시간에 이동 물체의 위치와 속도벡터 추정하여 실시간 추적이 가능하도록 하기 위해 초음파센서를 이용한 가상의 초음파영상 해석방법을 제안한다. 초음파 영상은 초음파센서의 매회 측정값을 누적하여 구성하며 거리축과 시간축을 갖는 2차원 영상으로 표현된다. 영상에서 측정된 물체가 만드는 선분의 기울기에 따라 이동하는 물체와 정지한 물체를 분리하고 속도를 측정한다. 제안된 방법은 시뮬레이션을 통해 타당성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.919-921
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• 2005

본 논문에서는 무선 카메라를 장착한 소형 로봇의 영상처리를 통한 물체추적 방법을 제시한다. 본 연구는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 잡음이나 불필요한 요소들에 강인하고 안정적인 추적을 위하여 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지와 제어점으로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다. 동작의 검증을 위해 사용한 전체 프레임을 통해 약 $86\%$의 추적성공율을 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.419-420
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• 2007

영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1309-1312
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• 2015

본 논문에서는 현대 자율 주행 차량 경진대회에 적용되었던 LIDAR 기반의 다중 물체 추적 알고리즘을 소개한다. 물체 추적은 자율 주행 차량이 외부 환경을 인지하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문의 물체 추적 알고리즘은 동시에 여러 개의 물체를 추적할 수 있도록 Multiple Data Association 방식을 사용하였고 순수하게 LIDAR만으로 동작하기 때문에 밤과 낮 모든 경우에 적용 가능하다. 알고리즘은 Clustering, Data Association, State Estimation, Data Arrangement 총 4단계로 이루어져 있으며 본 논문에서는 각 단계별로 알고리즘의 동작 방식을 소개한다. 실제 구현에는 Velodyne사의 HDL-32e이 사용되었고 실제 주행에서 교차로 내의 차량 추적 및 선행 차량의 동향을 추적하는데 적용되었다.