동영상에서의 움직임 추적은 이전 프레임에서 얻어낸 정보를 이용할 수 있다는 점에서 프레임간의 연결 관계에 기반한 움직임 추적이 가능하다. 그러나 사람의 신체는 고정된 형태를 가지고 있지 않기 때문에 프레임 간의 단순한 연결 관계만으로 사람의 자세를 추정하고 움직임을 추적하는 것은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 구성요소에 기반한 인체 모델을 이용하여 이전 프레임에서 찾은 블랍들을 연속된 프레임에서 찾은 블랍들로 연결함으로써, 동영상에서 사람의 자세를 추적하는 방법을 제안한다. 주어진 모델에 따라 이전 블랍은 대응되거나, 여러 블랍으로 나뉘거나, 다른 블랍들과 결합되어 사라지거나, 새로 생성되는 등의 4 가지 경우로 나뉘어 질 수 있는데, 각 경우에 대한 처리 방안을 제안하였다. 제안된 방법은 인체들과 블랍들의 리스트 처리를 간단하게 할 뿐만 아니라, 추적의 전처리 과정으로 블랍화를 옳게 수행해야 하는 부담을 덜어주어 과도한 블랍화와 부족한 블랍화 등의 문제를 해결할 수 있다.
본 논문은 3차원 깊이 정보를 이용하여 감시카메라에서 움직이는 사람을 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 배경과 움직이는 사람을 분리한 후, 분리된 영역을 CCL(connected-component labeling)을 통하여 각각 블랍(blob) 단위로 나누고 그 블랍을 추적한다. 그 중 블랍 단위로 나누는 데 있어 두 블랍이 합쳐진 경우, 3차원 깊이 정보를 이용하여 두 블랍을 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 결과를 보인다.
TFT-LCD 영상은 다양한 특성의 결함을 포함하고 있다. 배경 영역과의 휘도 차이가 커서 육안으로 식별 가능한 결함부터 휘도 차이가 매우 적어서 육안 검출이 어려운 한도성 결함까지 포함한다. 본 논문에서는 휘도 차이를 이용하여 결함 영역에 포함될 확률이 높은 결함 화소부터 순차적으로 단계를 진행하면서 결함 후보 화소를 검출하고, 검출된 후보 화소를 블랍으로 구성하여 블랍의 크기와 주변 영역과의 휘도차이를 이용한 기법을 통해 최종적으로 결함 영역과 잡음을 구분하여 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 다양한 결함을 포함하는 영상에 대한 실험 결과를 살펴봄으로써 신뢰도 높은 결함 검출 결과를 입증하였다.
본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.
본 논문은 영상에서 숫자열을 검출하고 숫자열을 구성하고 있는 숫자들을 분할하여 숫자 인식 시스템을 위한 입력 숫자 영상을 생성하는 알고리즘을 제안하고 있다. 제안된 알고리즘은 블랍 검출을 통해 블랍화된 숫자열을 검출하고, 검출된 블랍 정보를 이용해 숫자열 영역을 지정하고, 숫자열 기울어짐을 보정한다. 그리고 제안된 알고리즘은 본 논문에서 새롭게 정의된 세 종류의 CPgraph을 이용해 숫자 기울어짐을 보정하고, 보정된 숫자열에서 숫자 분할을 위한 경계 지점을 결정한다. 일정 영역의 폰트 크기로 인쇄된 숫자열을 포함하는 영상 그룹과 필기체 숫자열을 포함하는 영상 그룹을 이용한 숫자 분할 실험에서 제안된 알고리즘 각 영상 그룹에서 100%와 90% 이상의 숫자들을 성공적으로 분할하고 있다.
카메라 캘리브레이션은 카메라의 초점거리, 주점위치, 렌즈왜곡 등의 매개변수를 결정하는 작업으로 이를 위해서 주로 체커보드를 촬영한 영상을 사용하고 있다. 체커보드 영상에서 타겟을 자동으로 인식할 때 기존의 연구는 사용자가 타겟인식을 위한 입력 매개변수를 잘 이해하고 있어야 하거나 영상에서 체커보드가 모두 나타나야 하는 한계점이 있었다. 이에 본 연구에서는 체커보드 중심부와 외곽부분에 각각 4개씩 8개의 블랍을 포함하는 직사각형을 이용하여 체커보드 영상의 일부만 촬영된 경우에도 자동으로 타겟점의 번호를 부여할 수 있고 별도의 입력 매개 변수 없이 자동으로 타겟을 인식하는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 체커보드 타겟의 중심점을 자동으로 추출하기 위해서 흑백패턴의 왜곡, 경계선 변화빈도, 흑백픽셀의 비율의 3가지 조건을 이용하였다. 또한 체커보드의 방향성과 번호부여는 블랍을 이용하였다. 두 가지 타입의 체커보드에 대한 실험을 통해서 36장의 영상에 대해 1분 이내의 짧은 시간에 체커보드 타겟을 자동으로 인식할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 심도 카메라 기반의 실시간 피플 카운팅 시스템을 제안 한다. 카메라 영상으로부터 사람을 감지하고 추적하는 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 피플 카운팅 시스템은 쇼핑몰이나 대형건물의 출입구 등과 같은 다양한 환경에 적용될 수 있다. 기존 피플 카운팅 시스템에서의 급격한 조명의 변화나 겹침 현상, 가림 현상에 대한 해결 방법으로, 다중 심도 카메라 환경에서 동일 객체 추적을 위해 RLM(Range Laser Method)를 적용하고, 조명 등 환경 변화에 강인한 배경 제거 및 물체 검출 기법으로 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 적용해 객체인식에 대한 정확도를 높인다. 또한, 객체를 블랍(Blob)으로 지정해 확장 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF) 방법으로 객체를 추적한다. 본 제안은 피플 카운팅 시스템에의 객체 검출 및 인식에 대한 정확도를 향상시킬 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 인간의 활동성을 분석하기 위하여 움직임 벡터를 사용하며, 고속연산에 GPU를 활용한다. 먼저 가장 중요한 부분인 전경으로부터 적응적 가우시안 혼합기법, 두드러진 움직임을 위한 가중치 차영상 기법, 움직임 벡터를 이용하여 인간이라고 판단되는 블랍을 검출하고, 추출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 분석한다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 {Active, Inactive}, {Position Moving, Fixed Moving}, {Walking, Running}의 세 가지 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 실험을 위해서 약 300개의 상황을 연출하였으며, 약 86%~98% 의 인식률을 보였다. 또한 $1920{\times}1080$ 크기 영상에서 CPU 기반은 4.2초 정도 걸렸는데, GPU 기반에서는 0.4초 이내로 빨라진 결과를 얻었다.
최근 모바일 장치의 사용 영역 확대와 더불어 기기장치 내의 다양한 영상 데이터에 대한 효율적인 관리와 검색에 관한 기술 연구가 요구되고 있다. 그러나 모바일 장치의 낮은 CPU성능과 한정적인 메모리를 극복하기 위해 저 용량 그리고 고속의 검색 엔진 개발이 요구된다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 RGB 색상 공간에서 HSV 색상 공간 상의 36개의 특징 값으로 변환하는 검색 테이블 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상은 검색 테이블에 기반하여 빠르게 색상과 위치에 대한 두개의 특징 히스토그램으로 변환된다. 여기서, 특징추출에 필요한 연산은 본 논문의 실험 결과에서 보는 바와 같이 매우 낮다. 제안하는 방법을 이용하여, 우리는 영상, 색상 그리고 블랍에 의한 질의가 가능한 모바일 기반 영상 검색 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 실험결과는 제안하는 방법이 충분히 모바일에서 운용 가능한 가볍고 빠른 방법임을 알 수 있다.
In contemporary society, heterotopia is the law dominates thoughts and is the concept reconstituted spaces calls order in chaos. And that is the place which refuses the paradoxical and social custom and sometimes poses a danger and rise in rebel. The purpose of this study is to study how forms of clothing fluid form images are expressed in modern fashion develop body around in the spatial relationship between the body and its environment. The study method consider changed characterastics of fluid space through the heterotopia thinking system of Foucault Michel. Based on this method, the heterotopia space that appeared in the plastic arts in aspects of artistic significance and aesthetic value was examined. Based on the above discussion on modern fashion Fluid Form were expressed in any formative characteristics were considered. The results of this study are as follows. Fluidity is the transformed interaction. It expanded external representation of organic body structure and reconstructed flexible forms of dynamic structures continuously. Transformation is the new space structure. It constructed invisible transformation and developed convertible dress space by combining a variety of functional overlap and fold. Deconstruction was expressed structural forms, expanding the existing forms in the open structure which have ambiguous boundaries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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