본 논문은 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 추적하는 알고리즘에 관하여 기술한다. 컴퓨터 비젼에서 대량의 비디오 연속 영상내 물체 추적은 실시간에 처리되는 빠른 알고리즘이 요구된다. 기존의 방법은 형태에 기반한 알고리즘으로 물체의 회전, 크기 변화, 겹침 등에 대한 문제에 민감하여 여러 가지 어려움이 발생한다. 그러나 칼라를 이용한 알고리즘은 이러한 문제에 대하여 둔감하여 훨씬 효과적이다. 본 논문은 칼라 3D 히스토그램을 이용한 Swain과 Ballard의 역 투사(backprojection) 방법을 적용하여 비디오 연속 영상에서 얼굴의 위치를 빠르고 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다.
비디오 영상 프레임들에서 2D 특징점들을 지속적으로 추적하는 문제는 프레임 간의 빈번한 특징점 매칭 실패로 인하여 어려움을 겪어왔다. 본 논문에서는 긴 비디오 프레임들에서 강건하게 2D 특징점들을 추적하는 기법을 제안한다. 이전 프레임까지 추적되어온 각 특징점에 대해 움직임 상태변수를 정의하고 이들 상태변수로부터 현재 프레임에서의 움직임을 예측한다. 예측된 움직임은 추적을 위한 탐색 윈도우를 설정을 위한 초기 위치로 지정된다. 유사성 검사를 통해서 탐색 윈도우 내에서 대응점을 결정한다. 측정 데이터를 반영하여 현재 프레임에서의 특징점의 움직임 상태 변수를 수정하는 과정을 갖는다. 특징점의 추적 결과는 오차를 포함하고 있고 잘못된 추적이 발생될 수 있다. 잘못 추적된 이상값들은 RANSAC 알고리즘을 적용하여 제거함으로써 정확한 특징점 추적이 지속될 수 있도록 한다. 실제 비디오 프레임들에 대해 특징점 추적을 실시한 결과 긴 비디오 프레임들에 대해서도 특징점 추적이 안정적으로 수행됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 비디오 컨텐츠 내에 소유자와 구매자 정보를 함께 포함하는 핑거프린팅 정보를 삽입하여 불법으로 배포된 핑거프린팅 컨텐츠로부터 배포자가 누구인지를 추적할 수 있는 기법을 보인다. 특히, 문헌[1]에서 제시된 시간축 웨이블릿 변환을 이용하여 핑거프린팅 정보가 삽입될 영역을 분리해 주고, 역 변환을 통해 전 영역의 비디오 프레임에 정보가 삽입되게 된다. 이로 인해 핑거프린팅된 컨텐츠의 상이성을 이용한 기존의 여러 공모공격에도 강인함을 보이고 있다. 또한, 비디오 컨텐츠의 특성상 MPEG2의 압축에도 불법 배포자를 추적할 수 있는 강인함을 보인다.
비디오를 이용한 차량 추적 자동화 기술은 차량속도 등의 정확한 교통량 측정을 위해 중요하다. 그러나 단일 카메라로 취득된 비디오를 이용한 차량추적의 경우 카메라의 유한한 시계(field of view)때문에 추적범위가 제약된다. 차량추적 범위를 넓히고 차량행태에 대한 보다 많은 정보를 얻기 위해서는 복수개의 카메라로 연속된 추적영역을 촬영하여 분석하는 방식을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 규칙기반 차량추적 알고리즘을 적용한 두 대의 동기된 비디오 시??스에서 연속적으로 추적하는 방식을 제안한다. 제안된 방법에서는 영상분석을 통해 나타날 수 있는 거의 모든 경우를 규칙을 만들기 위해 고려되었으며, 칼만 필터를 이용하여 예측성능을 향상시켰다. 제안된 연속된 비디오에서의 차량추적 방법은 확장된 추적범위에서 차량의 순간속도, 차량의 개별행태 등에 보다 많은 정보를 취득하는데 성공적으로 활용될 수 있다.
비디오 해석 및 추적기술은 특정한 시스템에서만 적용되는 것이 아니다. 이것은 비디오 내에서 의미 있는 정보를 능동적으로 감시 대상을 정의, 해석, 모델화, 추정 및 추적 할 수 있는 기반 기술을 의미하다. 일반적으로 감시시스템에서 감시 대상은 사람이나 차량이며, 상황에 따라 출입통제 구역으로 설정하기도 한다. 이는 연속된 영상에서 객체의 형태, 모양, 행동 분석, 움직임, 색상정보를 가지고 데이터 정의, 검출, 모델화를 통하여 인식, 식별 그리고 추적한다. 본 논문에서는 비디오 영상분석을 통해 단일카메라기반의 감시시스템과 PTZ 카메라기반 감시시스템 제안한다. 이때 단일 카메라기반의 감시는 배경생성방법을 이용하여 연속된 영상내의 객체를 지속적으로 관리가 가능하도록 설계하였고, PTZ 카메라기반의 감시는 카메라의 이동에 따른 배경안정화 방법과 카메라의 절대좌표를 활용하여 카메라 이동을 제어함과 동시에 오검출 문제를 해결하였다. 실험 및 결과분석으로는 시나리오 환경에서 배경생성방법을 이용한 검출의 정확성과 PTZ카메라 위치 변화에도 강인한 검출 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 HD 비디오 영상 처리를 효과적으로 수행할 수 있는 다중 DSP 아키텍쳐를 제안하고 프로토타입 보드를 설계 제작하였다. 또한, 구현된 보드를 이용하여 비디오 영상 내 물체(얼굴)의 실시간 추석시스템을 구현하였다. 물체 추적 기법인 PF(Particle Filtering) 기법은 배경 클러터가 존재하는 환경에서도 강인하게 물체를 추적할 수 있지만 많은 수의 샘플을 사용하는 경우 필요한 계산량이 많아져 실시간 구현이 매우 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에도 실시간 추적이 가능하도록 병렬화된 PF 추적 방법을 제안하고 제작된 보드 상에 구현하였다. 구현된 병렬 처리 추적에서는 150개의 PF 샘플들을 5개의 슬레이브 DSP로 분산하여 컬러 유사도 기탄의 관측 확률을 계산하고 그 결과를 마스터 DSP에서 종합하여 추적의 정확도를 높이고자 하였다. 실험에는 $720{\times}480$ 픽셀 영상이 사용되었으며, 실험 결과 배경 클러터가 존재하는 경우에도 충분한 PF 샘플 수의 사용에 따라 대상 물체를 강인하게 추적하는 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
비디오 시퀀스에서의 객체 추적은 보안 및 감시 시스템(Security and surveillance system), 비디오 원격 회의(Video teleconferencing)등과 같이 컴퓨터 비전 응용 분야에 널리 이용되어, 정정 그 중요성이 증가하고 있다 여러 가지 이유로 인친 카메라 덜(View)로부터 객체의 가시 상태가 변하는 경우, 하나의 뷰만을 이용해서는 좋은 결과를 가지기 어렵기 때문에 본 논문에서는 객체가 가장 잘 나타나는 뷰를 선택해서 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 각각의 카메라 뷰에서 객체를 추적하기 위해 본 논문에서는 다중 후보가 결합된 Mean-shift 알고리즘을 이용한다. 제안된 시스템의 경우, 복잡한 환경으로 인해 객체의 가시 상태가 변하는 환경에서 단일 뷰를 이용하는 경우와 비교해 더 나은 성능을 가질 수 있었다.
본 논문에서는 동작에 근거한 새로운 비디오 편집 방법을 제안한다. 강의 비디오에서 전자 슬라이드 내용을 자동으로 검출하고 비디오와 동기화한다. 각 동기화된 표제의 동작을 연속적으로 추적 및 인식한 후, 등록된 화면과 슬라이드에서 변환 내용을 찾아 동작이 일어 나는 영역을 확인한다. 인식된 동작과 등록된 지점에서 슬라이드의 정보를 추출하여 슬라이드 영역을 부분적으로 확대한다거나 원본 비디오를 자동으로 편집함으로써 비디오의 질을 향상 시킬 수가 있다. 2 개의 비디오 가지고 실험한 결과 각각 95.5, 96.4%의 동작 인식 결과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로(motion flow)를 구성하고, 전역적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 이용하여 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 추적하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한된다.
T-DMB aBIFS 데이터 방송은 방송 AV 콘텐츠에 부가데이터를 연결하여 방송함으로써 대화형 방송 서비스를 가능하게 하고 있다. T-DMB 비디오 콘텐츠에서 움직이는 객체 부분에 부가데이터를 연결함으로써 시청 중에 사용자 Interaction을 통한 움직임 객체 영역의 정보 소비를 위한 응용을 고려할 때에, 저작단계에서 움직임 영역을 정의하고 이를 추적하는 도구가 필요하다. 본 논문에서는 $K264{\mid}AVC$비디오에 대해 효율적인 움직임 객체 영역 추적을 완전 부호화를 수행하지 않고 비트스트림에서 부호화 정보를 이용하여 움직임 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 움직임 정보 및 부분적으로 복원된 텍스쳐 정보를 사용하여 객체의 특성에 따라 적응적으로 객체의 특성점을 추적함으로써 빠른 처리 속도와 정확한 추적을 동시에 가능하게 한다. 실험을 통하여, 제안하는 방법이 움직임 정보만을 사용한 방법의 처리 속도와 유사하면서도 정확한 추적 성능을 보일 뿐만 아니라 다양한 유형의 객체에 대한 적응적인 추적이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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