• The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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• v.4 no.2 s.7
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• pp.1-11
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• 2005

Automatic tracking of vehicles is important to accurately estimate the vehicle speeds in video-based traffic measurement systems and to analyze traffic flows for road construction. This paper proposes a carefully designed rule-based tracking scheme that considers the possible cases that can be appeared in the video-based vehicle racking. The proposed scheme is fast and outperforms the Mean-Shift scheme in terms of accuracy. The accuracy and the speed of the scheme would be increased by combining it with color-based searching and Kalman filters.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.16 no.2
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• pp.49-56
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• 2008

Image registration is one of the critical techniques of image mosaic which has many applications such as generating panoramas, video monitoring, image rendering and reconstruction, etc. The fundamental tasks of image registration are point features extraction and tracking which take much computation time. KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) feature tracker has proposed for extracting and tracking features through image sequences. The aim of this study is to demonstrate the usage of effective and robust KLT feature detector and tracker for an image registration using the sequence image frames captured by UAV video camera. In result, by using iterative implementation of the KLT tracker, the features extracted from the first frame of image sequences could be successfully tracked through all frames. The process of feature tracking in the various frames with rotation, translation and small scaling could be improved by a careful choice of the process condition and KLT pyramid implementation.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.592-594
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• 2023

차량 탐지와 차량 추적 기술은 교통관리 시스템, 자율주행 자동차 시스템 및 이를 응용한 보안 감시 시스템, 군사 작전 및 안전 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 차량 탐지는 YOLOv7 모델을, 차량 추적은 DeepSORT 알고리즘을 사용하여 도로의 차량들에 대해 탐지 및 추적을 순차적으로 진행하였다. 실험환경은 차량 탐지 데이터 셋(dataset)을 직접 라벨링(labeling) 하여 실험하였고, 차량 추적은 차량 탐지에서 학습해서 얻은 체크포인트(checkpoint) 모델을 가중치로 설정하여 실험을 진행하였다. 차량 탐지 실험결과는 validation 과 test 에서 높은 정확도를 확인할 수 있었고, 차량 추적은 Namsa 비디오 및 Seohaegyo 비디오에서도 차량 추적이 잘 되고 있음을 확인할 수 있었다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.40-50
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• 2007

In this paper, we propose an efficient method for detecting and tracking multiple moving objects based on morphological region merging from real-time video sequences. The proposed approach consists of adaptive threshold extraction, morphological region merging and detecting and tracking of objects. Firstly, input frame is separated into moving regions and static regions using the difference of images between two consecutive frames. Secondly, objects are segmented with a reference background image and adaptive threshold values, then, the segmentation result is refined by morphological region merge algorithm. Lastly, each object segmented in a previous step is assigned a consistent identification over time, based on its spatio-temporal information. The experimental results show that a proposed method is efficient and useful in terms of real-time multiple objects detecting and tracking.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.251-254
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• 2020

비디오 영상으로부터 객체를 추적하는 문제에 있어서 폐색은 오늘날까지도 해결해야하는 문제 중 하나다. 폐색이란 영상 속 찾고자 하는 객체가 이전 프레임에서는 존재했지만 특정 프레임에서는 전경 혹은 다른 객체에 의해 가려져 모습이 보이지 않는 것을 의미한다. 폐색이 나타난 상황에서 해당 객체를 추적하기 위해서는 이전 프레임까지 추적된 정보를 바탕으로 영상에 다시 객체가 나타날 때까지 위치를 잘 예측해야 한다. 본 논문은 비디오 영상의 폐색 환경에 강인한 다중 객체 추적 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 딥러닝 기반의 LSTM 구조를 활용하여 객체의 형태 정보를 학습하고 칼만 필터를 이용해 객체의 속도 정보를 학습한다. 두 정보를 조합하여 폐색이 발생하였을 때 객체의 형태와 위치를 예측하여 영상 속에 객체가 다시 등장하더라도 추적 성능을 최대화 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.1
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• pp.27-34
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• 2004

This paper proposes a method to trace and interpret a moving object based on the information which can be directly obtained from MPEG-2 compressed video stream without decoding process. In the proposed method, the motion flow is constructed from the motion vectors included in compressed video. We calculate the amount of pan, tilt, and zoom associated with camera operations using generalized Hough transform. The local object motion can be extracted from the motion flow after the compensation with the parameters related to the global camera motion. Initially, a moving object to be traced is designated by user via bounding box. After then automatic tracking Is performed based on the accumulated motion flows according to the area contributions. Also, in order to reduce the cumulative tracking error, the object area is reshaped in the first I-frame of a GOP by matching the DCT coefficients. The proposed method can improve the computation speed because the information can be directly obtained from the MPEG-2 compressed video, but the object boundary is limited by macro-blocks rather than pixels. Also, the proposed method is proper for approximate object tracking rather than accurate tracing of an object because of limited information available in the compressed video data.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.653-659
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• 2006

다중 객체 추적이란 컴퓨터 비전의 한 분야로, 주어진 비디오 시퀀스 내에서 관심 있는 객체들을 추적하는 것을 말한다. 다중 객체 추적 시스템은 감시 시스템, 사용자 행동 인식, 스포츠 중계, 비디오 회의와 같은 다양한 응용 분야에 핵심 기반 기술로 쓰이고 있어 그 중요성이 매우 크다. 본 논문은 감시 목적의 다중 객체를 추적하는 방법에 대하여 다룬다. 감시 시스템의 특성상, 객체의 외관이나 움직임 등에 대한 가정을 하기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 크기, 색, 형태 같은 객체의 단순하고 직관적인 외관 특성을 이용하면서도, 객체들끼리 부분적으로 혹은 완전히 겹쳐졌을 때에도 객체들의 위치를 적절히 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 객체들의 경로에 대한 정보를 유지하는데 그래프 구조를 이용한다. 그래프를 확장하고, 제거하여 영상에 대한 정보를 추론한다. 크게 보면 객체들을 영역 레벨, 객체 레벨 두 단계에 걸쳐 추적한다. 영역 레벨에서는 각 객체들이 있을 수 있을만한 영역에 대한 가설을 세우고, 객체 레벨에서는 각 가설에 대한 검증을 한다. 제안된 방법은 직관적인 정보만을 이용하여 서로 다른 형태의 객체를 빠르게 추적할 수 있음을 보여준다. 다만 객체의 외관 정보만을 이용하였기 추적하기 때문에, 객체가 다른 객체에 의해 완전히 가려진 채 또다시 다른 객체와 겹쳐지면, 정확한 추적이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해서는 객체가 겹쳐졌을 때, 그 관계에 대한 정보를 모아야 하는데 이는 향후 연구를 통해 해결하고자 한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.2
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• pp.143-148
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• 2014

Particle filter algorithm has been proven very successful for non-linear and non-Gaussian estimation problem and thus it has been widely used for object tracking for video signals. If the object moves significantly, particle filter needs very large number of particles to track object and this results high computational cost. In this paper, modified particle filter by adopting motion vector is proposed for tracking vehicle in low frame rate(LPR) video input, which the object moving significantly and randomly between consecutive frames. In the proposed algorithm, motion vector is applied in selection and observe step. The experimental result shows that the proposed particle filter can track vehicle successfully in the case when previous one fails. And it also shows the propose method increases the precision of tracking.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.102-107
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• 2007

In this paper presents a gesture based driven approach for video editing. Given a lecture video, we adopt novel approaches to automatically detect and synchronize its content with electronic slides. The gestures in each synchronized topic (or shot) are then tracked and recognized continuously. By registering shots and slides md recovering their transformation, the regions where the gestures take place can be known. Based on the recognized gestures and their registered positions, the information in slides can be seamlessly extracted not only to assist video editing, but also to enhance the quality of original lecture video. In experiment with two videos, the proposed system showd each gesture recognition rate 95.5%,96.4%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.131-133
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• 2016

본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.