• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.97-100
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• 2007

이 논문에서는 비전 시스템 기반 동작 인식 인터페이스 시스템으로 스테레오 카메라와 동적 제스처를 이용한 방식을 제안한다. 스테레오 카메라로부터 얻은 영상으로 손의 3차원 위치를 검출하고 이를 바탕으로 손의 동작을 추적하고 이를 인식함으로써 동적 제스처에 기반 한 동작 인식 방법을 제시한다. 이러한 깊이에 따른 제스처 동작을 인식하는 방법으로 단순한 컨트롤러부터 IPTV 제어나 가상의 마우스 제작이 가능한 본질적으로 편하고 자연스러운 인터페이스 구현 방향을 제시한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1109-1116
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• 2023

객체 추적은 영상의 첫 번째 프레임에서 annotation으로 제공되는 좌표 정보를 활용하여 비디오 시퀀스의 목표 추적에 활용된다. 본 논문에서는 객체 추적 정확도 향상을 위해 심층 특징과 영역 추론 모듈을 결합한 추적 알고리즘을 제안한다. 충분한 객체 정보를 획득하기 위해 Convolution Neural Network를 Siamese Network 구조로 네트워크를 설계하였다. 객체의 영역 추론을 위해 지역 제안 네트워크와 중첩 신뢰도 모듈을 적용하여 추적에 활용하였다. 제안한 추적 알고리즘은 Object Tracking Benchmark 데이터셋을 사용하여 성능검증을 수행하였고, Success 지표에서 69.1%, Precision 지표에서 89.3%를 달성하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.45-55
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• 2015

최근 증강현실 분야에서 특징점 인식 및 추적 기술은 비마커 기반의 증강 현실 서비스 구현에 중요한 역할을 담당하고 있다. 특징점 인식 및 추적 기술은 오래 전부터 컴퓨터 비전 등 여러 분야의 많은 연구자들에 의해 심도 있게 연구되어 왔으며, 특히 최근 급성장하고 있는 모바일 관련 시스템에 적용하기 위해 모바일 임베디드 환경에 접목 가능한 특징점 기반의 다양한 인식 및 추적 기술들이 소개되고 있다. 따라서 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 특징점 기반의 매칭 및 추적의 다양한 핵심 요소 기술 (특징점 추출, 특징점 기술, 특징점 매칭 및 추적)에 대한 최신 동향을 분석하고, 본 한국과학기술연구원 연구팀이 수행한 모바일 증강현실 서비스 관련 사례 연구인 관광 지도 인식 및 추적 연구를 소개하고자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권3호
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• pp.107-112
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• 2018

본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.657-658
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• 2008

개인과 사회의 안전을 중요시하는 요즘 영상감시시스템의 비중은 날이 갈수록 커져가고 있다. 본 논문은 지능형 영상 감시 시스템에 적용되는 비전기반의 물체 추적시스템에 관한 내용으로 이루어져 있다. 지능형 영상 감시 시스템은 실제 국내외 많은 기업에서 활발히 연구하고 대표적인 분야이다. 하지만, 제품화되기에는 아직 많은 문제가 존재한다. 이러한 문제가 나타나는 가장 큰 원인 중 하나는 타겟의 크기가 변화하여 정보가 손상되는 경우이다. 이로 인해 정확한 타겟정보를 얻지 못하고, 배경정보를 갱신함으로써 추적성능을 크게 저하시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 최소화하기 위하 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.984-987
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• 2014

본 논문에서는 단일 카메라를 이용하여 차량의 위치를 검출하고 연속적으로 입력되는 영상에서의 차량의 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 차량의 특징을 검출하기 위해 대표적으로 사용하는 SIFT와 SURF 알고리즘보다 성능이 좋은 Ferns 알고리즘을 사용하고 Optical Flow Tracker를 이용하여 차량의 위치를 추적한다. 신뢰도를 높이기 위해서 이전 프레임에서 학습되지 않은 특징에 대해 지속적으로 학습하여 새로운 학습결과를 도출하여 업데이트한다. 기존의 차량 검출 알고리즘보다 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 Ferns에 의한 학습과 Optical Flow Tracking의 상호작용으로 높은 매칭률과 효율성을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.509-511
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• 2023

현대 컴퓨터 비전 분야에서는 객체 추적이 중요한 연구 주제 중 하나다. 기존 Tracking By Detection 방식은 실시간 추적 속도와 Tracklet을 유지할 수 있는 정보 전달의 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 유사도 비교 모듈을 기반으로 Tracking By Detection 모델을 설계하고자 한다. 탐지 모델은 Anchor를 사용하지 않는 CenterNet을 사용하고 탐지된 값에 유사도 비교 알고리즘을 적용하여 객체 탐지와 객체 추적을 동시에 수행하는 모델을 제안한다. 제안하는 방법은 Occlusion으로 인한 객체 정보 손실을 완화하고, 새로운 객체 및 장애물에 대해 강건할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.883-887
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• 2010

3D 얼굴 추적(Face tracking)은 보안감시, HCI(Human-Computer Interface), 엔터테인먼트(Entertainment)등 컴퓨터 비전과 관련된 여러 분야의 핵심 기술로서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 광범위한 응용분야에도 불구하고 3D 얼굴 추적의 기본적인 높은 연산 비용으로 인하여 그 응용 분야가 모바일 단말기 등의 저 사양 플랫폼에는 많은 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 3D얼굴 추적의 연산 비용을 효과적으로 해결하고 폭 넓게 응용 분야를 확대하기 위하여 MLESAC(Maximum Likelihood Estimation by Sampling Consensus)을 이용한 움직임 추정(Motion Estimation) 기법과 기존의 파티클 필터(Particle Filter)를 결합하여 실행 속도 면에서 빠르면서도 성능 면에서도 우수한 3D 얼굴 추적 알고리즘을 제안한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.91-102
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• 2019

본 논문에서는 ARCore를 사용한 비전 기반 스마트폰용 AR 게임 개발을 하는데 있어 평면 추적의 정확도 개선 방법을 제안한다. ARCore에서는 SLAM과 스마트폰의 IMU를 혼합하여 사용하는 VIO 방식이다. IMU를 사용하는데 있어 가속도계와 자이로스코프의 단점으로 인해 한번 인식된 평면을 계속하여 추적하는데 있어 오차가 발생한다. 이를 위해 기존 센서뿐만 아니라 자기장계 센서를 추가하여 자세 측정의 오차를 최소화하고 이를 평면 추적에도 활용될 수 있도록 하는 방법을 제안한다. 제안 방법을 통해 평면 추적에 있어서 ARCore의 경우보다 스마트폰 자세 추정의 오차를 줄일 수 있는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권7호
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• pp.159-170
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• 2009

온라인 기반의 3차원 얼굴 애니메이션을 위해서 실시간으로 얼굴을 캡처하고 표정 데이터를 추출하는 것은 매우 중요한 작업이다. 최근 동영상 입력을 통해 연기자의 표정을 캡처하고 그것을 그대로 3차원 얼굴 모델에 표현하는 비전 기반(vision-based) 방법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문 에서는 실시간으로 입력되는 동영상으로부터 얼굴과 얼굴 특징점들을 자동으로 검출하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 얼굴 검출과 얼굴 특징점 추출 및 추적과정으로 구성된다. 얼굴 검출은 3차원 YCbCr 피부 색상 모델을 이용하여 피부 영역을 분리하고 Harr 기반 검출기를 이용해 얼굴 여부를 판단한다. 얼굴 표정에 영향을 주는 눈과 입 영역의 검출은 밝기 정보와 특정 영역의 고유한 색상 정보를 이용한다. 검출된 눈과 입 영역에서 MPEG-4에서 정의한 FAP를 기준으로 10개의 특징점을 추출하고, 컬러 확률 분포의 추적을 통해 연속 프레임에서 특징점들의 변위를 구한다 실험 결과 제안 시스템 은 약 초당 8 프레임으로 표정 데이터를 추적하였다.