• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.8
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• pp.94-101
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• 2007

In this paper, we propose a surveillance system using multi-person tracking in a WIPI based mobile system, which is the standard wireless internet platform. The proposed system consists of two subsystems: the person tracking system and the mobile information transmission system. The person tracking system tracks persons who invade security and the mobile information transmission system sends the tracking results from the person tracking system to the user's mobile phone. In this paper, the person tracking system tracks persons who appear on many cameras with non-overlapping views in order to achieve a wider view. The mobile information transmission system saves automatically tracked data to the owner's web server and transmits the saved data to the user's WIPI mobile phone. Therefore, whenever the user wishes to view tracked data later, the mobile system can provide the user with the tracking results by either the user selecting particular cameras or the time on the owner's mobile phone. The proposed system is a new surveillance system that transfers tracked data among cameras to the user's mobile phone in order to overcome space limitations in tracking areas and monitoring areas and spatial limitations in monitoring hours.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.265-267
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• 2006

본 논문에서는 무선인터넷 플랫폼의 표준인 WIPI와 사람추적시스템을 결합한 모바일 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 보안시스템이 가동된 시간 내에 침입자가 보안영역에 들어오면 침입자를 추적하여 추적된 영상과 추적정보를 사용자의 WIPI 단말기로 전송함으로써, 사용자가 언제 어디서나 손쉽게 여러 곳의 감시구역을 감시하고 감시결과를 인지할 수 있는 원격모니터링 서비스를 제공할 수 있도록 설계하였다. 또한 제안된 시스템은 다수의 CCTV에 촬영된 영상을 영상처리를 통해 설계된 사람모델을 이용하여 사람을 추적하고, 어떤 카메라에서 사람이 추적되었는지, 추적된 사람의 상태가 어떠한지, 몇몇의 사람이 침입하였는지 등의 침입상황을 사용자의 단말기를 통해 추적상황을 알려준다. 본 시스템은 추적된 정보를 모바일 클라이언트로 전송되는 것을 확인하기 위하여 WIPI SDK를 이용하여 구현하였다. 또한 감시된 상황을 서버에 자동적으로 저장함으로써 추후에 사용자가 감시상황을 재확인하고자 했을 시, 카메라별 또는 시간 별로 선택하여 영상을 재확인 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.865-867
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• 2005

본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.12 no.4
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• pp.241-253
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• 2006

In modem societies, a monitoring system is required to automatically detect and track persons from several cameras scattered in a wide area. Combining multiple cameras with non-overlapping views and a tracking technique, we propose a method that tracks automatically the target persons in one camera and transfers the tracking information to other networked cameras through a server. So the proposed method tracks thoroughly the target persons over the cameras. In this paper, we use a person model to detect and distinguish the corresponding person and to transfer the person's tracking information. A movement of the tracked persons is defined on FOV lines of the networked cameras. The tracked person has 6 statuses. The proposed system was experimented in several indoor scenario. We achieved 91.2% in an averaged tracking rate and 96% in an averaged status rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.901-903
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• 2005

본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1331-1334
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• 2006

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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.5
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• pp.449-460
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• 2005

This paper proposes a method to track persons robustly in illumination changes and partial occlusions in color video frames acquired from a fixed camera. To solve a problem of changing appearance by illumination change, a time-independent intrinsic image is used to remove noises in an frame and is adaptively updated frame-by-frame. We use a hierarchical human model including body color information in order to track persons in occlusion. The tracked human model is recorded into a persons' list for some duration after the corresponding person's exit and is recovered from the list after her reentering. The proposed method was experimented in several indoor and outdoor scenario. This demonstrated the potential effectiveness of an adaptive model-base method that corrected distorted person's color information by lighting changes, and succeeded tracking of persons which was overlapped in a frame.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.2
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• pp.61-68
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• 2016

Surveillance cameras have been installed in many places because security and safety has become an important issue in modern society. However, watching surveillance videos and judging accidental situations is very labor-intensive and time-consuming. So now, requests for research to automatically analyze the surveillance videos is growing. In this paper, we propose a surveillance system to track multiple persons in videos and to summarize the videos based on tracking information. The proposed surveillance summarization system applies an adaptive illumination correction, subtracts the background, detects multiple persons, tracks the persons, and saves their tracking information in a database. The tracking information includes tracking one's path, their movement status, length of staying time at the location, enterance/exit times, and so on. The movement status is classified into six statuses(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast, and Exit). This proposed summarization system provides a person's status as a graph in time and space and helps to quickly determine the status of the tracked person.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.6C
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• pp.593-603
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• 2009

In this paper, we propose a new integrated computer vision system designed to track multiple human beings and extract their silhouette with an active stereo camera. The proposed system consists of three modules: detection, tracking and silhouette extraction. Detection was performed by camera ego-motion compensation and disparity segmentation. For tracking, we present an efficient mean shift based tracking method in which the tracking objects are characterized as disparity weighted color histograms. The silhouette was obtained by two-step segmentation. A trimap is estimated in advance and then this was effectively incorporated into the graph cut framework for fine segmentation. The proposed system was evaluated with respect to ground truth data and it was shown to detect and track multiple people very well and also produce high quality silhouettes. The proposed system can assist in gesture and gait recognition in field of Human-Robot Interaction (HRI).

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.12
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• pp.1816-1825
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• 2022

In this paper, we propose a new approach for tracking each human in a surveillance camera network with various resolution cameras. When tracking human on multiple non-overlapping cameras, the traditional appearance features are easily affected by various camera viewing conditions. To overcome this limitation, the proposed system utilizes facial information along with appearance information. In general, human images captured by the surveillance camera are often low resolution, so it is necessary to be able to extract useful features even from low-resolution faces to facilitate tracking. In the proposed tracking scheme, texture-based face descriptor is exploited to extract features from detected face after face frontalization. In addition, when the size of the face captured by the surveillance camera is very small, a super-resolution technique that enlarges the face is also exploited. The experimental results on the public benchmark Dana36 dataset show promising performance of the proposed algorithm.