• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.565-566
• /
• 2023

적외선 영상에서 정확하게 표적을 포착하기 위해서는 수많은 거짓 표적과 참표적을 실시간으로 구별하고, 최종적으로 참 표적 하나만을 추적 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 추적 게이트의 이동거리 및 이동 방향을 실시간 감시하여 추적 게이트의 이상 움직임 유무를 확인하고, 추적 필터가 설정한 임계값 대비 높은 수치로 이동하거나, 한 방향이 아닌 다양한 방향으로 움직일 경우 해당 게이트를 신속하게 제거하여 거짓 표적에 대한 추적을 방지하도록 하였다. 또한 추적 게이트 이동 거리 및 확장 크기를 동적으로 조절함으로써 표적의 크기 변화와 표적의 움직임에 강인하게 추적 필터가 동작 되도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.532-534
• /
• 2002

동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 감시 시스템 분야에서 적용되어 질 수 있는 실시간 객체 추적 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 객체 위치 탐지시 객체의 윤곽선 중 일부 점을 추출하고 추출된 점들을 이용, 객체의 무게중심을 구한다. 객체 추적시 가변 탐색창을 이용해 실시간으로 빠른 처리가 가능하도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경하에서 실시간으로 빠른객체의 추적을 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2010.05a
• /
• pp.483-486
• /
• 2010

단일 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 추적은 환경의 제약을 많이 받는다. 입력되는 영상에서의 움직임이 있는 객체는 단일하여야 하며, 동시에 많은 움직임이 발생하면 추적하고자 하는 객체를 구분하기 어려워진다. 본 논문에서는 동일공간을 감시하는 두 대의 카메라가 서로 데이터를 주고 받으며 추적하고자 하는 특정객체를 오류 없이 추적할 수 있는 방법을 제시하였다. 실시간 객체 추적은 입력되는 영상에서 객체의 위치를 가장 빠르게 검색하기 위한 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 각각 위치가 다른 두 대의 카메라가 상호 협력하면서 객체 추적에 대한 연산을 현저하게 줄일 수 있었다. 또한 객체의 움직임이 많은 공간에서도 추적하고자 하는 특정객체를 잃어버리지 않고 추적하였다. 실험결과, 제안한 방법은 97% 이상의 높은 객체 추적율을 보였다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.214-216
• /
• 2006

본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.10 no.2 s.34
• /
• pp.59-68
• /
• 2005

Object tracking in a real time image is one of interesting subjects in computer vision and many practical application fields Past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected otject, the system tracks otiect through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2006.07d
• /
• pp.2001-2002
• /
• 2006

시각센서로부터 가까운 물체들을 다루게 되는 경우 원근효과를 통해 로봇주변의 물체들을 인지하게 된다. 영역추적기법은 컴퓨터비전에서 가장 널리 사용되는 기술 중 하나이며, 실시간 추적을 위해 많은 효율적 추적기법들이 개발되어 왔다. Hager와 Belhumeur는 Kanade 추적기를 수정한 효율적인 Hager-Belhumeur 알고리즘을 제안하였으며, 어파인(affine) 움직임까지 추적가능함을 보였다. 본 연구에서는 Hager-Belhumeur 알고리즘을 원근 움직임에 적용할 수 있도록 확장하였으며, 기존의 원근 움직임 영역추적기법들과 수렴테스트를 통해 성능비교를 하였으며, 실시간 추적을 수행하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.25 no.10B
• /
• pp.1821-1831
• /
• 2000

In this paper we propose a new adaptive stereo object tracking system that can extract the object from the complex background and foreground noises by using the image-based SAD algorithm and control the convergence angle and pan/tilt of cameras by using optical BPEJTC. From the experimental results the proposed stereo tracking system is found to track the object adpatively under the circumstance of complex and changing background noises and the possibility of real-time implementation of the proposed system by using the optical system is also suggested.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.227-231
• /
• 2006

카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 객체의 움직임은 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확하게 추출하고 추적하는 것이 어렵다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 객체를 추출하고 움직임을 추적하기 위해서는 고속탐색 알고리즘이 필요하다. 본 논문은 실시간영상에서 객체의 움직임을 추출하고 추적을 위하여 배경영상의 변화에 강인한 배경영상 갱신 방법과 가변적인 탐색영역을 이용한 객체추적의 빠른 알고리즘을 제안한다. 배경영상 갱신 방법은 임계값이 실험적 기준치 보다 작은 경우에는 배경영상을 갱신하고, 큰 경우에는 객체가 유입된 시점으로 판단하여 픽셀검사를 통해 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체 영역블록의 생성과 일정한 거리를 유지하는 탐색블록을 생성하여 정확하고 빠른 객체의 움직임을 추적한다. 실험결과, 제안한 방법은 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.113-114
• /
• 2008

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.

• Proceedings of the KSEEG Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.155-157
• /
• 2000