• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.910-912
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• 2005

영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.15-18
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• 2001

동영상에서 움직이는 객체 검출은 동영상의 내용을 표현하고 유사한 동영상을 검색하는 데 있어 중요한 특징간을 추출하는 방법으로 사용된다. 그러나 복잡하게 카메라가 움직이는 동영상에서 움직이는 객체 검출은 아직까지 어려운 과제이다. 본 논문에서는 복잡한 카메라의 움직임이 있는 환경에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하는 방법을 제안한다. 움직이는 객체 검출 방법은 입력 영상을 색상간의 클러스터링을 이용하여 각 영역으로 구분하는 Mean Shift 알고리즘과 인접한 프레임에서 구분된 영역을 대응시켜 영역의 모션 벡터를 구하는 영역 매칭, 유사한 궤적을 가지는 영역들의 클러스터링을 이용하여 객체를 검출하는 궤적 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 제안한 영역 기반 알고리즘은 기존의 픽셀이나 블록 기반의 방법보다 움직이는 객체를 정확하게 검출하였다. 실험 결과 복잡하게 움직이는 카메라의 환경 속에서 움직이는 객체를 강인하게 검출하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.2
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• pp.41-46
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• 2010

In this paper, we propose a detection method of reduced computational complexity aimed at separating the moving objects from the background in a generic video sequence. In generally, indoor environments, it is difficult to accurately detect the object because environmental factors, such as lighting changes, shadows, reflections on the floor. First, the background image to detect an object is created. If an object exists in video, on a previously created background images for similarity comparison between the current input image and to detect objects through several operations to generate a mixture image. Mixed-use video and video inputs to detect objects. To complement the objects detected through the labeling process to remove noise components and then apply the technique of morphology complements the object area. Environment variable such as, lighting changes and shadows, to the strength of the object is detected. In this paper, we proposed that environmental factors, such as lighting changes, shadows, reflections on the floor, including the system uses mixture images. Therefore, the existing system more effectively than the object region is detected.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.21-22
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• 2016

본 논문에서는 동영상에서 객체를 자동 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 정지 영상에서 객체를 검출하는 기법과 동영상에서 객체를 추적하는 기법을 동시에 수행하여 동영상에서 객체를 검출한다. 매 프레임 검출기는 학습된 종류의 객체들을 검출하고 추적기는 이전 프레임에서 검출되었던 객체를 추적한다. 검출기가 검출한 결과와 추적기가 추적한 결과를 매칭하고, 겹치는 결과와 그렇지 않은 결과에 대해 각각 다른 검사를 수행하여 신뢰도 있는 결과를 도출한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법이 기존 검출 기법에 비해 우수한 성능을 보임을 확인한다.

• Review of KIISC
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• v.20 no.3
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• pp.48-57
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• 2010

본 고는 휴먼 객체 검출 및 분류를 위한 것으로서, 입력된 동영상에서 배경 이미지와의 차분 영상을 통해 객체 영역을 검출하고, 검출된 객체 영역에서 얼굴 즉 헤드 영역을 검출하는 방법에 대해서 설명한다. 실시간으로 녹화된 동영상에서 사람이 움직이는 위치와, 크기 등이 아주 다양하며, 또한 한 사람이 아닌 여러 사람 객체를 검출하기 위하여 다중의 사람객체 검출기를 이용한 캐스케이드 사람 객체 추출 방법을 제안한다. 얼굴 크기 등을 고려하여 헤드 영역의 shape 를 기반으로 하여 1차 검출을 수행하고, 검출되지 않은 영역에 대하여 히스토그램 기반의 얼굴 영역을 검출한다. 또한 중복된 영상에 대해 베이지안 얼굴 검출기를 통해 인증함으로써 성능을 향상시킬 수 있다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.22 no.1
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• pp.19-33
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• 2017

새로운 영상 미디어 서비스 기술의 발전으로 인해 다양한 영상 인식 기술이 요구되고 있으며, 특히 영상으로부터 특정 객체를 검출하는 기술은 객체와 관련된 광고나 서비스 등의 다양한 활용 분야를 창출하는 핵심 기술이다. 객체 검출 기술이 방송미디어 기술에 적극적으로 활용되기 위해서는 빠르면서도 정확한 성능을 가진 알고리즘 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 전통적인 객체 검출 방법들에 비해 우수한 성능을 가지는 Deep Convolutional Neural Networks 기반 객체 검출 방법들을 분석한다. 최근에 소개된 주요 객체 검출 방법들의 연구 배경과 발전 동향을 소개하고, 각 방법의 핵심 알고리즘 및 장단점에 대해 분석한다. 또한 객체 검출의 성능을 평가하기 위해 사용되는 대표적인 데이터셋을 소개하고, 다양한 네트워크 구조/크기 및 학습 데이터 등의 관점에서 각 방법들의 성능을 비교한다. 마지막으로 기존의 객체 검출 방법들을 분석한 내용을 바탕으로 향후 객체 검출 방법들의 발전 방향 및 활용 가능성을 예측해보고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.23-26
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• 2013

최근 모바일 장치의 영상 데이터 처리 능력 확대와 더불어 사용자가 요구하는 다양한 영상 데이터의 효율적인 인식 기술 연구가 요구되어지고 있다. 모바일 환경은 고성능 PC 환경과 달리 저사양의 CPU와 메모리를 탑재하고 있어, 영상에서 원하는 객체를 인식하기 위한 기존의 방법론으로는 사용자 요구를 실시간으로 충족하기 어려운 부분이 존재한다. 이에 모바일 환경에 맞는 객체 인식 방법론의 개발이 요구된다. 모바일 환경에서 실시간으로 객체 인식을 하기 위하여, 본 논문에서는 객체 코너 정보를 이용한 Harris corner detector[1]로부터 객체의 특징점을 추출하고, 이를 바탕으로 하여 영상내의 객체 정보 인식 방법을 제안한다. 제안하는 방법에 의해, 입력 영상에서 객체의 코너 정보를 빠르게 추출, 기존 특징점과의 비교를 통하여 영상 내부의 객체 인식을 진행한다. 일반적으로, 회전된 특징점 객체의 정보는 객체의 회전 정도에 따라 코너 픽셀 색상 정보의 변화가 발생하게 된다. 특징점의 색상값은 객체의 회전 정도에 영향을 받아 주변의 픽셀값과 혼합되는 특성이 존재한다. 본 논문에서는 회전 변경된 픽셀 색상값의 영향을 분석하여, 회전된 객체의 특징점 추출 및 객체 검출에 반영하도록 하여, 영상 내부의 회전된 객체 검출의 수행에 효과적으로 이용될 수 있도록 한다. 특징점의 코너 정보를 이용하여 객체를 인식하는 것은, 객체의 인식률은 다소 감소하더라도 모바일 환경에서 계산량의 감소를 통한 실시간 활용이 가능하도록 한다. 이러한 특성은 저성능 CPU와 메모리에서도 회전된 객체의 인식을 수행할 수 있게 하는데 상당히 효과적이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.646-648
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• 2012

In this paper, an image detection technique is proposed to extract image features in a mobile terminal environment. To detect objects, the HSI color model of the image is used. The object's corner points are detected using the Harris corner detection method. Finally we detect the object of interest using region growing The experiment results show that the proposed method improves detection performance and reduces the amount of computation.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.5
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• pp.229-235
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• 2010

In this paper, we propose a method to improve the efficiency of the moving object detection in real-time surveillance camera system. The existing methods, the methods using differential image and background image, are difficult to detect the moving object from outside the video streams. The proposed method keeps the background image if it doesn't be detected moving object using the differential value between a previous frame and a current frame. And the background image is renewed as the moving object is gone in a frame. To decide people and wild pig, the proposed system estimates a bounding box enclosing each moving object in the detecting region. As a result of simulation, the proposed method is better than the existing method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.66-67
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• 2012

본 논문에서는 고정된 카메라로 촬영한 동영상에서 수퍼픽셀(superpixel)을 이용하여 전경 객체 영역을 효과적으로 검출하는 기법을 제안한다. 기존의 픽셀 기반 전경 객체 검출 기법들은 단위 픽셀에 대한 전/배경 판단을 수행하므로 실제 전경 객체 영역에 대한 정확한 검출이 어려운 단점을 지닌다. 수퍼픽셀은 성질이 유사한 픽셀들의 집합을 의미하며 영상의 과도한 분할에 주로 사용되었다. 본 논문에서는 이러한 수퍼픽셀을 이용하여 동영상의 각 프레임을 과도 분할하고, 분할된 각각의 수퍼픽셀을 전경 객체와 배경의 판단 단위로 이용한다. 제안하는 알고리듬을 적용하여 실험한 결과 기존의 픽셀 단위 검출 기법에서 나타났던 오검출을 줄임과 동시에 전경 객체의 형태를 보다 충실하게 검출함을 확인 할 수 있다.