• 제목/요약/키워드: 영상 추적

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논리 연산을 이용한 주행차량 분할 및 추적에 관한 연구 (A Study on Moving Vehicles Segmentation and Tracking using Logic Operations)

  • 조경민;최기호
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.211-214
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    • 2004
  • 본 논문은 논리 연산을 이용한 실시간 주행 차량 분할 및 추적에 관한 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 논리연산을 이용하여 영상을 분할하고, 배경과 잡음을 제거하였으며 영상에서 주행차량의 이동 영역을 추출하였다. 주행차량들을 논리 연산을 이용하여 영상분할 함으로써 기존 방법에 비해 평활화 및 에지추출 단계에서 나타날 수 있는 문제점들을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다. 또한 추적되는 영상으로부터 위치와 컬러등의 주행 차량의 특징을 직접 추출 가능하도륵 하였다.

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다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘 (Model Creation Algorithm for Multiple Moving Objects Tracking)

  • 조남형;김하식;이명길;이주신
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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    • pp.633-637
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    • 2001
  • 본 논문은 모델기반 다중이동물체 추적을 위한 모델생성 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 배경영상에 이동물체가 초기 진입했을 때의 초기모델생성 단계와 이동물체 추적 단계에서의 모델 갱신 단계로 구분하였다. 초기모델생성 단계에서는 차영상과 클러스터링 기법을 이용하여 분할된 분할영상과 현재프레임 영상에 대한 윤곽선 영상과의 로직 AND 연산을 수행하여 초기모델을 생성하였다. 모델갱신 단계에서는 하우스돌프 거리(Hausdorff Distance)와 2D-Logarithmic 탐색 알고리즘을 이용하여 추적중인 이동물체의 형태변화에 적응할 수 있도록 매 프레임 마다 새로운 모델을 갱신하였다. 실험은 도로에서 주행하는 자동차를 대상으로 도_의 실험을 수행하였다. 그 결과 도로에서 주행하는 자동차의 진입방향과 추적 대상 수가 불규칙한 경우에도 모델생성이 98% 이상 이루어짐을 알 수 있었다.

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다중 차량 연관 추적을 위한 겹침 제거 및 배경영상 갱신 (Overlap Removal and Background Updating for Associative Tracking of Multiple Vehicles)

  • 임준식;김수형;이칠우;이명은
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권1호
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    • pp.90-94
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    • 2010
  • 본 논문에서는 지능형 교통정보 시스템에서 활용할 수 있는 차량의 연관 추적 방법에 관하여 제안한다. 차량의 연관 추적과정에서 발생하는 차량 간 겹침 문제를 해결하기 위하여 위치 평균값과 시공간 연관 정보를 이용한 연관 추적 방법을 제안하였고 배경영상의 신뢰도를 향상시키기 위하여 배경영상 갱신 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 위치의 교통 정보 수집 CCTV에서 촬영된 영상을 사용하였고 평균 96% 이상의 추적 성공률을 보였다.

JPDA 필터를 이용한 다중 사람의 검지 및 추적 (Detection and Tracking of Multiple People Using Joint Probability Data Association)

  • 이흥규;고한석
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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    • pp.449-452
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    • 2000
  • 본 논문은 다중의 사람을 동시에 검지 및 추적하기 위한 방법을 제안한다 여러 명의 검지된 사람들이 교차해서 움직이거나 폐색(occlusion) 되어 움직이는 경우 이를 검지하고 신뢰적으로 추적하기 위한 방법을 제시한다. 카메라의 시야 범위 안에 나타난 표적은 일정한 크기를 가지는 오브젝트이므로, 배경영상에서 전경 영상만을 분리하는 과정에서 오브젝트의 크기를 고려하여 표적을 검지 한다. 표적의 검지는 환경적인 요인에 의한 부가요소에 적응적으로 대치하기 위해 적응적인 영상처리기법을 사용한다. 최종적으로 검지 된 표적을 동시에 추적하기 위해 본 논문에서는 JPDA(Joint Probability Data Association) 필터를 이용하며 ,표적간의 폐색을 처리하기 위한 방법으로 전이모델을 첨가해서 사용한다. 다중 표적의 추적에 관한 실험의 유효성 및 강인함은 다양한 실제 영상의 실험을 통해 입증한다.

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투영된 모션과 히스토그램 인터섹션 기법을 이용한 강건한 물체추적 (Robust object tracking using projected motion and histogram intersection)

  • 이봉석;문영식
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2000년도 정기총회 및 학술대회
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    • pp.143-148
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    • 2000
  • 본 논문에서는 투영된 모션과 히스토그램 인터섹션을 이용한 노이즈에 강건한 물체추적 방법을 제안한다. 기존의 방법은 템플릿 매칭, 물체의 경계선 재 검출, 물체의 움직임 정보 등을 사용하여 물체추적을 하였으나, 템플릿 매칭의 경우 많은 계산 시간을 요구하며 경계선을 재 검출하는 경우 윤곽선이 잘못 설정되는 경우가 있고 물체의 움직임 정보를 사용하는 경우에는 움직이는 카메라에서 움직이는 물체만을 추적하기가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 투영된 모션과 질의 영상의 템플릿 마스크를 사용하여 물체의 이동, 회전과 스케일을 고려한 노이즈에 강건한 물체추적 기법을 제안한다. 질의영상은 영상분할 후 영역선택을 통하여 구성하고 물체의 인식은 색상을 이용한 히스토그램 인터섹션 기법을 사용한다. 물체의 이동은 가로 및 세로의 밝기 값을 1차원 신호로 투영하여 개략적인 움직임을 감지하고 이동에 대한 에러를 보정하며 회전과 스케일의 변화는 질의 영상의 템플릿 마스크를 이동하여 회전과 스케일에 맞게 변경하여 감지한다

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칼만필터를 이용한 물체추적 (Object tracking using Kalman filter)

  • 송혁;서덕원;이철동;유지상
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.207-209
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    • 2009
  • 다양한 센서 및 영상 카메라를 이용한 교통, 보안 및 안전 감시 시스템에 있어 처리해야 하는 영상 데이터의 양은 점점 커져가고 있다. 또한 단일 카메라가 아닌 많은 수의 카메라를 이용할 경우 운영자가 모든 영상 데이터를 확인하고 이에 대한 응답을 즉시 하기가 힘이 든다. 따라서 영상 데이터를 이용하기 위한 시스템에서 소프트웨어적인 처리는 필수이며 물체를 정확하게 추적하기 위해서는 물체를 인식하고 물체의 움직임을 예측하고 움직임을 보정하는 단계가 필요하다. 본 논문에서는 물체의 움직임을 정확히 추적하기 위하여 이동 물체를 추적할 때에 적절한 Kalman 필터를 이용하여 고속 물체 추적 시스템을 구현하였다.

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에지 정보와 형판 변형을 이용한 얼굴 특징 추출과 특지의 추적 (Facial Feature Extraction and Tracking using Edge Information and Template Deformation)

  • 박주철;최형일
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.157-160
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    • 1998
  • 본 논문에서는 동영상으로부터 에지 정보와 형판 변형을 통해 얼굴의 추출하고 그 특징을 기반으로 하는 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 추적기법은 추출된 특징에 기반을 추적 지법으로 초기에 모자익 영상을 이용하여 얼굴 부분을 찾고 찾아진 얼굴 부분에 에지 연산자를 적용하여 에지를 추출한다. 에지 영상이 얻어지면 에지 영상에서 영역의 크기와 모양, 그리고 관계 검증을 통해 대략적인 눈 영역을 추출한다. 눈 영역이 찾아지면 이를 바탕으로 입 영역에 대한 후보 영역에 대하여 이진화를 수행하고 히스토그램 프로젝션을 통해 대략적인 입 영역을 추출한다. 추출된 눈 영역과 입 영역에 각각의 형판을 사용해 형판 변형을 하고 초기 매개변수를 추출한다. 추출된 매개변수는 다음 프레임에서 형판의 초기 값으로 사용된다. 그리고 나서 형판에 대하여 변형(deformation) 과정을 수행한다. 이 과정을 반복함으로써 추적 과정을 수행한다.

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스미어링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용한 영문 명함 영상에서의 문자 추출 (The Extraction of Character from an English Name Card by Using Smearing Method and Contour Trucking Algorithm)

  • 조아현;이혜현;류재욱;김광백
    • 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.410-413
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    • 2002
  • 본 논문에서는 영문 명함 영상에서 개별 문자 추출 방법을 제안한다. 30개의 원본 명함 영상을 대상으로 스미어링 기법과 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 영문 명함의 개별 문자들 추출하였다. 본 논문에서는 3$\times$3 마스크를 이용하여 가장 작은 값으로 3 배 축소하는 방법을 적용하여 스미어링하는 시간을 단축시키고 문자들간의 간격을 제거하여 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 문자열 후보 영역을 추출하였다 그리고 추출된 후보 영역의 가로 및 세로의 비율과 면적을 이용하여 문자열과 비 문자열로 분리하고, 문자열 영역에서 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 개별문자를 추출하였다. 30개의 명함 영상을 실험한 결과, 309개의 문자열 중에서 280개가 추출되었고 개별 문자는 4504개중에서 4110개가 추출되었다

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대화형 방송 환경에서 부가서비스 제공을 위한 객체 추적 시스템 (Object Tracking System for Additional Service Providing under Interactive Broadcasting Environment)

  • 안준한;변혜란
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제29권1호
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    • pp.97-107
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    • 2002
  • 본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.

CAMShift 영상 처리 기법을 이용한 기동형 경계 로봇의 목표추적 시스템 (Target-Tracking System for Mobile Surveillance Robot Using CAMShift Image Processing Technique)

  • 서봉철;김성수;이동염
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제38권2호
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    • pp.129-136
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    • 2014
  • 기동형 경계 로봇의 목표 추적 시스템은 효율적인 경계 임무를 수행하는데 있어서 중요한 부분이다. 본 논문은 영상 장치를 포함한 3 축 기동형 경계로봇의 영상 정보를 이용한 목표 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안된 목표추적 알고리즘에서는 카메라 영상의 중심과 카메라 영상으로 포착된 목표물 중심 사이의 위치 에러를 이용하여 영상 장치의 목표 지향 벡터를 획득하였으며, 위치 에러를 획득하기 위하여 영상 처리 기법 중 하나인 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로, 목표 추적 알고리즘을 실험 모델에 적용해 봄으로써 실제 실험 환경에서의 목표 추적 알고리즘의 적용 타당성을 검증하였다.