• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.562-565
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• 2010

시각기반 증강현실 시스템의 구현을 위해서는 입력되는 카메라영상의 프레임을 매번 특징점을 추출하고 패턴 매칭 과정을 반복하는 것은 저 사양의 모바일 기기에서는 적합하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결 하고자 카메라영상에서 패턴이 한번 인식되게 되면 그 이후의 영상에 대해서는 패턴 인식과정을 생략하고 이전 영상에서 매칭된 특징점을 광류 기반 추적기법을 사용하여 추적하도록 한다. 또한 패턴 추적 절차의 수행 중 추적이 실패하여 생기는 특징점 소실 문제는 정확한 호모그래피 행렬과 카메라 자세 추정을 어렵게 하는데 이러한 문제를 해결하도록 하는 패턴 추적의 성공 또는 실패는 판단하는 기준을 세워 모바일 기기에서 빠르게 동작하도록 하는 광류 추적 기법을 사용한 자연 특징 추적 기반 증강현실 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.328-329
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• 2007

본 논문은 로봇과 같이 외부 음향잡음에 노출되어 있는 상황 하에서, 대면하고 있는 사람이 입술을 움직여 발성하는 경우에만 음성인식 기능이 수행되도록 하기 위한 방안의 일환으로, 입술움직임 영상을 보다 정확히 추적하기 위한 테스트 환경 구현에 관한 것이다. 음성구간 검출과정에서 입술움직임 영상 추적결과의 활용여부는 입술움직임을 얼마나 정확하게 추적할 수 있느냐에 달려있다. 이를 위해 영상 프레임율 동적 제어, 칼라/이진영상 변환, 순간 캡쳐, 녹화 및 재생기능을 구현함으로써, 다각적인 방향에서 입술움직임 영상 추적기능을 확인해 볼 수 있도록 하였다. 음성/영상기능을 연동시킨 결과 약 99.3%의 연동성공율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.532-534
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• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.895-898
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• 2017

동영상 플랫폼 확산에 따라 영상 콘텐츠 수요와 공급이 폭발적으로 성장하여 영상 콘텐츠 확산에 큰 영향을 미치고 있다. 이와 같은 콘텐츠 확산으로 인해 전문가의 영역에 해당하는 영상 제작 기술이 일반적인 기술의 범주로 인식될 만큼 영상 처리 및 제작에 대한 기술의 발전이 나날이 급증하고 있으며 이러한 기술의 발전에 따라 사람의 수작업을 통해서만 영상을 조절하던 과정 또한 객체 추적 기술을 활용함에 따라 자동화 과정이 가능하게 되었다. 본 연구에서는 객체 추적 알고리즘 중 특징 점을 키포인트로 나눠 객체를 추적하는 OpenCV 기반 CMT 알고리즘으로 라즈베리파이를 활용하여 객체를 추적하는 기법을 소개한다. 본 시스템은 방송용 카메라의 객체 추적에 잘 활용될 수 있다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.2 no.3
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• pp.154-158
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• 1999

This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.255-258
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• 2001

광선추적기법은 사진과 같은 고해상도의 영상을 만들어내는 렌더링 기법중의 하나이다. 이 기법은 이미지를 합성하는데 많은 양의 계산 시간을 필요로 한다. 병렬처리 기법이 광선추적에 계산양의 처리 기간을 감소하기 위하여 사용될 수 있다. 본 논문에서는 병렬 광선추적 기법을 MPI(Message Passing Interface)를 사용하여 IBM Supercomputer 상에서 노드의 개수의 증가에 따른 속도 향상과 노드간에 전달되는 메시지의 크기에 따른 성능 향상을 실험하였다. 본 논문에서 실험한 병렬 광선 추적 기법으로 IBM SP 시스템 상에서 다양한 영상을 생성하였다. 영상은 분할가능하고 노드에 분배할 수 있기 때문에 병렬화 범주에 들 수 있으며 부하균형을 맞출 수 있다. 실험에서 프로세서수의 증가에 따른 이상적인 속도향상률(Speed-up rate)을 15개의 프로세서를 사용하여 얻을 수 있었다. 광선을 추적하여 영상을 합성해 낼 때 표현하고자 하는 영상이 단순한 객체로 이루어져 있다면 각 노드에 분산해줘야 할 작업의 크기는 복잡한 객체들로 구성된 영상보다 클 때 더 놓은 성능을 나타내었다. 분산작업의 크기가 작아 상대적으로 통신횟수가 증가할 때 렌더링시 효율저하를 나타내었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.665-668
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• 2006

이동 물체 검출 및 추적은 과중한 연산량에 의해 초당 처리할 수 있는 프레임의 수가 적게 되거나 정합 과정이 단순하여 추적을 실패하는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 동영상내에서 이동 물체를 검출하고 추적하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 입력된 영상으로부터 배경과 물체를 분리하기 위해 background subtraction을 이용하였고, 분리된 물체들은 이진 연결 요소 분석을 통하여 세그먼트 된다. 그리고 물체의 추적을 위하여 Kalman filter를 사용하였다. 본 논문의 실험에서는 야외에서 촬영한 비디오 시퀀스를 이용하였으며, 물체 검출 및 추적이 조명 변화, 그림자에도 잘 적응함을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.297-298
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• 2013

본 논문에서는 IR 영상추적을 위하여 가린 표적의 실제 중심을 예측하는 추적창 조절(target window adjustment) 기법을 제시한다. 대표적 분할 추적(patch tracking) 방식인 특징점 추적(feature point tracking)은 표적의 중심과 특징점을 coupling하여 가린 표적의 실제 중심을 예측할 수 있으나, 형상 정보가 적은 영상에서 표적의 ROI(Region of Interest)는 특징점의 분포만으로는 구할 수 없다. 본 논문에서는 상관추적의 추적창 조절 기법과 특징점 추적의 coupling 기법을 결합하여 표적이 장애물에 가리는 경우에도 안정적인 추적창을 유지한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.45 no.10
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• pp.66-74
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• 2008

Surveillance system using active tracking camera has no distance limitation of surveillance range compared to supersonic or sound sensors. However, complex motion tracking algorithm requires huge amount of computation. Compared to conventional methods using DSPs or embedded processors, this paper proposes and implements a novel motion tracker unit that detects and extracts motion information of moving objects by using picture difference of consecutive frames. The proposed motion tracker unit was implemented in FPGA with about 13,000 gates. It processes NTSC format video and was verified by embedding it into the active surveillance camera system. We also propose and implements a motion estimator unit linkable to video codec by embedding the proposed motion tracker unit into ready-made motion estimator unit. The implemented motion estimator unit is about 17,000 gates in $0.35{\mu}m$ process.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.05a
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• pp.396-400
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• 2004

In this study, we have proposed the tracking system of single moving object. The tracking system was estimated motion using differential image, and than track the moving object by controlled Pan/Tilt device of camera. Proposed tracking system is devided into image acquisition and preprocessing phase, motion estimation phase and object tracking phase. To estimation the motion, differential image method was used. In the binary differential image, decision of threshold value was used adaptive method. And in grouping the object area, block_based recursive labeling algorithm was used. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. The result of tracking, object was not lost and object was tracked correctly.