• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.11a
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• pp.229-232
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• 2006

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
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• 2010.05a
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• pp.483-486
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• 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 Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.47-50
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• 2016

객체를 추적하는 기술은 컴퓨터 비전 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야 중 하나이다. 그 중 고정된 단일 카메라를 이용한 객체 추적 기술은 비디오 감시(Surveillance) 등에서 활용되고 있다. 고정된 카메라 환경에서 객체를 추적하는 방법 중 배경 모델링(Background Modeling)을 이용한 방법은 간단하면서도 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 객체의 움직임이나 특징을 분석하여 배경 모델을 생성한 후 배경 정보를 이용하여 전경을 분리하면 쉽게 객체를 추출할 수 있다. 그러나 객체의 움직임이 적은 경우 해당 영역에서의 배경 모델은 정확하게 생성될 수 없다. 배경 모델을 학습하는 동안 객체가 충분이 움직이면 이런 문제를 해결할 수 있으나 객체가 움직이기 전까지는 오류가 지속된다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 인페인팅(Inpainting)을 이용하여 움직임이 적은 영역을 보정하여 정확한 배경 모델을 생성하는 방법을 제안한다. 배경 모델을 생성한 후 객체로 식별할 수 있는 후보 영역을 식별한다. 선정된 영역들 중 사용자가 객체로 판단되는 영역을 선택하여 해당 영역에 대해 인페인팅으로 화소값 및 가중치들을 보정한다. 보정된 영상으로 배경 모델링을 수행하면 움직임이 적은 영역에 대해서도 효과적으로 배경 모델을 생성 할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.2
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• pp.438-446
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• 2013

Generally, a camera isn't located at the center of display in a tele-presence system and it causes an incorrect eye contact between speakers which reduce the realistic feeling during the conversation. To solve this incorrect eye contact problem, we newly propose an intermediate view reconstruction algorithm using both a color camera and a depth camera and applying for the depth image based rendering (DIBR) algorithm. In the proposed algorithm, an efficient hole filling method using the arithmetic mean value of neighbor pixels and an efficient boundary noise removal method by expanding the edge region of depth image are included. We show that the generated eye-contacted image has good quality through experiments.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.298-301
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• 2017

기존의 객체 감지 센서로는 적외선 센서와 초음파 센서, 레이저 센서 등이 있다. 적외선 센서는 가격이 저렴하고 구현이 쉬워 가장 많이 사용되지만, 객체가 움직임이 있을 때에만 감지가 가능한 단점이 있다. 또한 초음파 센서는 움직임이 없어도 감지가 되지만 정확도가 떨어지고 오류가 많은 단점이 있다. 이러한 감지 센서들은 일정 짧은 거리 내의 객체 감지는 가능하지만 탐지범위를 벗어나면 감지가 되지 않는다. 또한 객체 감지를 하여도 객체의 종류가 어떤 것인지 사용자가 알기 힘들다. 본 논문에서는 레이더 센서와 카메라를 활용한 객체 감지 시스템을 설계하였다. 제시하고 있는 시스템은 레이더 센서를 이용하여 객체를 1차적으로 감지한다. 1차적으로 객체가 감지되었으면 2차적으로 감지 당시 카메라의 화면을 별도로 캡쳐하여 객체의 이미지를 저장한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.47 no.1
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• pp.22-29
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• 2010

A real-time detection and tracking of moving objects in video sequences is very important for smart surveillance systems. In this paper, we propose a novel algorithm for the detection of moving objects that is the entropy-based adaptive Gaussian mixture model (AGMM). First, the increment of entropy generally means the increment of complexity, and objects in unstable conditions cause higher entropy variations. Hence, if we apply these properties to the motion segmentation, pixels with large changes in entropy in moments have a higher chance in belonging to moving objects. Therefore, we apply the Clausius entropy theory to convert the pixel value in an image domain into the amount of energy change in an entropy domain. Second, we use an adaptive background subtraction method to detect moving objects. This models entropy variations from backgrounds as a mixture of Gaussians. Experiment results demonstrate that our method can detect motion object effectively and reliably.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2100-2103
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• 2003

기존의 객체 추출 및 추적 기법은 외형 변화가 없는 객체를 대상으로 하거나 배경이 고정된 영상만을 고려하였다 본 논문에서는 영역의 색상과 움직임 정보, 그리고 인접한 영역의 상관 관계를 고려한 Markov Random Field (MRF) 모델을 제안한다. MRF 모델은 영상의 시간적 공간적 상관성을 기반으로 최적의 레이블 셋을 계산함으로써 보다 정확하게 객체를 추출 및 추적할 수 있다. 또한, 블록 기반 움직임 추출 알고리즘인 Diamond Search (DS)를 분할된 영역에 적용하여 빠르게 영역의 움직임과 전역 움직임을 추정하였다. 실험 결과 제안한 방법이 객체의 외형 변화와 카메라 움직임이 있는 동영상에서 빠른 속도로 정확하게 객체를 추출 및 추적하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.489-490
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• 2015

객체의 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 안개와 비와 같은 기상이 좋지 않은 상황에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 악천후 환경에서 촬영된 영상으로부터 날씨 현상을 제거하는 기법들이 연구되고 있다. 빗줄기는 시공간적 무작위성으로 인하여 검출 및 제거가 어려운 현상이다. 또한 기존의 빗줄기 검출 및 제거 기법들은 대부분 고정된 카메라로부터 촬영된 영상을 대상으로 처리함으로써 자동차와 같은 움직임이 있는 촬영환경에서는 부적합하다. 최근에는 카메라나 객체의 움직임에 대응할 수 있는 빗줄기 검출 및 제거 알고리즘이 개발되고 있으나, 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간이 불가능하다. 본 논문에서는 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 환경에서 빗줄기 검출 및 제거 알고리즘을 DSP 환경에서 구현하고 내부 메모리 최적화와 EMDA 이용, 소프트웨어 파이프라인 등을 통해 최적화를 수행하여 실시간성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.105-106
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• 2022

본 논문에서는 YOLO v3 라이브러리를 이용하여 CCTV 저장 공간을 확보하는 모델을 제안한다. 사회안전망을 구축하기 위해 CCTV 설치가 확대되고, 그에 따라 많은 CCTV가 운영됨에 있어 저장 공간이 부족한 현상이 늘고 있다. 이에 본 논문에서는 학습된 데이터 셋을 활용하여 CCTV 영상파일의 프레임을 확인하여 움직임이 있는 객체가 있는지 판단하고, 움직임이 감지되는 프레임 영상을 저장한다. 제안 모델을 적용하여 테스트 한 결과 원본 데이터 크기보다 결과 데이터 크기가 85% 감소됨을 확인하였다. 인적이 드문 곳에 설치된 CCTV의 경우 제안 모델을 적용할 경우, 저장 공간의 관리 및 운영이 용이해질 것으로 기대할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.11a
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• pp.549-551
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• 2012

본 논문에서는 기존의 화소값 차영상 기법이 저속으로 움직이는 물체의 동작정보 감지에 취약한 점을 보완하기 위하여 실시간 영상 처리를 목적으로 연속된 프레임(Frame)에서 움직임이 있는 프레임을 찾아내고, 움직임 영역을 추출하는 움직임 검출에 관한 연구를 통해 웹캠 기반의 객체 감지시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 단일 객체뿐 아니라 다중 객체의 움직임까지 파악할 수 있다는 장점을 가지고 있다.