• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.3 s.303
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• pp.15-22
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• 2005

This paper proposed a object tracking algorithm which can track contour of fast moving object through motion estimation. Since the proposed tracking algorithm is based on the radial representation, the motion estimation of object can be accomplished at the center of object with the low computation complexity. The motion estimation of object makes it possible to track object which move fast more than distance from center point to contour point for each frame. In addition, by introducing both gradient image and difference image into energy functions in the process of energy convergence, object tracking is more robust to the complex background. The results of experiment show that the proposed algorithm can track fast moving object in real-time and is robust under the complex background.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.222-223
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• 2016

보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.05b
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• pp.410-414
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• 2003

본 논문은 비디오 시퀀스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동 객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다. 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 입계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소 단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀀스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.3
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• pp.1302-1309
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• 2012

In this paper, we propose applying differential techniques for 2D/3D video conversion to the objects grouped by depth information. One of the problems converting 2D images to 3D images using the technique tracking the motion of pixels is that objects not moving between adjacent frames do not give any depth information. This problem can be solved by applying relative height cue only to the objects which have no moving information between frames, after the process of splitting the background and objects and extracting depth information using motion vectors between objects. Using this technique all the background and object can have their own depth information. This proposed method is used to generate depth map to generate 3D images using DIBR(Depth Image Based Rendering) and verified that the objects which have no movement between frames also had depth information.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.737-739
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• 2003

최근에 이동 객체의 위치를 추적하는 기술은 여러 응용 분야에서 중요성이 증대되고 있다. 그러나 지속적으로 움직이는 이동 객체의 위치를 추적하기 위해서는 매우 많은 수의 인덱스 변경 연산을 수행하여야 하므로 R-트리와 같은 전통적인 공간 인덱스 구조로는 처리하기 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 객체의 움직임을 간단한 선형 함수로 가정하여 색인하는 연구들이 있어왔지만, 실제 응용에서는 객체의 움직임이 매우 복잡하므로 이러한 방법을 이용하기 적합하지 않다. 본 논문에서는 복잡한 움직임을 가지는 객체를 효율적으로 색인하기 위한 R-트리의 지연 갱신 기법을 제안한다. 이 기법은 객체가 이동할 때마다 트리의 구조를 변경하지 않고, 객체가 이전에 속해 있던 R-트리의 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 벗어날 때만 트리의 구조를 변경하므로 R-트리의 갱신 연산 비용을 크게 줄일 수 있다. 뿐만 아니라, 기본적인 R-트리의 구조와 연산을 그대로 이용하므로 다양한 R-트리 변종 트리에서도 쉽게 적용이 가능하고, R-트리를 이용하여 이미 구축되어 있는 다양한 응용 환경에 쉽게 이용할 수 있다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2004.05a
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• pp.719-722
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• 2004

객체 중심점에서 움직임을 추정하고 보상하여 빠르게 움직이는 객체의 윤곽선을 실시간으로 추적 할 수 있는 알고리듬을 제안하였다. 방사상 표현 (radial representation) 방식을 적용하여 객체 중심점에서만 블록정합 (block matching) 알고리듬으로 움직임을 추정하고 보상하여 적은 계산량으로 객체 움직임을 추정하고 보상함으로써 객체 윤곽선을 실시간으로 추적하였다. 에너지 수렴 과정에서 기울기 영상과 차영상 (differential image)을 에너지 함수로 함께 사용함으로 배경 잡영 등에도 강건하도록 하였다. 실험 결과 움직임이 빠른 객체와 배경 잡영 속의 객체도 실시간으로 강건하게 추적함을 확인하였다.

• 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.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.21 no.7
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• pp.1435-1440
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• 2017

Recently, VR and AR are emerging as an area of interest in ICT. In virtual reality to feel like a real, many people are looking for them because of its charm. However, the motion of the VR image and the moving object are not synchronized exactly, and a problem of feeling nausea is also occurring. The problem should be solved by the application of Attraction in the VR system. In this paper, we propose a module that minimizes delay time by synchronizing movement of VR image and moving object. The proposed module calculates the moving distance using the direction and the acceleration sensor that the user views through the VR device. The module proposed in this paper will pay attention to the fact that the movement of the attraction moves along a fixed path, so that the accurate travel distance can be calculated.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.770-772
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• 2015

어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낯선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다, 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특정 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.