• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.401-404
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• 2010

고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.5-7
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• 2018

지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2003.10a
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• pp.580-583
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• 2003

This paper presents the motion detection algorithm that can run robustly about recusive motion. The existing motion detection algorithm that uses difference image is robustly in some degree brightness or noise, but it frequently causes false alarms to temporal clutter, at the repetitive motion within a certain area. We developed a motion detection algorithm using mean absoulte error(MAE) which calculates the set of Moving regions and performs block matching. The experimental results revealed that our approach is superior to existing methodologies to handling various temporal clutter.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.379-381
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• 2001

본 논문은 카메라의 움직임이 있는 영상에서 움직이는 사람의 얼굴을 검출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서, 얼굴 영역을 찾기 위해 피부 색깔 정보와 움직임 정보를 이용한다. 카메라의 움직임을 어파인 모션 모델(Affine Motion Model)을 이용해 제거한 후, 적응적 임계치(adaptive thresholding)를 통해 얻어진 움직임 영역 내에서만 피부 색깔 모델(skin color model)을 이용해 얼굴 영역을 검출한다. 제안된 방법은 시간에 따라 조명이 변하거나 잡음이 포함된 영상에서도 좋은 결과를 얻을 수 있다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.4
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• pp.553-561
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• 2010

This paper proposed the face tracking method which can be effectively applied to the robot's vision system. The proposed algorithm tracks the facial areas after detecting the area of video motion. Movement detection of video images is done by using median filter and erosion and dilation operation as a method for removing noise, after getting the different images using two continual frames. To extract the skin color from the moving area, the color information of sample images is used. The skin color region and the background area are separated by evaluating the similarity by generating membership functions by using MIN-MAX values as fuzzy data. For the face candidate region, the eyes are detected from C channel of color space CMY, and the mouth from Q channel of color space YIQ. The face region is tracked seeking the features of the eyes and the mouth detected from knowledge-base. Experiment includes 1,500 frames of the video images from 10 subjects, 150 frames per subject. The result shows 95.7% of detection rate (the motion areas of 1,435 frames are detected) and 97.6% of good face tracking result (1,401 faces are tracked).

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.11a
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• pp.617-620
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• 2010

최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.281-284
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• 2003

In this study, we have proposed the method of moving area detection as the preprocessing step of moving object tracking system. First, we catch the two frames which are different at time in image sequence. We obtain the moving area by using their binary differential image. In differential image, the object area of previous and current frame is present. In the tracking system, the background is changed by camera motion. So, in this case we have to decide which moving area of object is current at time. We obtain the binary edge image of current frame by applying a threshold to the output of an edge detector. Then we performed logical AND operation between the edge image and differential image. As a result of this work moving area of object can be detected.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.300-302
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• 2013

자연재해의 예방에 대한 인식이 화두가 되면서 최근 재해 경보 시스템을 다루는 새로운 연구들이 활발히 진행되고 있다. 제안하는 알고리듬은 영상을 통해 얻은 정보를 이용하여 산사태를 초기에 검출하는 방법이다. 기존의 검출 방법은 사람이 직접 모니터링을 해야 하기 때문에 많은 인력과 시간을 필요로 하고 접근성이나 비용문제 등의 각종 제약이 따른다. 따라서 효율적인 산사태 감지를 위해 산사태 발생 가능 지역에 비디오 기반의 감지 시스템을 통해서 자동으로 검출하는 시스템이 필요하다. 감지 시스템에서는 신뢰성 있는 재난영역의 검출이 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 산사태를 검출하기 위하여 먼저 블록단위의 영역 움직임 검출을 하여, 움직임 맵을 만들고 일정한 시간 간격으로 반복적으로 변하는 영역의 움직임 맵을 기록한다. 또한 움직임 방향뿐만 아니라 발생 순서를 기록하여 더욱더 정확한 움직임을 판단할 수 있다. 제안된 알고리듬은 비디오영상 실험을 통해 탐지영역의 산사태 검출이 잘 이루어짐을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.729-732
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• 2014

본 논문에서는 실시간 영상에서 움직임 검출 및 추적에 관련한 기본 기술들을 나열하고 구현하여 구현 가능성 및 성능에 대하여 검증을 진행하였다. 움직임 검출에는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법이 있으며 이를 구현하여 검증하였다. 또한 움직임 추적의 경우에는 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift가 있고 Kalman 필터에 의한 움직임 추적을 구현하여 검증하였다. 구현된 방법을 통하여 보안용의 영상감시 장비의 추적 시스템 및 GPS 좌표를 기반으로하여 비행체를 추적하면서 통신링크를 유지하는 추적안테나 시스템에 적용하므로서 제어의 정확도를 높일 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.367-370
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• 2001

본 논문에서는 영상 합성을 위해 실시간으로 움직임 물체를 추출하고 움직임 물체의 홀이나 외곽선의 손실을 최소화하고 복원하는 알고리즘을 제안한다. 움직임은 기준영상과 현재 입력된 영상의 차이를 계산함으로써 검출 된다. 따라서 여기서 적당한 기준 영상과 검출 문턱치 방법의 선택이 필요하게 된다. 몇 가지 문턱치 선택 방법들이 연구되었나, 본 논문에서는 회귀적인 문턱치들을 이용한다. 그레이 영상을 통해 구해진 영역에서 칼라 값의 비교를 통해 손실된 영역을 복구하고 최종 실루엣 영상을 얻는다. 얻어진 움직임 물체의 실루엣 영상은 영상 합성에 이용한다.