• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.478-481
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• 2010

컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.5C
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• pp.505-513
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• 2009

This paper proposes a real-time foreground segmentation and background substitution method for protecting the privacy on visual communication. Previous works on this topic have some problems with the color and shape of foreground and the capture device such as stereo camera. we provide a solution which can segment the foreground in real-time using fixed mono camera. For improving the performance of a foreground extraction, we propose the Temporal Foreground Probability Model (TFPM) by modeling temporal information of a video. Also we provide an boundary processing method for natural and smooth synthesizing that using alpha matte and simple post-processing method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.129-132
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• 2015

본 논문에서는 기존의 배경 분리 알고리즘 결과에 GrabCut 알고리즘을 도입하여 보다 정확한 배경 분리를 수행하고자 한다. 기존의 알고리즘은 동영상의 프레임 간 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경과 전경을 분리한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리하는 기존의 배경 분리 알고리즘을 적용한다. 분리된 결과의 정확도를 향상시키기 위해 프레임 내의 정보를 이용하는 GrabCut 알고리즘을 적용한다. 즉, 본 연구에서는 동영상의 프레임 간 정보와 프레임 내 정보를 모두 이용하여 배경과 전경을 분리하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset 에 포함된 몇 가지 영상에 대해 실험 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.511-515
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• 1998

본 논문에서는 전경과 배경을 동시에 고려하는 이동 물체 추적 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 이동 물체 추적 기법은 카메라가 고정되지 않은 동적인 환경에서 연속적으로 촬영된 동영상으로부터 배경과 전경을 분리한 후 배경으로부터는 카메라의 동작을, 그리고 전경으로부터는 이동 물체를 추적한다. 배경에서는 영상의 움직임을 나타내는 동작 벡터를 추출하여 2차원 파라미터 동작 모델인 어파인 동작 모델에 적합시키고, 회귀분석법을 통해 어파인 동작 모델을 구성하는 파라미터를 추출하여 분석함으로써 다양한 카메라의 동작을 구한다. 전경에서는 칼라 정보를 이용하여 물체들의 모델을 생성하고 매 시점마다 모델을 수정하면서 이동 물체를 추적한다. 본 논문에서는 카메라의 동작 및 이동 물체의 추적 시 예측 알고리즘인 칼만 필터를 활용함으로써 보다 효율적이고 강건한 추적이 가능하다. 또한, 배경에서 추출된 카메라의 동작 정보를 전경에서 추출하는 이동 물체의 이동궤적 정보 계산 시 활용함으로써 보다 정확하게 장면을 분석할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.138-141
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• 2001

영상을 전경과 배경으로 분리하는 작업은 영상을 의미 있고 관심의 대상인 전경 영역과 그렇지 않은 배경 영역으로 나눈다는 점에서 매우 유용한 작업이다. 기존의 제안된 방법으로는 intensity 기반, 깊이 기반 그리고 motion 기반 배경 제거 방법 등이 있다. 본 논문에서는 영상내의 intensity 정보와 깊이 정보를 함께 이용하여 영상 내의 배경을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 인식과 강시 시스템 등의 전처리로서 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.160-163
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• 2014

본 논문에서는 프레임 내 전체 배경 모델을 도입하여 기존 배경 분리 알고리즘에서의 오검출을 줄여 정확도를 개선하고자 한다. 기존의 알고리즘은 프레임 간의 정보만을 이용하여 배경 확률 모델을 만들고 배경을 제외한 전경만을 검출한다. 제안하는 알고리즘에서는 먼저 기존의 알고리즘을 통해 프레임 간의 정보를 이용하여 간단하게 배경과 전경을 분리한다. 그 후 프레임 내 정보를 통해 전체 배경 모델을 만들고, 앞의 결과에서 한번 더 배경을 제외함으로써 검출 정확도를 개선하고자 한다. 실험결과에서 Change Detection Workshop dataset에 대해 실험을 한 후 결과 영상 비교 및 F-measure 를 통해 개선된 결과를 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.173-176
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• 2009

본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.2
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• pp.383-392
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• 2017

This paper introduces a real-time 3D model generation system that can process in real time from multi-view image acquisition to image-based 3D model generation. This system describes how to collect, transmit, and manage the HD images input from 18 cameras and explain the background separation and smooth 3D volume model generation process. This paper proposes a new distributed data transmission and reception method for real-time processing of HD images input from 18 cameras. In addition, we describe a codebook-based background separating algorithm and a modified marching cube algorithm using perspective difference interpolation to generate smooth 3D models from multi-view images. The system is currently being built with a throughput rate of 30 frames per second.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.823-825
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• 2005

컴퓨터 비전 연구에서의 주요 관심은 객체의 특징을 이용하여 객체를 분간하거나 또는 계수하는데 있어 왔다. 최근 대단위의 사람들이 운집하는 공공장소에서의 사고에 대비한 대책의 기준으로 혼잡도라는 점보의 중요성이 대두되고 있다. 본 실험에서는 객체들이 존재하는 전경(Foreground) 영역을 객체들이 없는 배경 영역(back ground)으로부터 분리한 후 전경 영역에서의 edge pixel 들의 수를 계수하여 혼잡도의 정도를 구한다. 전경 영역과 배경 영역은 소 영역별로 RGB에 대한 표준편차와 평균을 비교 분석해서 구분하고 배경 영역을 삭제한다. 전경 영역에서 edge detection 방법을 이용하여 환경에 알맞은 edge pixels수를 계수하고 pixels수와 혼잡도 사이의 관계를 구한다. 이러한 측정 방법의 장점은 다양한 환경에서도 혼잡도라는 기본 특징정보를 추출할 수 있다는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.33-35
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• 2017

최근 영상 내에서 보행자를 검출하는 기술이 발전하면서 보행자 검출 기술이 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내에서 보행자들을 검출함으로써 보행자의 통행량이나 이동경로를 분석할 수 있고, 위험 지역이나 보안 지역에 진입하려는 보행자에게 경고를 줄 수도 있다. CCTV와 같이 고정된 카메라를 이용하여 촬영된 영상의 경우 배경 분리 기술을 적용할 수 있는데, 배경 분리 기술을 통해 영상 내에서 움직이는 물체의 영역을 검출해 낼 수 있다. 본 논문에서는 영상의 배경 분리 결과를 이용하여 보행자 검출의 정확도를 높이고자 한다. 영상 내에서 보행자를 검출 했을 때, 보행자 외에 다른 영역이 보행자로 검출되는 상황이 발생할 수 있다. 이로 인해 보행자 검출의 정확도가 낮아진다. 하지만 배경 분리 결과를 이용하여 전경 부분에서만 보행자가 검출되도록 하고 배경 부분에서는 보행자가 검출되지 않도록 한다면, 보행자가 아닌 영역이 보행자로 검출되는 현상을 막을 수 있다. 실제 HDA Person Dataset에서 실험을 해본 결과, 정량적인 성능 향상을 확인 할 수 있었다.