본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.
본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위해 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 또한 추출된 조인트를 이용하여 인체를 매핑하여 사람의 동작을 재현한다. 이를 위해 인체의 치수를 이용하여 인체 움직임을 제어하는 14개의 조인트로 인체를 모델링한다. 제안방법은 단일카메라로 RGB 컬러로 입력되는 영상을 색상, 채도, 명암의 영상으로 변환한 후 차 영상기법을 이용하여 인체의 실루엣을 추출한다. 추출된 실루엣의 코너점과 인체 모델링 정보를 이용하여 조인트를 자동 검출한다. 객체의 움직임 추적은 전체 영상 중 조인트를 중심으로 블록매칭 기법을 이용하며 추출된 조인트의 위치정보를 이용하여 인체의 움직임을 매핑한다. 제안방법을 실험동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
이동 카메라 환경에서의 객체 추적은 배경과 객체의 동시 이동으로 인친 배경 모델링과 같은 고정 카메라 환경에서의 접근방법으로는 해결이 어려운 문제이다. 또한 다중 객체의 추적에서는 객체간 가려짐이 발생하는 상황에 대한 안정적 기법이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 커널에 기반한 객체의 표현과 Mean shift 알고리즘을 통해 여러 명의 사람을 실시간으로 추적하고, 객체간의 공간 정보와 확률적 유사도에 기반한 객체간의 가려짐의 발생과 가려짐 후의 복원에 대한 방법을 제안하였다.
이산 시스템을 모델링 한 EMFG의 동작, 즉 마크 흐름을 분석한다는 것은 시스템의 동작을 파악하는 것이다. 본 연구에서는 EMFG의 과거동작을 파악할 수 있으며 시스템의 과거 이력을 판다할 수 있는 추적트리를 도입하고, 추적트리를 구할 수 있는 추적트리 알고리듬을 제안한다. 추적트리 알고리듬은 EMFG로 모릴링된 이산 시스템의 과거동작을 파악할 수 있게 하여 이산시스템의 고장진단이나 Deadlock과 같은 문제를 해결하는데 도움을 줄 것으로 기대된다.
모바일 서비스는 공급사슬의 모든 단계와 연관되어 있는데, 특히 재고 주문관리, 주문 충족, 구매, 물류와 모니터링 분야와 밀접히 관련시켜 볼 수 있다. 기본적으로 모바일 서비스의 핵심은 참가자들 간에 정보의 공유로서 이를 통해서 공급사슬의 지각과 반응의 효율을 높일 수 있다. 모바일 서비스의 장점은 편재성(ubiquity), 속도, 추적, 위치확인, 개인화와 안전성에 있다. 공급사슬의 3가지 중요한 요소는 속도, 변화 및 가시성을 들 수 있는데, 모바일 서비스는 이 세가지 분야를 충족시킬 수 있다. 본 연구의 목적은 모바일 서비스를 이용해서 wireless 공급 웹을 모델링 하고자 한다. 재고관리, 원격 진단, 현장 작업자와의 통신, 추적과 모니터링을 포함한 고객요구 충족, 재고의 가시성, 실시간 shop floor data collection, 자산 추적 및 창고관리분야에 적용가능한 고객중심의 공급 웹을 모델링하고 RFID를 이용해서 창고관리 문제에 대한 프로토타입을 제시하고자 한다.
부정형 물체의 모양을 모델링 하는데 긴요하게 쓰이는 일반적인 음함수 곡면은 골격요소의 종류를 다양하게 선택함에 따라 모델링의 기능이 향상되는 반면 렌더링은 상대적으로 어려워진다. 본 논문에서는 점(point)과 함께 선분이나 원 등이 혼합된 골격 요소로 구성된 음함수 곡면의 렌더링을 위하여 interval method를 이용하는 광선 추적법을 제안한다. interval method는 점이 아닌 다른 모양의 골격 요소에 적용할 때는 난이도가 훨씬 증가하지만 광선과의 교차점을 구하는 등의 상대적으로 어려운 계산과정을 효과적으로 단순화 할 수 있다는 장점이 있다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.
광학식 동작 포착(optical motion capture)시스템에서 신뢰할만한 3차원 좌표의 획득과 마커의 궤적 추적은 매우 중요한 문제이다. 3차원 좌표를 획득하기 이해서는 다중의 카메라로부터 2차원의 데이터 간의 대응관계를 구해야 한다. 본 논문에서는 각 카메라에서의 3차원 마커들 간의 대응관계를 k-partite graph로 모델링하고, 릴렉세이션 알고리즘을 사용하여 고스트가 제거된 신뢰성있는 클릭을 추출한다. 이를 통해 정확하고 안정적인 3차원의 좌표를 생성할 수 있다. 또한 추출된 3차원 마커의 궤적의 추적을 위해 칼만 필터를 사용한 마커의 예측과 데이터 연계 문제의 해결을 위한 전략을 제안하고. 사라진 마커의 궤적을 유지시키기 위해 다이나믹 모델을 사용한 추적 알고리즘을 제시한다.
곡면간의 교차계산은 부울연산(Boolean operations)과 조각된 곡면들을 지원하기위한 기하 모델링과 솔리드에서 사용되는 기본적인 기하학 연산이다. 본 논문에서는 두 정규화된 곡면의 교차곡선을 따라 추적하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 그러므로 본 논문에서는 계산상의 간소화와 2차 연속성을 나타낸다. 따라서, 교차 곡선의 한 점이 주어지면 이 점을 초기점으로 하여 교차 곡선의 전체 곡선을 추적한다. 그리고 각각의 교선들의 초기점들은 쿼드트리에서 DFS(Depth First Search) 기법으로 검색되고 교선은 연속적인 형태로 자연스럽게 표현된다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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