• 대한전자공학회논문지SP
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• 제45권5호
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• pp.63-71
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• 2008

본 논문에서는 다관절체 추적을 위해 기존에 물체 추적에 자주 이용되는 파티클 필터를 확장한 계층적 파티클 필터 방법을 제안한다. 칼라 특징은 부분 겹침, 회전등에 강건한 특징을 가지고 있어서, 칼라 기반 파티클 필터는 물체 추적에 널리 쓰이고 있다. 다관절체 추적에서 상태 벡터는 높은 차원을 가지기 때문에 기존의 파티클 필터를 이용해 바람직한 추적 결과를 얻기 위해서는 많은 수의 샘플이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 이미 알고 있는 다른 신체 부위의 위치를 이용해 계층적으로 신체 부위를 추적한다. 계층적 추적 방법에 의해 복잡한 환경에서 강건한 추적을 위한 샘플의 수를 줄일 수 있었다. 또한 포즈를 인식하기 위해 상박과 하박의 각도를 이용한 SVM(Support Vector Machine)을 이용해 8개의 포즈를 분류한다. 실험 결과는 세안한 방법이 기존의 칼라 기반의 파티클 필터보다 효율적임을 보여준다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.39-50
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• 2017

이동 객체에 대한 추적 기술은 최근 중요성이 강조되고 있는 동영상 이해에서 가장 핵심적인 기술의 하나라 할 수 있다. 하지만, 동영상이 가지는 조명의 불안정, 객체의 크기나 형태 변화, 카메라 움직임, 그리고 중첩 등으로 인해 동영상 내의 이동 객체 추적은 많은 어려움을 가지고 있다. 객체 추적의 가장 대표적인 종래의 방법인 칼만 필터와 파티클 필터의 문제점을 개선하는 방법으로 스웜 기반의 방법이 제안되어 있으나 동적으로 변화하는 이동 객체의 특징을 반영하는 개선된 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 반영하여 파티클 스웜 최적화 방법에서 사용되는 파라미터 중 가중치 값을 동적으로 변화하는 적응적 파라미터 제어 방법을 제안한다. 각 파티클을 특성에 따라 3가지 종류로 구분하고 각각 서로 다른 가중치 값을 부여하는 방식으로 객체 추적의 성능을 개선할 수 있다. 제안된 알고리즘의 적용 결과 중첩 또는 예측하기 어려운 움직임 등과 같은 객체의 비선형적인 움직임이 있는 동영상에 대해 기존 파티클 스웜 방식에 비해 현저한 성능 개선을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.106-111
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• 2011

영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.409-420
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• 2018

본 논문은 비트스트림 상에서 객체 추적을 위한 움직임 벡터 기반 파티클 필터(Motion Vector-based Particle Filter: MVPF)와 이를 이용한 객체 추적 시스템을 제안한다. MVPF는 일반적인 파티클 필터의 전이 모델과 관측 모델에 움직임 벡터를 사용하여 파티클의 개수를 유지하면서 정확도를 향상시킨다. 제안하는 객체 추적 시스템에서는 비트스트림에서 추출한 움직임 벡터의 히스토그램을 이용하여 객체의 상태를 예측한다. 제안하는 객체 추적 방법의 성능 평가를 위하여 MPEG 시험 영상과 VOT2013 영상에 적용하였을 때 기존 방법들보다 정확도, F-Measure, IOU(Intersection Of Union) 측면에서 평균적으로 각각 약 30%, 17%, 17% 증가하였다. 주관적 성능 평가를 위하여 추적결과를 박스(box) 형태로 표시하여 비교하였을 때 제안하는 방법이 모든 시험 영상에 대하여 기본 방법들보다 강인하게 객체를 추적한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권8호
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• pp.883-887
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• 2010

3D 얼굴 추적(Face tracking)은 보안감시, HCI(Human-Computer Interface), 엔터테인먼트(Entertainment)등 컴퓨터 비전과 관련된 여러 분야의 핵심 기술로서 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 광범위한 응용분야에도 불구하고 3D 얼굴 추적의 기본적인 높은 연산 비용으로 인하여 그 응용 분야가 모바일 단말기 등의 저 사양 플랫폼에는 많은 한계가 있어왔다. 본 논문에서는 이러한 3D얼굴 추적의 연산 비용을 효과적으로 해결하고 폭 넓게 응용 분야를 확대하기 위하여 MLESAC(Maximum Likelihood Estimation by Sampling Consensus)을 이용한 움직임 추정(Motion Estimation) 기법과 기존의 파티클 필터(Particle Filter)를 결합하여 실행 속도 면에서 빠르면서도 성능 면에서도 우수한 3D 얼굴 추적 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.37-46
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• 2010

본 논문에서는 개선된 챔퍼매칭(Chamfer Matching)으로 2차원 평면 객체 모델을 추적하는 방법을 제시한다. 기존 챔퍼매칭은 배경이 복잡할 경우 객체와 영상간의 유사도를 계산하기 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 챔퍼매칭을 에지와 코너특징을 사용해 복잡한 배경에서도 유사도를 계산할 수 있도록 개선한다. 개선된 챔퍼매칭은 기하(Geometric) 모델을 추적하는 파티클 필터(Particle Filter)의 우도함수로 사용된다. 기하모델은 2차원 평면 객체를 에지 및 코너 특징점과 포즈로 모델링하며, 색상 변화에 안정적인 객체서술자이다. 파티클 필터는 칼만필터 보다 더 비선형적인 추적 방법이다. 따라서 제안된 방법은 복잡한 환경에서 객체를 추적하기 위해 기하모델 및 파티클 필터, 개선된 챔퍼 매칭을 사용한다. 실험 결과에서는 제안 방법의 강건함을 기존 방법의 비교를 통해 나타낸다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.186-190
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• 2015

지능형 자동차는 주변 환경에 대한 인식을 바탕으로 동작을 계획하고 움직인다. 따라서 정확한 환경 인식은 자율 주행 자동차의 필수 요소로 여겨진다. 차량의 주행 환경은 차량이나 보행자 같은 동적인 장애물이 다수 존재하여, 안전한 동작을 위해 이런 동적 장애물에 대한 인식이 정확하게 이루어져야 한다. 이를 위해 센서의 불확실성을 극복하는 일이 필수적이다. 본 논문에서는 레이더 센서를 이용하여 다수의 차량을 인식하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 추적 시스템은 몇 가지 특징을 갖는다. 레이더 센서가 차량을 계측할 때, 그 데이터가 양 모서리에서 주로 나타나는 특징을 혼합 밀도 네트워크로 표현하고, 이렇게 표현된 레이더 데이터의 확률적인 분포를 파티클 필터의 가중치 계산에 적용하여 추적 알고리즘을 수행하였다. 또한, 파티클 필터가 갖는 차원의 저주를 극복하고 시간의 흐름에 따라 그 숫자가 변화하는 다수 대상체의 상태를 예측하기 위해 가역 점프 마르코프 체인 몬테 카를로 (RJMCMC)를 통한 샘플링을 적용하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1022-1030
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• 2006

위치 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경상의 중요한 부분이지만 많은 연구에도 불구하고 아직 완벽한 시스템은 존재하지 않는 상황이다. 본 연구에서는 다양한 위치 추적 시스템 중 가장 널리 사용되는 RFID 시스템을 이용하지만 수신된 RSSI 신호는 리더와 태그 안테나의 방향, 각도, 간섭에 매우 민감하여 기존 알고리즘인 파티클 필터를 이용하면 정확한 위치 추정이 힘들다. 이를 극복하기 위해, 본 연구에서는 이중 구조의 파티클 필터를 가진 강인한 위치 추적 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하단부에서 회귀분석이나 SVM 분류기법을 이용하여 대략적인 위치를 확인한 다음, 상단부에서 파티클 필터를 이용하여 위치, 속도, 방향을 추정하는 계층적 구조를 갖고 있다. 그리고 계층 구조상에 움직임 특성이 갖는 여러 제약 사항을 반영하여 위치 추정 성능을 향상시킨다. 제안한 위치 추정 시스템을 실제 상황에 적용하고자 리더와 서버간을 스타 메쉬 네트워크로 연결하여 태그를 소지한 사람과 물체의 위치를 제안한 알고리즘을 이용하여 추정하였다. 실험 결과 제안한 위치 추적 시스템이 기존의 파티클 필터를 이용한 시스템보다 정확한 위치 추정 성능을 보임을 확인하였고 지하 시설물이 복잡하게 놓여있는 매우 열악한 운영 환경상에서도 실시간 동작을 통해 그 유용성이 입증되었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2768-2770
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• 2005

컴퓨터 비젼은 지난 30년간 빠른 속도로 발전해왔다. 1970년대 초에는 인공지능분야가 굉장히 다양하게 연구되었는데, 그중 Condensation 알고리즘으로 알려진 블레이크 교수의 연구를 시작으로 많은 연구자들이 이 알고리즘을 연구하기 시작했다. 초기 단계에서 이 알고리즘은 파티클 필터라고 알려져 있고, 근래 신호처리 분야에서 두각을 나타내고 있다 하지만 파티클 필터는 내부적인 계산과정 때문에 FrameGrabber가 필요하게 되어 하드웨어 없이는 실시간 처리가 힘들고, 1분에 30프레임의 동영상 규격보다 훨씬 더 많은 50프레임을 사용하고 있다. 이에 본 논문에서는 동영상처리기법에 있어서 DirectX 기반의 제안된 프레임 컨트롤이라는 기법을 사용하여, 변화하는 동영상에 능동적으로 반응하는 하드웨어 없는 프레임 레이트(Framerate) 컨트롤 엔진을 사용하여, 실시간 인물 추적 알고리즘을 구현하려 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.977-985
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• 2009

본 논문은 빠르게 움직이는 인간 신체를 추적할 수 있는 실시간 인간 신체 움직임 추적 알고리듬을 제안한다. 반복 최근접점(Iterative closest point) 알고리듬은 효율적이고 계산량이 적어 실시간 인간 신체 움직임 추적에 적합하지만 잘못된 최근접점(Closest point) 선택으로 인해 국부적 최소점(Local minimum)에 쉽게 빠지게 되어 종종 추적에 실패하게 된다. 이를 극복하기 위해, 반복 최근접점 알고리듬에 움직임 이력(Motion history) 정보를 기반으로 한 파티클 필터 (Particle filter)를 결합한다. 제안하는 인간 신체 움직임 추적은 계층적 트리 구조를 사용함으로써 신체 추적 공간 크기를 줄여주며, 움직임 이력 정보를 이용한 움직임 예측 모델을 사용함으로써 빠른 인간 신체 움직임 추적을 가능하게 한다. 실험 결과는 제안하는 인간 신체 움직임 추적이 정확한 추적 성능과 빠른 수렴 속도를 가진다는 것을 보여 준다.