• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.311-314
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• 2007

자연계에는 다양한 생물체들이 군집을 형성하며 각 구성원들 간의 상호작용을 통하여 그들의 문제를 합리적으로 해결하고 있다. 이러한 사회적인 생물체들의 무리에서 발생하는 집합적인 습성을 스웜 지능이라 한다. 본 연구에서는 스웜 지능을 이용한 새로운 물체 추적 방법을 제안한다. 추적하고자 하는 물체의 영역에 에이전트의 역할을 하는 파티클을 랜덤하게 생성하여 스웜을 형성하고 파티클의 다섯가지 움직임 법칙을 정의한다. 실험은 $320{\times}240$ 크기의 동영상에서 물체를 추적하였고, 기존의 추적 방법인 Mean-Shift 보다 효과적이고 정확한 성능을 보여 주었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.80-84
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• 2010

손 추적 기술은 인간과 기계와의 효율적인 의사소통을 위한 손동작 인식 기술의 핵심 기반 기술이다. 최근의 손 추적 연구는 3차원 손 모델을 이용한 연구 방향에 초점을 맞추고 있고, 기존의 2차원 손 모델을 이용한 방법보다 강인한 추적 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 결합된 파티클 필터에 기반한 새로운 3차원 손 추적 방법을 제안한다. 이는 전역적 손 형상과 지역적 손가락 움직임을 분리하여 추정하고, 각각의 추정 결과를 서로의 사전 정보로 이용하여 기존의 방법보다 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 또한, 추적 성능 향상을 위해 색상과 에지를 함께 고려한 다중 증거 결합 방법을 적용한다. 실험결과, 제안하는 방법은 복잡한 배경이나 동작에서도 강인한 추적 결과를 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.117-125
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• 2010

디지털 미디어의 발달과 컴퓨터 그래픽스 관련 연구 분야의 발달은 문화 예술의 전반적인 흐름과 일상을 바꾸어 놓았을 뿐만 아니라 뉴미디어 아트, 인터랙티브 아트, 실시간 퍼포밍 등의 신선하고 흥미로운 문화 예술 분야에 많은 영향을 미치고 있다. 본 논문은 컴퓨터 그래픽스의 파티클 시스템을 공연 영상에 접목 시켜 자연스럽게 소통하는 과정을 관객과 함께 이끌어 가는 감성적 표현 기법으로 사용하였다. 본 논문의 제안한 방법은 오브젝트 모델링에 영상을 입력받아 배우 움직임을 추적하여 파티클 시뮬레이션을 함으로서 마지막 최종 영상이 출력되게 하는 구조로 꽃잎 파티클 즉 오브젝트 모델링을 통하여 공연 영상을 실시간 파티클 시뮬레이션으로 표현한다. 이는 음향과 동작, 파티클 간에 동기화된 파티클의 생성과 위치 속도 등을 캡쳐링하여 과학기술과 예술의 접목이라는 실험적 구조 형태로 공연 영상을 만드는데 목적이 있다. 또한 파티클 시스템을 이용하여 기존 공영영상 보다 다양한 비주얼 이펙트 효과 영역을 확대된 개념의 공연성과를 볼 수 있다. 이 실험적 공연은 로봇과 영상, 그리고 배우와의 교감되는 공연구성으로 인터랙티브 융합 공연을 함으로써 더 나아가 앞으로의 인터랙티브 공연예술에서의 영역을 확장하고 표현의 확대를 할 수 있는데 목적이 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.878-880
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• 2015

파티클 필터 기반 얼굴추적은 비교적 빠른 속도와 구현의 용이성으로 널리 사용되고 있으나 조명이나 포즈변화가 있는 영상에서 드리프트(drift) 현상에 의해 얼굴추적의 정확도가 급격히 저하된다. 본 논문에서는 앞에 언급한 얼굴의 다양성에 강인한 얼굴 텍스처 특징을 제안한다. 제안방법은 인접한 픽셀들 간의 관계를 고려한 텍스처 패턴을 정의할 때 인접한 픽셀들의 평균(average)을 적용하여 조명변화에 강인하다. 또한 얼굴의 구조적 정보를 반영한 블록 기반의 텍스처 패턴 풀링(pooling)에 의해 포즈변화에 강인하다. 실제 감시환경을 가정해 CCTV 카메라로 자체 제작한 비디오 영상에서 Local Binary Pattern(LBP)와 같은 대표적인 특징들과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과, 드리프트(drift) 폭이 적어 더 높은 얼굴추적 정확도를 보였으며 초당 28 프레임의 매우 빠른 처리속도를 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.317-325
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• 2016

본 논문은 추적-후-탐지 처리(TBD: Track Before Detect)를 위한 레이더용 파티클 필터(Particle filter)에 대해서 기술한다. TBD 기법은 강한 클러터 환경, 작은 RCS 타겟 및 스텔스 타겟 등으로 인해 타겟 탐지가 어려운 경우(낮은 SNR)에 적용하는 기술이다. 특히 파티클 필터는 재귀적 TBD(Recursive TBD) 알고리즘 구현에 적합하고, 비선형 모델을 가우시안 선형 모델로 근사화해서 추정하는 칼만 필터 대비, 상대적으로 개선된 정확도를 갖는다. 본 논문에서는 다수의 관측값(클러터 포함)들이 동시에 수신될 때, 신호강도-거리-도플러 정보를 활용하여 파티클 필터 가중치를 직접 계산 및 갱신하는 방식을 제안한다. 성능 분석을 위해 가상의 레이더 시뮬레이션 사니리오를 설정하고, 제안하는 파티클 필터를 적용하여 추적 필터의 추정오차를 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.177-182
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• 2012

본 논문에서는 대규모 실내 환경에서 WiFi 모듈이 내장된 스마트폰 사용자의 위치를 추적하기 위한 효과적인 이동 모델과 관측 모델을 제시한다. 제안하는 세 가지 부속 이동 모델들은 보행자의 움직임에 대한 더 정확한 예상 확률 분포를 제공한다. 또, 가우시안 보간법 기반의 관측 모델은 훈련 데이터 의 수집이 이루어지지 않은 지역들에 대해서도 관측 우도 계산을 가능하게 한다. 파티클 필터 프레임워크 속에 이와 같은 이동 모델과 관측 모델을 결합함으로써, 본 연구의 위치 추적 알고리즘은 대규모 실내 환경들에서도 스마트폰 사용자의 위치를 정확하게 추적할 수 있다. 한 복층 건물에서 안드로이드 스마트폰으로 수행한 실험을 통해, 본 연구에서 제안한 WiFi 위치 추적 알고리즘의 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1350-1353
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• 2013

자동차의 안전성 향상에 대한 연구는 오랜 기간 다양한 분야에서 진행되고 있다. 이 시스템은 단일 카메라를 이용하여 차선을 감지함으로써 차선 침범을 방지한다. 시스템은 파티클 필터를 이용해 도로 모델 파라미터를 조정하고 두 개의 detector가 도로 모델의 일치도를 계산한다. Detector는 차선의 모양과 색이라는 대표적인 특징을 이용한다. 파티클 필터를 전 프레임에서 사용한 모델 파라미터를 이용하여 신속한 처리를 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.311-316
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• 2009

본 논문에서는 파티클 필터(Particle Filter)를 사용한 모바일 감시 로봇을 위한 실시간 움직임 추정 알고리즘을 제안한다. 파티클 필터는 몬테카를로(Monte Carlo) 샘플링 방법을 기반으로 사전분포확률(Prior distribution probability)와 사후분포확률(Posterior distribution probability)을 가지는 베이지안 조건 확률 모델(Bayesian conditional probabilities model)을 사용하는 방법이다. 그러나 대부분의 파티클 필터에서는 초기 확률밀도(Prior probability density)를 임의로 정의하여 사용하지만, 본 논문에서는 Sum of Absolute Difference (SAD)를 이용하여 초기 확률밀도를 구하고, 이를 파티클 필터에 적용하여 모바일 감시 로봇 환경에서 임의로 움직이는 물체를 강인하게 실시간으로 추정하고 추적하는 시스템을 구현하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권3호
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• pp.517-523
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• 2011

The estimation filter in radar systems must track targets' position within low tracking error. In the Multi-Function Radar(MFR), ${\alpha}-{\beta}$ filter and Kalman filter are widely used to track single or multiple targets. However, due to target maneuvering, these filters may not reduce tracking error, therefore, may lost target tracks. In this paper, a target tracking filter based on particle filtering algorithm is proposed for the MFR. The advantage of this method is that it can track targets within low tracking error while targets maneuver and reduce impoverishment of particles by the proposed resampling method. From the simulation results, the improved tracking performance is obtained by the proposed filtering algorithm.