• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권2호
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• pp.127-136
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• 2012

각종 지능형 전자장비의 개발과 사용자 편의성 증대를 위해 영상기반의 손 동작 인식시스템이 다양하게 개발, 적용되고 있다. 손 동작 인식을 위해 손의 3차원 위치를 계산하고 오 동작 방지를 위해 명령 동작을 다른 유사동작과 구분하여 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 설치가 쉽고 저렴한 비용으로 3차원 위치를 계산하는 시스템과 다양한 유사 동작 중 정의된 동작만을 검출해 내는 방법에 대해 다룬다. 팬/틸트 가능한 두 대의 USB 카메라와 표식을 이용하여 카메라를 임의의 위치에 두더라도 부착된 표식을 통해 자동으로 두 카메라간 상대위치를 구해 3차원 위치를 계산할 수 있다. 사용자의 명령 동작을 다른 유사 동작과 구분하기 위해 퍼지 가비지 모델을 개발 하였는데 퍼지 명령모델과 가비지 모델 두 가지를 이용하여 행동 인식에 대한 가변적 문턱 값을 구할 수 있다. 또한 두 단계의 적응 과정을 통해 각 사용자마다 다르게 나타나는 행동 특성 및 동일 사용자가 환경에 따라 다르게 나타내는 행동 특성을 반영 하여 성능을 개선한다. 개발된 시스템을 5명의 사용자를 대상으로 실험을 실시하였는데 명령 동작과 하나의 유사동작만 있을 경우 95% 이상, 다양한 유사동작이 혼재되어 있을 경우 85%이상의 인식률(명령 동작 검출)을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.581-584
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• 2009

최근 우범 지역, 어린이 보호 구역, 방범 지역 등에 인명과 재산을 보호하기 위하여 감시용 카메라가 설치되고, 그 효과가 인정되어 점점 많이 설치되고 있다. 일반적인 감시용 카메라는 한 곳만 촬영할 수 있기 때문에 다수의 장소를 상세히 감시하기 위하서는 여러 대의 카메라를 설치해야 하는 비용적인 문제가 있다. 팬, 틸트 그리고 줌 기능을 갖춘 PTZ 카메라는 내부 스케쥴 또는 원격 조정으로 카메라의 초점을 이동시켜서 여러 장소를 감시할 수 있는 장점이 있지만, 감시 이벤트가 발생한 지점을 인식할 수는 없기 때문에 이벤트가 발생한 지점으로 카메라의 초점을 자동으로 이동시킬 수 없는 단점이 있다. 본 연구는 다수의 장소를 능동적이면서 저비용으로 감시하기 위하여 각각의 감시 지역에 온도, 조도, 인체 감지 또는 가스 센서 등을 탑재한 무선 센서 노드를 설치하고, 감시지역에 설치된 무선 센서로부터 수신한 각종 센서 데이터를 분석하여 이상 징후로 판단될 경우, 사전에 설정된 위치로 PTZ 카메라의 초점을 자동으로 이동시키고 촬영한 영상을 사용자에게 전송하여 다중 지역을 효율적으로 모니터링할 수 있는 시스템을 연구하였다. 또한 야간에 적외선을 이용하여 촬영할 수 있지만, 해상도를 높이기 위하여 사용된 조명 장치의 전력 소모를 줄이기 위하여 이벤트가 발생한 경우에만 조명 장치의 전원을 공급함으로써 절전형 그린 모니터링 시스템을 구현할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.1-8
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• 2005

이 논문에서는 팬-틸트-줌 기능을 가지는 실시간 능동카메라 시스템에 적합한 2단계 머리 추적 알고리즘을 제안한다. 먼저, 색 수렴 단계에서는 머리의 모양을 타원으로 가정하고 모델 색-히스토그램을 얻는다. 그 후, 모델과 후보 타원의 색-히스토그램간의 유사도를 검사하여 목표 물체의 대략적인 위치를 구하기 위해 mean-shift 방법을 이용한다. 여기에서 영상 내 물체 영역의 색 분포가 카메라의 관찰 방향에 따라 달라지는 것을 고려하기 위하여, 모델 히스토그램 뿐 아니라 이전 프레임에서 얻어진 타원의 색 히스토그램도 함께 고려함으로써 mean-shift의 수렴성을 향상시킨다. 특히, 이전 프레임에서 결정된 타원 내부의 가장자리 영역에 포함되어 있는 배경 색 성분에 의한 오류 누적 문제를 해소하기 위해, 모델 히스토그램을 이용하여 타원의 크기를 적응적으로 축소함으로써 이전 추적 결과중 머리 영역에 해당되는 색 히스토그램을 얻는다. 또한 영상 내의 전역 움직임을 예측하고 이를 보상하여 정확한 초기 위치를 찾음으로써 mean-shift의 색 수렴성을 더욱 향상시킨다. 이 때, 고속 움직임 추정을 위해 1-D 투사 데이터 기반의 방법을 제안한다. 다음 단계에서는, 모양 정보를 이용하여 수렴단계에서 얻어진 타원의 위치와 크기를 보다 정확히 재조정한다. 이를 위해 영상 내 경사도의 방향에 기반한 강건한 모양 유사도 함수를 정의하고 사용한다. 다양한 환경을 고려한 실험을 통하여, 사람의 움직임이 빠른 경우, 영상 내 머리 크기의 변화가 심한 경우, 그리고 배경의 색과 모양이 매우 복잡한 경우에 대해서도 제안한 알고리즘이 비교적 정확히 추적을 수행함을 보였다. 아울러 제안한 알고리즘은 추적을 수행하는데 일반 PC에서 약 30fps의 처리 속도를 보여 실시간 시스템에 적합하다.