본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
본 연구에서는 이동 물체의 색상이 배경 내 색상과 동일하거나 유사한 색상이 존재하는 경우 컬러기반에서 효과적으로 이동 물체의 추적 방법을 다루고 있다. 대표적인 컬러 기반 추적방법인 CamShift 알고리즘은 배경 영상에 이동물체의 색상이 존재하는 경우 불안정한 추적을 보여주고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 물체의 Depth 정보를 병합한 CamShift 알고리즘을 제안하고 있다. Depth 정보 영상의 모든 픽셀의 거리정보를 측정하는 Kinect 장치로부터 구할 수 있다. 실험결과 이동물체의 거리정보를 병합시킨 제안된 추적 방법은 기존 CamShift 알고리즘의 불안정한 추적기능을 보완하였고, CamShift 알고리즘만 사용한 경우와 비교해 볼 때 추적성능을 향상시켰다.
레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.
실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.
이 논문에서는 CAM shift알고리즘과 8방향 탐색 위도우를 결합하여 객체의 추적 성능을 향상하는 방법과 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄이는 방법을 제안한다. CAM shift는 대표적인 색상을 이용한 추적 방법이나 빠른 속도로 이동하는 물체를 추적하기 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 추적 대상을 놓쳐버린 시점에서 마지막으로 추적에 성공한 시점의 정보를 이용하여 8방향 탐색을 실시하여 객체를 찾아 낸 후 CAM shift의 탐색 윈도우를 이동시켜 기존의 CAM shift로는 추적이 불가능한 고속 이동 물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또한 하드웨어의 발달로 초당 생산되어지는 프레임의 수가 증가하여 불필요한 연산이 증가하게 되었고, 이를 줄이기 위해 추적에 이용되는 프레임의 수를 줄여 연산을 줄여 이 전보다 효율을 높일 수 있었다.
기존의 대표적인 입력장치는 키보드, 마우스 등으로 한정적이었으나 최근 들어 사용자들의 다양한 요구에 따라 새로운 형태의 입력장치들이 개발되는 추세이다. 이러한 추세에 맞춰 특수한 device 없이 영상의 hand motion을 분석해 명령을 부여하는 새로운 형태의 입력장치를 제안한다. Cam-Shift 기법으로 skin color 영역을 이진화 하여 tracking 한 후, labeling을 통해 분리한 손가락 영역과 손 중심점과의 각도를 동서남북으로 구분해 counting하여 손동작을 인식한다. 손동작에 대한 입력은 맨손에 배경처리를 하지 않은 경우 약 76.8%의 낮은 인식률을 보였으나, 붉은색 장갑을 착용하고 배경을 지정해 줄 경우 잡영 제거의 영향으로 인식률이 90.2%까지 향상된다.
최근 HDR (High Dynamic Range) 영상 렌더링을 위하여 다중 노출 영상 기반의 iCAM06 영상 재생 모델이 개발되었다. HDR 영상을 좁은 다이나믹 레인지를 갖는 디스플레이 장치에 출력하기 위해서는 톤 재현(tone reproduction) 또는 톤 맵핑(tone mapping) 과정을 거쳐야 하는데, HDR 렌더링 알고리즘을 대표하는 iCAM06은 출력 장치의 다이나믹 레인지에 영상을 재현하기 위해 S자 곡선 3 자극치 톤 압축(tone compression) 기법을 사용한다. 그러나 동일한 톤 맵핑 곡선의 사용으로 인한 톤 압축과정 중에서는 화이트 포인트 이동이 발생하는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 3 자극치의 조명 영역의 입력에 대한 왜곡된 채널 이득을 보정하여 화이트 포인트 이동을 보상하는 방법을 제안하였다. 실험 결과는 제안한 방법이 iCAM06보다 정량 정성적으로 개선된 결과를 보임을 확인할 수 있다.
최근 첨단산업이 발달함에 따라 일상생활의 다양한 부분에서 드론의 이용이 급격하게 발전되어 지고 있다. 드론은 기술성과 기능성의 증가 및 여러 생활방식에 맞춰 활용이 가능한 분야에 대한 접목이 쉬운 장점을 가지고 있다. 또한 드론 서비스에 대한 다양화를 통하여 카메라와 CCTV같은 영상처리를 할 수 있는 매체를 융합해 사람 대신 경비를 할 수 있는 자동화 시스템이 도입되어 질 예정이다. 이러한 무인경비 기술을 설계하여 기존 드론 응용기술력을 강화하는 새로운 융합적 경비드론 서비스 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법에는 OpenCV 기술 및 객체 추적 알고리즘인 CAM-Shift 알고리즘을 통해 초기 윈도우와 탐색 윈도우에서 객체를 중심으로 물체를 탐색 및 영역을 설정하여 안전의 유무를 판단하고 보안성에 대하여 드론에 접목시킬 수 있는 추가적인 인증수단인 생체인증기술을 설계한다. 이를 통해 기동성 및 실시간 영상 처리에 대한 기술의 분석이 지속적으로 증가될 수 있는 드론을 이용하여 무인 경비를 하는데 있어서 효율성이 높은 경비드론 융합서비스 모델에 대한 내용을 제안한다.
본 연구에서는 이동 객체를 컬러기반에서 추적하는데 있어 주변 환경 변화와 추적중인 객체 색상이 유사한 물체가 존재할 경우 보다 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 백그라운드 차영상과 모폴로지 연산을 통하여 이동 객체를 검출하고, 매 프레임마다 발생하는 밝기 및 주변 환경의 영향을 고려하여 기존의 CamShift 알고리즘을 보완하였다. 추적 물체와 색상이 비슷한 주변 물체가 존재할 경우 개선된 CamShift는 불안정한 추적을 보여주었는데 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 실험 결과를 통해 제안된 추적 방법은 기존의 단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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