• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권6호
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• pp.105-114
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• 2011

스네이크 알고리즘은 객체와 배경 사이의 활성 윤곽(active contour)을 추출하여 객체를 추적하는 기법으로 널리 사용되고 있지만, 객체 윤곽의 밝기 기울기 성분보다 배경에 존재하는 기울기 성분이 크면 객체 윤곽이 배경으로 잘못 수렴되는 문제를 갖는다. 또 객체의 급격한 이동으로 인해 객체의 윤곽이 탐색영역을 벗어나면 윤곽선이 객체의 내부로 수축되는(shrink) 현상이 발생하게 되어 객체 추적에 실패하게 된다. 본 논문에서는 이러한 기존의 문제점을 개선한 새로운 스네이크 윤곽 추적 방법을 제안한다. 먼저, 객체 경계에 존재하는 평균 기울기 방향만을 고려하도록 개선된 에지 에너지 함수와 스플라인 경계의 안쪽과 바깥쪽 영역의 명암차를 이용한 컨트라스트 에너지 함수를 제안하여 윤곽선이 배경에 잘못 수렴되는 문제를 해결하였다. 또한 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상으로부터 스네이크 포인터의 모션 벡터를 얻고 이를 이용하여 이전 프레임의 스네이크 포인터를 현재 프레임의 객체 윤곽 부근으로 빠르게 이동시켜 윤곽선이 객체 내부로 수축되는 현상을 방지하였다. 실험 결과 제안하는 기법은 기존 방법들에 비하여 복잡한 배경에 더 강인하며 움직임이 큰 객체를 정확하게 추적할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.539-544
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• 2004

본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반 한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.

• 한국전산유체공학회:학술대회논문집
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• 한국전산유체공학회 2009년 추계학술대회논문집
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• pp.193-200
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• 2009

Recently, there have been efforts to construct hybrids among the existing methodologies for multiphase flow such as VOF, Level Set, and Front Tracking with the intention of facilitating simulations of general three-dimensional problems. As one of the hybrid method, we have developed the Level Contour Reconstruction Method (LCRM) for general three-dimensional multiphase flows including phase change. The main idea was focused on simplicity and a robust algorithm especially for the three-dimensional case. It combines characteristics of both Front Tracking and Level Set methods. While retaining an explicitly tracked interface using interfacial elements, the calculation of a vector distance function plays a crucial role in the periodic reconstruction of the interface elements in the LCRM method to maintain excellent mass conservation and interface fidelity. In addition, compact curvature formulation is incorporated for the calculation of the surface tension force thereby reducing parasitic currents to a negligible level.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.64-72
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• 2007

본 논문에서는 능동윤곽모델에 기반을 둔 스네이크 알고리듬을 움직임 추정과 결합하여 안정적인 객체 추적 기술을 제안하였다. 초기 영상에서 목표 객체의 초기 윤곽을 지정한 후 스네이크 알고리듬을 사용하여 객체의 경계 영역을 찾아내고, 동시에 움직임 추정 기술을 사용하여 객체의 이동 방향과 거리를 예측하여 초기값을 갱신한다. 연속되는 다음 영상에서는 스네이크 알고리듬을 같은 방법을 사용하여 객체 영역을 추정한다. 스네이크 알고리듬은 배경과 객체를 구분하는 역할을 수행하고, 움직임 추정 알고리듬은 객체의 이동 방향과 변위를 찾아낸다. 제안된 기술은 기존의 형태모델에 기반을 둔 추적 기술에 비해 상당히 계산량이 줄기 때문에 실시간 객체 추적이 가능하며 복잡한 배경에서도 추적의 정확도를 유지하는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.81-94
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• 1998

영상에서 관심있는 물체의 윤곽선을 추출하기 위해서 Kass등은 Snakes라고 불리우는 능동적 윤곽선 모델(active contour model)을 제안하였다. Snakes 모델은 내부 에너지,영상 에너지, 외부 에너지라는 에너지 함수를 사용하여 물체의 윤곽선을 정의하는 모델로 이 에너지 함수를 최소화함으로써 물체의 윤곽선을 찾을 수 있다 이 모델은 속도가 느리며초기화에 민감하다. 이 문제를 개선하기 위해 Gunn은 두 개의 초기화를 이용하여 정확한 윤곽선을 추출하고 초기화에 덜 민감하도록 하였다. 이 방법은 기존의 다른 방법에 비해 정확한 윤곽선을 추출할 수 있었으나, 속도면 에서는 상당히 효율적이지 못하고 잡음에 민감하였다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 snakes을 이루는 각 윤곽점에 8$\times$8크기의 윈도우를 적용하여 윈도우내의 화소에 대해서만 에너지 최소화 알고리즘을 적용하였다.본 논문에서 제안한 방법은 원 영상과 컵 영상의 윤곽선 추출에 적용하였다. 제안한 방법을사용하여 얼굴을 추적하므로써 가상현실등에 응용되고 물체의 움직임 추적에도 응용될 수 있다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제6권1호
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• pp.100-104
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• 2008

Generally, it is difficult to find constant patterns on identifiers in a container image, since the identifiers are not normalized in color, size, and position, etc. and their shapes are damaged by external environmental factors. This paper distinguishes identifier areas from background noises and removes noises by using an ART2-based quantization method and general morphological information on the identifiers such as color, size, ratio of height to width, and a distance from other identifiers. Individual identifier is extracted by applying the 8-directional contour tracking method to each identifier area. This paper proposes a refined ART2-based RBF network and applies it to the recognition of identifiers. Through experiments with 300 container images, the proposed algorithm showed more improved accuracy of recognizing container identifiers than the others proposed previously, in spite of using shorter training time.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권1호
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• pp.11-20
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• 2000

본 논문은 도로영상에서 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출방법을 제안코자 한다. 축소영상에서 차영상 방법을 이용하여 윤곽선을 추출하고 원영상에서 특징을 추출함으로써 추적의 정확성을 높이고자 한다. 사용된 특징은 물체화소의 원분포, 중심모멘트, 최대${\cdot}$최소비이다. 이를 이용하여 데이터 연상문제를 해결하였으며, 실시간 추적을 위하여 칼만필터를 사용하였다. 제안된 알고리즘에 의해 추출된 특징 벡터는 다중 차량 추적에 적합함을 실험을 통해 보였다.

• 지능정보연구
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• 제9권2호
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• pp.1-18
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• 2003

The automatic recognition of transport containers using image processing is very hard because of the irregular size and position of identifiers, diverse colors of background and identifiers, and the impaired shapes of identifiers caused by container damages and the bent surface of container, etc. We proposed and evaluated the novel recognition algorithm of container identifiers that overcomes effectively the hardness and recognizes identifiers from container images captured in the various environments. The proposed algorithm, first, extracts the area including only all identifiers from container images by using CANNY masking and bi-directional histogram method. The extracted identifier area is binarized by the fuzzy binarization method newly proposed in this paper and by applying contour tracking method to the binarized area, container identifiers which are targets of recognition are extracted. We proposed and applied the ART2-based RBF network for recognition of container identifiers. The results of experiment for performance evaluation on the real container images showed that the proposed algorithm has more improved performance in the extraction and recognition of container identifiers than the previous algorithms.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권2호
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• pp.236-246
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• 2006

Motion tracking and object segmentation are the most fundamental and critical problems in vision tasks such as motion analysis. An active contour model, snake, was developed as a useful segmenting and tracking tool for rigid or non-rigid objects. In this paper, the development of new snake model called 'adaptive color snake model (ACSM)' for segmentation and tracking is introduced. The simple operation makes the algorithm runs in real-time. For robust tracking, the condensation algorithm was adopted to control the parameters of ACSM. The effectiveness of the ACSM is verified by appropriate simulations and experiments.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1524-1529
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• 2005

Particle filter is a kind of conditional density propagation model. Its similar characteristics to both selection and mutation operator of evolutionary strategy (ES) due to its Bayesian inference rule structure, shows better performance than any other tracking algorithms. When a new object is entering the region of interest, particle filter sets which have been swarming around the existing objects have to move and track the new one instantaneously. Moreover, there is another problem that it could not track multiple objects well if they were moving away from each other after having been overlapped. To resolve reinitialization problem, we use competitive-AVQ algorithm of neural network. And we regard interfarme difference (IFD) of background images as potential field and give priority to the particles according to this IFD to track multiple objects independently. In this paper, we showed that the possibility of real-time object tracking as intelligent interfaces by simulating the deformable contour particle filters.