• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.97-103
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• 2008

이 논문은 응급상황을 인식하기 위하여 어안렌즈를 통해 획득된 영상을 이용하여 기절 동작을 인식하는 방법을 제안한다. 거실의 천장 중앙에 위치한 어안렌즈(fish-eye lens)를 장착한 카메라로부터 영상을 입력 받은 뒤, 가우시안 혼합 모델 기반의 적응적 배경 모델링 방법을 이용하여 전경 픽셀을 추출한다. 그리고 연결되어 있는 전경픽셀 영역들의 외곽점들을 추적하여 타원으로 매핑한다. 이 타원을 추적하면서 어안 렌즈 영상을 투시 영상으로 변환한 다음 타원의 크기 변화, 위치 변화, 이동 속도정보를 추출하여 이동과 정지 및 움직임이 기절동작과 유사한지를 판단한다. 실험 결과 어안 렌즈 영상을 그대로 사용하는 것보다 투시 영상으로 변환하여 타원의 크기변화, 위치변화, 이동속도 정보를 추출하는 방법이 보다 높은 인식률을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.315-319
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• 2007

This paper presents a algorithm, what is able to recognize 4 different continuous human motion using a single stationary camera as input. For the first step, we acquire images from a camera. To enhance the image, we perform preprocessing which deals with removing noise using median filter, thresholding. And then morphological operations are performed to remove which small blobs and eliminates small holes. At the forth step, blobs are analysed to extracts for foreground region. Then, motions are predicted from these images by using optical flow technique, and the predicted motion data are refined by comparing our cardboard models so as to judge behavior pattern.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2669-2688
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• 2016

An efficient and effective unsupervised single moving object detection framework is presented in this paper. Given the sparsely labelled trajectory points, we adopt a coarse-to-fine strategy to detect and segment the foreground from the background. The superpixel level coarse segmentation reduces the complexity of subsequent processing, and the pixel level refinement improves the segmentation accuracy. A distance measurement is devised in the coarse segmentation stage to measure the similarities between generated superpixels, which can then be used for clustering. Moreover, a Quadmap is introduced to facilitate the refinement in the fine segmentation stage. According to the experiments, our algorithm is effective and efficient, and favorable results can be achieved compared with state-of-the-art methods.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.471-477
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• 2011

CCTV 카메라는 비디오 감시분야나 화재검출 시스템 등에 다양하게 응용되는 바, 본 논문에서는 고정된 카메라에서 영상 정보를 취득하여 비디오 시컨스를 분석한 후 화재정보를 검출하는 방법을 제안하였다. 연속영상의 배경과 화재정보를 공간적으로 검출하고, 시공간적으로 편차가 급격하게 나타나면 화재 발생 인자로 결정하여 실험을 수행하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1314-1321
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• 2005

비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM; Video Surveillance And Monitoring)에서 동적 영역의 검출에 의한 전경의 추출은 가장 기본이 되는 작업이다. 그런데 추출된 전경에는 동적인 물체뿐 아니라 물체의 그림자도 포함되게 되며, 이는 후행하는 비디오 영상의 처리 작업에서 오류를 발생시키는 요인이 된다. 이의 제거를 위하여 본 논문에서는 VSAM 카메라 영상의 전경 내 그림자 화소의 새로운 판정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 모든 화소에 일률적인 판정 기준을 적용하는 기존의 기법과는 달리 화소의 배경 자기에 따라 그림자에 의한 영향이 달라지는 사실을 확인하고, 이를 그림자 화소 판정에 이용한다 이와 같은 접근법은 영상내 국부적인 특성을 자연스럽게 수용할 수 있게 하고, 변화하는 환경 내에서도 성능을 유지할 수 있게 한다. 제안된 기법은 실제 실험에서 기존의 기법과 비교하여 향상된 결과를 보였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권5호
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• pp.375-381
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• 2016

최근 코드북 기반의 전 배경 분리 알고리즘에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 코드북은 입력 영상 시퀀스로부터 화소당 하나씩 만들어 지는데, 코드북 내의 각 코드워드는 동일 위치의 훈련 화소들을 대상으로 양자화를 수행한 클러스터 대표 벡터이다. 일반적인 코드북 기반 방법들은 초기 배경 모델 생성을 위하여 긴 시간동안 훈련 샘플들의 학습 과정을 거친다. 본 논문에서는 초기 몇 장의 프레임으로 부터 간단한 중위수 연산을 통하여 초기 배경 모델을 생성하고, 시간의 흐름에 따라 변화된 배경 정보를 포함할 수 있도록 코드워드의 사용 빈도수에 기반하여 배경 모델을 갱신한다. 제안한 알고리즘을 OpenCV 3.0과 연동하여 C언어로 구현하여 몇 개의 PETS2009 데이터에 적용 실험하였다. 해당 데이터는 준-주기적 움직임을 갖는 영상 시퀀스, 이동 물체의 일시 정지 등의 시나리오를 포함하고 있다. 실험을 통하여 제안한 방식이 GMM 알고리즘, 표준 코드북 알고리즘에 비하여 우수한 성능을 나타내고 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권3호
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• pp.133-138
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• 2016

실시간 동작영역 검출 알고리즘의 차영상 기법은 배경프레임을 이용한 방식과 이전프레임을 이용한 방식으로 구분된다. 배경프레임을 이용한 방식은 사전에 분석한 배경정보를 기반으로 정확한 동작영역을 검출할 수 있는 방법이다. 하지만 배경정보가 변경될 경우 정보갱신이 요구되므로, 실시간 응용분야에 제한적이다. 이전프레임을 이용한 방식은 현재프레임과 시차간격이 존재하는 이전프레임을 취득하여 동작의 윤곽선을 검출한다. 하지만 실제 윤곽선과 오차를 보여 보정이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문이 제안하는 3 way-diff 알고리즘은 프레임 제작과정 중 발생되는 반사된 빛 영역과 차영상 기법을 이용해 동작의 윤곽선을 구하므로, 기존 방식들에 배경의존성 및 부정확성을 보완한다. 다중 차영상 기법 및 비트단위의 AND 연산으로 수행되며, 이 과정으로 배경프레임을 이용한 방식의 정확성과 이전프레임을 이용한 방식의 환경적응력을 융합하며 노이즈의 발생을 감소시킨다. 또한 제안하는 기법의 성능은 CASIA의 Gait 데이터베이스 샘플을 이용해 각 기법에 대한 성능평가로 증명한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.169-189
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• 2015

Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.889-894
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• 2009

Accompanied by the rapid development of Computer Vision, Visual surveillance has achieved great evolution with more and more complicated processing. However there are still many problems to be resolved for robust and reliable visual surveillance, and the cast shadow occurring in motion detection process is one of them. Shadow pixels are often misclassified as object pixels so that they cause errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. This paper proposes a novel cast shadow removal method. As opposed to previous conventional methods, which considers pixel properties like intensity properties, color distortion, HSV color system, and etc., the proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines whether the blob pixels in the foreground mask comes from object blob regions or shadow regions. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Gaussian Mixture Model, which is verified through experiments.

• 전자공학회논문지CI
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• 제39권2호
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• pp.35-44
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• 2002

카메라의 이동과 회전은 영상 프레임 전체에 영향을 미치는 전역 움직임(global motion)을 유발한다. 이러한 전역 움직임을 포함하는 영상을 부호화하는 경우, 변화성분 검출(change detection) 기법을 사용하여 정확한 오브젝트를 분할하는 것은 실제적으로는 불가능하며 큰 움직임 벡터로 인해 높은 압축률을 얻기 어렵다. 이러한 문제는 전역 움직임이 보상된 영상 시퀀스를 사용함으로써 해결할 수 있다. 전역 움직임 보상을 위한 기존의 카메라 움직임 추정 방법들은 계산량이 많다는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 간단한 선 형식으로 구성되는 전역 움직임 추정 알고리즘을 제안한다 제안 알고리즘은 영상 프레임 내의 대칭점(symmetric points)의 움직임 정보를 이용하여 패닝(panning)과 틸팅(tilting), 줌잉(zooming)에 대한 전역 움직임 파라미터를 산출한다. 전역 움직임 계산에는 카메라 회전에 대해 깊이(depth)에 독립적인 원경만이 사용되며, 영상 내에서 원경을 구분하기 위한 판별식도 논문에 제시된다. 또한, MPEG 시험 영상을 사용한 실험 결과도 나타내었다. 본 논문에서 제안한 기법의 실시간 수행 능력은 많은 영상처리 분야의 전처리 단계에서 사용될 수 있다.