• 한국정밀공학회지
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• 제14권7호
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• pp.59-66
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• 1997

A general procedure for a motion capture and mimic system has been delineated. Utilizing sensors operated in the magnetic fields, complicated and optimized movements are easily digitized to analyze and repreduce. The system consists of a motion capture module, a motion visualization module, a motion plan module, a motion mimic module, and a GUI module. Design concepts of the system are modular, open, and user friendly to ensure the overall system performance. Custom-built and/or off-the-shelf modules are ease- ly integrated into the system. With modifications, this procedure can be applied for complicated motion controls. This procedure is implemented on tracking a head and balancing a pole. A neural controller based on this control scheme dtilizing human motions can easily evolve from a small amount of learning data.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.355-362
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• 2010

얼굴추적은 3차원 공간상에서 머리(head)와 안면(face)의 움직임을 추정하는 기술로, 얼굴 표정 감정인식과 같은 상위 분석단계의 중요한 기반기술이다. 본 논문에서는 AAM 기반의 얼굴추적 알고리즘을 제안한다. AAM은 변형되는 대상을 분할하고 추적하는데 광범위하게 적용되고 있다. 그러나 여전히 여러 가지 해결해야할 제약사항들이 있다. 특히 자체중첩(self-occlusion)과 부분적인 중첩, 그리고 일시적으로 완전히 가려지는 완전중첩 상황에서 보통 국부해에 수렴(local convergence)하거나 발산하기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 중첩상황에 대한 AAM의 강인성을 향상시키기 위해서 SIFT 특징을 이용하고 있다. SIFT는 일부 영상의 특징점으로 안정적인 추적이 가능하기 때문에 자체와 부분중첩에 효과적이며, 완전중첩의 상황에도 SIFT의 전역적인 매칭성능으로 별도의 재초기화 없이 연속적인 추적이 가능하다. 또한 추적과정에서 큰 자세변화에 따른 움직임을 효과적으로 추정하기 위해서 다시점(multi-view) 얼굴영상의 SIFT 특징을 온라인으로 등록하여 활용하고 있다. 제안한 알고리즘의 이러한 강인성은 위 세 가지 중첩상황에 대해서 기존 알고리즘들과의 비교실험을 통해서 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.598-603
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• 2004

광디스크에 저장된 데이터를 읽기 위한 광디스크 드라이브는 광학헤드 구동기의 포커싱 서보계와 트랙킹 서보계로 구성된다. 기존에 사용하는 지상-진상-진상 보상기는 시스템의 배속이 증가하면서 광학헤드의 구동기 제어가 점점 어려워지는 추세이다. 따라서 본 논문에서는 광학헤드 구동기 서보계 구현을 위하여 유전알고리즘 기반 퍼지 PID 제어 광학헤드 구동기 설계 기법을 제안한다. 제안된 광학헤드 구동기는 두개의 퍼지 PI, PD 제어 블록으로 구성되며 두 제어기의 퍼지 규칙은 유전알고리즘을 사용하여 최적화된다. 구동기의 포커싱, 트랙킹 서보계의 플랜트 모델은 유사하므로 트랙킹 서보계의 모의 실험만을 통하여 제안된 기법의 우수성을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.91-101
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• 2008

본 논문에서는 구성요소와 그들 간의 유연한 연결을 가진 인체 모델로 인체를 추적하기 위한 구성요소 기반 확률 전파를 제안한다. 인체는 사람의 동작을 추적하는데 필요한 6개의 인체 부위로 나뉘는데, 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등이다. 제안하는 추적 방법은 인체 전체의 실루엣을 추적하지 않는 것이 아니라 구성요소로 이루어진 인체모델을 이용하여 인체의 각 부위를 개별적으로 추적하게 된다. 제안된 인체 추적 시스템은 유아의 동작 교육에 적용되는데, 균형잡기, 앙감질, 뛰기, 걷기, 회전하기, 구부리기, 뻗기와 같은 동작을 추적하는데 이용된다. 제안하는 시스템은 인체 모델의 각 부위를 개별적으로 탐지하고 움직임을 추적하여 평균 97%의 추적율을 획득하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제34권7호
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• pp.63-70
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• 2006

본 논문은 영상기반 헤드 트랙커에 인공 표식의 면적을 이용하는 연구를 기술하였다. 헤드 트랙커 체계는 병진운동과 회전운동으로 구성되어 있으며, 이들은 웹 카메라에 의하여 감지되었다. 감지된 영상은 영상처리 기법과 인공 신경망에 의하여 운동에 따른 결과를 만들게 된다. 헤드 트랙커가 사용될 항공기의 조종석의 특성상 병진운동은 헬멧의 특정 색을 추적하게 하였다. 회전 운동은 인공 신경망을 이용하여 추적하였으며, 헬멧에 표시된 두 가지 색의 면적 비율을 입력 값으로 사용하였다. 여기서 역전파 알고리즘과 RBFN을 사용하였다. 두 알고리즘은 머리의 움직임과 같은 비선형 체계를 분류하고 추적하는데 용이한 알고리즘으로 역전파 알고리즘은 피드백 특성을, RBFN은 확률적 특성을 이용한다. 본 논문에서는 회전운동에 어느 알고리즘이 더 적합한 알고리즘인지 비교하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.152-159
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• 2010

Finding a head of a person in a scene is very important for taking a well composed picture by a robot photographer because it depends on the position of the head. So in this paper, we propose a robust head tracking algorithm using a hybrid of an omega shape tracker and local binary pattern (LBP) AdaBoost face detector for the robot photographer to take a fine picture automatically. Face detection algorithms have good performance in terms of finding frontal faces, but it is not the same for rotated faces. In addition, when the face is occluded by a hat or hands, it has a hard time finding the face. In order to solve this problem, the omega shape tracker based on active shape model (ASM) is presented. The omega shape tracker is robust to occlusion and illuminationchange. However, whenthe environment is dynamic,such as when people move fast and when there is a complex background, its performance is unsatisfactory. Therefore, a method combining the face detection algorithm and the omega shape tracker by probabilistic method using histograms of oriented gradient (HOG) descriptor is proposed in this paper, in order to robustly find human head. A robot photographer was also implemented to abide by the 'rule of thirds' and to take photos when people smile.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.137-139
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• 2007

In optical disk drives, a conventional control method in the presence of surface defect is holding the previous tracking control command. It is known that the method has a long settling time. This paper proposes a new control method which reduces the settling time. An optical head generally has coupled dynamics between focusing and tracking servo system. We present how to compensate the coupled dynamics so that reduced settling time is achieved. It is verified by experiments that the proposed method brings an improved performance in the presence of surface defect as well as in the normal operating condition.

• 한국자기학회:학술대회 개요집
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• 한국자기학회 2002년도 동계연구발표회 논문개요집
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• pp.12-12
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• 2002

We present the new jaw tracking system that utilizes five degrees of freedom of head and lower jaw. The proposed method does not disturb the physiology because the system does not need to fix magnetic field sensors or clutch on the patient's body or mouth. The impact of this result goes beyond the conventional optical and magnetic tracking system of jaw movement [1][2]. Position accuracy within 1mm and reasonable cost is necessary for practical use of the jaw tracking system. (omitted)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.92-94
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• 2008

In this paper we describe an approach for template based detection and tracking of objects by chamfer matching in real time video. Detecting and tracking of any objects is the key problem in computer vision. In our case we try for hand and head of human for detection and tracking by chamfer matching technique. Matching involves correlating the templates with the distance transformed scene and determining the locations where the mismatch is below a certain user defined threshold.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.243-248
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• 2013

본 논문에서는 복잡한 배경에서의 사람의 머리 추적에 있어서 효과적인 Adaptive Boosting에 의한 방법을 제안한다. 하나의 특징 추출 방법은 사람의 머리를 모델링하기에는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 여러 가지 특징 추출 방법을 병행하여 정확한 머리 검출을 시도하였다. 머리 영상의 특징 추출은 sub-region과 Haar 웨이블릿 변환(Haar wavelet transform)을 이용하였다. Sub-region은 머리의 지역적인 특징을 나타내고, Haar 웨이블릿 변환은 얼굴의 주파수 특성을 나타내기 때문에 이들을 이용하여 특징을 추출하면 효과적인 모델링이 가능해 진다. 실시간으로 입력되는 영상에서 사람의 머리를 추적하기 위하여 제안하는 방법에서는 3가지 형태의 Harr-wavelet 특징을 AdaBoosting 알고리즘으로 학습한 후 결과를 이용하였다. 원래 AdaBoosting 알고리즘은 학습시간이 매우 길며 학습데이터가 변하면 다시 학습을 수행해야 하는 단점이 존재한다. 이 단점을 극복하기 위하여 제안하는 방법에서는 캐스케이드를 이용한 AdaBoosting의 효율적인 학습방법을 제안한다. 이 방법은 머리 영상에 대한 학습시간은 감소시키며, 학습데이터의 변화에도 효율적으로 대처할 수 있다. 이 방법은 학습과정을 레벨별로 분리한 후 중요도가 높은 학습데이터를 다음 단계에 반복적으로 적용시킨다. 제안하는 방법이 적은 학습 시간과 학습 데이터를 사용해서 우수한 성능을 가지는 분류기를 생성하였다. 또한, 이 방법은 다양한 머리데이터를 가진 실시간 영상데이터에 적용한 결과 다양한 머리를 정확하게 검출 및 추적하였다.