본 논문에서는 개선된 mean shift를 이용한 컬러 영상 분할을 소개한다. Mean shift는 Yizong Cheng에 의해 재조명되고 Dorin Comaniciu 등에 의해 정리되어 영상 필터링(image filtering), 영상 분할(image segmentation), 물체 추적(object tracking) 등 여러 응용 분야에 널리 활용되고 있다. 커널을 이용해 밀도를 추정하고 밀도가 가장 높은 점으로 커널을 연속적으로 이동함으로써 지역적으로 주요한 위치로 데이터 값을 갱신시킨다. 그러나 영상에 포함된 모든 화소에 대해 mean shift를 수행해야하기 때문에 연산 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 mean shift 필터링 과정을 분석하고 참조수렴방법과 강제수렴방법을 이용해 소요 시간을 단축시켰다. 모든 점에 대해 mean shift를 수행하는 대신 특정 조건을 만족하는 픽셀은 이웃 픽셀의 수렴 값을 참조하고, mean shift 과정에 진동 또는 미미한 이동을 계속하는 픽셀은 강제 수렴을 실시하였다. 개선된 방법과 기존의 mean shift 방식을 적용하여 영상 필터링과 영상 분할에 적용한 실험에서 결과 영상에는 차이가 적고 기존의 방법에 비해 수행 시간이 24% 정도 소요됨을 확인하였다.
Mean-Shift 알고리즘은 객체 모델과 객체 후보 영상에서 색상 히스토그램 분포의 유사도를 이용하여 객체를 추적하는 강인한 알고리즘이다. 그러나 색상정보를 이용한 Mean-Shift 알고리즘은 객체와 배경이 비슷한 색상 분포를 가질 경우에 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 배경과 객체를 분리할 정보를 색상(hue)과 채도(saturation) 영상에서 각각 4비트의 bit-plane을 조합한 새로운 영상을 사용한 강인한 객체 추적 알고리즘을 구현한다.
Mean-Shift 영상 분할은 객체 검출을 위한 영상 전처리 방법으로써, 영상 처리 및 패턴 인식 분야에서 널리 사용되는 방법이다. 영상 분할은 영역 기반과 에지 기반 방식으로 나누어지며 대표적으로 FCM, Quickshift, Felzenszwalb, SLIC 알고리즘 등 이 있다. 언급한 영상 분할 방법들은 Mean-Shift 영상 분할에 비해서 빠른 속도로 실행시킬 수 있지만, 형태적 특징이 훼손되고 하나의 객체가 여러 세그멘테이션으로 분할된다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 소형 객체를 탐지하기 위한 고속화된 Mean-Shift 영상 분할과 객체의 형태적 특징을 이용하여 객체를 탐지하는 방법을 제안한다. 하드웨어 리소스가 제한된 신호처리기에 제안하는 알고리즘을 수행하기 위하여 Mean-Shift 영상 분할에서 필터링 과정을 고속화 하였고, 적외선 영상 내 영상 전처리 수행을 통해 잡음 제거 후 Mean-Shift 영상 분할 방법을 수행함으로써, 객체의 형태적 특징을 잘 살려서 영상 분할을 할 수 있도록 하였다. 또한 각 세그멘테이션의 크기, 너비, 높이, 밝기 정보와 형태적 특징점을 이용한 객체 탐지 방법을 제안한다.
실시간 객체 추적(Real-time object tracking)은 비디오 감시 시스템, 비전 기반 네비게이터와 같은 비전 응용 산업이 발달하면서 그 중요성이 더해지고 있는 분야이다. 객체 추적을 위해 많이 이용되고 있는 알고리즘으로 Mean-shift와 Condensation 알고리즘이 있다. Mean-shift 알고리즘을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘은 구현이 간단하고, 적은 계산 복잡도를 갖는 장점이 있다. 따라서 실시간 객체 추적 시스템에 적합하다고 할 수 있지만, 지역 모드(Local mode)로 수렴하는 특성으로 인해 복잡한 환경(Cluttered environment)에서는 좋은 성능을 나타내지 못하는 단점을 가지고 있다. 반면, 여러 개의 후보들을 이용해 객체의 위치를 추정하는 Condensation 추적 알고리즘은 복잡한 환경에서 특정 객체를 추적하는데 많이 사용된다. 하지만 Condensation 알고리즘을 기반으로 한 추적 알고리즘은 정확한 추적을 하기 위해서 복잡도가 높은 객체 모델과 많은 수의 후보가 요구된다. 따라서 높은 복잡도를 갖게 되고, 이것으로 인해 복잡한 환경에서는 실시간 구현이 어렵다는 단점을 갖게 된다. 본 논문에서는, 복잡한 환경에서 실시간 객체 추적에 적합하도록 Condensation 알고리즘과 Mean-shift 알고리즘을 결합해서, 적은 수의 후보들을 이용하는 모델을 제안한다. 적은 수의 후보들을 이용하더라도, Mean-shift 알고리즘을 이용해 보다 높은 유사도를 가지는 후보들만을 이용함으로써, Condensation 알고리즘이나 Mean-shift 알고리즘만을 이용할 때보다 더 나은 성능을 얻을 수 있었다.
경계선 검출은 항상 원 이미지의 노이즈에 의해 영향을 받으므로 사전에 노이즈들을 제거하는 방법들이 필요하다. 그리고 Mean Shift 알고리즘은 이러한 목적에 알맞은 smooth 함수를 가지고 있고, 그래서 중요하지 않은 정보와 노이즈에 민감한 부분들을 점차 제거하는 방법들을 택하고 있다. 우선 Canny 알고리즘을 사용하여 객체의 윤곽선을 추출하는데 초점을 맞추었다. 그리고 알고리즘을 테스트 하고 이전의 단독 Canny 알고리즘보다 우수한 결과를 얻었다. 따라서 Mean Shift 알고리즘과 Canny 알고리즘이 조합된 방법은 경계선 검출 처리에 적당함을 말한다.
관심 객체의 인식 및 추적은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 영역이다. 본 논문에서는 기존의 Mean-Shift 알고리즘의 고질적인 문제인 유사 히스토그램 분포를 가지는 객체 간 혼동 현상을 해결하는 방법을 제안한다. 피부색 필터링, 얼굴 인식, Mean-Shift 순으로 진행되는 처리 과정에서 각각의 알고리즘 블럭은 다음 진행 알고리즘의 성능을 높이는데 기여한다. 연산 오버헤드가 발생하지 않도록 추적 영역과 유사한 히스토그램 분포를 가지는 영역이 겹쳐질 때에만 화이트 픽셀의 수를 고려해 Viola-Jones 알고리즘을 실행하여 간단한 산술 연산을 통해 Mean-Shift의 수렴성을 높인다. 실험 결과 화이트 픽셀 수가 Mean-Shift의 탐색 반경에서 78%이상이 되면 Viola-Jones 알고리즘이 수행되도록 설정하였을 때 얼굴 영역 인식이 되는 경우에 한해서 객체 추적은 100% 성공하였다.
그래프 컷(graph cuts) 방법은 주어진 사전정보와 각 픽셀간의 유사도를 나타내는 데이터 항(data term)과 이웃하는 픽셀간의 유사도를 나타내는 스무드 항(smoothness term)으로 구성된 에너지 함수를 전역적으로 최소화하는 방법으로, 최근 영상 분할에 많이 이용되고 있다. 기존 그래프 컷 기반의 영상 분할 방법에서 데이터 항을 설정하기 위해 GMM(Gaussian mixture model)을 주로 이용하였으며, 평균과 공분산을 각 클래스를 위한 사전정보로 이용하였다. 이 때문에 클래스의 모양이 초구(hyper-sphere) 또는 초타원(hyper-ellipsoid)일 때만 좋은 성능을 보이는 단점이 있다. 다양한 클래스의 모양에서 좋은 성능을 보이기 위해, 본 논문에서는 mean shift 분석 방법을 이용한 그래프 컷 기반의 자동 영상분할 방법을 제안한다. 데이터 항을 설정하기 위해 $L^*u^*{\upsilon}^*$ 색상공간에서 임의로 선택된 초기 mean으로부터 밀도가 높은 지역인 모드(mode)로 이동하는 mean의 집합들을 사전정보로 이용한다. Mean shift 분석 방법은 군집화에서 좋은 성능을 보이지만, 오랜 수행시간이 소요되는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 특징공간을 3차원 격자로 변형하였으며, mean의 이동은 격자에서 모든 픽셀이 아닌 3차원 윈도우내의 1차원 모멘트(moment)를 이용한다. 실험에서 GMM을 이용한 그래프 컷 기반의 영상분할 방법과 최근 많이 이용되고 있는 mean shift와 normalized cut기반의 영상분할 방법을 제안된 방법과 비교하였으며, Berkeley dataset을 기반으로 앞의 세 가지 방법보다 좋은 성능을 보였다.
최근, 감시시스템, 게임, 영화등 다양한 분야에서 영상을 이용한 실시간 객체 추적의 필요성이 높아짐에 따라, 커널기반 mean-shift 추적 기법에 대한 관심이 높아지고 있다. 커널 기반 mean-shift 객체 추적에 있어서 주요한 몇 가지 문제점들 중, 첫번째로 추적 목표 객체에 대한 부분 가림 흑은 전체 가림 상황에서의 객체 추적의 문제를 들 수 있다. 본 논문에서는 멀티모드 지역적 커널 가중치를 적용함드로써 부분 가림 상황에서도 안정적드로 객체를 추적할 수 있는 실시간 mean-shift 추적 기법을 제안한다. 제안기법에서는 단일 커널을 사용하는 대신 여러 개의 서브 커널들로 구성된 커널을 사용하고, 각 서브 커널의 위치에 따른 지역적 커널 가중치를 적용한다. 기존의 멀티모드 커널 기반의 방법과 비교한 실힘을 통하여 본 제안 방법이 보다 안정적드로 객체를 추적할 수 있음을 보였다.
기존의 색상 기반의 Mean Shift 알고리즘을 이용한 객체추적 알고리즘은 초기 색상 정보가 사라질 경우 정확한 객체추적을 수행할 수 없다. 본 논문은 객체의 색상이 변할 때 색상 정보를 변경하여 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 현재의 위치를 중심으로 다음 객체 위치에 해당하는 밀도가 가장 높은 위치를 Mean Shift알고리즘으로 구하고, 바꿔 색상 정보를 변경하는 반복적인 기법을 사용한다. 이를 통해 처음 설정한 객체의 색상이 바뀌거나 사라지더라도 정확한 객체추적을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 구현하고, 실험 결과로 성능을 입증한다.
An online mean-shift object tracking algorithm, which consists of a learning stage and an estimation stage, is proposed in this work. The learning stage selects the features for tracking, and the estimation stage composes a likelihood image and applies the mean shift algorithm to it to track an object. The tracking performance depends on the quality of the likelihood image. We propose two schemes to generate and integrate likelihood images: one based on the discrete AdaBoost (DAB) and the other based on the real AdaBoost (RAB). The DAB scheme uses tuned feature values, whereas RAB estimates class probabilities, to select the features and generate the likelihood images. Experiment results show that the proposed algorithm provides more accurate and reliable tracking results than the conventional mean shift tracking algorithms.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.