• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권12호
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• pp.3315-3337
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• 2012

Crowded scenes analysis is a challenging topic in computer vision field. How to detect diverse motion patterns in crowded scenarios from videos is the critical yet hard part of this problem. In this paper, we propose a novel approach to mining motion patterns by utilizing motion information during both long-term period and short interval simultaneously. To capture long-term motions effectively, we introduce Motion History Image (MHI) representation to access to the global perspective about the crowd motion. The combination of MHI and optical flow, which is used to get instant motion information, gives rise to discriminative spatial-temporal motion features. Benefitting from the robustness and efficiency of the novel motion representation, the following motion pattern mining is implemented in a completely unsupervised way. The motion vectors are clustered hierarchically through automatic hierarchical clustering algorithm building on the basis of graphic model. This method overcomes the instability of optical flow in dealing with time continuity in crowded scenes. The results of clustering reveal the situations of motion pattern distribution in current crowded videos. To validate the performance of the proposed approach, we conduct experimental evaluations on some challenging videos including vehicles and pedestrians. The reliable detection results demonstrate the effectiveness of our approach.

• 방송공학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.182-192
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• 2017

본 논문에서는 컬러와 운동 정보를 혼합한 손 추적 시스템을 제안하고자 한다. 손의 검출 및 추적은 많은 경우 피부색을 모델링하여 검출을 하는 방식을 사용한다. 하지만 이와 같은 방법으로는 빛이나 주변 사물에 의해 영향을 많이 받기 때문에 정확한 값을 일정하게 도출해 낼 수 없었다. 또한, 피부색에 의존하므로, 손뿐만 아니라 얼굴 및 비부 색과 비슷한 색을 갖는 배경 등에 의해 추적이 방해받을 수 있다. 이에 본 논문은 운동 히스토리 기법(MHI)을 이용하여 움직임을 파악한 후 이를 CamShift와 결합함으로서, 효과적으로 추적할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템은 C/C++을 기반으로 구현하였으며, 실험에서 제안 방법이 안정적이고 우수한 성능을 보여줌을 증명하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제38차 하계학술발표논문집 16권1호
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• pp.199-204
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• 2008

Visual surveillance is an active topic recently in Computer Vision. Event detection and recognition is one important and useful application of visual surveillance system. In this paper, we propose a new method to recognize the entering and exiting events based on the human's movement feature and the door's state. Without sensors, the proposed approach is based on novel and simple vision method as a combination of edge detection, motion history image and geometrical characteristic of the human shape. The proposed method includes several applications such as access control in visual surveillance and computer vision fields.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.432-442
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• 2019

Most current human action recognition methods based on deep learning methods. It is required, however, a very high computational cost. In this paper, we propose an action change detection method to reduce repetitive human action recognition tasks. In reality, simple actions are often repeated and it is time consuming process to apply high cost action recognition methods on repeated actions. The proposed method decides whether action has changed. The action recognition is executed only when it has detected action change. The action change detection process is as follows. First, extract the number of non-zero pixel from motion history image and generate one-dimensional time-series data. Second, detecting action change by comparison of difference between current time trend and local extremum of time-series data and threshold. Experiments on the proposed method achieved 89% balanced accuracy on action change data and 61% reduced action recognition repetition.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.729-732
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• 2014

본 논문에서는 실시간 영상에서 움직임 검출 및 추적에 관련한 기본 기술들을 나열하고 구현하여 구현 가능성 및 성능에 대하여 검증을 진행하였다. 움직임 검출에는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법이 있으며 이를 구현하여 검증하였다. 또한 움직임 추적의 경우에는 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift가 있고 Kalman 필터에 의한 움직임 추적을 구현하여 검증하였다. 구현된 방법을 통하여 보안용의 영상감시 장비의 추적 시스템 및 GPS 좌표를 기반으로하여 비행체를 추적하면서 통신링크를 유지하는 추적안테나 시스템에 적용하므로서 제어의 정확도를 높일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.921-926
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• 2009

인류가 등장한 이래 커뮤니케이션 수단으로서 많은 영상 디지털 미디어들이 성장하고 확장되어져 왔다. 영상디지털 미디어들은 수신자와 송신자 사이의 커뮤니케이션을 긴밀하게 한다. 미디어의 변화와 테크놀로지의 발전 속에 등장한 영상디지털 미디어는 시각과 청각의 결합을 통해 시각적 정보전달과 시간적 단축을 가져왔다. 이러한 영상 디지털 미디어의 발전 형태로 등장한 것이 모션그래픽이라는 분야이다. 모션그래픽의 발전은 기존의 미디어가 표현해 내지 못하는 다양한 형태의 영상기법과 표현효과를 가능하게 하고 있다. 특히 영화의 타이들, 텔레비전의 프로그램 타이틀, 그리고 광고를 비롯한 뮤직비디오 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이러한 영상표현기법들은 수용자들의 감성을 자극하여 감성커뮤니케이션적인 작용 또한 수행하고 있다. 본 연구에서는 모션그래픽이 수용자들에게 얼마만큼 효과적인 의미전달 매체로서 중요한 역할을 하는지에 대해 그 특성을 알아보고, 모션그래픽이 감성커뮤니케이션 수단으로서 수용자들에게 미치는 영향과 적용을 사례연구를 통하여 연구해 보고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.695-698
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• 2015

본 논문에서는 CAMshift와 칼만필터를 이용하여 기존 방송사가 제공하는 야구 중계 화면에서 타자가 스윙하는 배트를 추적하는 방법을 제안한다. 타자가 스윙을 하는 동안 배트는 빠른 속도로 위치가 변하고, 모양 또한 계속 변하며 회전한다. 이러한 이유로, 배트의 invariant로 색상정보를 이용하기 위해 탐색윈도우의 크기를 스스로 조정하는 CAMshift를 적용한다. 색상정보를 이용하기 때문에 배경에 배트와 비슷한 색의 객체가 존재하면 추적에 방해가 되므로 탐색범위를 MHI(Motion History Image)를 이용하여 Motion detection되는 범위로 좁힌다. 칼만필터를 함께 적용함으로써 탐색윈도우의 크기 변화를 제한하고 보다 높은 추적의 정확도를 얻을 수 있었다. 하지만, 색상정보를 이용하기 때문에 조명에 의한 색상변화에 한계가 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1828-1836
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• 2015

객체 추적 알고리즘들은 객체 인식 결과를 이용한 관심영역 설정을 통해 영상 전체에 대한 연산이 수행되는 것을 방지하여 연산량을 줄일 수 있다. 따라서 객체 인식 알고리즘의 정확한 객체 검출은 객체 추적에서 매우 중요한 과정이다. 고정된 카메라를 기반으로 하여 이동하는 객체를 검출 하는 방법으로 배경 차 알고리즘이 널리 사용되어왔고 많은 연구에 의해 배경 모델링 방법이 개선되면서 배경 차 알고리즘의 성능이 개선되었으나 여전히 정확하지 못한 배경 모델링에 의한 객체 오검출의 문제를 가진다. 이에 본 논문에서는 제스쳐 인식에 주로 사용되는 모션 히스토리 이미지 알고리즘을 배경 차 알고리즘과 융합하여 기존의 배경 차 알고리즘이 가지는 문제점을 극복할 수 있는 다중 이동객체 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 융합 과정 추가로 수행시간이 다소 길어지나 실시간성을 만족하며 기존의 배경 차 알고리즘에 비해 높은 정확도를 가짐을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.219-222
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• 2009

최근 컴퓨터비젼 분야에서 이벤트 검출 및 인식이 활발히 연구되고 있으며, 도전적인 주제들 중 하나이다. 이벤트 검출 기술들은 많은 감시시스템들에서 유용하고 효율적인 응용 분야이다. 본 논문에서는 사무실 환경에서 발생할 수 있는 이벤트의 검출 및 인식을 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법에서의 이벤트는 입장( entering), 퇴장(exiting), 착석(sitting-down), 기립(standing-up)으로 구성된다. 제안된 방법은 하드웨어적인 센서를 사용하지 않고, MHI(Motion History Image) 시퀀스(sequence)를 이용한 인간의 모션 분석을 통해 이벤트를 검출할 수 있는 방법이며, 사람의 체형과 착용한 옷의 종류와 색상, 그라고 카메라로부터의 위치관계에 불변한 특성을 가진다. 에지검출 기술을 HMI 시퀀스정보와 결합하여 사람 모션의 기하학적 특징을 추출한 후, 이 정보를 이벤트 인식의 기본 특징으로 사용한다. 제안된 방법은 단순한 이벤트 검출 프레임웍을 사용하기 때문에 검출하고자 하는 이벤트의 설명만을 첨가하는 것으로 확장이 가능하다. 또한, 제안된 방법은 컴퓨터비견 기술에 기반한 많은 감시시스템에 적용이 가능하다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.3-10
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• 2018

깊이맵은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이러한 깊이맵을 인공 신경망으로 생성하는 연구가 최근 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 기존의 기 제작된 깊이맵 생성 알고리즘을 합성곱 신경망으로 구현할 수 있는지에 대한 타당성을 검증한다. 먼저 깊이맵은 관심맵과 운동 히스토리 영상의 가중치 합으로 얻는다. 실험영상과 깊이맵을 합성곱 신경망의 입력과 출력으로 하여, 신경망을 학습시킨다. 정성적, 정량적 실험 결과는 제안한 합성곱 신경망이 깊이맵 생성 방법을 대체할 수 있다는 것을 보여준다.