• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권5호
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• pp.347-358
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• 2009

손동작을 인식하는 연구가 오랫동안 이뤄져 왔지만 대개의 시스템들이 값비싼 깊이 카메라를 사용하거나 여러 개의 카메라를 사용해 분석하는 등 그 비용이 크며 작동이 가능한 작업 공간이 지극히 제한적이었다. 본 논문에서는 가전제품을 원격 제어하기 위한 목적으로 두 개의 회전 모터를 사용해 작업 공간을 확대하고 저렴한 일반 카메라를 사용해서 효율적으로 손동작을 인식하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 입력된 카메라의 자세 정보와 이미지상의 2차원적 손가락 위치 정보를 이용하여 3차원 궤적을 추정하고 이를 동작 평면으로 투영시켜 의미 있는 선형 동작 패턴으로 복원한다. 또한 본 논문에서는 개발된 시스템을 테스트하여 주어진 목적에 맞는 정확도를 가지는 작업 영역을 정의한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권4호
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• pp.2148-2161
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• 2019

In this paper, we present a real-time cattle action recognition algorithm to detect the estrus phase of cattle from a live video stream. In order to classify cattle movement, specifically, to detect the mounting action, the most observable sign of the estrus phase, a simple yet effective feature description exploiting motion history images (MHI) is designed. By learning the proposed features using the support vector machine framework, various representative cattle actions, such as mounting, walking, tail wagging, and foot stamping, can be recognized robustly in complex scenes. Thanks to low complexity of the proposed action recognition algorithm, multiple cattle in three enclosures can be monitored simultaneously using a single fisheye camera. Through extensive experiments with real video streams, we confirmed that the proposed algorithm outperforms a conventional human action recognition algorithm by 18% in terms of recognition accuracy even with much smaller dimensional feature description.

• 대한기계학회논문집A
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• 제21권10호
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• pp.1551-1560
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• 1997

This study is devoted to the detection of the 3-dimensional point obstacles on the plane by using accumulated scan line images. The proposed accumulating only one scan line allow to process image at real time. And the change of motion of the feature in image is small because of the short time between image frames, so it does not take much time to track features. To obtain recursive optimal obstacles position and robot motion along to the motion of camera, Kalman filter algorithm is used. After using Kalman filter in case of the fixed environment, 3-dimensional obstacles point map is obtained. The position and motion of moving obstacles can also be obtained by pre-segmentation. Finally, to solve the stereo ambiguity problem from multiple matches, the camera motion is actively used to discard mis-matched features. To get relative distance of obstacles from camera, parallel stereo camera setup is used. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are carried out by a small test vehicle.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.89-97
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• 2011

현재의 객체 추적과 검색의 과정을 보면 고정된 단일 카메라를 통해 입력받은 영상에서 객체를 추출하여 추적하고, 추적된 객체의 구체적인 정보를 알기 위해 줌(Zoom) 기능으로 객체를 인식하는 과정이었다. 본 논문은 다중카메라를 이용하여 객체를 추적하고, 인식하는 것으로써 추적된 객체에 대해 검색인식가능한 영역에 대한 정보를 증강현실로 나타내는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 실험결과를 보면 연산에 포함된 픽셀 수가 현저히 줄어들고, 객체의 인식률이 향상되고, 정보 확인 시간도 단축되었다. 그리고 기존 방법과 비교하여 객체의 움직임을 검출하는 정확성은 물론 움직임 검출에 소요되는 시간도 단축되어 개선된 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.51-58
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• 2017

안전과 보안상의 이유로 감시 카메라의 시장이 확대되고 있으며 이에 대해 영상 인식 및 추적에 관한 연구도 활발히 진행 중에 있으나 인식 및 추적되는 객체의 정보를 획득하여 객체를 식별하는 데는 한계가 있다. 특히, 감시카메라가 활용되는 쇼핑몰, 공항 등과 같은 개방된 공간에서는 다수의 객체들을 식별하기란 더욱 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 영상기반 객체 인식 및 추적 시스템에 RFID 기술을 더하여 객체 식별기능을 추가하고자 하였으며 영상 기반과 RFID의 문제 해결을 위해 상호 보완하고자 하였다. 그리하여 시스템의 모듈별 상호작용을 통해 영상기반 객체 인식 및 추적에 실패할 수 있는 문제와 RFID의 인식 오류로 발생할 수 있는 문제에 대한 해결 방안을 제시하였다. 객체의 식별 정도를 4단계로 분류하여 가장 최상의 단계로 객체가 식별이 되도록 시스템을 설계해 식별된 객체의 데이터 신뢰성을 유지할 수 있도록 하였다. 시스템의 효율성 판단을 위해 시뮬레이션 프로그램을 구현하여 이를 입증하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.848-855
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• 2008

In this paper, we describe correspondence among multiple images taken by multiple cameras. The correspondence among multiple views is an interesting problem which often appears in the application like visual surveillance or gesture recognition system. We use the principal axis and the ground plane homography to estimate foot of human. The principal axis belongs to the subtracted silhouette-based region of human using subtraction of the predetermined multiple background models with current image which includes moving person. For the calculation of the ground plane homography, we use landmarks on the ground plane in 3D space. Thus the ground plane homography means the relation of two common points in different views. In the normal human being, the foot of human has an exactly same position in the 3D space and we represent it to the intersection in this paper. The intersection occurs when the principal axis in an image crosses to the transformed ground plane from other image. However the positions of the intersection are different depend on camera views. Therefore we construct the correspondence that means the relationship between the intersection in current image and the transformed intersection from other image by homography. Those correspondences should confirm within a short distance measuring in the top viewed plane. Thus, we track a person by these corresponding points on the ground plane. Experimental result shows the accuracy of the proposed algorithm has almost 90% of detecting person for tracking based on correspondence of intersections.

• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.412-415
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• 2017

본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.5990-6008
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• 2019

Recognizing license plate from its traffic camera captured images is one of the most important aspects in many traffic management systems. Despite many sophisticated license plate recognition related algorithms available online, license plate recognition is still a hot research issue because license plates in each country all round the world lack of uniform format and their camera captured images are often affected by multiple adverse factors, such as low resolution, poor illumination effects, installation problem etc. A novel method is proposed in this paper to solve the inclination problem of license plates in their camera captured images through four parts: Firstly, special edge pixels of license plate are chosen to represent main information of license plates. Secondly, least square methods are used to compute the inclined angle of license plates. Then, coordinate rotation methods are used to rotate the license plate. At last, bilinear interpolation methods are used to improve the performance of license plate rotation. Several experimental results demonstrated that our proposed method can solve the inclination problem about license plate in visual aspect and can improve the recognition rate when used as the image preprocessing method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.196-204
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• 2017

Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.15-18
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• 2007

Identification of humans from multiple view points is an important task for surveillance and security purposes. For optimal performance the system should use the maximum information available from sensors. Multimodal biometric systems are capable of utilizing more than one physiological or behavioral characteristic for enrollment, verification, or identification. Since gait alone is not yet established as a very distinctive feature, this paper presents an approach to fuse face and gait for identification. In this paper we will use the single camera case i.e. both the face and gait recognition is done using the same set of images captured by a single camera. The aim of this paper is to improve the performance of the system by utilizing the maximum amount of information available in the images. Fusion is considered at decision level. The proposed algorithm is tested on the NLPR database.