Kim, Yoojun;Kim, Hyunjun;Sim, Sunghan;Ham, Youngjib
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.904-911
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2022
Occlusion is one of the most challenging problems for computer vision-based construction monitoring. Due to the intrinsic dynamics of construction scenes, vision-based technologies inevitably suffer from occlusions. Previous researchers have proposed the occlusion handling methods by leveraging the prior information from the sequential images. However, these methods cannot be employed for construction object detection in non-sequential images. As an alternative occlusion handling method, this study proposes a data augmentation-based framework that can enhance the detection performance under occlusions. The proposed approach is specially designed for rebar occlusions, the distinctive type of occlusions frequently happen during construction worker detection. In the proposed method, the artificial rebars are synthetically generated to emulate possible rebar occlusions in construction sites. In this regard, the proposed method enables the model to train a variety of occluded images, thereby improving the detection performance without requiring sequential information. The effectiveness of the proposed method is validated by showing that the proposed method outperforms the baseline model without augmentation. The outcomes demonstrate the great potential of the data augmentation techniques for occlusion handling that can be readily applied to typical object detectors without changing their model architecture.
본 논문에서는 축구 방송 영상에서 가려짐에 강인한 축구공 추적 알고리즘을 제안한다. 축구공은 가려짐, 축구공의 빠른 움직임 그리고 빠른 방향 전환 등으로 인해 추적이 어렵다. 기존의 방법들은 대부분 각각의 영상에서 축구공 후보들을 찾고 가능한 모든 경로를 예측하여 최적의 축구공 경로를 찾는 방식으로 축구공을 추적하였으나 이러한 방식은 연산량이 많아 실시간 축구공 추적에 적합하지 않다. 본 논문에서는 Circular Hough Transform을 이용하여 초기 축구공의 위치를 찾아내고, 이전 프레임의 축구공 템플릿을 이용하여 축구공을 추적하고 가려짐 상황에서는 가려짐 처리 알고리즘을 적용한다. 축구공 추적을 위하여, 매칭 스코어를 이용하여 축구공의 가려짐 상황을 판단한다. 가려짐 상태에서 축구공 후보들을 찾고 이전 프레임과의 매칭을 통해 이전 프레임에 존재하는 축구공 후보들은 축구공이 아니며, 새롭게 나타나는 축구공 후보가 축구공일 것이라는 가정을 적용하여 축구공 가려짐 처리 알고리즘을 제안한다. 실제 방송용 축구 경기 영상에 적용하여 제안된 알고리즘이 가려짐 상황을 효과적으로 처리함을 보여준다.
In recent years, there has been increasing use of automatic surveillance and monitoring systems based on vision sensors. Humans are often the most important target in the systems, but processing human images is difficult due to the small sizes and flexible motions. Particularly, occlusion among pedestrians in camera images brings practical problems. In this paper, we propose a novel method to separate image regions of occluded pedestrians. A camera equipped with a wide angle lens is attached to the ceiling of a building corridor for sensing pedestrians with a wide field of view. The output images of the camera are processed for the human detection, tracking, identification, distortion correction, and occlusion handling. We resolve the occlusion problem adaptively depending on the angles and positions of their heads. Experimental results showed that the proposed method is more efficient and accurate compared with existing methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2094-2112
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2019
Focusing on the issue that the conventional Kernel Correlation Filter (KCF) algorithm has poor performance in handling scale change and obscured objects, this paper proposes an anti-occlusion and scale adaptive tracking algorithm in the basis of KCF. The average Peak-to Correlation Energy and the peak value of correlation filtering response are used as the confidence indexes to determine whether the target is obscured. In the case of non-occlusion, we modify the searching scheme of the KCF. Instead of searching for a target with a fixed sample size, we search for the target area with multiple scales and then resize it into the sample size to compare with the learnt model. The scale factor with the maximum filter response is the best target scaling and is updated as the optimal scale for the following tracking. Once occlusion is detected, the model updating and scale updating are stopped. Experiments have been conducted on the OTB benchmark video sequences for compassion with other state-of-the-art tracking methods. The results demonstrate the proposed method can effectively improve the tracking success rate and the accuracy in the cases of scale change and occlusion, and meanwhile ensure a real-time performance.
증강현실을 구현하기 위해서는 카메라 포즈를 효율적, 효과적으로 계산할 수 있어야 하는데, 마커(marker)를 사용하는 방법(예, ARToolkit)이 널리 활용되고 있다. 그러나 마커를 사용하는 방법은 가려짐에 취약하다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 파티클 집단 최적화를 사용하여 현재 프레임에서의 카메라 포즈를 반복적으로 추정하는 하향식 방법을 제안한다. 실험을 통해 제안된 방법을 사용함으로써 심하게 가려진 마커에 대해서도 효과적으로 증강현실 구현이 가능함을 확인하였다.
스테레오 정합은 두 영상의 색상과 공간 유사성이 최대가 되는 지점을 찾아 깊이 정보를 예측한다. 그런데, 두 시점 사이에 발생하는 폐색 영역으로 잘못된 깊이 정보를 얻게 되고, 폐색 영역을 보완하지 않은 깊이 정보는 시간 축 스테레오 매칭에서 잡음을 전파하는 문제를 일으킨다. 본 논문은 폐색 영역을 보완하여 시간 축 상에서 발생하는 잡음의 전파를 줄이고, 정확한 깊이 정보를 공유하여 스테레오 매칭의 정확성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 수행하기 위해 색상과 공간의 유사성을 계산하는 함수를 정의하여 초기 깊이 정보를 예측하고, 세 가지 제약사항을 고려한 에너지 함수를 세워 (EM: expectation maximization) 으로 폐색 영역을 구한 뒤, 동적 프로그래밍 방법으로 예측된 폐색 영역을 보정한다. 끝으로, 이전시점에 구해진 정확한 깊이 정보를 사용하여 시간 축 스테레오 매칭을 수행한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 기존의 폐색영역 예측 방법보다 우수한 성능을 가지는 것을 알 수 있었으며, 시간 축 정보를 고려하지 않은 스테레오 매칭 방법보다 정확한 결과를 얻는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 평행형 카메라 배열 뿐 아니라 수렴형 카메라 배열에서도 깊이 지도를 직접적으로 구할 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 스테레오 정합 방법들은 복잡도를 줄이고 정확도를 향상시키기 위해서 영상 정렬화를 수행한다. 하지만 수렴형 배열에서의 영상 정렬화는 원치 않는 결과를 발생시킨다. 따라서 제안하는 방법은 문제가 되는 영상 정렬화 과정을 생략하고, 영상 자체의 에피폴라 제약 사항을 이용하여 깊이 값을 직접적으로 추출한다. 깊이 지도의 정확도를 보다 향상시키기 위해서 폐색 영역을 탐지하고 처리하는 과정을 추가적으로 수행한다. 탐지한 폐색 영역은 보이는 주변 영역의 화소들과의 거리와 색상차를 고려하여 적절한 깊이 값으로 채워진다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 카메라 배열에 대한 제약이 적고, 안정적으로 깊이 지도를 생성할 수 있음을 확인했다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.73-77
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2012
This paper reports a combined depth- and model-based face detection and tracking approach. The proposed algorithm consists of four functional modules; i) color-based candidate region extraction, ii) generation of the depth histogram for handling occlusion, iii) rotation-invariant face region detection using ellipse fitting, and iv) face tracking based on motion prediction. This technique solved the occlusion problem under complicated environment by detecting the face candidate region based on the depth-based histogram and skin colors. The angle of rotation was estimated by the ellipse fitting method in the detected candidate regions. The face region was finally determined by inversely rotating the candidate regions by the estimated angle using Haar-like features that were robustly trained robustly by the frontal face.
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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.60-65
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2012
This paper presents a method for occluded object based motion estimation and tracking system in dynamic image sequences using particle filter with 3D reconstruction. A unique characteristic of this study is its ability to cope with partial occlusion based continuous motion estimation using particle filter inspired from the mirror neuron system in human brain. To update a prior knowledge about the shape or motion of objects, firstly, fundamental 3D reconstruction based occlusion tracing method is applied and object landmarks are determined. And optical flow based motion vector is estimated from the movement of the landmarks. When arbitrary partial occlusions are occurred, the continuous motion of the hidden parts of object can be estimated by particle filter with optical flow. The resistance of the resulting estimation to partial occlusions enables the more accurate detection and handling of more severe occlusions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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