• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2075-2092
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• 2017

Person re-identification is to match pedestrians observed from non-overlapping camera views. It has important applications in video surveillance such as person retrieval, person tracking, and activity analysis. However, it is a very challenging problem due to illumination, pose and viewpoint variations between non-overlapping camera views. In this work, we propose a viewpoint invariant method for matching pedestrian images using orientation of pedestrian. First, the proposed method divides a pedestrian image into patches and assigns angle to a patch using the orientation of the pedestrian under the assumption that a person body has the cylindrical shape. The difference between angles are then used to compute the similarity between patches. We applied the proposed method to real-time global multi-object tracking across multiple disjoint cameras with non-overlapping field of views. Re-identification algorithm makes global trajectories by connecting local trajectories obtained by different local trackers. The effectiveness of the viewpoint invariant method for person re-identification was validated on the VIPeR dataset. In addition, we demonstrated the effectiveness of the proposed approach for the inter-camera multiple object tracking on the MCT dataset with ground truth data for local tracking.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.385-392
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• 2016

현대 사회에서 상업적 성공을 위해서는 상권 분석이 필요하며, 상권 분석의 요소 중에서 핵심적인 부분은 통행량이다. 통행량을 측정하기 위해서 사람이 직접 측정하는 방법이 많이 사용되고 있으나 높은 인건비와 측정 실수를 유발할 가능성이 높다. 본 논문에서는 웹캠을 통해 촬영한 이미지를 이용하여 보행자의 통행량을 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 사람 영역 탐지와 움직임 추적으로 구성되어 있다. 사람 영역 탐지에서는 움직임 영역을 추출하고 HoG 특징과 Adaboost 분류기를 이용하여 사람 영역을 탐지한다. 움직임 추적에는 멀티 레벨 매칭과 거짓 양성 제거를 이용하여 추적 및 통행량을 측정한다. 멀티 레벨 매칭은 HoG 영역에 대해 유사도 계수를 구하여 판별하는 과정, 칼만 필터를 이용하여 추정한 위치의 이미지 유사도를 계산 과정, 사람 영역 탐지에서 추출한 움직임 영역을 이용해 유사도를 계산하는 3단계 과정으로 구성되어 있다. 거짓 양성 제거는 사람 영역 탐지에서 잘못된 탐지 영역을 제거한다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 기존의 사람 영역 탐지 및 추적하는 방법과 비교 실험을 수행하였다. 그 결과 제안하는 방법은 사람 통행량 측정에서 83.6% 정확도를 보였으며, 기존 알고리즘에 비하여 11% 높은 성능을 달성하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.840-860
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• 2023

Aiming at the serious occlusion and slow tracking speed in pedestrian target tracking and recognition in complex scenes, a target tracking method based on improved YOLO v5 combined with Deep SORT is proposed. By merging the attention mechanism ECA-Net with the Neck part of the YOLO v5 network, using the CIoU loss function and the method of CIoU non-maximum value suppression, connecting the Deep SORT model using Shuffle Net V2 as the appearance feature extraction network to achieve lightweight and fast speed tracking and the purpose of improving tracking under occlusion. A large number of experiments show that the improved YOLO v5 increases the average precision by 1.3% compared with other algorithms. The improved tracking model, MOTA reaches 54.3% on the MOT17 pedestrian tracking data, and the tracking accuracy is 3.7% higher than the related algorithms and The model presented in this paper improves the FPS by nearly 5 on the fps indicator.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.551-561
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• 2015

We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1802-1808
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• 2003

본 논문은 자동 보행자 추적 시스템에 필요한 배경 이미지를 추출하는 방법과 추출되어진 배경 이미지를 이용하여 보행자를 탐지하고 적응적 신경망을 이용하여 보행자의 이동 궤적을 추적하는 시스템을 구현하였다. 본 논문은 고스트(ghost) 현상을 극복하기 위하여 모자이크 배경 이미지 추출 법으로 배경 이미지를 추출하였으며, 보행자의 탐지에 차영상 분석법을 기반으로 하여 보행자를 탐지하였다. ART2 네트워크는 프레임에 존재하는 이동 물체의 중심점을 탐지할 수 있다. 그리고, 이전 프레임에서 탐지되어진 물체의 정보를 이용하여 물체의 이동궤적을 추적할 수 있다. 제안하는 방법으로 실험한 결과 비강체(non­rigid)형태 운동을 하는 보행자를 탐지하고 그 궤적 추적에 대한 실시간 시스템 구성의 가능성에 대하여 알 수 있었다.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제28호
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• pp.140-148
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• 2001

The purpose of this thesis is to provide basic information of efficient flow line arrangement, which results from examining the factors of route choice with a focus on the store' space elements and pedestrian activity patterns in the outlets. The route tracking is applied to grasp pedestrian activity patterns, therefore, a concrete analysis into influential factors of the space structure arrangement and forms on route choice. The route tracking is a means to understand pedestrian activity patterns by establishing an unrecognizable space and examining every route in the investigating area for pedestrian activity pattern research. Three sample stores have different systems in the ground plan structures, the escalator location and the directions. The analysis focuses on the booth arrangement and shopping patterns. In conclusion, route choice of the customers and the structure of the space are quite closely related and affect the quality of shopping. This can suggest evidence for the need of the space structure to meet the pedestrian activity patterns.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.167-177
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• 2019

Even though so much progresses have been achieved in Multiple Object Tracking (MOT), most of reported MOT methods are not still satisfactory for commercial embedded products like Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera. In this paper, we propose a real-time multiple pedestrians tracking method for embedded environments. First, we design a new light weight convolutional neural network(CNN)-based pedestrian detector, which is constructed to detect even small size pedestrians, as well. For further saving of processing time, the designed detector is applied for every other frame, and Kalman filter is employed to predict pedestrians' positions in frames where the designed CNN-based detector is not applied. The pose orientation information is incorporated to enhance object association for tracking pedestrians without further computational cost. Through experiments on Nvidia's embedded computing board, Jetson TX2, it is verified that the designed pedestrian detector detects even small size pedestrians fast and well, compared to many state-of-the-art detectors, and that the proposed tracking method can track pedestrians in real-time and show accuracy performance comparably to performances of many state-of-the-art tracking methods, which do not target for operation in embedded systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권5호
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• pp.2310-2325
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• 2016

In this paper, we provide a trajectory-generation algorithm that can identify pedestrians in real time. Typically, the contours for the extraction of pedestrians from the foreground of images are not clear due to factors including brightness and shade; furthermore, pedestrians move in different directions and interact with each other. These issues mean that the identification of pedestrians and the generation of trajectories are somewhat difficult. We propose a new method for trajectory generation regarding multiple pedestrians. The first stage of the method distinguishes between those pedestrian-blob situations that need to be merged and those that require splitting, followed by the use of trained decision trees to separate the pedestrians. The second stage generates the trajectories of each pedestrian by using the point-correspondence method; however, we introduce a new point-correspondence algorithm for which the A* search method has been modified. By using fuzzy membership functions, a heuristic evaluation of the correspondence between the blobs was also conducted. The proposed method was implemented and tested with the PETS 2009 dataset to show an effective multiple-pedestrian-tracking capability in a pedestrian-interaction environment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.293-297
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• 2007

본 논문에서는 실시간으로 획득된 칼라 영상에서 CMODE(Correct Multiple Object DEtection)방법을 이용하여 움직이는 다수 물체를 검출하고, 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 관심 보행자만을 추적하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 다수 물체가 검출되면, 사람의 구조적 특징과 형태 정보를 이용하여 나무의 흔들림이나 차량의 움직임은 제거하고 관심 보행자만을 검출한다. 검출된 관심 보행자 추적을 위한 1차 유사성 판단은 이전 관심 보행자의 무게중심과 현재 관심 보행자의 무게중심간의 거리차를 이용한다. 1차 유사성이 판단된 영역에 대하여 k-평균 알고리즘으로 세 개의 특징점을 구하고, 각 특징점의 $3{\times}3$ 영역에 대한 평균 색상값으로 2차 유사성을 판단하여 추적하도록 한다. 카메라 배율은 원거리의 보행자에 대한 추적을 용이하게 하기 위해서 조정하고, 카메라 시계(FOV: Field of View)는 보행자의 위치가 화면내의 일정 범위에 있지 않을 경우에 조정한다. 실험 결과, 제안한 CMODE 방법이 라벨링 방법보다 평균 접근 횟수가 1/4배정도 덜 접근하였으며, 평균 검출시간도 3배정도 빠르게 검출됨을 확인할 수 있었다. 나무의 흔들림으로 인한 영역이나 차량의 움직임 영역, 그림자 영역과 같이 복잡한 배경에서도 관심 보행자 검출은 평균 96.5%의 높은 검출률을 보였다. 관심 보행자 추적은 위치 정보와 색상 정보를 이용하여 평균 95%의 높은 추적률을 보였으며, 관심 보행자는 카메라 시계와 배율을 조정함으로써 연속적으로 추적할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.193-202
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• 2004

본 논문에서는 이동 카메라로부터 획득한 컬러 영상에서 다수의 보행자를 검출하고 추적하기 위한 히스토그램과 컬러 정보기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 RGB 컬러 히스토그램 기법을 이용하여 인접한 보행자를 검출하고 검출된 보행자는 RGB 평균값을 이용하여 추적하였다. 따라서 보행자가 서로 인접해 있거나 약간 겹쳐진 경우에도 검출할 수 있고 보행자의 형태가 변하는 경우에도 효율적으로 추적하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 보행자 검출과 추적 실험을 수행하여 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.