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.
이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘이 화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
현재의 보험범죄에 대한 보안대책은 보험금 지급심사단계에서 적발중심적인 사후대응에 치중하고 있다. 그러나 사후 처벌만으로는 치유할 수 없는 피해를 남기기 때문에 보험범죄를 사전에 예방할 수 있는 대책을 강구할 필요가 있다. 따라서 이 논문에서는 보험범죄의 특성과 사례분석을 통하여 문제점을 규명해보고, 이에 대한 대안을 제시해보고자 한다. 현행 보험제도의 문제점은 첫째, 보험계약 체결시에 보험계약자의 신용상태, 중복가입여부, 자발적 가입여부 등에 대한 확인이 허술하다는 것이다. 둘째, 보험사고 발생시 철저한 조사나 형사고발이 제대로 이루어지지 않고 있다. 셋째, 악성보험계약자에 대한 정보교환이나 관리가 미흡하다. 따라서 보험범죄부터 국민을 지키기 위해서는 첫째, 보험계약시에 보험계약자들에 대한 신용상태, 사고경력 등에 대한 심사를 강화해야 할 것이다. 둘째, 보험사기인지시스템과 사회관계망의 지속적인 업그레이드를 통하여 보험범죄를 사전에 차단할 수 있도록 해야 할 것이다. 셋째, 보험사간에 정보를 공유하여 보험범죄에 대한 감시시스템을 강화하여야 할 필요가 있다.
고속축중기 시스템은 개별 차량의 통행속도 및 하중 정보를 수집할 수 있어 기존의 차량검지장비와 비교하여 다양한 활용이 가능하다. 그러나 고속축중기 원시 자료는 지점 검지 자료로 구간별 안전성 분석에 직접 적용하는 것은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 고속축중기 자료 중 검지 시간, 검지 속도, 차량길이, 차량 종류, 차량 무게정보를 수집하여 대리안전척도로 이용한 상충률과 충격량을 산출하는 방법론을 제시하였다. 이를 통하여 고속도로 교통류 내의 추종관계 별 후미추돌 위험도를 분석하고 안전성을 평가하는 것이 가능할 것으로 판단되며 해당 구간 내 교통안전 위해차종 선별 및 계도 방안 모색에 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 어안렌즈의 방사형 왜곡을 보정하면서 생기는 계단 현상과 흐려짐 현상을 제거하기 위해서 자기 예제 참조기반 단계적 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 포물선 방정식을 적용해서 어안 렌즈 영상을 단계적으로 보정하고, 보정된 결과 영상에 자기 예제 참조 방법을 적용하여 계단 현상(jagging artifact)과 흐려짐 현상(blur artifact) 등의 부작용을 제거한다. 제안된 방법은 어안 렌즈 영상의 기하학적 보정과 주변부 열화 개선이 필요한 자동차의 전후방 카메라, 비디오 감시 시스템 등에 적용하여 손실율이 적은 영상 획득을 가능하게 한다.
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.
최근 급속한 HCI(Human-Computer Interaction) 및 감시 기술의 발달로, 얼굴영상을 처리하는 다양한 시스템들에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 이런 얼굴영상을 처리하는 시스템들에 대한 연구는 주로 얼굴인식이나 얼굴 표정분석과 같은 분야에 집중되었고, 얼굴의 방향성 검출과 같은 분야에는 많은 연구가 수행되지 못하였다. 본 논문은 두 눈썹과 아래 입술로 구성된 얼굴삼각형(Facial Triangle)이라는 특징을 이용하여 얼굴의 방향성을 쉽게 측정하는 방법을 제안한다. 특히, 하나의 이미지만을 사용하여 얼굴의 수평 회전각과 수직 회전각을 구하는 간단한 공식을 소개한다. 수평회전각은 좌 우 얼굴삼각형간의 면적비율을 이용하여 계산하고, 수직회전각은 얼굴삼각형의 밑변과 높이 비율을 이용하여 계산한다. 실험을 통해, 제안하는 방법은 오차범위 ${\pm}1.68^{\circ}$ 내에서 수평회전각을 구할 수 있었고, 수직회전각은 회전각이 증가할수록 오류가 줄어드는 경향을 보여주었다.
대양을 항해하는 선박의 안전 운항을 확보하기 위해 선박 항해시스템 및 선박 자동식별 장치 등의 장비가 기존 선박에 운용되고 있으나, 해상 교통량 증가에 따른 선박 사고는 증가하는 추세에 있다. 이러한 선박 사고는 항해자 및 승무원 등의 인적 오류에 의한 운항과실이 주된 요인으로 파악되었으며 이에 따른 해양사고를 미연에 방지하기 위한 기술이 필요한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 선박 내 항해 및 운항자의 안전 운항을 감시하고 체계적인 관리를 위한 승무원 운용상황 감시 및 관리 시스템을 제안하고, 운항 안전을 위한 통합감시 플랫폼 설계와 승무원 휴대 상태계측 장치 및 휴대 단말시스템을 구현하였다. 또한 이를 통해 통합 안전 정보들의 상호 운용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 실시간 영상감시 시스템에서 방치되거나 제거된 객체를 강인하게 검출하는 알고리듬을 제안한다. 방치되거나 없어진 객체는 사람이나 다른 움직임의 원인에 의해서 나타나기 때문에 추적을 기반으로 한 방법을 사용하였다. 가우시안 혼합 모델에 의해 전경과 배경을 분리하고 그림자 제거 알고리듬을 적용하였다. 모폴로지를 수행하여 주변 잡음을 제거하고 객체 구분을 명확히 하였다. 그리고 검출된 정지 객체를 방치되거나 사라지는 객체 중의 하나로 분류하였다. 추적방법을 적용함과 동시에 정지된 객체에 모니터링 시간까지 부여하여 검출된 객체가 다른 객체에 의해서 폐색되는 현상을 개선하였다. 영역성장기법을 이용하여 방치된 객체와 제거된 객체의 분류 성능을 높였다. 또한 제안된 시스템을 DSP 기반으로 설계하여 실시간 구현을 하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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