• 한국산업융합학회 논문집
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• 제27권2_2호
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• pp.319-324
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• 2024

In this paper, the Artificial Intelligence Space(AI-Space) for human-robot interface is presented, which can enable human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring, service and training applications. We present a method for representing, tracking, and objects(human, robot, chair) following by fusing distributed multiple vision systems in AI-Space. The article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguous conditions. We propose to track the moving objects(human, robot, chair) by generating hypotheses not in the image plane but on the top-view reconstruction of the scene.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.41-48
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• 2018

Recently, surveillance systems are widely used, and one of the key technologies in this surveillance system is to recognize and track objects. In order to track a moving object robustly and efficiently in a complex environment, it is necessary to extract the feature points in the interesting object and to track the object using the feature points. In this paper, we propose a method to track interesting objects in real time by eliminating unnecessary information from objects, generating feature point descriptors using only key feature points, and reducing computational complexity for object recognition. Experimental results show that the proposed method is faster and more robust than conventional methods, and can accurately track objects in various environments.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.52-57
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• 2004

In this paper, we propose a panorama-based object tracking scheme for wide-view surveillance systems that can detect and track moving objects with a pan-tilt camera. A dynamic mosaic of the background is progressively integrated in a single image using the camera motion information. For the camera motion estimation, we calculate affine motion parameters for each frame sequentially with respect to its previous frame. The camera motion is robustly estimated on the background by discriminating between background and foreground regions. The modified block-based motion estimation is used to separate the background region. Each moving object is segmented by image subtraction from the mosaic background. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.

• 대한원격탐사학회지
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• 제24권3호
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• pp.235-243
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• 2008

Object tracking is a common vision task to detect and trace objects between consecutive frames. It is also important for a variety of applications such as surveillance, video based traffic monitoring system, and so on. An efficient moving vehicle clustering and tracking algorithm suitable for traffic monitoring system is proposed in this paper. First, automatic background extraction method is used to get a reliable background as a reference. The moving blob(object) is then separated from the background by mean shift method. Second, the scale invariant feature based method extracts the salient features from the clustered foreground blob. It is robust to change the illumination, scale, and affine shape. The simulation results on various road situations demonstrate good performance achieved by proposed method.

• 한국항행학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.107-115
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• 1998

본 논문에서는 물체가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황하에서도 이동물체를 견고히 추적할 수 있는 모션에너지와 예측에 기반한 이동물체 추적 방법을 제안한다. 이동물체 추적은 이동물체의 추적 단계와 추적된 이동물체의 추적 단계로 나뉘는데 이동물체 추적을 위해서는 개선된 모션에너지 방법을 사용하였다. 이동물체 추적을 위해서는 이동물체 중심점의 이동위치를 거리와 방향정보를 이용, 예측함으로써 탐색공간을 줄여 실시간 추적이 가능하도록 하였다. 실험실에서 만든 모사 영상열과 실세계 영상열에 적용한 결과 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 추적이 잘 이루어짐을 볼 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.112-118
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• 2014

본 연구는 칼라기반에서 단일 이동객체 추적을 다루고 있다. 우선 매 영상에서 이동객체 영상의 밝기 변화에 따른 추적 약점을 개선하기 위해 기존의 Camshift 알고리즘을 보완하였다. 보완된 알고리즘도 추적중인 물체와 색상이 같은 주변 물체가 존재할 경우 불안정한 추적을 보여주었는데 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 픽셀기반의 특징점 추적을 수행하는 KLT 알고리즘은 칼라기반의 Camshift의 단점을 보완할 수 있다. 실험 결과 제안된 병합 방법은 기존의 추적단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 실험으로 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제10권3호
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• pp.307-314
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• 2012

This paper reports on the design of an object tracker that utilizes a family of unscented Kalman filters, one for each tracked object. This is a more efficient design than having one unscented Kalman filter for the family of all moving objects. The performance of the designed and implemented filter is demonstrated by using simulated movements, and also for object movements in 2D and 3D space.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권12호
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• pp.1115-1123
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• 2011

본 논문에서는 무인항공기의 근거리 비행체 탐지 및 추적을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 연속되는 영상에서 계산되는 호모그래피를 사용하여 움직이는 객체를 검출하고 확률적 다수-가설 추적기법으로 검출된 객체가 접근하는 비행체인지의 여부를 판단한다. 이는 항공기의 저고도 비행 시 영상에 보여지는 지표면과 같이 복잡한 배경 위에서 이동하는 비행체를 검출할 수 있고, 비행체의 동역학적 특성을 고려할 수 있기 때문에 색상기반의 비행체 탐지기법보다 향상된 성능을 보여준다. 또한 외부영향에 대한 임계치의 민감도를 현저히 감소시키므로 소형 무인항공기의 저고도 비행실험수행 시 효과적이다. 제안된 영상처리 알고리듬을 실제 비행실험 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권2호
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• pp.39-49
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• 2002

본 논문에서는 움직임 색상(Moving Color) 개념을 바탕으로 물체의 색상 정보와 움직임 정보의 효율적인 결합을 통해서 추적을 수행하는 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Unmatched Pixel Count)알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 일반적인 배경을 가지는 영상시퀀스에서 얼굴과 손을 추적하는 방법을 제안한다. MAWUPC 알고리즘은 색상 정보와 움직임 정보의 효과적인 결합을 수행하는 움직임 색상 개념에 관한 기존 연구인 AWUPC 알고리즘을 개선한 것으로, 추적하고자 하는 물체의 색상 정보를 이용한 색상 변환(Color Transform)과 움직임 검출을 위한 UPC(Unmatched Pixel Count) 연산, 그리고 움직임 정보를 추출하는 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진다. 제안하는 알고리즘은 일반적으로 물체들의 추적 과정에서 발생되는 가장 큰 문제인 유사한 색상을 가진 추적하고자 하는 물체들간의 겹침 문제와 물체의 추적에서 방해가 되는 복잡한 배경 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다. 논문에서는 제안하는 알고리즘이 복잡한 배경 내에서 한 대의 카메라를 사용하여 획득된 컬러 영상을 대상으로 움직임이 있는 얼굴과 손의 추적에서 자주 발생되는 심각한 문제인 얼굴과 손, 손과 손의 겹침 문제를 잘 해결할 수 있다는 것을 실험을 통해 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.986-993
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• 2017

Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.