본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 변위를 추정할 수 있는 다양한 방법들 중 특정 기반 방식과 영역 기반 방식의 각각의 장점들을 살리고 단점들을 보완하기 위한 방법은 제안한다. 영상의 경계선을 이루는 특징점들은 전체 영상의 5% 내외의 소수로 추출되면서도 많은 양의 영상 정보를 가지고 있으므로, 이 점들에 대해 일정한 매칭 과정을 통해 대응점을 구하고, 이 중 90% 이상의 정확성 매칭 확률을 가진 대응점들을 영상으로 기준점으로 설정한다. 그리고 이러한 기준점 이외의 점들에 대해서는 추출된 기준점들의 순서에 맞추어 Ordering Constraint를 적용시키고 기준점에 따라 블록의 크기가 달라지는 영역 기반 방식을 적용하여 조밀한 변위를 추정하였다. 이렇게 함으로써 영역 기반 방식과 특징 기반 방식의 각각의 장점들을 이용하면서도 특정기반 방식의 문제점인 보간법 문제를 해결하였고, 또한 블록의 크기 따라 계산 시간과 정합 오차가 많이 좌우되는 영역 기반 방식의 단점들을 해결하였다. 또한 기준점을 이용하여 Ordering constraint 기반하에 영역 정보를 이용하므로 좀 더 올바른 순서 조건에 맞추어 대응점을 찾을 수 있고 또한 폐쇄 영역 부분도 쉽게 찾을 수 있었다.
This paper describes the implementation of the AVT(Automatic video Tracker) using ASIC. The basic tracking algorithm is based on the spatio-temporal gradient method, and adaptive window sizing, track state decision algorithm were also realized. Newly developed ASIC performs recursive image filtering, extraction of spatio-temporal gradient/gradient functions of image in field rate. Using the FPGA/ASIC, the tracker was simply realized in one board type which can be easily applied to various image system. We conformed ASIC operation by computer simulation and tested the system in real tracking situations. From the result, the system can track the moving target which has a velocity of 2-3 pixel/field and a size of varying from 2 to 128 pixes. Also fast refresh rateof motion estimation(60Hz) improves the characteristics of servoing system which forms feedback loop with the tracker.
This letter presents a multi-modal approach to tracking geographic objects such as buildings and road signs in a video sequence recorded from a moving vehicle. In the proposed approach, photogrammetric techniques are successfully combined with conventional tracking methods. More specifically, photogrammetry combined with positioning technologies is used to obtain 3-D coordinates of chosen geographic objects, providing a search area for conventional feature trackers. In addition, we present an adaptive window decision scheme based on the distance between chosen objects and a moving vehicle. Experimental results are provided to show the robustness of the proposed approach.
본 논문은 스테레오 시각에서 3차원 정보를 얻기 위해 변형된 Census 변환과 적응적 윈도우를 이용한 다해상도 스테레오 영상 정합 방법을 제안하고자 한다. 영역 기반 기법으로 스테레오 영상의 대응점을 찾기 위해 탐색 화소 주변 영역의 기울기를 계산하여 윈도우의 크기 및 모양을 적응적으로 결정하고, 윈도우 영역의 정합 비용 함수는 변형된 Census 변환과 AD 연산 결과의 가중합으로 구한다. 정합 과정에서 계산복잡도를 줄이기 위해 계층적 다해상도 구조를 적용하여 영상 피라미드를 만들고, 정합의 정확성을 향상시키기 위해 정합 영역에 변위 평활성과 같은 제약 조건을 적용하여 변위를 전파하는 방법을 사용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 변위 탐색 시간을 감소시킬 뿐만 아니라 정합의 타당성이 보장됨을 확인하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1464-1480
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2019
Robust tracking of infrared (IR) pedestrian targets with various backgrounds, e.g. appearance changes, illumination variations, and background disturbances, is a great challenge in the infrared image processing field. In the paper, we address a new tracking method for IR pedestrian targets via multi-feature local sparse representation (SR), which consists of three important modules. In the first module, a multi-feature local SR model is constructed. Considering the characterization of infrared pedestrian targets, the gray and edge features are first extracted from all target templates, and then fused into the model learning process. In the second module, an effective tracker is proposed via the learned model. To improve the computational efficiency, a sliding window mechanism with multiple scales is first used to scan the current frame to sample the target candidates. Then, the candidates are recognized via sparse reconstruction residual analysis. In the third module, an adaptive dictionary update approach is designed to further improve the tracking performance. The results demonstrate that our method outperforms several classical methods for infrared pedestrian tracking.
토지이용 및 지표피복변화 (Land Use and land Cover Changes, LUCC)는 지구환경변화의 원인으로 중요한 연구대상이 되고 있다. LUCC는 복잡한 사회적, 경제적, 정치적 상호작용속에서 다양한 시$\cdot$공간적 스케일에서 발생하게 된다. 따라서 LUCC를 모델화하기 위해서는 LUCC를 야기시키는 원인(driving forces)과 제한요인(constraints)들의 시$\cdot$공간적인 다양성을 이해하는 작업이 선행되어야 한다. 특히, 특정 지역에서 나타나는 LUCC의 동인을 파악하기 위해서는 스케일에 따른 그 특성의 변화를 이해하는 것이 급선무이다. 이 연구는 가나(Ghana) 북부지역의 사바나 지역을 대상으로 지난 15년간 나타난 지표피복변화의 공간적인 다양성을 파악한 뒤, 공간적 스케일을 달리하면서 나타나는 LUCC의 원인을 분석하였다. 이 과정을 통해 사바나 지역에서 LUCC 과정을 모형화하기 위한 최적의 공간적인 스케일을 규명하고자 하였다. 연구지역은 지난 15년간 인구증가의 결과로 농업생산활동이 급격하게 증가한 지역이다. 연구지역에서 나타나는 지표피복변화의 정도는 LANDSAT 위성영상에서 추출한 NDVI들을 다변량 통계분석기법을 이용하여 정량화하였다. 그리고 지표피복변화의 원인을 스케일별로 파악하기 위한 도구로 다축척 계층분석기법(multi-scale hierarchical adaptive model)을 개발$\cdot$제안하였다. 개발된 기법은 지표피복의 변화정도와 원인이 될 수 있는 공간변수들간의 상관성을 공간적인 스케일을 달리하면서 순차적으로 계산해낼 수 있는 기법이다. 이 연구에서 지표피복변화의 원인으로는 '도로에서부터의 거리', 하천으로부터의 거리', '지형특성' 의 세가지 변수를 사용하였다. 지표피복 변화정도와 위의 세가지 변수들간의 상관관계는 공간적인 범위가 10$\times$10km 이하인 경우에 높게 나타났다. 하지만 공간범위가 그 이상이 될 경우에는 그 내부에서 나타나는 다양성으로 인해 통계적인 상관성이 현격하게 낮아지는 것을 관찰할 수 있었다. 이러한 결과는 지역 및 국가 단위의 환경변화모델에서 모델의 공간적인 구성범위가 일정한 수준을 넘으면, 그 내부에서 발생하고 있는 다양성이 급격하게 증가하여 지표피복변화의 원인과 결과를 정확하게 파악하기 힘들게 된다는 것을 의미한다. 10$\times$10km의 공간적인 범위는 농업생산이 위주가 되는 사바나 지역에서는 주로 개별 마을이 차지하고 있는 공간적인 범위와 대체적으로 일치한다. 따라서 사바나 지역에서 나타나는 지표피복변화의 다양성을 고려하면서 보다 정확하게 모형화하기 위해서는 마을단위에서 나타나는 지표피복변화과정이 최소의 모델단위가 되어야 함을 시사한다.
항공영상을 이용하여 수치표면자료와 같은 3차원 자료를 자동으로 제작하기 위해서는 영상정합이 반드시 필요하다. 최근 사용되고 있는 항공 디지털 프레임 영상은 과거의 아날로그 영상에 비해 폐색지역이 적은 고중복도 다중 스트립 영상으로 촬영되기에 용이하다. 최근 다중 스트립 영상을 이용한 다중영상정합 기법에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으며, 특히 각 영상에서 추출된 점(point feature)이나 형상(linear feature)의 유사성 측정 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 수직궤적 기반 다중영상정합을 대상으로 영역기반 유사성 측정 방법으로 SNCC(Sum of Normalized Cross-Correlation)와 SSD(Sum of Squared-Difference) 방법을 비교 분석하였다. 또한 영역기반 유사성 측정에 필요한 요소로 영상의 화소값, 화소값 기울기 강도, 화소값과 화소값 기울기 강도 평균을 각각 사용하여 결과를 비교하였다. 이 외에도 영역기반 유사성 측정에서 중요한 요소인 기준 윈도우의 크기를 비정규 적응형 기준 윈도우 방법과 정규 적응형 윈도우 방법을 적용하여 결과를 비교 분석하였다. 실험을 위하여 사용된 항공영상은 ZI Imaging 사의 DMC (Digital Modular Camera)에 의해 종중복도는 80%, 횡중복도는 60%로 촬영되었으며, 3개의 스트립으로 구성되었다. 다양한 방법으로 실험을 수행한 결과에 따르면 유사성 측정 방법으로는 SNCC, 유사성 측정 요소로는 화소값과 화소값 기울기 강도 평균, 그리고 비정규 적응형 기준 윈도우가 수직궤적 기반 다중영상정합의 영역기반 유사성 측정에 가장 적합하다는 것을 확인하였다.
The aim of this paper is to present the methodology for hand tracking and hand gesture recognition. The detected hand and gesture can be used to implement the non-contact mouse. We had developed a MP3 player using this technology controlling the computer instead of mouse. In this algorithm, we first do a pre-processing to every frame which including lighting compensation and background filtration to reducing the adverse impact on correctness of hand tracking and hand gesture recognition. Secondly, YCbCr skin-color likelihood algorithm is used to detecting the hand area. Then, we used Continuously Adaptive Mean Shift (CAMSHIFT) algorithm to tracking hand. As the formula-based region of interest is square, the hand is closer to rectangular. We have improved the formula of the search window to get a much suitable search window for hand. And then, Support Vector Machines (SVM) algorithm is used for hand gesture recognition. For training the system, we collected 1500 hand gesture pictures of 5 hand gestures. Finally we have performed extensive experiment on a Windows XP system to evaluate the efficiency of the proposed scheme. The hand tracking correct rate is 96% and the hand gestures average correct rate is 95%.
본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28%이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 시스템의 3차원 정보에 의해 가변되는 윈도우 마스크와 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 스테레오 카메라를 제어하는 새로운 3차원 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 스테레오 비젼 시스템의 구성 요소에 의해 3차원 정보인 추적 물체까지의 거리 정보를 쉽게 구할 수 있고, 이 거리 정보로 윈도우 마스크를 가변 시켜 추적물체 영역을 추출할 수 있다. 이 추적물체 영역은 다음 기준영상으로 갱신하여 사용된다. 그리고 이 기준영상과 스테레오 입력 영상간에 광 BPEJTC를 실행하여 추적 물체의 위치 값을 구하고. 이 값으로 스테레오 카메라의 주시각과 팬/틸트를 제어하여 3차원 물체추적이 이루어진다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 입력 영상에서 배경잡음과 관계없이 추적 물체영역을 추출하여 3차원 물체추적이 가능하고, 이의 구현으로 3차원 원격작업 시스템이나 적응적인 3차원 물체 추적기 등의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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