• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권12호
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• pp.3315-3337
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• 2012

Crowded scenes analysis is a challenging topic in computer vision field. How to detect diverse motion patterns in crowded scenarios from videos is the critical yet hard part of this problem. In this paper, we propose a novel approach to mining motion patterns by utilizing motion information during both long-term period and short interval simultaneously. To capture long-term motions effectively, we introduce Motion History Image (MHI) representation to access to the global perspective about the crowd motion. The combination of MHI and optical flow, which is used to get instant motion information, gives rise to discriminative spatial-temporal motion features. Benefitting from the robustness and efficiency of the novel motion representation, the following motion pattern mining is implemented in a completely unsupervised way. The motion vectors are clustered hierarchically through automatic hierarchical clustering algorithm building on the basis of graphic model. This method overcomes the instability of optical flow in dealing with time continuity in crowded scenes. The results of clustering reveal the situations of motion pattern distribution in current crowded videos. To validate the performance of the proposed approach, we conduct experimental evaluations on some challenging videos including vehicles and pedestrians. The reliable detection results demonstrate the effectiveness of our approach.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.912-928
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• 2019

Crowd behavior analysis research has revealed a central role in helping people to find safety hazards or crime optimistic forecast. Thus, it is significant in the future video surveillance systems. Recently, the growing demand for safety monitoring has changed the awareness of video surveillance studies from analysis of individuals behavior to group behavior. Group detection is the process before crowd behavior analysis, which separates scene of individuals in a crowd into respective groups by understanding their complex relations. Most existing studies on group detection are scene-specific. Crowds with various densities, structures, and occlusion of each other are the challenges for group detection in diverse crowded scenes. Therefore, we propose a group detection approach called Collective Interaction Filtering to discover people motion interaction from trajectories. This approach is able to deduce people interaction with the Expectation-Maximization algorithm. The Collective Interaction Filtering approach accurately identifies groups by clustering trajectories in crowds with various densities, structures and occlusion of each other. It also tackles grouping consistency between frames. Experiments on the CUHK Crowd Dataset demonstrate that approach used in this study achieves better than previous methods which leads to latest results.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.597-609
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• 2008

기존의 배경 모델링 방법은 배경 모델의 반복적 갱신(recursive update)으로 인해 배경보다 객체가 더 자주 등장하는 혼잡한 환경에서는 정확한 배경 모델링을 생성하기 어려운 문제를 지니고 있다. 본 논문은 이러한 기존 방법의 문제를 해결하기 위해 기존의 혼합 Gaussian 모델을 기반으로 하는 적응적 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상 내 전경 영역의 비율에 따라 배경 모델의 학습 비율을 적응적으로 조절한다. 따라서, 혼잡 상황에서는 배경 모델의 갱신을 억제하여 배경 모델을 잘 유지시키는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 상황의 영상에서는 기존 방법과 유사한 정확도를 보이지만 혼잡한 상황에서는 기존 방법과 비교하여 배경 제거를 효과적으로 수행하는 것을 확인하였으며, 또 정확도 측정 결과 혼잡한 상황의 영상에서 기존 방법과 비교하여 F 값이 5-10% 가량 향상함을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1128-1141
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• 2010

본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.

• 전기학회논문지
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• 제67권7호
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• pp.903-909
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• 2018

We propose laser scanner sensor system based walking pattern and tracking method of multiple human. This system uses laser scanners sensors and is applicable to wide and crowded area such as hospital and medical care center. The primary objective of this research is to promote the development of robust, repeatable and transferable software for security system that can automatically detect, track and follow people in public area. We developed the method of human identification for this system. Our method is following: 1. Best-walking pattern data are obtained by the help of human position and direction data obtained by laser scanners. 2. Human identification is conducted by calculating the correlation between the step length of walking human. It becomes possible to conduct human identification even in crowded scenes by estimating the movements of waling human' feet are periodic. In the experiment in the station, some effectiveness of this method became clear.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1450-1463
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• 2019

The problem towards crowd behavior recognition in a serious clustered scene is extremely challenged on account of variable scales with non-uniformity. This paper aims to propose a crowed behavior classification framework based on a transferring hybrid network blending 3D res-net with inception-v3. First, the 3D res-inception network is presented so as to learn the augmented visual feature of UCF 101. Then the target dataset is applied to fine-tune the network parameters in an attempt to classify the behavior of densely crowded scenes. Finally, a transferred entropy function is used to calculate the probability of multiple labels in accordance with these features. Experimental results show that the proposed method could greatly improve the accuracy of crowd behavior recognition and enhance the accuracy of multiple label classification.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.597-602
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• 2014

본 논문은 대학의 복도와 같은 넓고 복잡한 환경에서 레이저 스캐너와 이미지 센서와 같은 다중센서 데이터 융합을 이용한 복수의 사람들에 대한 동작 인식 및 패턴 분석을 소개하였다. 제안한 방법의 인식 시스템은 첫째, 인물 추적을 위한 전 처리 기능과 둘째 이동궤적 특징, 보행특징, 이미지 특징, 환경(글로벌) 특징을 요구하는 특징부 추출에 대한 이론적 근거를 제시하였다. 최적의 영상을 기반으로 한 복잡환경 내에서의 복수의 사람들을 인식하고 움직임에 대한 패턴은 HMM과 SVM을 통한 학습 및 식별을 수행하였다. 학습 및 식별에서는 HMM을 이용한 이동 경로의 추정과 SVM을 이용한 비정상 보행 검색의 실례를 제시하였다. 또한 제안 방법을 검증하기 위하여 대학교의 복도에서 실시한 실험결과를 통해 타당성을 검증하였다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.147-153
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• 2023

In recent times, an absence of effective crowd management has led to numerous stampede incidents in crowded places. A crucial component for enhancing on-site crowd management effectiveness is the utilization of crowd counting technology. Current approaches to analyzing congested scenes have evolved beyond simple crowd counting, which outputs the number of people in the targeted image to a density map. This development aligns with the demands of real-life applications, as the same number of people can exhibit vastly different crowd distributions. Therefore, solely counting the number of crowds is no longer sufficient. CSRNet stands out as one representative method within this advanced category of approaches. In this paper, we propose a crowd counting network which is adaptive to the change in the density of people in the scene, addressing the performance degradation issue observed in the existing CSRNet(Congested Scene Recognition Network) when there are changes in density. To overcome the weakness of the CSRNet, we introduce a system that takes input from the image's information and adjusts the output of CSRNet based on the features extracted from the image. This aims to improve the algorithm's adaptability to changes in density, supplementing the shortcomings identified in the original CSRNet.

• 미술자료
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• 제96권
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• pp.54-88
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• 2019

《해악전도첩(海嶽全圖帖)》은 금강산과 해금강, 관동팔경을 그린 60점의 실경산수화와 51편의 기문(記文)으로 이루어진 화첩으로 규모와 화풍에 있어 보기 드문 작품이다. 그림의 특징은 화면을 가득 채운 구성과 남종화풍을 따르면서도 거칠고 파격적인 화법, 산석(山石)의 기하학적이고 입체적인 표현 등이다. 1973년의 특별전, '한국미술이천년(韓國美術二千年)'을 처음으로 화첩의 일부만 공개되었던 작품은 2019년 국립중앙박물관 특별전 '우리 강산을 그리다: 화가의 시선, 조선시대 실경산수화'에서 그 전모가 공개되었다. 《해악전도첩》이 김응환(金應煥)(1742~1789)의 작품으로 알려진 것은 화첩의 마지막 장에 쓰여진 관지(款識)와 현재 행방이 묘연한 <칠보대>에 찍힌 '복헌'이라는 도장 때문이었다. 그러나 김응환을 지시하는 관지와 도장은 모두 후대에 더해졌을 가능성이 크다. 본 연구는 화첩을 둘러싼 여러 요소를 고찰하여 제작자를 재검토하는 것을 목적으로 한다. 《해악전도첩》 제작 배경을 이해하기 위해 먼저 18세기 금강산 기행사경도의 전통과 봉명사경을 살펴보았다. 정선(鄭敾)(1676~1759)의 《신묘년풍악도첩(辛卯年楓嶽圖)帖》(1711)을 비롯하여 심사정(沈師正)(1707~1769), 김윤겸(金允謙)(1711~1775), 최북(崔北)(1712~1786 이후), 강세황(姜世晃)(1713~1791) 등은 조선 후기 최고의 여행지였던 금강산을 유람하고 기행사경도를 제작하였다. 화가들은 이전의 전통을 계승하여 내금강의 명승명소를 주로 그렸고, 자신들이 경험한 장소를 새롭게 시각화하였다. 이러한 기행사경도는 여행을 기념하며 동행자나 후원자를 위해 여러 장면을 담을 수 있는 화첩 형식으로 제작되었다. 개별적인 금강산 기행사 경도의 제작이 증가하는 가운데 1788년에 정조(正祖)(재위 1776~1800)가 도화서 화원인 김응환과 김홍도(金弘道)(1745~1806 이후)에게 영동9군과 금강산의 명승(名勝)을 그려오도록 명한 일은 공적 업무였다. 정조는 이들의 관계 및 지방관으로서의 경력, 서로 다른 화풍 등을 고려해 봉명사경의 화원으로 선발하였다. 김응환과 김홍도는 영조(英祖)(재위 1724~1776)조부터 도화서 화원으로 활동하며 선후배이자 동료로서 친밀한 관계를 유지했다. 나아가 이들은 영남 지역의 찰방(察訪)으로서 지방관의 업무를 수행한 경험이 있었다. 두 화원의 화풍은 서로 달라 김홍도는 부드럽고도 섬세하게 필선을 운용한 반면, 김응환은 굳세면서도 울창한 풍치를 잘 표현했다. 두 명의 화원은 각자의 개성으로 봉명사경 기간 동안 100여 폭의 초본을 그렸고, 이를 선별하여 60~70여 폭의 화첩 혹은 두루마리를 완성하였다. 이들의 그림은 18세기 전중반에 내금강과 관동팔경 위주로 제작된 금강산 기행사경도의 전통을 더욱 풍부하게 했고 영동과 외금강의 명승명소를 새롭게 발견하며 소재를 확장시켰다. 현재 《해악전도첩》은 원(元), 형(亨), 이(利), 정(貞) 4책으로 이루어졌는데, 원(元), 형(亨)책은 내금강의 그림 29점이며 이(利)책은 외금강의 장면 17점, 정(貞)책은 해금강과 관동팔경 14점으로 구성되었다. 비단 위에 그려진 각 그림은 기하학적으로 산석을 표현했으며, 연백으로 금강산의 암봉을 흰색 혹은 회청색으로 표현했다. 《해악전도첩》의 구도와 화법은 정선, 강세황, 심사정, 정충엽(鄭忠燁)(1725~1800 이후), 김응환, 김홍도의 화법과 비교할 수 있어 18세기 후반의 시대 양식을 갖는다. 특히 화첩의 일부 그림은 김홍도의 《해동명산도첩(海東名山圖帖)》(1788)과 구성 및 회화적 모티프가 매우 유사하여 두 화첩간의 연관성을 보여준다. 반면에 <영랑호>, <해산정>, <월송정> 등은 김홍도의 그림과는 구별된다. 이를 통해 화가가 김홍도와 영향을 주고받으면서도 자신만의 개성적인 화첩을 제작했음을 추측해 볼 수 있다. 《해악전도첩》에는 다른 화첩에는 등장하지 않는 <자운담>, <백운대>, <안문점망비로봉>, <백정봉> 등이 포함되어 있으며 각 장면마다 경물의 특징을 구체적이고 참신하게 묘사하였다. 특히, 화가는 산석을 기하학적으로 표현하고 선과 면을 도드라지게 하여 입체감을 강조하였다. 그는 남종화풍을 바탕으로 자신만의 화법을 확립했고 이를 자유자재로 운용하면서 화면에 동적인 리듬감을 부여했다. 이처럼 60점의 그림은 거칠고 파격적으로 보이지만 나름의 질서 안에서 일관성을 견지하고 있다. 본고는 화법과 봉명사경의 정황을 종합해 《해악전도첩》의 제작자를 김응환으로 추론하였다. 나아가 김하종(金夏鍾)(1793~1878 이후)의 《풍악권(楓嶽卷)》(1865년 이후)과의 친연성은 《해악전도첩》의 화가를 김응환으로 추정한 또 하나의 이유였다. 《해악전도첩》은 김홍도의 《해산첩》과는 달리 후대에 미친 영향력이 미비한데 김하종의 《풍악권》만이 《해악전도첩》의 소재와 화법을 따르고 있다. 김하종은 《풍악권》에서 50년 전, 춘천부사 이광문(李光文)(1778~1838)을 위해 제작한 《해산도첩》(1816)과는 전혀 다른 화법을 구사했다. 그는 김응환의 《해악전도첩》과 유사한 구성과 회화적 요소, 화보식 인물표현을 따르면서 사의적인 분위기를 강조하였다. 개성김씨의 일원이자 김응환의 종손인 김하종은 가문에 전해지는 《해악전도첩》류의 그림을 감상했고 이를 새롭게 번안했다고 추측된다. 화첩에 포함된 51편의 기문은 그림 다음 장에서 그려진 장소를 설명하고 있어 각 그림을 이해하고 감상하는 데 도움을 준다. 기문은 그림과 밀접한 관계를 가지며 앞의 장소로부터의 이동 정보, 이름의 유래, 지형적 특징, 관련 정보 등이 서술되었다. 이와 같은 백과사전식 혹은 지리지와 같은 기문은 19세기 전반에 나타나기 시작했으며, 금강산 화첩류에 더해졌다. 《해악전도첩》의 백화암 기문에는 1845년의 암자에 대한 중건 내용이 기록되어, 기문의 연대를 추정하는 중요한 근거가 되었다. 김하종에게 《풍악권》을 주문한 이유원(李裕元)(1814~1888)도 각 그림에 글을 붙였는데 이 글들은 김응환의 화첩에 포함된 기문 51편과 내용 및 서술방식이 흡사하다. 이유원의 기문은 《해악전도첩》의 기문이나 그 초고(원본)와 관련성이 높지만 두 화첩의 기문 필사의 선후관계를 판정하는 데에는 좀더 면밀한 검토가 필요하다. 《해악전도첩》은 김홍도의 봉명사경 초본 및 김홍도의 영향으로 제작된 19세기의 금강산 화첩과는 구별된다. 이 화첩은 화원 김응환의 회화세계를 이해할 수 있는 지평을 넓히고 18세기 후반 실경산수화의 또 다른 층위를 보여주고 있어 중요한 의미를 갖는다.