• 한국군사과학기술학회지
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• 제25권4호
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• pp.381-389
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• 2022

Detecting partially occluded objects is difficult due to the appearances and shapes of occluders are highly variable. These variabilities lead to challenges of localizing accurate bounding box or classifying objects with visible object parts. To address these problems, we propose a two-stage part-based attention approach for robust object detection under partial occlusion. First, our part attention network(PAN) captures the important object parts and then it is used to generate weighted object features. Based on the weighted features, the re-weighted object features are produced by our reinforced PAN(RPAN). Experiments are performed on our collected military vehicle dataset and synthetic occlusion dataset. Our method outperforms the baselines and demonstrates the robustness of detecting objects under partial occlusion.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.101-103
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• 2016

최근 들어, 영상 추적(Visual Tracking)에서의 목표물을 sparse coefficient vector로 나타낼 수 있게 되면서, L1 minimization 방법을 이용한 영상처리 속도 향상이 필요하게 되었다. 더 나아가서, L1 minimization 방법은 영상 추적 과정에서 주로 발생하는 occlusion 문제를 해결하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 다라서 본 논문에서는 영상 추적 과정에서 발생하는 occlusion 문제의 해결을 위해서 L1 minimization의 parameter를 분석하였다. L1 minimization에는 최소화 결과에 영향을 미치는 weighted parameter가 존재하며, 이들은 고정 상수나 목표물의 중간값, 평균값, 표준편차로 나타내어 진다. 실험 결과를 바탕으로 분석하였을 때, weighted parameter 중에서 평균값이 OPE(One Pass Evaluation)을 기반으로 한 success rate와 precision performance에서 좋은 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.158-166
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• 2011

일반적으로 이동 물체 추적은 움직임 및 회전, 크기에 견고한 루카스-카나데 특징 추적 방법이 많이 사용된다. 그러나 이 방법은 추적하던 이동 물체가 배경이나, 다른 물체 등으로 인해 추적하는 물체가 가려질 경우, 이동 물체를 추적하지 못하고 배경이나 다른 물체 등을 추적하거나, 추적이 종료된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 루카스-카나데 특징 추적 방법에 평가 함수와 이동 물체 추적 예측을 도입하여, 가림현상에도 이동 물체를 추적하는 방법을 제안한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권6호
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• pp.1307-1317
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• 2018

To deal with the problems of occlusion, pose variations and illumination changes in the object tracking system, a regression model weighted multi-templates mean-shift (MS) algorithm is proposed in this paper. Target templates and occlusion templates are extracted to compose a multi-templates set. Then, the MS algorithm is applied to the multi-templates set for obtaining the candidate areas. Moreover, a regression model is trained to estimate the Bhattacharyya coefficients between the templates and candidate areas. Finally, the geometric center of the tracked areas is considered as the object's position. The proposed algorithm is evaluated on several classical videos. The experimental results show that the regression model weighted multi-templates MS algorithm can track an object accurately in terms of occlusion, illumination changes and pose variations.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.11-18
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• 2018

몰입 가상현실 환경에서 가상 객체들을 선택하고 조작하기 위해서는 사용자가 원하는 가상 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있어야 한다. 가상현실에서 객체 선택을 위한 가장 알려진 접근 방법은 Ray-casting 방법이다. Ray-casting은 가상현실 환경에서 사용자의 손이나 시야 방향에서 직선으로 이동하는 가상의 선을 발사하고, 이 가상의 선이 발사되는 과정에서 충돌되는 가상 객체를 사용자가 선택할 수 있게 해주는 방법이다. 하지만, 가상 객체들이 겹쳐져 있는 상황에서는 사용자가 원하는 객체가 아닌 다른 객체들이 선택 될 수 있는 모호성 문제가 발생하게 된다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 본 논문에서는 겹쳐진 가상 객체들 중 사용자가 원하는 객체를 선택하고자 하는 경우, 사용자가 겹쳐진 객체들의 그룹을 먼저 선택하게 한 후에 이 겹쳐진 객체들이 가지고 있는 기하학적인 연관관계를 계산하고 이를 사용자의 시점에서 겹쳐지지 않게 펼쳐서 시각화를 하는 Explosion-casting 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서 기존의 Ray-casting 방법과 비교를 하였을 때, 겹쳐져 있는 가상 객체를 선택할 때 걸리는 속도와 정확도가 증가하는 결과를 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.1745-1754
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• 2009

PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera based surveillance systems are enlarging their field of application due to their wide observable area. We aimed to detect both static and moving objects in automated working space by using a PTZ camera. For object detection we used background difference method because of the high quality segmentation. However, the method has a problem called 'hole' that is caused by non-continuous surveillance of the PTZ camera and its own characteristics. Moreover, the occlusion which occurs when the moving object overlaps with the static object should be solved for robust object detection. In this paper, we suggest a region-based technique for updating background images thereby overcoming the hole and occlusion problem. Through experiments with real scenes, it was verified that meaningful static and/or moving objects were detected very well.

• 한국CDE학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.277-284
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• 2011

In tangible augmented reality (AR) environments for virtual prototyping, the user interacts with virtual products by manipulating tangible objects with his or her hands, but the user often encounter awkward situations in which his or her hands are occluded by augmented virtual objects, which reduces both immersion and ease of interaction. In this paper, we present how to resolve such hand region occlusion in order to enhance natural interaction and immersive visualization. In the AR environment considered, we use two types (product-type and pointer-type) of tangible objects for tangible user interaction with a virtual product of interest. Holding the tangible objects with his or her hands, the user can create input events by touching specified regions of the product-type tangible object with the pointer-type tangible object. We developed a method for resolving hand region occlusion frequently arising during such user interaction, It first detect hand region in a real image and refines the rendered image of the virtual object by subtracting the hand region from the rendered image, Then, it superimposes the refined image onto the real image to obtain an image in which the occlusion is resolved. Incorporated into tangible AR interaction for virtual prototyping of handheld products such as cellular phones and MP3 players, the method has been found by a preliminary user study that it is not only useful to improve natural interaction and immersive visualization of virtual products, but also helpful for making the users experience the products' shapes and functions better.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제19권3호
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• pp.9-15
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• 2022

This paper proposes a method for constructing and verifying datasets used in deep learning technology, to prevent safety accidents in automated construction machinery or autonomous vehicles. Although open datasets for developing image recognition technologies are challenging to meet requirements desired by users, this study proposes the interface of virtual simulators to facilitate the creation of training datasets desired by users. The pixel-level training image dataset was verified by creating scenarios, including various road types and objects in a virtual environment. Detecting an object from an image may interfere with the accurate path determination due to occlusion areas covered by another object. Thus, we construct a database, for developing an occlusion area detection algorithm in a virtual environment. Additionally, we present the possibility of its use as a deep learning dataset to calculate a grid map, that enables path search considering occlusion areas. Custom datasets are built using the RDBMS system.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권1호
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• pp.35-46
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• 2006

이동 물체 추적에 있어서 배경과 이동 물체의 동적인 변화는 폐색이라는 문제를 발생시키는 중요한 원인이다. 그리고 이러한 폐색이 발생하는 환경에서는 이동 물체 추적의 정확도가 현저하게 감소한다 따라서 본 논문에서는 배경 또는 다른 물체에 의해 발생하는 부분적 폐색에 강건한 활동적 퓨전 모델을 제안한다. 활동적 퓨전 모델은 이동 물체의 경계선 특징을 기반으로 하는 전통적인 기존의 스네이크 모델과 경계선 내부의 영역 특징을 고려하는 영역 기반 스네이크 모델로 구성된다. 이것은 먼저 이동 물체에 발생하는 부분적 폐색의 종류를 윤곽선 폐색과 영역폐색으로 구분한 뒤 폐색이 발생하는 위치와 폐색량에 따라서 각 모델의 신뢰도를 조절함으로써 부분적 폐색문제를 극복한다. 실험 결과에서는 부분적으로 폐색이 발생하는 환경에서 기본 방법들이 이동물체 추적에 실패하는 반면에 제안하는 방법은 추적에 성공함을 보인다.

• 공학논문집
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• 제2권1호
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• pp.63-71
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• 1997

본 논문에서는 range 데이터로부터 평면, 또는 곡면을 갖는 물체의 표면을 인식하여 matching시키는 단순하고 효율적인 방법을 제안한다. 물체의 해당 면을 인식하기 위해 단순히 물체의 면을 나타내는 고유 값만을 비교하기 때문에 인식에 따르는 불필요한 절차를 줄일 수 있다. 여기서, 사용되는 물체의 면을 나타내는 고유값(SRV)은 그 물체의 view-point에 독립적인 특징들에 대하여 가중치를 부여한 값들의 합으로 얻어진다. 따라서, 이 방법은 단순하고 효율적이며 센서에 얻어진 데이터의 잡음과 occlusion에 덜 민감하다.