This paper proposes a wireless LAN antenna system that tracks an object automatically by using image-based tracking. The proposed system consists of a camera and a pan-tilt unit in addition to a directional wireless LAN antenna. The camera and the directional antenna are set in same direction and they are set on the pan-tilt unit. A target object which has a wireless LAN receiver is tracked by using images captured by the camera. And the directional antenna faces in same direction as the camera by the pan-tilt unit. Therefore, the directional antenna keeps pointing the receiver, and a transmitting efficiency is improved. A result of a fundamental experiment shows that a receiver attached to a flying airship was tracked by a prototype of the proposed antenna system. The airship flied about, and the proposed antenna system was set on a roof of a building. The experimental result indicates an effectiveness of the proposed system compared to the conventional directional LAN antenna.
In this paper, we develop the displacement measurement system of multiple moving objects based on image processing techniques. The image processing method adopts inertia moment theory for obtaining the centroid measurement of the targets and basic processing algorithm of gray, binary, closing, labeling and so on. To get precise displacement measurement in spite of multiple moving targets, a CGD camera with zoom is used and the position of camera is changed by a pan/tilt system. The fiducial marks on the fixed positions are used as the sensing points for the image processing to recognize the position errors in direction of XY-coordinates. The precise alignment device is pan/tilt of XY-type and the pan/tilt is controlled by DC servomotors which are driven by a microprocessor. Morover, the centers of fiducial marks are obtainted by an inertia moment method. By applying the developed precise position control system for multiple targets, the displacement of multiple moving targets are detected automatically and are also stored in the database system in a real time. By using database system and internet, the displacement datum can be confirmed at a great distance and analyzed. Finally, the effectiveness of developed system is shown in experimental results and realized the precision about 0.12[mm] in the position control of XY-coordinates.
웹 카메라로부터 입력된 비디오 영상으로부터 실시간 얼굴 인식은 빠르고 정확한 시스템이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 객체 분류 기법인 SVM을 이용하여 실시간 다중 얼굴 인식이 가능한 시스템 구현에 중점을 두었다. 본 논문은 얼굴 skin/non-skin 정보를 이용한 얼굴 후보 영역의 검출 단계, 얼굴/비얼굴의 검출 단계, 그리고 얼굴의 인식 단계로 구성되어 있다. 각각의 단계별로 SVM을 적용하였고 각 SVM은 오프라인상의 학습 부분과 온라인상의 테스트 부분으로 구성되어 있고, SVM의 QP 최적화 문제를 해결하기 위해 학습 알고리즘인 SMO을 적용하였다. 팬(Pan)-틸트(Tilt) 제어가 가능한 저가형 웹 카메라를 이용하여 자동으로 얼굴 위치를 추적, 이동하면서 얼굴 인식을 수행하였다.
감시 시스템에서 많이 사용되는 팬틸트줌(Pan-Tilt-Zoom) 카메라로 객체 검출과 추적을 할 때 카메라를 섬세하게 제어하는 것이 중요하다. 본 논문은 팬틸트줌 카메라를 이용하여 얼굴을 검출 및 추적하는 감시 시스템 구성과 카메라 제어 방법을 제안한다. 얼굴 검출을 위해서 P. Viola가 제안한 Haar-like feature를 이용한 빠른 객체 검출방법을 이용하고 얼굴 추적을 위해서 CAMSHIFT와 AAM을 이용하여 얼굴 추적과 얼굴 특징 정보 추출이 가능한 감시 시스템 구현을 하였다.
본 논문에서는 multi-camera를 이용한 인터넷 기반의 지능적 감시 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 두 종류의 카메라, static camera와 pan-tilt camera, 를 이용하여 출입구를 감시하고, 비인가자를 추적한다. static camera는 출·입을 검출하고 출입자를 인가자와 비인가자로 분류하는데 이용되고, pan-tilt camera는 비인가자로 분류된 출입자를 추적하는데 이용된다. 제안된 시스템은 세 가지 단계: 출입구 감시, 출입자 검출 및 분류(인가자/비인가자), 비인가자 추적으로 구성된다 출입구 감시는 출입문의 밝기값 변화를 이용한다 출입자 검출 및 분류는 skin color 모델과 얼굴 크기, 위치와 관련된 휴리스틱을 이용하여 얼굴을 검출하고, PCA(Principal Component Analysis)를 이용한 eigenspace상에서의 유클리디언 디스턴스로 템플릿 얼굴과 입력 얼굴의 유사도를 계산하여 인가자인지 비인가자인지 분류한다. 비인가자 추적은 pan-tilt 카메라를 이용하여, static camera에서 분류된, 비인가자의 움직임을 검출하고 카메라를 제어함으로써 추적한다 제안된 시스템은 무인 감시 상황에서 비인가자의 출입시 감시자에게 경고 신호를 제공하고, 감시지역에서 사건 발생시, 사건의 개요를 파악하는 중요한 정보를 빠른 시간에 제공할 수 있다는 장점을 가진다.
본 논문은 AdaBoost(Adaptive Boosting)알고리즘을 이용한 실시간 얼굴 검출 및 추적에 패한 기법을 제안한다. 얼굴 검출은 8종류의 간단한 웨이블릿 특징 모형을 이용한다. 각각의 특징들은 $20{\times}20$의 훈련 영상에서 다양한 크기와 위치로 배치되어 초기의 특징 집합을 구성한다. 초기의 특징 집합과 훈련 영상은 AdaBoost알고리즘의 입력으로 사용된다. AdaBoost알고리즘의 기본원리는 약한 분류기를 선형적으로 결합하여 최종적으로는 계층적 구조를 갖는 강한 분류기론 생성하는 것이다. 본 논문에서는 AdaBoost알고리즘에서 훈련 영상과 초기의 특징 집합 간에 이루어지는 반복적 계산량을 줄이기 위해 SAT(Summed-Area Table) 기법을 이용하였다. 얼굴 추적은 Pan-Tilt카메라를 통해 동적으로 가시 영역을 확장해 가면서 검출된 영역의 위치와 크기정보를 이용하여 실시간으로 이루어진다. 검출된 얼굴 영역의 중심을 전체 영상의 중심으로 이동하는 방법을 사용하였다. 실험결과 92.5%의 얼굴 검출율과 평균 12프레임의 얼굴 추적속도를 얻었다.
본 논문에서 색상을 기반으로 한 알고리즘으로 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴을 움직이는 Pan-Tilt 카메라 상에서 추적하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 검출 알고리즘은 얼굴색의 특징인 피부색상을 이용하여 후보영역을 검출하고 후보 영역에서 얼굴형태의 특징인 타원 형태를 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출하였다. 얼굴 추적은 영상에서 검출된 얼굴의 크기 및 위치 정보와 Pan-Tilt 카메라의 위치정보를 이용하여 항상 얼굴이 카메라의 중심에 위치하도록 하였다. 우리는 실제 실험에서 초당 10프레임 이상의 실시간 얼굴 검출 및 추적에 성공하였다.
This paper describes a new feature based tracking system that can track moving objects with a pan-tilt camera. We extract corner features of the scene and tracks the features using filtering, The global motion energy caused by camera movement is eliminated by finding the maximal matching position between consecutive frames using Pyramidal template matching. The region of moving object is segmented by clustering the motion trajectories and command the pan-tilt controller to follow the object such that the object will always lie at the center of the camera. The proposed system has demonstrated good performance for several video sequences.
본 연구에서는 유무선 TCP/IP 기능과 Pan/Tilt 기능을 갖는 Charge-Coupled Device (CCD) 카메라를 이용하여 화재발생 위치를 추적하고, 스마트 모바일 통신 기능을 탑재한 안드로이드 시스템에 실시간으로 정보를 전달하여 원거리에서 화재를 인식하고 재난을 제어할 수 있는 스마트 화재 인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방법을 구현하기 위하여 첫째, 입력영상을 hue saturation intensity (HSI) 변환하여 주변 밝기와 잡영상들을 제거하여 순수한 화염만을 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 둘째, Pan/Tilt 기능으로 화재가 발생한 위치를 정확하게 추적하여 적절하게 화재 인식을 할 수 있도록 하였다. 셋째, 모바일 기능을 탑재한 안드로이드 통신시스템으로 화재상황을 원격지에서도 확인할 수 있는 스마트한 화재 인식 시스템을 구현할 수 있도록 하였다. 제안한 방법을 확인하기 위하여 10개의 화재 동영상을 입력하고 실험을 수행한 결과 10개의 동영상에서 화재영역을 분할하고 화재 위치를 모두 추적하였다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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