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양휘석 ( Hwiseok Yang ),황용현 ( Yonghyeon Hwang ),조위덕 ( We-duke Cho ),최유주 ( Yoo-joo Choi ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1
컴퓨터 비전에서 객체의 인식, 추적에 앞서 배경으로부터 전경을 분리하는 배경차감 기법과 분리된 전경에 대한 관심 영역(ROI)을 추출하는 것은 일반적인 방법이다. 하지만 전경을 정확히 분리하지 못하면 개별 객체의 관심영역(ROI) 역시 잘못 추출되는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 정확하지 않은 전경 분리로 부터 발생되는 개별 객체에 대한 분산된 관심영역을 병합하는 방법을 제안한다. 본 방법은 배경과 분리된 전경에서 한 객체의 일정 거리 이내에 있는 다른 객체를 가상으로 병합하는 단계, 워터쉐드 분할 알고리즘을 적용하는 단계를 거쳐 다시 블럽 레이블링을 수행한다. 제안 방법을 통하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 병합된 관심영역을 제공한다. 실험에서 기존의 일반적인 블럽 레이블링 방법만을 적용하여 추출한 전경영역과 제안하는 방법에 의한 전경영역을 비교하여 배경 모델에서 분리된 개별 객체의 관심영역이 효과적으로 추출되는 것을 보인다.
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지능형 감시 시스템을 위한 Pan-tilt-zoom(PTZ) 카메라 기반 액티브 객체 추적
양휘석(Hwiseok Yang),최유주(Hwiseok Yang),조위덕(We-Duke Cho) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.3
본 논문에서는 PTZ 네트워크 카메라 환경에 적합한 적응적 배경 모델링을 기반으로 한 실시간 액티브 객체 추적 기법을 제안한다. 제안 기법은 적응적 미디어 필터링 배경 차분 기법과 모션 히스토리를 기반으로 한 2레벨 배경 갱신 기법을 수행함으로써 적응적 배경 모델링에서 발생할 수 있는 고스트를 제거하고 정지객체 추적이 유지될 수 있도록 하였다. 또한 제안기법은 PTZ 카메라의 Panning, Tilting, Zooming을 통하여 카메라의 FOV를 변경시키면서 관심객체를 지속적으로 추적하기 위하여 객체의 위치 및 움직임 속도, 네트워크 지연 및 PTZ 카메라 제어 지연 시간을 고려한 카메라 이동 위치 예측 알고리즘을 적용하였고, 관심객체를 카메라 FOV의 중심에 확대하기 위한 적절한 Zooming 파라미터 지정방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안 기법이 고스트 제거와 정지객체에 대한 지속적 추적에 효율적임을 확인할 수 있었고, 이를 기반으로 PTZ 카메라의 Panning/Tilting/Zooming 이벤트 후에도 실시간으로 관심객체를 안정적으로 추적할 수 있음을 확인하였다. In this paper, we propose a real-time active tracking method based on an adaptive background modeling for an environment to use PTZ network cameras. The proposed method effectively removes a ghost object and robustly tracks a stopped object by applying a 2-level background updating scheme based on the adaptive media filtering background subtraction and motion history analysis. For robust active tracking to a target object, we apply an estimation algorithm of the camera FOV change position which considers the position and velocity of a target moving object, delay times in networking and PTZ camera control. Furthermore, we also present a method to control zooming parameter of the PTZ camera in order to magnify the target object in the center of camera FOV. In the experiment, we show that the propose method is effective in ghost removing and tracking of a stopped object, and prove that a target object can be robustly tracked after Panning/Tilting/Zooming events in real-time.
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