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스테레오 카메라 기반의 코너점 알고리즘을 이용한 이동 객체 검출
임혜연(Hye-Youn Lim),강대성(Dae-Seong Kang) 한국정보기술학회 2012 Proceedings of KIIT Conference Vol.2012 No.11
본 논문에서는 스테레오 카메라 영상에서 코너점 알고리즘을 이용하여 이동 객체를 검출 및 추적하는 방법을 제안한다. 코너점 알고리즘 중 SIFT 알고리즘은 좋은 성능을 가지지만 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 SIFT의 속도를 개선하여 고속으로 코너점을 검출하는 SURF 알고리즘을 적용하였다. 객체 겹침일 때도 지속적으로 추적하기 위해 스테레오 카메라 기반으로 깊이 지도 영상을 이용하였으며 추적 알고리즘은 간단한 구현이 가능한 meanshift 알고리즘을 토대로 사용하였다. 그리고 고속으로 검출된 코너점들을 이용하여 움직이는 객체의 크기가 변화함에 따라 탐색 윈도우도 변화하도록 제안하였다. 즉, 조명이나 객체의 크기 변화에도 강인하게 추적할 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법보다 정확성에서 객체 추적이 효과적임을 증명하였다. In this paper, we suggest that a moving object detection and tracking using corner points algorithm based on a stereo camera. scale invariant feature transform (SIFT) algorithm has good processing, but slow processing time. Therefore, speeded up robust feature (SURF) algorithm which is improved to SIFT algorithm is applied to our method. Images based on a stereo camera used to the proposed method for continuous tracking during object occlusion and meanshift algorithm used tracking algorithm is able to simple implementation. We present robust object tracking method according to illumination and variable object size with generated adaptive search window using fast corner points detection of SURF algorithm. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm has improved performances in terms of accuracy.
컬러 확률 분포를 이용한 움직이는 객체 추적 알고리즘에 관한 연구
임혜연(Hye-Youn Lim),강대성(Dae-Seong Kang) 제어로봇시스템학회 2009 제어로봇시스템학회 합동학술대회 논문집 Vol.2009 No.12
오늘날 여러 분야에서 지능형 감시카메라의 중요성이 부각되고 있다. 여러 기술의 밑바탕이 되는 객체를 검출하고 추적하는 기술의 성능을 높이기 위해 많은 연구가 진행 중이다. 본 논문에서 우리는 적응적인 배경 모델링을 생성하여 객체를 검출하고 검출된 객체의 색 정보를 이용하여 추적하는 방법을 제안한다. 잡음을 제거하기 위해 가우시안 필터링으로 전처리한 후, 배경을 모델링하여 가장 기본적이면서 중요한 기초 작업인 움직이는 객체와 배경을 분리한다. 이 때 적절한 파라미터들을 사용하여 적응적인 가우시안 혼합 모델링으로 움직이는 객체를 검출한다. CAMShift (Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 사용하기 위해서는 추적할 객체의 위치와 크기를 먼저 지정해야 한다. 따라서 이 부분을 응용하여 배경 모델링으로 검출된 객체의 정보를 이용하여 지정하지 않고 자동으로 할당하는 개선된 CAMShift 알고리즘에 적용시켜 객체를 추적한다.