Earticle

A Snake is an active contour for representing object contours. Traditional snake algorithms are often used to represent the contour of a single object. However, if there is more than one object in the image, the snake model must be adaptive to determine the corresponding contour of each object. Also, the previous initialized snake contours risk getting the wrong results when tracking multiple objects in successive frames due to the weak topology changes. To overcome this problem, in this paper, we present a new snake method for efficiently tracking contours of multiple objects. Our proposed algorithm can provide a straightforward approach for snake contour rapid splitting and connection, which usually cannot be gracefully handled by traditional snakes. Experimental results of various test sequence images with multiple objects have shown good performance, which proves that the proposed method is both effective and accurate.

본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.

This paper proposes a multiple moving objects tracking system which is adaptable itself to circumstances. Snake model is sensitive to the start position value because it does not accurately express contours of objects in complex image. It can be improved as the proposed system gets background images by using difference images, segments objects using neighborhood pixels and assesses the position feature values acquired on the start position value to deformable Snake model. And also the system can simplify complex background images and reduce search regions by the constituent points of a Snake laid in Positions of object. It is showed that the proposed system can be appBied to multiple moving vehicle racking systems by the experimental results of 30fps AVI file.

기존 증강현실 콘텐츠 경우 고정된 마커를 빠르게 이동시키면 가시화에 끊김 현상이 발생하게 된다. 따라서 동적 마커를 사용할 경우에도 콘텐츠가 끊어짐 없이 사용자에게 제공되는 방법이 요구된다. 카메라에 입력된 한 장 의 이미지 내에 두 개 이상의 마커가 존재할 경우 기존의 이미지 기반 마커와 SLAM(Simultaneous Localization & Mapping) 방식을 통해서는 각각의 마커를 동시에 추적할 수 없다. 본 논문은 각 마커 위에 정합된 객체들 간의 상호작용은 불가능하다는 점을 극복함은 물론, 빠르게 움직이는 마커를 실시간으로 추적하여 그 위에 원하는 객체를 정확하게 증강 가시화하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 주행형 로봇 과 시범 콘텐츠의 가상로봇을 동기화하여, 주행형 로봇 상에 콘텐츠가 가시화되도록 하였다. 그리고 카메라 한 대로 다중 동적객체를 추적하여 서로 상호작용하는 기술을 제안하였다. 결과적으로 가상로봇과 실제로봇을 연동하여 상호 작용하도록 함으로써 실시간 동적객체 추적 및 가시화 기술의 유용성을 검증하였다.

AR contents, if markers to be tracked move fast, show flickering while updating images captured from cameras. Conventional methods employing image based markers and SLAM algorithms for tracking objects have the problem that they do not allow more than 2 objects to be tracked simultaneously and interacted with each other in the same camera scene. In this paper, an improved SLAM type algorithm for tracking dynamic objects is proposed and investigated to solve the problem described above. To this end, method using 2 virtual cameras for one physical camera is adopted, which makes the tracked 2 objects interacted with each other. This becomes possible because 2 objects are perceived separately by single physical camera. Mobile robots used as dynamic objects are synchronized with virtual robots in the well-designed contents, proving usefulness of applying the result of individual tracking for multiple moving objects to augmented visualization of objects.

영상보안은 CCTV 카메라, 디지털 저장장치, 영상분석 및 인식기술 등의 발전과 시장 확대로 인하여 실시간 감시 시스템이나 지능형 영상보안 시스템 등의 보다 진화된 기술의 개발을 요구하고 있다. CCTV 카메라 시스템에서 회전이 가능한 PTZ 카메라는 줌인 기능을 가지고 있으므로 물체에 대한 정밀한 영상을 획득할 수 있으나 사각 지대가 발생할 수 있으며 동시에 두 개 이상의 이동하는 물체에 대한 감시가 불가능한 단점 을 가지고 있었다. 본 연구는 지능형 동체추적 CCTV 시스템 및 영상 감시 방법에 관한 것으로 전체 영역을 감시하는 하나의 고정 카 메라와 두 개 이상의 PTZ 카메라를 사용하여 광범위 영역에서 동시에 이동하는 다수의 물체를 정밀하게 촬영할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템을 제안한다.

Due to the development and market expansion of image analysis and recognition technology, video security such as CCTV cameras and digital storage devices, are required for real-time monitoring systems and intelligent video security systems. This includes the development of more advanced technologies. A rotatable PTZ camera, in a CCTV camera system, has a zoom function so you can acquire a precise picture. However it can cause blind spots, and can not monitor two or more moving objects at the same time. This study concerns, the intelligent tracking of multiple moving objects, CCTV systems, and methods of video surveillance. An intelligent video surveillance system is proposed. It can accurately shoot broad areas and track multiple objects at the same time, much more effectively than using one fixed camera for an entire area or two or more PTZ cameras.

본(本) 논문(論文)은 multiple close range photogrammetry에 의한 피사체(被寫體)의 3차원(次元) 정밀해석(精密解析)에 관한 연구(硏究)로서 2매(枚)의 사진(寫眞)과 다중사진(多重寫眞)에 대한 기하학적(幾何學的) 표준오차(標準誤差)와 관측자료(觀測資料)에 의한 표준오차(標準誤差) 비교분석(比較分析)함으로써 보다 이상적(理想的)인 3차원(次元) 위치해석(位置解析)의 한 기법(技法)을 제시(提示)하는 데 목적(木的)이 있다. 종래(從來)의 해석기법(解析技法)을 기하학적(幾何學的) model 형성(形成)에 의해 다중사진(多重寫眞) 해석(解析)한 데 비해, 본(本) 연구(硏究)는 공선조건(共線條件)을 지상사진(地上寫眞)에 맞는 기본이론(基本理論)으로 유도(誘導)하고, simultaneous bundle adjustment에 의한 다중사진(多重寫眞)의 해석(解析) algorithm을 개발(開發)하였다. 본(本) 연구(硏究)에 의한 기법(技法)은 균일(均一) 정확도(正確度) 및 일정한 오차(誤差)의 변화(變化)를 나타내었으며, 2매(枚)의 사진(寫眞)에 비하여 3매(枚)의 사진(寫眞)은 약(約) 15%, 4매(枚)의 사진(寫眞)은 35%, 5매(枚)의 사진(寫眞)은 50%까지 정도(精度)가 향상(向上)되는 결과(結果)를 얻었다. 따라서 본(本) 연구(硏究)는 높은 정확도(正確度)를 요(要)하는 각종(各種), 구조물(構造物), 특히 문화재(文化財) 등의 정밀측정(精密測定)에 그 이용(利用)이 기대(期待)되며 또한 다중사진(多重寫眞) 조합해석(組合解析)은 장애물(障碍物)이 있는 시설물(施設物)의 정밀측정(精密測定)에도 널리 이용(利用)될 것으로 기대(期待)된다.

This thesis is a study on multiple close range photogrammetry, and the purpose of this study is to develop the most accurate adjustment method of three dimensional object coordinates. This was achieved by comparing the standard errors of actual data to the computed values from 2 photos and multiple photos. The conventional methods for multiple photos have been analyzed by using geometric model formation. But in this study, the equation of collinearity condition which has been applied to aerial photogrammetry was derived to be a basic principle of close range photogrammetry, and the algorithm for analyzing multiple photos was developed using simultaneous bundle adjustment. The method used in this study, showed more homogeneous accuracy in coordinate and more consistent variance of error than those of conventional methods. It was found that the cases using 3, 4, and 5 photos were more accurate than using 2 photos; the accuracies were improved to 15%, 35%, and 50%, for each case. Thus this study is expected to be useful in measuring the geometry of historic monuments and other structures requiring high accuracy. Also the combined case of multiple photos is considered to be effective for the precise analysis of the objects which are difficult to measure for obstacles.

이 논문에서는 다양한 불가사리 영상을 판단하여 불가사리를 인식하는 기법을 제안하고자 한다. 아무르불가사리의 단일개체를 인식하는 경우는 불가사리의 오목 특성과 단선 특성을 이용하여 불가사리 여부를 판단할 수 있으나, 다중개체의 경우는 오목과 단선을 이용한 불가사리의 특징 추출이 불가능하기 때문에 불가사리로 인식할 수 없다. 따라서 다중개체의 영역 중심 모멘트와 장선을 이용하여 장선의 표준편차, 장선별 표준편차 값, 상대각 표준편차, 유효편차수 등의 특징을 이용한 인식 기법을 제안하고자 한다. 제안한 기법의 실험 결과 장선의 표준편차 조건이나 상대각의 유효편차수 조건을 만족하지 못하여 인식에 실패한 경우도 있었으나 약 95%의 높은 인식률을 보였다.

This study is going to suggest the technology to recognize a starfish by judging various starfish images. In case of recognition of single objects of the asterias amurensis, a starfish can be judged by using concave features and short line features but in case of multiple objects, it is impossible to extract the features of a starfish using concave features or short line so that it can't be recognized as a starfish. Accordingly, it is going to suggest the recognition technology using the features such as numbers of standard deviation, relative degree standard deviation and valid deviation of a long line by using the region central moment and a long line of multiple objects. As a result of experiments of the suggested technology, there were cases that recognition failed because the conditions of the standard deviation of a long line or the numbers of valid deviation of the relative degree couldn't satisfy the conditions but around 95% of a high recognition rate was shown.

The subject of this paper is the segmentation of multiple objects from images based on 6the parameter active contour model (PACM). After analyzing application of the parameter active model to segment multiple objects, the evolution strategies and disadvantages of existing methods are presented. This paper proposes that the key points are two parts in detecting multiple objects with the PACM in the shrinking strategy. One key point includes the split time where contours appear as self-crosses, and the split algorithm of contours. The other key point is to maintain the uniform distribution of sampling points on contours in order to match the shapes of objects in segmenting. A new algorithm for detecting self-crosses is presented, and the results show that the new algorithm is faster than the other algorithm. The problem where vertexes on contours are sampled to match the shapes of objects in segmenting is studied, and its solution is presented.

Various algorithms based on image processing techniques have been used to detect and track objects in video surveillance systems. In this paper, followed by color RGB for multiple objects is present. To do this, real-time tracking algorithm is proposed for objects navigate and identify current positions and movements, because each object has a color with label on top. RGB color space is used to calculate the threshold values of each color. It is for example, video surveillance applications where cameras and other sources of information are used to monitor the activities of a sensitive site. Threshold values can be defined according to the object to track. Linear model is applied to the color discrimination. To remove unwanted objects to executives, morphological transformation is applied on the image binary and technical Blob analysis is then used to facilitate the detection of object. Our proposed algorithm is capable of tracking objects in the format full-frame (640 x 480 pixels) at rate (50 images per second). High performance robustness and in real time is confirmed by experiments.

We propose a new mechanism to resolve the object tracking problem on the video security surveillance system. Our method of location calculation is based on the Chirp Spread Spectrum (CSS) method which is considered the three-dimensional space to improve degree of accuracy of location information. The suggested new mechanism can make intelligent tracking and recording for interesting objects so that make the amount of valid video high and improve video’s quality.

Even though the popularity of projection mapping continues to increase and it is being implemented in more and more settings, most current projection mapping systems are limited to special purposes, such as outdoor events, live theater and musical performances. This lack of versatility arises from the large number of projectors needed and their proper calibration. Furthermore, we cannot change the positions and poses of projectors, or their projection targets, after the projectors have been calibrated. To overcome these problems, we propose a projection mapping method using a projector robot that can perform projection mapping in more general or ubiquitous situations, such as shopping malls. We can estimate a projector's position and pose with the robot's self-localization sensors, but the accuracy of this approach remains inadequate for projection mapping. Consequently, the proposed method solves this problem by combining self-localization by robot sensors with position and pose estimation of projection targets based on a 3D model. We first obtain the projection target's 3D model and then use it to accurately estimate the target's position and pose and thus achieve accurate projection mapping with a projector robot. In addition, our proposed method performs accurate projection mapping even after a projection target has been moved, which often occur in shopping malls. In this paper, we employ Ubiquitous Display (UD), which we are researching as a projector robot, to experimentally evaluate the effectiveness of the proposed method.

The paper discusses multiple same-case noun strings in a Korean clause. The notion of prolepsis is introduced (a detached fronted clause element expressing the Theme or the Focalized Rheme). The distinction is drawn between the unmarked (= zero marked) nominative case and the -ka/-i marked subjective case. General formal definitions of syntactic subject and direct object are proposed. It is shown that: 1) a string of multiple subjective nouns in Korean is resolved in one of the three following ways: Rhematic Prolepses + Subject, Subject + Agentive Complement (of a non-finite form), and Subject + Quasi-Conjuncts (clause elements adding a semantic elaboration to the preceding element); 2) a string of multiple accusative nouns is resolved in one of the four following ways: Indirect Object + Direct Object, Direct Object + Quasi-Direct Object (a clause element forming a whole with a light verb), Direct Object (of the Main Verb) + Direct Object of a non-finite form, and Direct Object + Quasi-Conjuncts.

This paper proposes an algorithm for recovering the colors of objects from multiple near-infrared (near-IR) images. The International Commission on Illumination (CIE) color coordinates of objects are recovered from a series of gray images captured under multiple spectral near-IR illuminations using polynomial regression. The feasibility of the proposed algorithm is tested experimentally by using 24 color patches of the Color Rendition Chart. The experimental apparatus is composed of a monochrome digital camera without an IR cut-off filter and a custom-designed LED illuminator emitting multiple spectral near-IR illuminations, with peak wavelengths near the red edge of the visible band, namely at 700, 740, 780, and 860 nm. The average color difference between the original and the recovered colors for all 24 patches was found to be 11.1. However, if some particular patches with high value are disregarded, the average color difference is reduced to 4.2, and this value is within the acceptability tolerance for complex image on the display.

We propose a new synthesis method for the hologram of 3D objects using incoherent multiple orthographic view images. The 3D objects are captured and their multiple orthographic view images are generated from the captured image. Each orthographic view image is numerically overridden by the plane wave propagating in the direction of the corresponding view angle and integrated to form a point in the hologram plane. By repeating this process for all orthographic view images, we can generate the Fourier hologram of the 3D objects.

This paper presents a development result for image processed tracking system of multiple moving objects based on Kalman filter and a simple window tracking method. The proposed algorithm of foreground detection and background adaptation (FDBA) is composed of three modules: a block checking module(BCM), an object movement prediction module(OMPM), and an adaptive background estimation module (ABEM). The BCM is processed for checking the existence of objects. To speed up the image processing time and to precisely track multiple objects under the object's mergence, a concept of a simple window tracking method is adopted in the OMPM. The ABEM separates the foreground from the background in the reset simple tracking window in the OMPM. It is shown through experimental results that the proposed FDBA algorithm is robustly adaptable to the background variation in a short processing time. Furthermore, it is shown that the proposed method can solve the problems of mergence, cross and split that are brought up in the case of tracking multiple moving objects.

This paper proposes the multiple objects focusing algorithm. Given multiple objects at different distances from a camera, we assume that one object is well-focused and the others are out-of-focused. The proposed auto-focusing algorithm is summarized as follows: (i) detects edges from an input image, (ⅱ) estimates the radius of PSF (Point Spread Function) across the edge, (ⅲ) gather edge points having same radius of PSF, (ⅳ) segments the image into regions with the same radius of PSF, and (ⅴ) restores the each segmented region using the corresponding PSF.

본 논문에서는 외형 정보 기반의 객체 정보 분할을 이용한 다중객체 추적을 다룬다. 일반적인 다중객체 추적 시스템은 움직임이 탐지된 다중 객체에 대한 외형(appearance) 정보를 이용하여 비강체를 정의하고, 객체의 일부 특징점이나 무게 중심점을 이용한 추적을 통해 객체간의 중첩(occlusion)이나 객체 분리(split) 등의 문제에 초점을 맞춘다. 무게 중심점 등을 이용한 추적은 장시간 추적하는 경우, 즉 움직임 방향 전환이 발생하는 경우에는 정확하고 매끄러운 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 어파인 구조를 이용한 개별 객체 추적 기법을 적용하되, 객체에 대한 외형 정보를 바탕으로 객체 분리 및 객체별 어파인 구조 변환을 감지하여 정확하고 매끄럽게 다중 객체를 추적하는 알고리즘을 제안하고 성능을 분석한다.

본 논문에서는 가상 터치방식에서 다중 터치를 인식하는 방법에 대해 제안한다. 가상 터치는 물리적 터치 방법에 비교하여 간단한 깊이 카메라만을 설치하고, 객체 깊이값과 배경의 깊이값의 차이만으로 정확하게 객체를 추출하는 방법으로 저비용으로 구현할 수 있는 장점이 있다. 하지만 다중 터치를 구현함에는 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 객체 인식을 위한 이진화, 라벨링, 객체 추적의 알고리즘을 통하여 다중 터치의 정확도를 높이는 방법을 제안한다. 모의실험을 바탕으로 다양한 다중 터치 이벤트를 제공함을 보여준다.

In this paper, we propose how to recognize a multi-touch in the virtual touch type. Virtual touch has an advantage that it is installed only simple depth camera compared to the physical touch manners and it can be implemented with low cost for extracting an object exactly from only the difference of the depth values between the object and background. However, the accuracy for implementing the multi-touch has lowered. This paper presents a method to increase the accuracy of the multi-touch through the algorithms of binarization, labelling, and object tracking for multi-object recognition. Simulation results show that the proposed method can provide a variety of multi-touch events.

무선 센서 네트워크를 이용한 초음파 기반 위치 인식 기술은 저비용 및 정확성을 장점으로 갖는, 잘 알려진 실내 위치 인식 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4 라디오 기반의 능동적 추적 시스템에서 다중 이동 객체의 위치 인식을 지원하는 추적 시스템을 제안한다. 이를 위해 능동적 추적 시스템에서의 다중 객체 위치 인식 기술 개발상 문제점을 분석하고 이를 해결하기 위한 저비용의 Adaptive Beaconing 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘을 이용한 추적 시스템을 구현한 후, 실제 건물 내부에 배포하여 실험함으로써 다중 객체 위치 추적을 위한 알고리즘의 이론적 특성을 분석하였다.

본 논문에서는 NTGST (noise·tolerant generalized symmetry transform)와 snake를 이용하여 복잡배경으로부터 여러 물체의 윤곽선을 동시에 검출하는 방법을 제안하였다. 먼저 NTCST의 대칭도 맵(symmetry map)을 이용하여 복잡한 배경에 혼재하는 여러 물체들의 위치를 찾은 다음, 이들 각 물체에 snake의 초기 윤곽들을 자동 설정해 줌으로써 기존 snake 알고리즘의 초기 윤곽 설정의 어려움과 다중 물체 윤곽선 검출의 어려움을 동시에 해결하였다. 이때 NTGST의 대칭도 맵으로부터 설정된 snake의 초기 윤곽은 실제 물체의 윤곽선 가까이에 위치할 뿐만 아니라 물체의 형태를 잘 반영하므로 요철이 있는 물체의 윤곽선도 기존의 방법보다 적은 반복횟수로 정확하게 검출 할 수 있다. 다양한 합성 영상과 실영상에 적용한 결과 복잡배경으로부터도 다중 물체의 윤곽선을 효과적으로 추출함을 확인하였다.

최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹 캠을 이용하여 입력된 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위한 연구로서 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사한 기능을 수행할 수 있도록 설계 및 제작되고 있다. 예로서, 사람은 사과를 볼 때 사과라는 사실을 사전에 인지하고 있기 때문에 사과라고 인식하는 것처럼 로봇 또한 사물에 대한 정보를 미리 알고 있어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 내용기반의 물체인식에 필요한 기술로서 저장이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 이용하여 물체 저장 데이터베이스를 구축하였으며, 이를 기반으로 영상을 통해 입력된 화면에 존재하는 여러 물체를 한번에 신속히 인식하는 방법을 제안하여 구현하였다.

In recent computer vision or robotics fields, the research area of object recognition from image using low cost web camera or other video device is performed actively. As study for this, there are various methodologies suggested to retrieve objects in robotics and vision research areas. Also, robotics is designed and manufactured to aim at doing like human being. For instance, a person perceives apples as one see apples because of previously knowing the fact that it is apple in one's mind. Like this, robotics need to store the information of any object of what the robotics see. Therefore, in this paper, we propose an methodology that we can rapidly recognize objects which is stored in object database by using SIFT (scale invariant feature transform) algorithm to get information about the object. And then we implement the methodology to enable to recognize simultaneously multiple objects in an image.