다중 배경 분포를 이용한 움직임 검출

조태훈,최영규,Jo, Tae-Hun,Choe, Yeong-Gyu 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.4

본 논문에서는 실내외의 환경에서 강건하게 동작하는 움직임 검출 알고리즘을 제안한다. 시간적 평활법(temporal mean)과 시간적 중간치법(temporal median)을 이용한 배경영상의 추출에 의한 움직임 검출 알고리즘은 일반적으로 좋은 성능을 나타내지만, 일정한 영역내에서 발생하는 '반복적인 움직임'에 대해서는 움직임 검출에서 오 인식(false alarm)을 자주 발생시킨다. 이러한 문제 해결을 위해 하나의 화소에 다중의 배경값을 허용하여, 반복적인 움직임에 대해 보다 강건한 동작을 할 수 있는 다중 배경분포를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 다양한 반복적인 움직임에 대해서 기존의 방법들에 비해 월등한 성능을 나타내었다.

객체 움직임의 의미적 단위 생성을 통한 비디오 이벤트 검출

신주현(JuHyun Shin),백선경(Sunkyoung Baek),김판구(PanKoo Kim) 한국멀티미디어학회 2008 멀티미디어학회논문지 Vol.11 No.2

비디오 데이터에 대한 의미적 검출을 위해 이벤트 표현에 대한 많은 방법론이 연구되고 있지만, 아직도 저차원 특징을 이용한 내용기반 검출과 각 데이터에 주석을 정의한 주석기반 검출 방법이 대부분이다. 본 논문은 기존의 방법보다 의미적인 검색을 위해 객체 움직임 단위 생성과 이를 통한 이벤트 검출 기법을 제안한다. 첫째, 이벤트 단위로 움직임을 분류한다, 둘째, 분류된 객체 움직임에 대한 의미적 단위를 정의하고 이를 이벤트 검출에 이용하기 위해 저차원 특정과 매핑 가능한 규칙을 생성한다. 이를 통해 비디오 샷 단위의 의미적 이벤트 검출을 가능하게 한다. 제안된 내용의 유용성 평가를 위해 우리는 비디오 영상 이벤트 검출을 실험한 결과 약 80%의 정확률을 얻었다. Nowadays, many investigators are studying various methodologies concerning event expression for semantic retrieval of video data. However, most of the parts are still using annotation based retrieval that is defined into annotation of each data and content based retrieval using low-level features. So, we propose a method of creation of the motion unit and extracting event through the unit for the more semantic retrieval than existing methods. First, we classify motions by event unit. Second, we define semantic unit about classified motion of object. For using these to event extraction, we create rules that are able to match the Jaw-level features, from which we are able to retrieve semantic event as a unit of video shot. For the evaluation of availability, we execute an experiment of extraction of semantic event in video image and get approximately 80% precision rate.

초음파 영상을 위한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출 (pp.402-410)

김백섭(Baek Sop Kim),신성철(Seong Chul Shin) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.4

연속된 초음파 영상 시퀀스로부터 파노라마 영상을 만들기 위해서는 인접된 프레임 사이의 움직임을 추정해야 한다. 기존에는 고정 블록 움직임 추정 방법이 주로 사용되고 있는데 본 논문은 정확성을 높이고 계산시간을 단축하기 위해 다해상도 영상을 이용한 특징점 기반 블록 움직임 추정 방법을 제안한다. 기존의 블록 움직임 추정 방법은 규칙적으로 블록을 배치하기 때문에 추정된 움직임의 정확도를 높이기 위해서는 블록의 크기가 커지기 때문에 처리 시간이 오래 걸린다. 본 논문에서는 특징점을 중심으로 블록을 배치하여 움직임 추정의 정확도는 유지하면서 블록의 크기를 줄일 수 있었다. 어파츄어문제(aperture problem)을 줄이기 위해 코너점을 특징점으로 하였다. 움직임 추정 영역은 일정한 크기의 부영역으로 나누고, 각 부영역에서 가장 코너 강도가 큰 점을 선택하였다. 특징점을 선택하는 데는 해리스 스테판 코너검출기를 사용하였다. 코너점들이 한 곳으로 편중될 경우 블록들이 움직임 추정 영역에서 골고루 분산되지 않아 이렇게 구한 블록 움직임을 이용하여 전역 움직임을 구하면 오차가 커진다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 특징점을 선택하는 영역에 제한을 두도록 하였다. 초음파 영상에는 스펙클과 잡음이 많아 코너점을 구하기 전에 영상 평활화를 해야 한다. 계산시간을 줄이고 잡음이 감소된 영상에서 코너점을 구하기 위해 저해상도 영상에서 블록 움직임을 구한 후 점점 고해상도로 확산하는 형태로 다해상도 영상을 사용한다. 실제 세가지 종류의 초음파 영상 시퀀스에 대해 실험결과 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 움직임 추정 오차(Displaced Frame Difference)를 평균 66.02에서 58.98로 줄이면서 계산시간은 평균 71㎳에서 44㎳ 으로 빠르게 됨을 알 수 있었다. This paper presents a method for feature based block motion estimation that uses multi-resolution image sequences to obtain the panoramic images in the continuous ultrasound image sequences. In the conventional block motion estimation method, the centers of motion estimation blocks are set at the predetermined and equally spaced locations. This requires the large blocks to include at least one feature, which inevitably requires long estimation time. In this paper, we propose an adaptive method which locates the center of the motion estimation blocks at the feature points. This make it possible to reduce the block size while keeping the motion estimation accuracy. The Harris-Stephen corner detector is used to get the feature points. The corner points tend to group together, which cause the error in the global motion estimation. In order to distribute the feature points as evenly as possible, the image is firstly divided into regular subregions, and a strongest corner point is selected as a feature in each subregion. The ultrasound images contain speckle patterns and noise. In order to reduce the noise artifact and reduce the computational time, the proposed method use the multi-resolution image sequences. The first algorithm estimates the motion in the smoothed low resolution image, and the estimated motion is prolongated to the next higher resolution image. By this way the size of search region can be reduced in the higher resolution image. Experiments were performed on three types of ultrasound image sequences. These were shown that the proposed method reduces both the computational time (from 77㎳ to 44㎳) and the displaced frame difference (from 66.02 to 58.08).

센서 융합을 이용한 이동 로봇의 물체 검출 방법

김상훈,Kim, Sang-Hoon 한국정보처리학회 2007 정보처리학회논문지B Vol.14 No.4

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다. A mobile robot with various types of sensors and wireless camera is introduced. We show this mobile robot can detect objects well by combining the results of active sensors and image processing algorithm. First, to detect objects, active sensors such as infrared rays sensors and supersonic waves sensors are employed together and calculates the distance in real time between the object and the robot using sensor's output. The difference between the measured value and calculated value is less than 5%. We focus on how to detect a object region well using image processing algorithm because it gives robots the ability of working for human. This paper suggests effective visual detecting system for moving objects with specified color and motion information. The proposed method includes the object extraction and definition process which uses color transformation and AWUPC computation to decide the existence of moving object. Shape information and signature algorithm are used to segment the objects from background regardless of shape changes. We add weighing values to each results from sensors and the camera. Final results are combined to only one value which represents the probability of an object in the limited distance. Sensor fusion technique improves the detection rate at least 7% higher than the technique using individual sensor.

혼잡환경에서 상관관계 분석을 이용한 비정상 움직임 검출

김규성(Gyuseong Kim),박대용(Daeyong Park),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.38 No.5

지속적으로 입력되는 방대한 감시 영상은 효율적이고 지능적인 처리를 요구한다. 본 논문에서는 혼잡 환경의 영상을 대상으로 영상 내 객체들의 반복적인 움직임을 분석하여 비정상 행위 발생을 검출하는 방법을 제안한다. 차량의 역주행, 과속, 차선위반 등 지역적 정보만으로 비정상 여부가 판단 가능한 비정상 움직임 외에도 차량의 신호위반 등과 같이 장면의 전체 상황을 고려해야 판단할 수 있는 비정상 움직임을 검출하기 위해 지역적 확률 모델과 전역적 확률 모델을 구성하였다. 또한 통행량이나 환경의 다양한 변화들을 고려하여 실시간으로 감시 환경의 변화를 학습하고 검출하였다. 야외 도로 영상과 AVSS 2007, PETS 2009 벤치마크등 실험 데이터를 사용하여 비정상 위치, 방향, 속도, 상황 등 다양한 비정상 이벤트를 검출하였고 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 방법과 비교를 통해 검출 정확도 및 실용성 측면에서 우수성을 나타내였다. Intelligent surveillance system is proposed for automatically detecting abnormal events by analyzing surveillance video frames in crowded environment. Especially, we focus on detecting abnormally moving motions. To detect abnormal events in crowded environment, low-level features of moving objects are extracted from video frames in optical-flow form. These features are used to get motion correlation model which is used in abnormal event detection phase. There are two steps in abnormal event detection phase. The first detection step is based on local model which is made with local information such as velocities, directions and positions and the second step is based on gobal model which is made with global information. The proposed algorithm shows practicality and sufficient accuracy through many experiments which use many public benchmark video sequences and compare with LDA based methods.

제스처 기반 사용자 인터페이스를 위한 색상 마커 인식 알고리즘

이두희 ( Doo-hee Lee ),김윤 ( Yoon Kim ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1

고성능 단말기와 다양한 컨텐츠가 제공되면서 제스처 기반 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 기존의 알고리즘을 사용하기 위해서는 센서 장치를 사용하거나 사용자가 부자연스러운 장비를 착용해야 하는 경우가 많다. 본 논문에서는 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 착용한 색상 마커를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문이 제안하는 마커 인식 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분 평균을 이용한 조건검사를 통하여 색상 영역을 검출한다. 다음으로, 인접한 프레임간의 평균 영상과 현재 영상과의 차를 가중치로 이용하여 배경 범위를 설정하고 이 범위를 벗어난 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하고 이웃한 픽셀들도 위 조건을 동시에 만족하면 최종적으로 사용자의 마커로 인식한다. 본 논문이 제안하는 알고리즘은 영상 정보만 사용하기 때문에 사용자는 센서나 부자연스러운 장비를 착용할 필요가 없고 일조량에 따른 조도의 변화에 강건하기 때문에 효과적인 사용자 움직임 검출이 가능하다.

움직임 검출의 캠 제어에 의한 웹기반 이동 객체 추적

박천주,박희정,이재협,전병민 한국콘텐츠학회 2002 한국콘텐츠학회논문지 Vol.2 No.2

본 연구에서는 연속된 비디오 프레임을 대상으로 움직임을 검출하고, 이에 따른 움직임 벡터를 이용하여 카메라를 좌우 상하로 제어함으로써 이동 객체 중심의 비디오 프레임을 지속적으로 확보할 수 있는 웹 기반의 이동 객체 추적방법을 제안한다. 비디오 스트림에서 두 프레임간 일정 간격의 격자점에서의 차분을 계산하고, 임계치 이상의 차분을 갖는 격자점들에 대한 수평 및 수직 투영 히스토그램을 이용하여 움직임의 방향과 거리를 결정한다. 이 방향과 거리 정보를 이용하여 RCM을 제어함으로써 이동 객체의 움직임 영역이 비디오 스트림의 중앙에 위치하도록 한다. 실험 결과, 움직임이 있는 부분이 비디오 프레임의 중앙에 위치하는 것을 확인할 수 있었으며, 웹상의 서버/클라이언트 방식으로 구현함으로써 인터넷을 이용하여 원격의 클라이언트가 비디오 스트림을 모니터할 수 있었다. In this paper, we suggest a method to acquire the moving object centered video by panning and tilting a camera automatically according to motion vectors calculated by detecting the motion of a moving object on video steam. We create a difference image by estimating the intensity difference at the grid points of neighboring frames. And we detect the motion using both horizontal projection histogram and vertical projection histogram and decide the center of motion part. Then we calculate a new direction and degree of the motion by comparing coordinates at the center of current motion and the center of previous motion. By controling the RCM using these Motion vectors, we can get video stream positioned unwire object on the center of video frame. Through the experiments, we could get a moving object centered video stream continuously arid monitor remotely by implementing sever/client architecture based on the web.

움직임 벡터의 정보 숨김을 이용한 H.264/AVC의 향상된 오류 검출 방법

고만근(Man-Geun Ko),서재원(Jae-Won Suh) 한국콘텐츠학회 2013 한국콘텐츠학회논문지 Vol.13 No.6

제한된 통신 채널을 통한 실시간 전송을 위해 비디오 데이터의 압축이 필요하다. 압축된 영상 비트열은 전송 중에 발생되는 오류에 아주 민감하다. 전송 과정에서 오류가 발생된 패킷을 받게 되면, 복호기에서는 현재 입력되는 프레임을 잘못 재구성하게 되고 영상의 시공간적 특성에 의해 연속되는 프레임으로 전파된다. 이런 복호 영상의 화질 저하를 줄일 수 있는 방법으로 오류 검출과 오류 은닉이 있다. 이 논문에서는 오류 검출률을 높이기 위해 정보 숨김을 이용한 새로운 오류 검출 방법을 제안한다. H.264/AVC의 화면간 예측에서 발생하는 각 매크로블록의 움직임 벡터의 차분값에 특정한 정보를 숨겨 부호화하였다. 복호기에서는 전송받은 특정 정보의 체크를 통해 오류의 위치를 쉽게 찾아낼 수 있도록 하였다. H.324M 모바일 실험 도구를 이용한 실험 환경을 통해 제안한 알고리즘이 PSNR과 주관적 화질 측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다. The compression of video data is intended for real-time transmission of band-limited channels. Compressed video bit-streams are very sensitive to transmission error. If we lose packets or receive them with errors during transmission, not only the current frame will be corrupted, but also the error will propagate to succeeding frames due to the spatio-temporal predictive coding structure of sequences. Error detection and concealment is a good approach to reduce the bad influence on the reconstructed visual quality. To increase concealment efficiency, we need to get some more accurate error detection algorithm. In this paper, We hide specific data into the motion vector difference of each macro-block, which is obtained from the procedure of inter prediction mode in H.264/AVC. Then, the location of errors can be detected easily by checking transmitted specific data in decoder. We verified that the proposed algorithm generates good performances in PSNR and subjective visual quality through the computer simulation by H.324M mobile simulation tool.

영상 확대를 위한 움직임 적응형 LCD 제어기 설계

이승준,권병헌,최명렬 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.40 No.3

본 논문에서는 LCD 패널 제어를 위한 UXGA급 LCD 컨트롤러를 제안하였다. 제안한 컨트롤러는 전화면 디스플레이를 위해 입력 해상도와 출력 해상도 간의 최대 공약수를 이용하여 화면의 확대 기능을 지원하며, 확대 영상의 질을 높이기 위해 입력 영상의 움직임을 3 단계로 구분해서 검출하여 각 단계에 따라 서로 다른 보간 알고리즘을 사용하는 방법을 제안하였다. 제안한 알고리즘의 정량적인 성능 평가를 위해 PSNR을 도입하였으며, 다양한 실험 영상을 이용하여 기존의 알고리즘과 비교 분석을 수행하였다. 그리고 제안한 움직임 검출기의 움직임 검출 성능 평가를 위해 시각적 검증 및 화소 변화 추정을 도입하였다. 제안한 컨트롤러는 VHDL을 이용해 설계되었으며, 기능적 시뮬레이션을 통하여 각각의 세부 블록들의 기능을 검증하고 Xilinx VirtexE FPGA를 이용해 회로 합성을 수행하였다. In this paper. we Propose an UXGA class LCD controller for controlling the LCD panel. The proposed controller supports the full screen display using GCD between input and output resolutions. The proposed LCD controller includes the motion detector based on median filter which can detect the motion of input image for the enhancement of a image quality. Also, it divides the motion into 3 stages such as still, semi-moving and moving, and uses the different interpolation algorithms according to the degree of motion. In order to evaluate the performance of the proposed interpolation algorithm, we use PSNR method and compare the conventional algorithm by using computer simulation. For the proposed motion detection algorithm, we use a visual verification and the estimation of pixel changes. The proposed LCD controller has been designed and verified by VHDL. It has been synthesized using Xilinx VirtexE FPGA.

다중색상정규화와 움직임 색상정보를 이용한 물체검출

김상훈,Kim, Sang-Hoon 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.7

본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다. This paper suggests effective object detection system for moving objects with specified color and motion information. The proposed detection system includes the object extraction and definition process which uses MCN(Multiple Color Normalization) and MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) computation to decide the existence of moving object and object segmentation technique using signature information is used to exactly extract the objects with high probability. Finally, real time detection system is implemented to verify the effectiveness of the technique and experiments show that the success rate of object tracking is more than $89\%$ of total 120 image frames.