$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

사용자 추적, 인식을 위한 영상인식 기술개발 동향 원문보기

제어·로봇·시스템학회지 = iCROS, v.17 no.1, 2011년, pp.18 - 24  

김승훈 (전자부품연구원 지능로보틱스연구센터) ,  정일균 (전자부품연구원 지능로보틱스연구센터) ,  박창우 (전자부품연구원 지능로보틱스연구센터) ,  황정훈 (전자부품연구원 지능로보틱스연구센터)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

영상인식기술은 지능로봇 또는 지능형 홈이 하나 또는 다수의 영상정보를 이용하여 일상 생활 환경에서 대상 객체의 유무, 객체의 식별, 객체의 형상 추출, 객체의 위치 파악등을 자동으로 수행하는 기술을 통칭한다. 이러한 영상인식기술은 지능형 로봇과 지능형 홈, 지능형 안전시스템 등 앞으로 생활환경을 급속히 변화시킬 것으로 예상되는 첨단기기에서 가장 중요한 핵심기술이다.

참고문헌 (40)

  1. A. Mohan, C. Papageorgiou, and T. Poggio, Example-based object detection in images by components,IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 23, no. 4, pp. 349-361, 2001. 

    상세보기

  2. N. Dalal and B. Triggs, Histograms of oriented gradients for human detection,International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 886-893, 2005. 

  3. K. Mikolajczyk, C. Schmid, and A. Zisserman？？, Human detection based on a probabilistic assembly of robust part detectors,？ European Conference on Computer Vision, pp. 69-81, 2004. 

  4. K. Okuma, A. Taleghani, N. de Freitas, J. Little, and D. Lowe, A boosted particle filter: Multitarget detection and tracking, European Conference on Computer Vision, pp. 28-39, 2004. 

  5. A. Shashua, Y. Gdalyahu, and G. Hayon, Pedestrian detection for driving assistance systems: Single-frame classification and system level performance,IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 1-6, 2004. 

  6. A. Shashua, Y. Gdalyahu, and G. Hayon, Pedestrian detection for driving assistance systems: Single-frame classification and system level performance,IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 1-6, 2004. 

  7. M. Enzweiler, P. Kanter, and D. M. Gavrila, Monocular pedestrian recognition using motion parallax,IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 792-797, 2008. 

  8. F. Xu, and K. Fujimura, Human detection using depth and gray images,IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance, 2003. 

  9. D. Dockstader and A. Tekalp, Multiple camera fusion for multiobject tracking,Multi-object Tracking Workshop, pp. 95-62, July 2001. 

  10. A. Broggi, A. Fascioli, I. Fedriga, A. Tibaldi, and M. D. Rose, Stereo-based preprocessing for human shape localization in unstructured environments,IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 410-415, 2003. 

  11. A. Ess, B. Leibe, and L. van Gool, Depth and appearance for mobile scene analysis,International Conference on Computer Vision, 2003. 

  12. M. Enzweiler, and M. D. Gavrila, Monocular Pedestrian detection: survey and experiments,IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 32, pp. 2179-2195, 2009. 

  13. Z. R. Struzik and A. Siebes, The haar wavelet transform in the time series similarity paradigm,Principles of data mining and knowledge discovery lecture note, vol. 1704, 1999 

  14. C. Papageorgiou and T. Poggio, A trainable system for object detection,International Journal of Computer Vision, vol. 38, pp. 15-33, 2000. 

  15. D. G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints,International Journal of Computer, vol. 60, no. 2, pp. 91-110, 2004. 

  16. V. N. Vapnik, The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, 1995. 

  17. Y. Freund and R. E. Schapire, A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting, European Conference on Computational Learning Theory, pp. 23-37, 1995. 

  18. I. P. Alonso et al, Combination of heature extraction methods for SVM pedestrian detection,IEEE TRANSACTIONS ON Intelligent Transportation Systems, vol. 8, no. 2, pp. 292-307, 2007. 

    상세보기 crossref

  19. O. Tuzel, F. Porikli, and P. Meer, Human Detection via Classification on Riemannian Manifolds,IEEE Computer Society Conference on Computer Vision & Pattern Recognition, June 2007. 

  20. T. Cootes, C. Taylor, D. Cooper, and J. Gragam, Training models of shape from sets of examples,Proc. British machine vision conference, pp. 9-18, 1992 

  21. I. Haritaoglu, D. Harwood, and L. Davis, W4:real-time surveillance of people and their activates,IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 8, pp. 809-830, 2000. 

  22. C. Wren, A. Azerbayejani, T. Darrel, and A. Pentland, Pfinder: Real-time tracking of the human body,IEEE Trans. Pattern analysis and machine intelligence, vol. 19, no. 7, pp. 780-785, 1997. 

  23. C. P. Papageorgiou, M. Oren, and T. Poggio. A general framework for object detection,Proceedings of the Sixth International Conference on Computer Vision, pp. 555, Washington, DC, USA, 1998. 

  24. L. Leyrit, T. Chateau, C Tournayre, and J. Lapreste, Association of AdaBoost and Kernel Based machine Learning Methods for Visual Pedestrian Recognition,IEEE Intelligent Vehicles Symposium, pp. 67-72, Jun. 2008. 

  25. S. Kang, J. Paik, A. Koschan, B. Abidi, and A. Abidi, Real-time video tracking using PTZ cameras,Proc. SPIE 6th Interational Conference on Quality Control by Artificial Vision, vol. 5132, pp. 103-111, 2003. 

  26. P. Azzari, L. Stefano, and A. Bevilacqua, An effective real-time mosaicing algorithm apt to detect motion through background subtraction using a PTZ camera,IEEE Conf. Advanced Video and Signal-Based Surveillance, pp. 511-516, 2005. 

  27. R. Canals, A. Roussel, H. Famechon, and S. Treuillet, A biprocessor-oriented vision-based target tracking system,IEEE Trans. Industrial Electronics, vol. 49, no. 2, pp. 500-506, 2002. 

  28. J. Paik, Y. Park, and D. Kim, An adaptive motion decision system for digital image stabilizer based on edge pattern matching,IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 38, pp. 607- 615, 1992. 

  29. S. Erturk,Digital Image Stabilization with sub-image phase correlation based global motion estimation,IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 49, pp. 1320-1325, 2003. 

  30. F. Vella, A. Castorina, Massimo, and G. Messina, Digital image stabilization by adaptive block motion vectors filtering,IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 48, pp. 796-801, 2002. 

  31. L. Xu and X. Lin, Digital image stabilization based on circular block matching,IEEE Trans. Consumer Electronics, vol. 52, no. 2, pp. 566-574, 2006 

  32. J. Shin, S. Jang, S. Kim, C. Park, and J. Paik, Optical flow-based real-time object tracking using non-prior training active feature model,Real-time imaging, vol. 11, no. 3, pp. 204-218, 2005. 

    상세보기

  33. Y. Raja, S.J. McKenna, and S. Gong, Tracking and segmenting people in varying lighting conditions using colour,Proc. IEEE Int l Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 228- 233, 1998. 

  34. K. Schwerdt and J.L. Crowley, Robust face tracking using colour,Proc. IEEE Int l Conf. Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 90-95, 2000. 

  35. C. Wang and M.S. Berstein, A hybrid real-time face tracking system,Proc. IEEE Int l Conf. Acoustics, Speech and Signal Processing, vol. 6, pp. 12-15, 1998. 

  36. S. Birchfield, Elliptical head tracking using intensity gradient and color histogram,IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 232-237, 1998. 

  37. G. Hager and K. Toyama, X vision: A portable substrate for realtime realtime vision applications,Computer Vision and Image Understanding, vol. 69, no. 1, pp. 23-37, 1998. 

    상세보기

  38. Z. Yao and H. Li, Tracking a detected face with dynamic programming,Image and Vision Computing, vol. 24, no. 6, pp. 573-580, 2006. 

    상세보기

  39. T.F.Cootes, and G.J.Edwards, C.J.Taylor. Active appearance models,PAMI, 23(6), pp. 681-685, June, 2001. 

  40. I.Matthews and S.Baker, Active Appearance Models Revisited, Tech. Report, CMU-RI-TR-03-01, April 2003. 

LOADING...

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로