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소실점과 움직임 객체간의 거리 추정

Distance Estimation Between Vanishing Point and Moving Object

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.6 no.5, 2011년, pp.637 - 642  

김동욱 (전주대학교 전기전자정보통신공학부)

초록
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본 논문에서는 움직임 객체 검출 기법의 성능을 향상시키기 위하여 소실점과 움직임 객체간의 거리를 추정하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 먼저, 주어진 입력 영상에 대하여 하프변환을 이용하여 소실점을 추정하고, 이를 바탕으로 소실점과 움직임 객체간의 거리를 추출한다. 얻어진 거리 정보는 움직임 객체 추출에 효과적으로 사용된다. 모의실험에서 제안된 기법에 대한 모의실험 결과를 제시하였으며, 객체단위의 거리추정을 객체 추정에 활용할 수 있음 확인할 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, a new technique to estimate the distances between a vanishing point and moving objects is proposed. A vanishing point for an input image is estimated and it use to extract distance form the vanishing point to a moving object. Using the obtained distances, moving objects is extracted. ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 둘째, 문턱치를 통해 얻어진 객체에 대해 모폴로지와 같이 형태학적으로 필터링을 하고자 할 경우 모든 객체에 대해서 구성소의 크기를 동일하게 적용할 경우 원하는 처리를 적절하게 할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 소실점 기반의 객체 검출 접근 방법을 통해 이 두 가지 문제점을 개선하고자 한다.
  • 그러나, 소실점을 중심으로 수렴이 적절히 되지 않는 성분 예를들어, 수직성분 등이 많이 존재할 경우 본 알고리듬은 소실점을 적절히 추정하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 카메라 초점방향과 직각방향의 에지 성분을 제거함으로써 이러한 문제점을 해결하였다.
  • 소실점은 여러개의 평행한 선들이 수렴하여 생성되는 점이다. 본 논문에서 소실점을 추정하기 위하여 앞절에서 필요한 직선 성분을 추출하는 방법을 다루었다. 이는 Hough 변환을 기반으로 한다.
  • 본 논문에서는 소실점을 고려하여 객체를 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안하였다. 소실점과 객체의 거리를 구하는 방법으로서 객체의 맨 아래쪽 좌표를 추출하는 방법을 제안하였다.
  • 본 논문에서는 이 점을 고려하여 카메라로부터의 거리 또는 소실점으로부터의 거리는 보행자의 경우 바닥에 맞닿는 발의 위치를 검출하고, 소실점으로부터 이 위치까지의 거리를 보행자 객체 전체의 거리로 추정하고자 한다.
  • 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 소실점을 고려한 움직임 객체 검출 기법을 제시한다. 먼저, 2장에서는 소실점 검출 기법을 기술하며, 3장에서는 이를 바탕으로 새로운 움직임 객체 검출 기법을 제시한다.
  • 본 절에서는 전절에서 제시한 보행자 객체 거리 검출 방법을 기반으로 보행자 객체를 검출하는 방법을 설명한다. 그림 4는 객체 검출 단계를 나타낸 것이다.
  • 이러한 특성을 이용하여 보안 목적으로 장착된 카메라로부터 얻는 ‘홀 모니터’ 영상에 적용하고자 한다.

가설 설정

  • 그림 1은 건물의 실내 복도를 위에서 바라본 평면도를 간략히 나타낸 것이다. 여기서 z1과 z2에서 복도의 너비가 각각 x1, x2이며 x1 = x2라고 가정한다. 이러한 환경에서, 카메라의 영상 면에 투영되는 영상은 그림 8과 같이 소실점으로부터 거리가 각각 z1, z2인 거리에 있는 물체는 원근 투영에 의해
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
소실점이란 무엇인가? 소실점은 여러개의 평행한 선들이 수렴하여 생성되는 점이다. 본 논문에서 소실점을 추정하기 위하여 앞절에서 필요한 직선 성분을 추출하는 방법을 다루었다.
소실점은 어떻게 형성하게 되는가? 원근효과에 의하여 물체는 시점에 가까울수록 크게 투영되며, 시점에서 멀어질수록 점점 작게 투영되며, 이를 선으로 표현하면 시점에서 멀어질수록 선과 선이 만나서 결국 소실점을 형성하게 된다. 먼저, 이러한 소실점을 추정하기 위하여 하프(Hough) 변환을 이용하고자 한다.
소실점을 추정하기 위한 방법은 무엇을 기반으로 하는가? 본 논문에서 소실점을 추정하기 위하여 앞절에서 필요한 직선 성분을 추출하는 방법을 다루었다. 이는 Hough 변환을 기반으로 한다. 다음으로, 추출된 직선을 바탕으로 소실점을 추정한다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (7)

  1. 정양권, "3D 영상 기반에서 시각 및 청각 뇌 자극을 이용한 가상현실 건강치유기법에 관한 연구", 한국전자통신학회논문지, 제3권, 4호, pp.233-239, 2008. 

  2. M. J. Magee and J. K. Aggarwal, "Determining vanishing points from perspective images", Computer Vision Graphics and Image Processing, Vol. 26, pp. 256-267, 1984. 

  3. E. Lutton, H. Maitre, and J. Lopez-Krahe, "Contribution to the determination of vanishing points using Hough transform", IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligent, Vol. 16, pp. 430-438, 1994. 

  4. B. Caprile and V. Torre, "Using vanishing points for camera calibration", International Journal of Computer Vision, Vol. 4, pp. 127-140, 1990. 

  5. Matessi, A., Lombardi, L., "Vanishing Point Detection in the Hough Transform Space", Proceedings of the International Euro-Par Conference, pp. 987-994, 1999. 

  6. Dae-Sik Jang, Hyung-Il Choi, "Active models for tracking moving objects", Pattern Recognition, Vol. 33, pp. 1135-1146, 2000. 

  7. Dae-Sik Jang, Hyung-Il Choi, "Active models for tracking moving objects", Pattern Recognition, Vol. 33, pp. 1135-1146, 2000. 

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