이동물체를 탐지하고 추적하는 기법들은 동영상 분석의 본질적인 문제인 처리시간을 개선하고자 하는 노력으로 대변될 수 있다. 처리시간을 개선하고자 하는 노력들로서 제한된 영역의 창을 사용한 방법, 시공간을 적응탐색에 의한 방법, 이동물체의 탐지 및 추적을 수행하는 모듈들을 하드웨어화하는 방법 등이 제안되고 있다.
이동물체 탐색과 추적을 위한 방법들은 다음과 같이 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다.
첫 번째 유형은 연속적인 영상들을 분석하여 각 픽셀 또는 영역들로부터 속도벡터(velocity vector)를 추출하고, 유사한 속도 벡터를 갖는 픽셀 또는 영역들의 그룹을 감지하여 이동물체에 대한 추적작업을 수행하는 방법이다. 예를 들면, William등은 점대 점 대응관계로부터 속도벡터를 추출하는 방법을, Vincent는 현재 영상에서 추출된 특징과 이전영상에서 추출된 자취정보(tracking history)를 사용하여 이동물체를 추적하는 방법을, Chow와 Jian은 영역정보를 이용하여 이동물체를 추적하는 방법을 제안했다.
두 번째 유형은 연속적인 영상을 분석하여 광류(optical flow)를 계산하고 계산된 광류에 기초하여 물체의 이동속도 및 방향에 대한 정보를 추론하는 방법이다. 예를 들면, Horn은 영상내의 각 픽셀의 속도벡터의 변화는 완만하다는 제약조건을 사용하여 광류를 측정하는 방법을, Rognon은 측정된 광류와 완화법(relaxation method)을 사용하여 이동물체를 추출하는 방법을, 그리고 공간경사(spatial gradient)를 측정하는 방법을 개선하여 측정오차를 최소화하는 방법을 제안하였다.
세 번째 유형은 인접 영상간의 명암차(difference of gray-scale)에 의하여 형성된 차영상들(difference images)을 분석하여 물체의 이동형태에 대한 정보를 추론하는 방법이다. 예를 들면, Jain은 인접 영상간의 명암차를 이용하여 정지영역과 이동영역을 분리하는 방법과 주변처리기에서 차연산을 사용하여 물체의 동작정보를 추출하는 방법을, Liang-Hwa은 차연산과 적응 예측자를 사용한 방법을, 그리고 차영상과 에지 영상으로부터 영역의 동작특성을 추출하는 방법을 제안하였다.
참고자료
· 김이한 외 1명 : 영상 압축 기술의 동향 및 알고리즘, 대한전자공학회, 1995
· 고재승 : 디지털 영상압축기술의 동향과 응용, 한국농업정보과학회, 2002
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