Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP (대한전자공학회논문지SP)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Face and Hand Tracking using MAWUPC algorithm in Complex background

복잡한 배경에서 MAWUPC 알고리즘을 이용한 얼굴과 손의 추적

  • 이상환 (국가보안기술연구원 기반기술연구부) ;
  • 안상철 (한국과학기술연구원 영상미디어연구센터) ;
  • 김형곤 (한국과학기술연구원 영상미디어연구센터) ;
  • 김재희 (연세대학교 전기전자공학과 컴퓨터비젼연구실)
  • Published : 2002.03.01
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Abstract

This paper proposes the MAWUPC (Motion Adaptive Weighted Unmatched Pixel Count) algorithm to track multiple objects of similar color The MAWUPC algorithm has the new method that combines color and motion effectively. We apply the MAWUPC algorithm to face and hand tracking against complex background in an image sequence captured by using single camera. The MAWUPC algorithm is an improvement of previously proposed AWUPC (Adaptive weighted Unmatched Pixel Count) algorithm based on the concept of the Moving Color that combines effectively color and motion information. The proposed algorithm incorporates a color transform for enhancing a specific color, the UPC(Unmatched Pixel Count) operation for detecting motion, and the discrete Kalman filter for reflecting motion. The proposed algorithm has advantages in reducing the bad effect of occlusion among target objects and, at the same time, in rejecting static background objects that have a similar color to tracking objects's color. This paper shows the efficiency of the proposed MAWUPC algorithm by face and hands tracking experiments for several image sequences that have complex backgrounds, face-hand occlusion, and hands crossing.

본 논문에서는 움직임 색상(Moving Color) 개념을 바탕으로 물체의 색상 정보와 움직임 정보의 효율적인 결합을 통해서 추적을 수행하는 MAWUPC(Motion Adaptive Weighted Unmatched Pixel Count)알고리즘을 제안하고, 이를 이용하여 일반적인 배경을 가지는 영상시퀀스에서 얼굴과 손을 추적하는 방법을 제안한다. MAWUPC 알고리즘은 색상 정보와 움직임 정보의 효과적인 결합을 수행하는 움직임 색상 개념에 관한 기존 연구인 AWUPC 알고리즘을 개선한 것으로, 추적하고자 하는 물체의 색상 정보를 이용한 색상 변환(Color Transform)과 움직임 검출을 위한 UPC(Unmatched Pixel Count) 연산, 그리고 움직임 정보를 추출하는 이산 칼만 필터(Discrete Kalman Filter)의 효과적인 결합으로 이루어진다. 제안하는 알고리즘은 일반적으로 물체들의 추적 과정에서 발생되는 가장 큰 문제인 유사한 색상을 가진 추적하고자 하는 물체들간의 겹침 문제와 물체의 추적에서 방해가 되는 복잡한 배경 문제를 해결할 수 있는 장점이 있다. 논문에서는 제안하는 알고리즘이 복잡한 배경 내에서 한 대의 카메라를 사용하여 획득된 컬러 영상을 대상으로 움직임이 있는 얼굴과 손의 추적에서 자주 발생되는 심각한 문제인 얼굴과 손, 손과 손의 겹침 문제를 잘 해결할 수 있다는 것을 실험을 통해 보인다.

Keywords

References

  1. D. M. Gavrila, 'The Visual Analysis of Human Movement : A Survey,' Computer Vision and Image Understanding Vol. 73, No.1, pp. 82-98, Jan. 1999 https://doi.org/10.1006/cviu.1998.0716
  2. Wren, C. R, Azarbayejani, A., Darrell, T., and Pentland, A. P., 'Pfinder : real-time tracking of the human body,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 19, No.7, pp. 780-785, July 1997 https://doi.org/10.1109/34.598236
  3. Christopher R., Wren and Alex P. Pentland, 'Dynamic Models of Human Motion,' The Third IEEE International Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 22-27, Apr. 1998 https://doi.org/10.1109/AFGR.1998.670920
  4. Ali Azarbayejani and Alex Pentland, 'Real-time self-calibrating stereo person tracking using 3-D shape estimation from blob features,' The 13th International Conference on Pattern Recog-nition, pp. 627-632, Aug. 1996 https://doi.org/10.1109/ICPR.1996.547022
  5. Kazuyuki Imagawa, Shan Lu, and Seiji Igi, 'Color-Based Hands Tracking System for Sign Language Recognition,' The Third IEEE Inter-national Conference on Automatic Face and Gesture Recognition, pp. 462-467, Apr. 1998 https://doi.org/10.1109/AFGR.1998.670991
  6. H.G. Kim, N.H. Kim, S. C. Ahn, 'Skin Region Extraction Using Moving Color Technique,' The 4th IEEE International Workshop on Intelligent Signal Processing and Communi-cation Systems(ISPACS '98), pp. 73-77, Nov. 1998
  7. Stan Birchfield, 'Elliptical Head Tracking Using Intensity Gradients and Color Histogram,' IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 232-237, June 1998 https://doi.org/10.1109/CVPR.1998.698614
  8. Harry Wechsler, P. Jonathon Phillips, Vicki Bruce, Francoise Fogelman Soulie, and Thomas S. Huang, Face Recognition From Theory to Application, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1998
  9. 조오영, 김형곤, 고성제, 안상철, '인터액티브 가상 환경을 위한 손 제스처 인식 시스템,' 대한전자공학회 논문지, 제36권 5편 4호, pp. 70-82, 1999. 4
  10. G. R. Bradski, 'Computer Vision Face Tracking For Use in a Perceptual User Interface,' Intel Technology Journal, http://developer.intel.com/technology/itj/q21998/articles/art_2.htm, Q2, 1998
  11. Yizong Cheng, 'Mean Shift, Mode Seeking, and Clustering,' IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 17, No. 8, pp. 790-799, Aug. 1995 https://doi.org/10.1109/34.400568
  12. Dorin comaniciu, Visvanathan Ramesh, 'Robust Detection and Tracking of Human Faces with an Active Camera,' The 3rd IEEE International Workshop on Visual Surveillance, pp. 11-18, July 2000 https://doi.org/10.1109/VS.2000.856853