Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.344-352
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2003
An effective algorithm for implementation of which detects moving object from image sequences. predicts the direction of it. and drives the camera in real time is proposed. In static camera, for robust motion detection from a dynamic background scene, the proposed algorithm performs statistical modeling of moving objects and background, and trains the statistical modeling of moving objects and background, and trains the statistical feature of background with the initial parts of sequence which have no moving objects. Active camera moving objects are segmented by following procedure, an improved order adaptive lattice structured linear predictor is used. The proposed algorithm shows robust object tracking results in the environment of static or active camera. It can be used for the unmanned surveillance system, traffic monitoring system, and autonomous vehicle.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.8
no.3
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pp.694-701
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2004
In this paper, we proposed a feature-based tracking system that traces moving objects with a pan-tilt camera after separating the global motion of an active camera and the local motion of moving objects. The tracking system traces only the local motion of the comer features in the foreground objects by finding the block motions between two consecutive frames using a block-based motion estimation and eliminating the global motion from the block motions. For the robust estimation of the camera motion using only the background motion, we suggest a dominant motion extraction to classify the background motions from the block motions. We also propose an efficient clustering algorithm based on the attributes of motion trajectories of corner features to remove the motions of noise objects from the separated local motion. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.
Moving object tracking improves the efficiency and qualification for observation system, broadcasting system, video conference, etc. This paper propcses an improved Bayes decision method for detecting and tracking moving objects in active camera environment. The Bayes decision based tracking approach finds the region of moving objects by analyzing the image sequences statistically. The propcsed algorithm regenerates the probability density function to accord with moving objects and background for active camera. Experimental results show that the algorithm is accurate. reliable and noise resistant. The result is compared with those of the conventional methods.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.12-15
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2016
요즘 들어, 3차원 콘텐츠의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 3차원 콘텐츠의 품질은 해당 장면의 깊이 정보에 큰 영향을 받기 때문에 정확한 깊이 정보를 얻는 방법이 매우 중요하다. 깊이 정보를 얻는 방법은 크게 수동형 방식과 능동형 방식으로 나뉘는데, 수동형 방식은 계산 과정이 복잡하고 깊이맵의 품질이 보장되지 않는 단점을 갖기 때문에 능동형 방식이 많이 사용되고 있다. 능동형 방식은 깊이 카메라를 이용하여 직접적인 깊이 정보를 얻는 방식으로, 대게 ToF(Time-of-flight) 기술이 사용된다. 이 논문에서는 ToF 깊이 카메라로 촬영된 실제 깊이맵의 특성을 분석하기 위해 여러 가지 촬영 환경과 객체에 대해서 SR4000 깊이 카메라와 키넥트 v2 센서를 이용하여 깊이맵 품질을 비교했다. 실험 결과, 적외선이 제대로 반사되기 어려운 방사성 물질이나 표면, 경계 영역, 어두운 영역, 머리 영역 등에서 정확한 깊이 정보를 얻기 어려웠으며, 실외 환경에서 정확한 깊이 정보가 획득되지 않는 것을 확인할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.432-435
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2000
로봇의 지능적 작업을 위해서는 3차원 공간에 대한 감각기능이 필수적이며, 이러한 목적으로 시각장치가 사용되었을 경우 보정은 여타 절차에 선행하게 된다. 실제 보정 과정중 중요한 것은 제어점들과 그들의 영상점을 획득하는 일과 이를 이용한 광학적, 기하학적 카메라의 파라메터 결정에 있다. 본 논문에서는 빔프로젝터와 컴퓨터에 의해 제어되는 양안시 장치를 활용하여 많은 수의 3차원 제어점들과 이들의 영상좌표값들을 간편하게 획득하는 방법을 서술한다. 또, 위치가 고정된 카메라의 경우와 달리 능동 카메라 장치는 그 파라메터의 일부가 변수가 되는데, 이 경우에 유용한 선형의 보정 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.531-534
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2006
능동 카메라에서 배경과 물체가 모두 움직이는 영상에서 이동물체를 검출하여 추적하기 위해 특징점을 추출하고 특징점을 이용해 영상 좌표계 변환 파라미터를 추정하여 카메라의 Ego-motion을 보정한다. 보정된 영상을 이용하여 움직이는 물체를 검출하고 잡음이 있는 관측영역에서 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 이동물체를 추정하는 실험을 수행한 내용의 논문이다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.41
no.4
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pp.39-43
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2004
A typical theme of active vision systems is gaze-fixing of a camera. Here gaze-fixing of a camera means by steering orientation of a camera so that a given point on the object is always at the center of the image. For this we need to combine a function to analyze image data and a function to control orientation of a camera. This paper presents an algorithm for gaze-fixing of a camera where image analysis and orientation control are designed in a frame. At this time, for avoiding difficulties in implementing and aiming for real-time applications we design the algorithm to be a simple closed-form without using my information related to calibration of the camera or structure estimation.
움직이는 물체 영역 검출 시 연속된 두 영상간의 차영상을 통하여 구하는 방법은 가장 간단하고 널리 사용되고 있다. 그러나 능동 카메라를 이용하여 실험할 경우 두 연속된 영상 간 배경의 움직임, 즉 카메라의 움직임 영역이 함께 포함되기 때문에 실제로 움직인 물체만을 찾아내기에는 어려움이 있다. 이를 보정하는 방법 영상의 처리를 통만 배경의 예측 및 보정, 그리고 센서를 통해 카메라가 움직인 각도를 측정하여 이를 보정해주는 방법이 있다. 본 논문에서는 팬틸트 장비에 장착된 카메라에 센서를 부착하여 각 시간 간격 당 움직인 각도를 획득, 이를 이용하여 이전 영상과 현재 영상에서의 픽셀 위치 변화 관계를 구하여 카메라의 움직임을 보정한다. 그리고 보정된 영상과 이전 영상간의 비교 통해 움직임 영역을 구하고 움직인 물체의 센트로이드를 구한다. 이때 센트로이드가 항상 이미지 플레인의 중심점과 일치하도록 팬틸트 파업을 수행한다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.14
no.3
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pp.1459-1466
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2013
Recently, various types of three-dimensional cameras have been used to analyze surrounding environments. In this paper, we suggest a mechanism of adaptively switching active and passive cameras of hybrid cameras, which can extract 3D image information more accurately. The suggested method first obtains brightness and texture features representing the environment from input images. It then adaptively selects active and passive cameras by generating rules that reflect the extracted features. In experimental results, we show that a hybrid 3D camera consisting of passive and active cameras is set up and the proposed method can effectively choose appropriate cameras in the hybrid camera and make it possible to extract three dimensional information more accurately.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.2
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pp.235-242
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2008
An Autonomous mobile robot is a very useful system to achieve various tasks in dangerous environment, because it has the higher performance than a fixed base manipulator in terms of its operational workspace size as well as efficiency. A method for estimating the position of an object in the Cartesian coordinate system based upon the geometrical relationship between the image captured by 2-DOF active camera mounted on mobile robot and the real object, is proposed. With this position estimation, a method of determining an optimal path for the autonomous mobile robot from the current position to the position of object estimated by the image information using homogeneous matrices. Finally, the corresponding joint parameters to make the desired displacement are calculated to capture the object through the control of a mobile robot. The effectiveness of proposed method is demonstrated by the simulation and real experiments using the autonomous mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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