The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.4C
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pp.401-410
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2007
In this paper, we propose water quality monitoring system using vision camera and multiple objects tracking method. The proposed system analyzes object individually using vision camera unlike monitoring system using sensor method. The system using vision camera consists of individual object segmentation part and objects tracking part based on interrelation between successive frames. For real-time processing, we make background image using non-parametric estimation and extract objects using background image. If we use non-parametric estimation, objects extraction method can reduce large amount of computation complexity, as well as extract objects more effectively. Multiple objects tracking method predicts next motion using moving direction, velocity and acceleration of individual object then carries out tracking based on the predicted motion. And we apply exception handling algorithms to improve tracking performance. From experiment results under various conditions, it shows that the proposed system can be available for real-time water quality monitoring system since it has very short processing time and correct multiple objects tracking.
Motion Information in a video clip often plays an important role in characterizing the content of the clip. A number of methods have been developed to analyze and retrieve video contents using motion information. However, most of these methods focused more on the analysis of direction or trajectory of motion but less on the analysis of the movement of an object. In this paper, we introduce the shape variation descriptor for describing shape variation caused by object movement along time, and propose a method to describe and retrieve the shape variation of the object using shape variation map. The experimental results shows that the proposed method performed much better than the previous method by l1% and is very effective for describing the shape variation which is applicable to semantic retrieval applications.
This paper proposes a minimal contour tracking algorithm that reduces transmission of data for tracking mobile objects in surveillance networks in terms of detection and communication load. This algorithm perform detection for object tracking and when it transmit image data to server from camera, it minimized communication load by reducing quantity of transmission data. This algorithm use minimal tracking area based on the kinematics of the object. The modeling of object's kinematics allows for pruning out part of the tracking area that cannot be mechanically visited by the mobile object within scheduled time. In applications to detect an object in real time,when transmitting a large amount of image data it is possible to reduce the transmission load.
The object detection is essential for identifying objects, location information, and user context-aware in the image. In this paper, we propose a robust object detection system. The System linearly transforms learning data obtained from the background images to Principal components. It organizes the Eigen-background with the selected Principal components which are able to discriminate between foreground and background. The Fuzzy-C-means (FCM) carries out clustering for images with inputs from the Eigen-background information and classifies them into objects and backgrounds. It used various patterns of backgrounds as learning data in order to implement a system applicable even to the changing environments, Our system was able to effectively detect partial movements of a human body, as well as to discriminate between objects and backgrounds removing noises and shadows without anyone frame image for fixed background.
In this paper, we propose a real-time virtual model synchronization algorithm using object feature detection. The proposed algorithm may be useful to synchronize between real objects and their corresponding virtual models through object feature search in two-dimensional images. It consists of an algorithm to classify objects with colors individually, and an algorithm to analyze the orientation of objects with angles. We can synchronize the motion of the real object with the virtual model by providing the environment of moving the virtual object through the hand without specific controllers. The future research will include the algorithm to synchronize real object with unspecified shapes, colors, and directions to the corresponding virtual object.
The purpose of this study is to implement various movements of multiple objects using a small number of power devices in producing a kinetic design, achieving an effect similar to a work comprised of multiple objects controlled using multiple power devices. While it is more typical to control various objects using multiple power devices, the use of multiple devices leads to higher costs and heavier overall weight. In addition, more power is required to operate the multiple power devices. This study applied a mechanism that allows multiple objects to perform various movements using a small number of power devices. The mechanism significantly reduces overall weight and power consumption. In addition, various movements could be expressed by increasing the rows and columns of objects through the use of the camshaft structure that changed the position and shape of the cam and the use of bevel gears. The significance of this study lies in presenting a new method of controlling multiple objects for designers involved in kinetic design.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.2
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pp.45-56
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2015
In this paper we propose a very rapid moving object tracking method for an object-based auto focus on a smart phone camera. By considering the limit of non-learning approach on low-performance platforms, we use a sliding-window detection technique based on histogram features. By adapting the integral histogram, we solve the problem of the time-consuming histogram computation on each sub-window. For more speed up, we propose a local candidate search, and an adaptive scaling template method. In addition, we propose to apply a stabilization term in the matching function for a stable detection location. In experiments on our dataset, we demonstrated that we achieved a very rapid tracking performance demonstrating over 100 frames per second on a PC environment.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2006.06a
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pp.49-52
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2006
오늘날 컴퓨터의 발달과 인터넷의 확산으로 멀티미디어 컨텐츠의 보급이 급격히 확대되고 있으며, 이들 컨텐츠에는 원거리 화상회의, 감시시스템, 주문형 비디오(VOD), 주문형 뉴스(NOD), 디지털 편집 시스템 등 동영상이 포함되어 있다. 이처럼 동영상은 정보교환과 정보표현의 매개물로서 중요한 역할을 한다. 그러나 이와 같은 동영상은 노이즈나 전송과정 중 발생하는 문제 등으로 인해 항상 좋은 품질을 보장되지 않는다. 이런 훼손된 영상을 원영상으로 복원하거나 사용자가 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 지정 처리함으로서 다양한 정보를 획득할 수 있다. 일반적으로 pc에서 사용되어지는 대부분의 동영상은 $15fps{\sim}30fps$이다. 대부분의 동영상 편집 기술은 각각의 frame을 추출하여 수동적으로 처리하므로 비용과 시간이 많이 든다. 이런 단점을 해결하기 위해 여러 방법이 기존에 시도되고 있다. 제거 혹은 복원하고자 하는 영역을 전 frame에서 처리하기 위해 움직임 검출 및 추적기법이 사용되며, 제거 혹은 복원하기 위해 median filtering, image inpainting 처리 방법들이 있다. 본 연구에서는 사용자에 의해 미리 정의된 바운딩 박스내의 객체를 추적하여 객체의 중심값을 찾는 mean-shift algorithm을 이용하여 움직이는 객체를 추적하였고 image Inpainting algorithm을 이용하여 훼손된 영역을 복원하거나 제거하고자 하는 객체를 제거하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.3C
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pp.271-277
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2010
In this paper we proposed an object tracking system using PTZ camera. Once the target object is detected, the CAMshift tracking algorithm focuses it in realtime mode as the camera is moving accordingly. Since the CAMShift algorithm takes into account the object size, zoom related tracking is possible. We used the spherical coordinate to gain pan and tilt position. The position information is used to set the center of target object in the middle of the image by using the PTZ protocol and RS-485 interface. Our system showed excellent experimental results in various environments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.2
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pp.438-446
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2013
Generally, a camera isn't located at the center of display in a tele-presence system and it causes an incorrect eye contact between speakers which reduce the realistic feeling during the conversation. To solve this incorrect eye contact problem, we newly propose an intermediate view reconstruction algorithm using both a color camera and a depth camera and applying for the depth image based rendering (DIBR) algorithm. In the proposed algorithm, an efficient hole filling method using the arithmetic mean value of neighbor pixels and an efficient boundary noise removal method by expanding the edge region of depth image are included. We show that the generated eye-contacted image has good quality through experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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