We used holes defined by color similarity (Experiment 1) and binocular disparity (Experiment 2) to study how the inner contour of an object (i.e., boundary of a hole in it) is encoded in visual working memory. Many studies in VWM have shown that an object's boundary properties can be integrated with its surface properties via their shared spatial location, yielding an object-based encoding benefit. However, encoding of the hole contours has rarely been tested. We presented objects (squares or circles) containing a bar under a change detection paradigm, and relevant features to be remembered were the color of objects and the orientation of bars (or holes). If the contour of a hole belongs to the surrounding object rather than to the hole itself, the object-based feature binding hypothesis predicts that the shape of it can be integrated with color of an outer object, via their shared spatial location. Thus, in the hole display, change detection performance was expected to better than in the conjunction display where orientation and color features to be remembered were assigned to different parts of a conjunction object, and comparable to that in a single bar display where both orientation and color were assigned into a single bar. However, the results revealed that performance in the hole display did not differ from that in the conjunction display. This suggests that the shape of holes is not automatically encoded together with the surface properties of the outer object via object-based feature binding, but encoded independently from the surrounding object.
This paper introduces a partial edge detection technique, that improves the processing time of an automatic change tracking system for multi-temporal images. In the conventional change tracking systems for multi-temporal images, the edge detection is performed over the whole image. In the proposed method, however, the necessary portions for the edge detection is selected first and the edge detection is performed over the selected parts only. As a consequence, the improvement in the processing time could be achieved. The proposed change tracking system is expected to be utilized as a very efficient tool to configure changes in large data set such as remotely sensed satellite imagery or geophysical time laps images.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.135-142
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2013
Contour detection is important for many computer vision applications, such as shape discrimination and object recognition. In many cases, local luminance changes turn out to be stronger in textured areas than on object contours. Therefore, local edge features, which only look at a small neighborhood of each pixel, cannot be reliable indicators of the presence of a contour, and some global analysis is needed. The novelty of this operator is that dilation is limited to Deluanary triangular. An efficient implementation is presented. The grouping algorithm is then embedded in a multi-threshold contour detector. At each threshold level, small groups of edges are removed, and contours are completed by means of a generalized reconstruction from markers. Both qualitative and quantitative comparison with existing approaches prove the superiority of the proposed contour detector in terms of larger amount of suppressed texture and more effective detection of low-contrast contour.
Kim, Mingyu;Hu, Xufeng;Kim, Inki;Lim, Hyunseok;Gwak, Jeonghwan
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.653-654
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2021
본 논문에서는 문화재 손상 검출을 위한 직선 검출 기법을 제안한다. 이 기법은 문화재 건물의 볼록함, 즉 배부름 현상을 검출하기 위하여 원본 이미지의 직선과 윤곽을 탐지하여 두 선을 비교한다. 배부름 현상이 나타난 문화재의 경우 곡선이 볼록하게 검출되기 때문에 직선과 비교했을 때 일치하지 않는다. 직선 탐지 기법과 윤곽 탐지 기법은 컴퓨터 비전을 기반으로 이루어져 있으며, 이 선들은 이미지의 엣지를 이용하여 검출한다. 배부름 현상은 문화재의 전체 부분 중 일부분에 발생하기 때문에 직선과 윤곽을 비교했을 때 차이를 드러내므로 우수한 성능을 보인다.
Active Contour Model, that is, Snake algorithm is effective for detection and tracking the objects. However, this algorithm has some drawbacks; numerous parameters must be designed(weighting factors, iteration steps, etc.), a reasonable initialization must be available and moreover suffers from numerical instability. Therefore we propose a novel Energy Corrected Snake(ECS) algorithm which improved on external energy of Snake algorithm for detection and tracking the moving object more effectively. The proposed algorithm uses the difference image, getting when the object is moving. It copies four direction images from the difference image and performs the accumulating compute to erasing image noise, so that it gets external energy steadily. Then external energy united with contour that is computed by internal energy. Consequently we can detect and track the moving object more speedily and easily. To show the effectiveness of the proposed algorithm, we experiment on 3 situations. The experimental results showed that the proposed algorithm outperformed by 6$\sim$9% of detection rate and 6$\sim$11% of tracker detection rate compared with the Snake algorithm.
다양한 형태, 독특한 질감, 불균일한 조명과 같은 야외 영상의 특징 때문에, 윤곽선 탐지 방법은 단일 물체나 단순한 형태의 물체 등을 인식하는데 있어서 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 주변에 있는 물체들과 명확히 구분하여 객체의 인식에 향상을 가져 올 수 있는 영역 확장 법을 실험하였다.
자연영상 같은 야외영상의 특징으로는 산재하는 대상, 다양한 형태, 독특한 질감, 불균일한 조명 상태 등을 들 수 있는데, 이러한 특징으로 인하여 단일 물체나 단순한 형태의 물체 등을 인식하는 윤곽선 탐지 방법 등의 사용은 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 다양한 질감이나, 주변에 있는 물체들과 명확히 구분하여 객체의 인식에 향상을 가져 올 수 있는 영역 확장 법을 실험하였다.
In this paper, we proposed the skin color based hand and finger detection technology for the gesture recognition in CCTV surveillance. The aim of this paper is to present the methodology for hand detection and propose the finger detection method. The detected hand and finger can be used to implement the non-contact mouse. This technology can be used to control the home devices such as home-theater and television. Skin color is used to segment the hand region from background and contour is extracted from the segmented hand. Analysis of contour gives us the location of finger tip in the hand. After detecting the location of the fingertip, this system tracks the fingertip by using only R channel alone, and in recognition of hand motions to apply differential image, such as the removal of useless image shows a robust side. We explain about experiment which relates in fingertip tracking and finger gestures recognition, and experiment result shows the accuracy above 96%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.99-108
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2004
In this paper, a new fast detection and clutter rejection method is proposed for CCD-image-based Automatic Target Detection System. For defence application, fast computation is a critical point, thus we concentrated on the ability to detect various targets with simple computation. In training stage, 1D template set is generated by regional vertical projection and K-means clustering, and binary tree structure is adopted to reduce the number of template matching in test stage. We also use adaptive skip-width by Correlation-based Adaptive Predictive Search(CAPS) to further improve the detecting speed. In clutter rejection stage, we obtain Fourier Descriptor coefficients from boundary information, which are useful to rejected clutters.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.532-534
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2002
동영상에서 객체 추적은 몇 년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 본 논문에서는 감시 시스템 분야에서 적용되어 질 수 있는 실시간 객체 추적 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 카메라가 고정되어 있고 배경영상의 변화가 거의 없는 환경으로 제한하고, 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하고 움직임을 추적한다. 객체 위치 탐지시 객체의 윤곽선 중 일부 점을 추출하고 추출된 점들을 이용, 객체의 무게중심을 구한다. 객체 추적시 가변 탐색창을 이용해 실시간으로 빠른 처리가 가능하도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 제한된 환경하에서 실시간으로 빠른객체의 추적을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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