In this paper, a 3D position tracking algorithm for a moving objects using a stereo CCD cameras was proposed. This paper purposed the method to extract the coordinates of the moving objects. That is improve the operating and data processing efficiency. We were applied the relative orientation far the stereo CCD cameras and image coordinates extraction in the left and right images after the moving object segmentation. Also, it is decided on 3D position far moving objects using an acquired image coordinates in the left and right images. We were used independent relative orientation to decide the relative location and attitude of the stereo CCD cameras and RGB pixel values to segment the moving objects. To calculate the coordinates of the moving objects by space intersection. And, We conducted the experiment the system and compared the accuracy of the results.
This paper proposes a video content delivery scheme for vehicles. Today, we spend a lot of time commuting to work in vehicles such as trains and cars. In addition, the number of users who enjoy video content such as YouTube and Netflix in order to appease the boredom in the vehicle is increasing rapidly. Video content requires a larger amount of data usage than text-based content. Hence, the user's mobile communication data usage increases rapidly along with the cost. The proposed video content delivery scheme downloads a lot of video content in advance when the vehicle is in a free Wi-Fi area. In this way, it is possible to play video content in a vehicle at a low cost. It is expected that the proposed scheme can be applied to the Internet of Things(IoT) for moving objects.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2010.05a
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pp.463-465
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2010
무선 이동 네트워크상의 이동 사용자의 동영상 주문 요청에 따라 실시간 동영상 전송서비스를 지원하기 위한 무선 스트리밍 플랫폼 구조 및 방법을 기술한다. 무선 채널은 잦은 네트워크 단절 및 전송 지연 등의 자원 한계성을 가지고 있다. 이러한 한계점들을 극복하고 이동 사용자가 요구하는 이동 실시간 스트리밍서비스를 지원하기 위해 프리패치(pre-fetch) 전송 방법과 패킷손실보존(packet loss conservation) 방법을 가진 다운로드 에이전트 시스템을 제안한다.
이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.151-156
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2006
This paper presents an background edge generation based automatic algorithm for detection of moving objects under moving camera. Background image is generated by rotating the fixed the camera on the tripod horizontally, aligning and reorganizing this images. We develop an efficient approach for robust panoramic background edge generation as well as method of edge matching between input image and background image. We applied the proposed algorithm to real image sequences. The proposed method can be successfully realized in various monitoring systems like intrusion detection as well as video surveillance.
Video based surveillance systems based on an active camera require a fast algorithm for real time detection and tracking of local motion in the presence of global motion. This paper presents a new fast and efficient motion detection and tracking algorithm using the displaced frame difference (DFD). In the Proposed algorithm, first, a Previous frame is adaptively selected according to the magnitude of object motion, and the global motion is estimated by using only a few confident matching blocks for a fast and accurate result. Then, a DFD is obtained between the current frame and the selected previous frame displaced by the global motion. Finally, a moving object is extracted from the noisy DFD by utilizing the correlation between the DFD and current frame. We implement this algorithm into an active camera system including a pan-tilt unit and a standard PC equipped with an AMD 800MHz processor. The system can perform the exhaustive search for a search range of 120, and achieve the processing speed of about 50 frames/sec for video sequences of 320$\times$240. Thereby, it provides satisfactory tracking results.
Recently, various research for intelligent video surveillance system have been proposed, but the existing monitoring systems are inefficient because all of situational awareness is judged by the human. In this paper, shadow removal based moving object tracking method is proposed using the chromaticity and entropy image. The background subtraction model, effective in the context awareness environment, has been applied for moving object detection. After detecting the region of moving object, the shadow candidate region has been estimated and removed by RGB based chromaticity and minimum cross entropy images. For the validity of the proposed method, the highway video is used to experiment. Some experiments are conducted so as to verify the proposed method, and as a result, shadow removal and moving object tracking are well performed.
In this paper, we propose a segmentation algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. Image segmentation is one of the most difficult process in image processing and an adoption in the change of environment must be considered for the increase in the accuracy of the image. The proposed algorithm consists of four process : generation of the difference image between the input image and the reference image, removes the background noise using the background nois modeling to a difference image histogram, then selects the candidate initial region using local maxima to the difference image, and gradually expanding the connected regions, region by region, using the shape information. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects like intruders very effectively in the noisy environment.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.553-555
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2001
Markov Random Fields(MRF) 모델은 영상 분할 및 복원 등에 주로 사용되는 확률적 영상모델이다. 본 논문에서는 MRF 모델을 3차원으로 확장하여 분할을 위한 선 필드 모델(Line Field Model)과 움직임 검출을 위한 움직임 필드 모델(Motion Field Model)을 도입하여 동영상 내에서 움직이는 물체의 형상과 움직임을 추정한다. 제안된 방법을 이용하여 한국어 수화 동작에서 손의 형상과 이동방향을 검출하였다. 그 결과 optical flow를 사용하는 방법에 비해서 이동 방향이 왜곡되는 것을 방지하여 보다 정확한 이동 방향을 검출할 수 있었다. 또한 영상 추출의 경우에 있어서도 형상의 윤곽면과 내부가 하나의 라벨(label)로 묶이기 때문에 보다 깨끗한 영상을 추출할 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.691-693
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2001
현재 이동 통신 단말기에는 기존의 플랫폼들보다 나은 멀티미디어 서비스를 지원하는 다양한 무선 인터넷 플랫폼들이 채용되고 있지만, 동영상 처리에 밀접한 관련이 있는 이동 통신 단말기 자체의 계산 능력이 낮아 동영상 처리에 한계가 있다. 따라서 이동 통신 단말기에서 동영상을 처리하기 위해선 중간 데이터를 사용한 동영상 처리와 같은 새로운 모텔이 필요하다. 중간 데이터를 사용한 모델의 장점은 시스템 자체의 자원을 최소한으로 요구함으로써 이동 통신 단말기에서 동영상 서비스를 가능하게 한다는 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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