• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.329-338
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• 2003

Object tracking in a real time image is one of Interesting subjects in computer vision and many practical application fields past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.187-194
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• 2005

The background subtraction method is mainly used for the real-time extraction and tracking of moving objects from image sequences. In the outdoor environment, there are many changeable environment factors such as gradually changing illumination, swaying trees and suddenly moving objects , which are to be considered for an adaptive processing. Normally, GMM(Gaussian Mixture Model) is used to subtract the background by considering adaptively the various changes in the scenes, and the adaptive GMMs improving the real-time Performance were Proposed and worked. This paper, for on-line background subtraction, employed the improved adaptive GMM, which uses the small constant for learning rate a and is not able to speedily adapt the suddenly movement of objects, So, this paper Proposed and evaluated the dynamic control method of a using the adaptive selection of the number of component distributions and the global variances of pixel values.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.6
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• pp.117-125
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• 2008

The Object tracking by real-time image analysis is one of the major concerns in computer vision and its application fields. The Object detection process of real-time images must be preceded before the object tracking process. To achieve the stable object detection performance in the exterior environment, adaptive background model generation methods are needed. The adaptive background model can accept the nature's phenomena changes and adapt the system to the changes such as light or shadow movements that are caused by changes of meridian altitudes of the sun. In this paper, we propose a robust background model generation method effective in an illegal parking auto-detection application area. We also provide a evaluation method that judges whether a moving vehicle stops or not. As the first step, an initial background model is generated. Then the differences between the initial model and the input image frame is used to trace the movement of object. The moving vehicle can be easily recognized from the object tracking process. After that, the model is updated by the background information except the moving object. These steps are repeated. The experiment results show that our background model is effective and adaptable in the variable exterior environment. The results also show our model can detect objects moving slowly. This paper includes the performance evaluation results of the proposed method on the real roads.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.44-47
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• 2003

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비곤 분석하여 평가한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.426-429
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• 2006

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.479-482
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• 2010

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소 사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적 알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.439-442
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• 2000

본 연구는 손의 동작변화로 인한 손 영역의 국부적인 조명변화와 복잡한 배경환경에서 손 영역의 검지좌표를 안정적으로 검출, 추적하여 마우스 포인터를 제어하는 핑거 마우스 시스템을 제안하였다. 손의 동작변화로 인한 국부적인 조명변화에 강인한 손 영역 검출을 위한 적응적인 on-line학습법을 제안하였으며 복잡한 배경에서도 안정적인 손 영역 추적이 가능하도록 칼만 트렉킹과 차영상을 이용한 모션 세그멘테이션을 복합적으로 적용하였다. 실험결과 복잡한 배경과 손의 움직임에 상관 없이 검지 좌표를 안정적으로 추적 할 수 있었다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2005.05a
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• pp.147-150
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• 2005

본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안it다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.2
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• pp.366-369
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• 2005

Background subtraction is mainly used for the real-time extraction and tracking of moving objects from image sequences. In the outdoor environment, there are many changeable factor such as gradually changing illumination, swaying trees and suddenly moving objects, which are to be considered for the adaptive processing. Normally, GMM(Gaussian Mixture Model) is used to subtract the background adaptively considering the various changes in the scenes, and the adaptive GMMs improving the real-time performance were worked. This paper, for on-line background subtraction, applied the improved adaptive GMM, which uses the small constant for learning rate ${\alpha}$ and is not able to speedily adapt the suddenly movement of objects, So, this paper proposed and evaluated the dynamic control method of ${\alpha}$ using the adaptive selection of the number of component distributions and the global variances of pixel values.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.11a
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• pp.260-261
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• 2010

본 논문에서는 제작된 콘텐츠에 배경음을 간편하고 효과적으로 혼합하기 위해서 녹음된 신호(전경음)를 분석하여 배경음 에너지를 적응적으로 조절하는 배경음혼합 알고리즘을 제안한다. 이를 위해, 제안된 알고리즘은 등청감 곡선 (equal-loudness curve) 및 linear prediction (LP) 분석에 기반하여 전경음신호의 청감 에너지 및 음성신호 존재여부를 결정한다. 이에 따라 전경음에 음성신호가 존재하는 경우에는 음성이 명확하게 들릴 수 있도록 혼합된 배경음의 에너지를 하향 조절하고, 반대로 전경음에 음성신호가 존재하지 않는 경우에는 배경음이 명확하게 들릴 수 있도록 혼합된 배경음의 에너지를 상향 조절한다. 제안된 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해, 고정 가중치를 이용하여 배경음을 혼합하는 경우와의 음질 선호도 조사를 실시한 결과, 제안된 알고리즘에 대한 높은 선호도를 보였다.