기존의 색상 기반의 Mean Shift 알고리즘을 이용한 객체추적 알고리즘은 초기 색상 정보가 사라질 경우 정확한 객체추적을 수행할 수 없다. 본 논문은 객체의 색상이 변할 때 색상 정보를 변경하여 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 현재의 위치를 중심으로 다음 객체 위치에 해당하는 밀도가 가장 높은 위치를 Mean Shift알고리즘으로 구하고, 바꿔 색상 정보를 변경하는 반복적인 기법을 사용한다. 이를 통해 처음 설정한 객체의 색상이 바뀌거나 사라지더라도 정확한 객체추적을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 구현하고, 실험 결과로 성능을 입증한다.
This paper proposed a framework for handover method in continuously tracking a person of interest across cooperative pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. The algorithm here is based on a robust non-parametric technique for climbing density gradients to find the peak of probability distributions called the mean shift algorithm. Most tracking algorithms use only one cue (such as color). The color features are not always discriminative enough for target localization because illumination or viewpoints tend to change. Moreover the background may be of a color similar to that of the target. In our proposed system, the continuous person tracking across cooperative PTZ cameras by mean shift tracking that using color and shape histogram to be feature distributions. Color and shape distributions of interested person are used to register the target person across cameras. For the first camera, we select interested person for tracking using skin color, cloth color and boundary of body. To handover tracking process between two cameras, the second camera receives color and shape cues of a target person from the first camera and using linear color calibration to help with handover process. Our experimental results demonstrate color and shape feature in mean shift algorithm is capable for continuously and accurately track the target person across cameras.
본 논문에서는 스위칭 가능한 브래그 반사판의 한 종류인 콜레스테릭 액정 셀에 염료를 주입함으로써 입사각에 따라 단파장대로 이동된 반사광을 제거하는 셀을 구현하였다. 액정과 카이랄 도펀트를 일정 비율로 혼합하여 원하는 파장대역을 반사하는 콜레스테릭 액정 셀을 제작하였고, 이에 특정한 파장대역을 흡수하는 성질을 가지는 이색성 염료를 혼합함으로써, 빛의 입사각이 증가할 때 단파장으로 이동된 빛을 흡수하여 초기에 설계된 색을 유지할 수 있다. 염료를 혼합하지 않은 콜레스테릭 액정 셀에서는 입사각에 따라서 반사 된 빛이 눈에 띄게 단파장대로 이동되는데 반해, 제안된 방법에서는 염료의 혼합 비율이 1, 2 wt%로 증가할수록 단파장대로 이동된 빛을 더 잘 흡수하는 것을 확인하였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서Mean Shift와 깊이지도를 결합하여 다수의 사람을 다양한 자세, 크기, 조명변화에 강인한 추적을 하는 방법을 제안한다. Mean Shift 추적 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 칼라 정보만으로는 배경과 칼라 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점을 보완하기 위하여 깊이 정보를 결합하는 방법을 제안한다. 또한 객체가 이동하면서 발생하는 가려짐 문제를 해결하기 위하여 검출된 사람 영역을 머리, 몸통, 다리로 나누어 신체 부위별 모델링을 하였고 박스 크기가 객체의 크기변화에 따라 적응적으로 변하도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이타에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
We introduce a new electrode structure for the patterned vertical alignment (PVA) mode, which has a lower color-shift at large viewing angle than the one-domain VA mode. By manipulating the period of electrode structure, we can make more multi-domains and use the existing fabrication processes without having to use additional materials.
Kim, Dae-Hwan;Jung, Seung-Won;Suryanto, Suryanto;Lee, Seung-Jun;Kim, Hyo-Kak;Ko, Sung-Jea
ETRI Journal
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제34권3호
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pp.399-409
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2012
In this paper, we propose a new color histogram model for object tracking. The proposed model incorporates the color arrangement of the target that encodes the relative spatial distribution of the colors inside the object. Using the color arrangement, we can determine which color bin is more reliable for tracking. Based on the proposed color histogram model, we derive a mean shift framework using a modified Bhattacharyya distance. In addition, we present a method of updating an object scale and a target model to cope with changes in the target appearance. Unlike conventional mean shift based methods, our algorithm produces satisfactory results even when the object being tracked shares similar colors with the background.
한국정보디스플레이학회 2008년도 International Meeting on Information Display
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pp.753-756
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2008
We analyzed the problem of the typical definition of the viewing angle, where the contrast ratio is higher than 1:10 and suggest the new definition of the viewing angle by considering the contrast ratio, color shift, luminance and gamma shift in the viewing direction all together.
Mean shift 방법은 중심 모드를 찾기 위한 비모수적 통계 방법으로 컬러 영상을 분할하는데 효율적이다. 그러나 입력되는 윈도우 크기에 따라 분할된 결과가 달라지며 윈도우의 크기 값이 작을 경우 많은 영역으로 분할되는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 단점을 개선하여 mean shift 알고리즘에 의한 분할 영상이 과도하게 분할되었을 경우 영역 병합 방법을 이용하여 유사 영역을 병합하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 과분할된 영상을 HSI 컬러 공간으로 변환하여 색상 정보를 이용하여 유사 영역으로 병합하며 이때 경계 영역을 보존하기 위해 영역 병합 제한자를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 그 후 RGB 컬러 공간을 이용하여 HSI 컬러 공간에서 병합되지 않은 영역들을 병합하였다. 실험 결과는 다양한 영상에 대해 주요 영역들의 분할 결과에서 우수한 성능을 보여준다.
본 연구에서는 이동 물체의 색상이 배경 내 색상과 동일하거나 유사한 색상이 존재하는 경우 컬러기반에서 효과적으로 이동 물체의 추적 방법을 다루고 있다. 대표적인 컬러 기반 추적방법인 CamShift 알고리즘은 배경 영상에 이동물체의 색상이 존재하는 경우 불안정한 추적을 보여주고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 물체의 Depth 정보를 병합한 CamShift 알고리즘을 제안하고 있다. Depth 정보 영상의 모든 픽셀의 거리정보를 측정하는 Kinect 장치로부터 구할 수 있다. 실험결과 이동물체의 거리정보를 병합시킨 제안된 추적 방법은 기존 CamShift 알고리즘의 불안정한 추적기능을 보완하였고, CamShift 알고리즘만 사용한 경우와 비교해 볼 때 추적성능을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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