• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.333-341
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• 2018

In this paper, we propose an algorithm to automatically detect gait's joints. The proposed method classifies gait's types into front gait and flank gait so as to automatically detect gait's joints. And then according to classified types, the proposed applies joint extracting algorithm to input images. Firstly, we split input images into foreground image using difference images of Hue and gray-scale image of input and background one and extract gait's object. The proposed method classifies gaits into front gait and flank gait using ratio of Face's width to torso's width. Then classified gait's type, joints are detected 10 at front gait and detected 7~8 at flank gait. The proposed method is applied to the camera's input and the result shows that the proposed method automatically extracts joints.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권3호
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• pp.557-571
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• 2020

The existing methods for detection of fire smoke in a video easily lead to misjudgment of cloud, fog and moving distractors, such as a moving person, a moving vehicle and other non-smoke moving objects. Therefore, an algorithm for detection of fire smoke in a video based on wavelet energy slope fitting is proposed in this paper. The change in wavelet energy of the moving target foreground is used as the basis, and a time window of 40 continuous frames is set to fit the wavelet energy slope of the suspected area in every 20 frames, thus establishing a wavelet-energy-based smoke judgment criterion. The experimental data show that the algorithm described in this paper not only can detect smoke more quickly and more accurately, but also can effectively avoid the distraction of cloud, fog and moving object and prevent false alarm.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.483-493
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• 2019

Considering the high dimensions of video sequences, it is often challenging to acquire a sufficient dataset to train the tracking models. From this perspective, we propose to revisit the idea of hand-crafted feature learning to avoid such a requirement from a dataset. The proposed tracking approach is composed of two phases, detection and tracking, according to how severely the appearance of a target changes. The detection phase addresses severe and rapid variations by learning a new appearance model that classifies the pixels into foreground (or target) and background. We further combine the raw pixel features of the color intensity and spatial location with convolutional feature activations for robust target representation. The tracking phase tracks a target by searching for frame regions where the best pixel-level agreement to the model learned from the detection phase is achieved. Our two-phase approach results in efficient and accurate tracking, outperforming recent methods in various challenging cases of target appearance changes.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.131-139
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• 2021

In current time, anomaly detection is the primary concern of the administrative authorities. Suspicious activity identification is shifting from a human operator to a machine-assisted monitoring in order to assist the human operator and react to an unexpected incident quickly. These automatic surveillance systems face many challenges due to the intrinsic complex characteristics of video sequences and foreground human motion patterns. In this paper, we propose a novel approach to detect anomalous human activity using a hybrid approach of statistical model and Genetic Programming. The feature-set of local motion patterns is generated by a statistical model from the video data in an unsupervised way. This features set is inserted to an enhanced Genetic Programming based classifier to classify normal and abnormal patterns. The experiments are performed using publicly available benchmark datasets under different real-life scenarios. Results show that the proposed methodology is capable to detect and locate the anomalous activity in the real time. The accuracy of the proposed scheme exceeds those of the existing state of the art in term of anomalous activity detection.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.17-22
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• 2009

다빈치 프로세서는 임베디드 멀티미디어 응용 구현 프로세서로 많이 사용된다. ARM 9 코어 및 DSP 코어의 듀얼 코어로 되어 있어 ARM 코어 에서는 주변 장치 제어, 비디오 입출력 제어, 네트워킹 등을 지원하며, DSP 코어는 보다 효율적인 디지털 신호 처리 연산을 지원한다. 본 논문에서는 본 저자들의 연구실에서 만들고 있는 다빈치 프로세서 기반의 스마트 카메라에 있어서 객체 추적 알고리즘의 최적 구현 방안 노력을 기술한다. 본 논문의 스마트 카메라는 입력 영상에서 관심 객체를 검출하고 이를 추적하며, 분류하고 감시구역에 침입한 경우 이를 IP 프로토콜로 원격 클라이언트에게 통보하는 기능을 보유한다. 객체 추적은 전방 마스크 추출, 전방 마스크 교정, 연결 요소 레이블링, 블롭 지역 계산 등 계산량이 많은 절차들로 구성되어 효율적으로 구현되지 않으면 실시간 처리가 힘들다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.741-747
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• 2012

본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2669-2688
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• 2016

An efficient and effective unsupervised single moving object detection framework is presented in this paper. Given the sparsely labelled trajectory points, we adopt a coarse-to-fine strategy to detect and segment the foreground from the background. The superpixel level coarse segmentation reduces the complexity of subsequent processing, and the pixel level refinement improves the segmentation accuracy. A distance measurement is devised in the coarse segmentation stage to measure the similarities between generated superpixels, which can then be used for clustering. Moreover, a Quadmap is introduced to facilitate the refinement in the fine segmentation stage. According to the experiments, our algorithm is effective and efficient, and favorable results can be achieved compared with state-of-the-art methods.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권1호
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• pp.345-359
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• 2017

Optical Character Recognition (OCR) that has been a main research topic of computer vision and artificial intelligence now extend its applications to detection of text area from video or image contents taken by camera devices and retrieval of text information from the area. This paper aims to implement a binarization algorithm that removes user intervention and provides robust performance to outdoor lights by using TopHat algorithm and channel transformation technique. In this study, we particularly concentrate on text information of outdoor signboards and validate our proposed technique using those data.

• 전자공학회논문지
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• 제52권3호
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• pp.147-153
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• 2015

본 논문에서는 주차장 환경에서의 차량 사고 감지방법을 제안한다. 제안하는 방법은 차량 검출, 차량 추적, 사고 감지의 3단계로 구성된다. 차량 검출 단계에서는 픽셀 기반의 전경 검출 방법과 모션맵을 이용하여 차량을 검출하고, 차량 추적 단계에서는 검출된 차량 정보를 바탕으로 차량의 이동을 추적한다. 마지막 단계인 차량 사고 감지 단계에서는 차량의 이동 방향에 맞추어 사고 감지 영역을 지정하고 사고 감지 영역에서 발생하는 움직임의 변화량을 분석하여 차량 사고를 감지한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 주차장 환경에서 발생하는 차량 사고를 효과적으로 검출함을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.1314-1321
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• 2005

비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM; Video Surveillance And Monitoring)에서 동적 영역의 검출에 의한 전경의 추출은 가장 기본이 되는 작업이다. 그런데 추출된 전경에는 동적인 물체뿐 아니라 물체의 그림자도 포함되게 되며, 이는 후행하는 비디오 영상의 처리 작업에서 오류를 발생시키는 요인이 된다. 이의 제거를 위하여 본 논문에서는 VSAM 카메라 영상의 전경 내 그림자 화소의 새로운 판정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 모든 화소에 일률적인 판정 기준을 적용하는 기존의 기법과는 달리 화소의 배경 자기에 따라 그림자에 의한 영향이 달라지는 사실을 확인하고, 이를 그림자 화소 판정에 이용한다 이와 같은 접근법은 영상내 국부적인 특성을 자연스럽게 수용할 수 있게 하고, 변화하는 환경 내에서도 성능을 유지할 수 있게 한다. 제안된 기법은 실제 실험에서 기존의 기법과 비교하여 향상된 결과를 보였다.