• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.814-816
• /
• 2005

본 연구에서는 영상획득 조건을 충분히 만족시키지 못하는 몰입형 디스플레이 환경에서 다수의 사용자 머리위치를 탐지하는 방법을 제안한다. 본 기법은 몰입형 가상환경에서 적외선 반사영상을 획득하고 그로부터 배경을 제거함으로써 얻어진 전경(foreground) 영역으로부터 프로젝션 히스토그램을 생성하고 사용자 실루엣을 추출하게 된다. 모든 사용자의 머리는 다각형 근사된 실루엣과 프로젝션 히스토그램에 기반하여 탐지된다. 또한 향후 몰입형 가상환경에서의 다중 사용자 트래킹을 지원하기 위해 스테레오 영상에서 탐지된 머리를 기준으로 탐색영역을 정의, 대응점을 결정하고 그에 기반하여 각 사용자 머리의 3차원 위치를 계산하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
• /
• pp.823-825
• /
• 2005

컴퓨터 비전 연구에서의 주요 관심은 객체의 특징을 이용하여 객체를 분간하거나 또는 계수하는데 있어 왔다. 최근 대단위의 사람들이 운집하는 공공장소에서의 사고에 대비한 대책의 기준으로 혼잡도라는 점보의 중요성이 대두되고 있다. 본 실험에서는 객체들이 존재하는 전경(Foreground) 영역을 객체들이 없는 배경 영역(back ground)으로부터 분리한 후 전경 영역에서의 edge pixel 들의 수를 계수하여 혼잡도의 정도를 구한다. 전경 영역과 배경 영역은 소 영역별로 RGB에 대한 표준편차와 평균을 비교 분석해서 구분하고 배경 영역을 삭제한다. 전경 영역에서 edge detection 방법을 이용하여 환경에 알맞은 edge pixels수를 계수하고 pixels수와 혼잡도 사이의 관계를 구한다. 이러한 측정 방법의 장점은 다양한 환경에서도 혼잡도라는 기본 특징정보를 추출할 수 있다는 것이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제2권1호
• /
• pp.52-57
• /
• 2004

In this paper, we propose a panorama-based object tracking scheme for wide-view surveillance systems that can detect and track moving objects with a pan-tilt camera. A dynamic mosaic of the background is progressively integrated in a single image using the camera motion information. For the camera motion estimation, we calculate affine motion parameters for each frame sequentially with respect to its previous frame. The camera motion is robustly estimated on the background by discriminating between background and foreground regions. The modified block-based motion estimation is used to separate the background region. Each moving object is segmented by image subtraction from the mosaic background. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
• /
• 제29권2호
• /
• pp.217-224
• /
• 2005

A new roof edge detection method based on multi level scales of wavelet function is proposed in this paper roof edge and its direction are obtained in this new methods at one time. Besides. scale characteristics of detecting roof edge is analyzed. And a few new methods on fingerprint image pre-processing are described. A method segmenting foreground/background of fingerprint images is proposed, in which Prior estimation of direction field is not required any more. A segmentation method based on multi-scale roof edges is implemented. and the valid scale range of the method is defined. too. And the method is used to segment ridges and valleys in fingerprint images simultaneously The exact direction fields made up of the direction of each point in ridges can be obtained when detecting ridges exactly based on the roof edge detector, in comparison with the traditional coarse estimation of direction fields. Obviously. it will establish a solid foundation for the sequent fingerprint identification.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제9권10호
• /
• pp.4092-4107
• /
• 2015

We propose a background subtraction method for moving cameras based on trajectory classification, image segmentation and label inference. In the trajectory classification process, PCA-based outlier detection strategy is used to remove the outliers in the foreground trajectories. Combining optical flow trajectory with watershed algorithm, we propose a trajectory-controlled watershed segmentation algorithm which effectively improves the edge-preserving performance and prevents the over-smooth problem. Finally, label inference based on Markov Random field is conducted for labeling the unlabeled pixels. Experimental results on the motionseg database demonstrate the promising performance of the proposed approach compared with other competing methods.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
• /
• pp.784-786
• /
• 2004

프로젝션 화면(projection display) 상에 보여지는 가상의 물체를 사용자가 직접 조작할 수 있는 인터페이스를 제공하기 위해서는 전경 물체를 검출해내는 과정이 필수적이다. 이전의 색상 정보만을 이용하는 방법은 몇 가지 제약 조건을 가지고 있었다. 본 논문은 색상 보정 (color calibration)과 스테레오 정보(stereo information)를 이용하여 프로젝션 화면 내의 전경물체를 검출하는 방법을 제안한다. 실험에서는 프로젝터를 통해 책상 표면에 투사되는 영상과 일반 캠코더를 통해 얻어진 영상 사이의 왜곡을 기하 왜곡과 색상 왜곡으로 정의하여 모델링 하였고, 스테레오 정보를 이용하여 얻어진 최종 결과를 통해 제안된 방법의 실효성을 입증할 수 있었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.30-35
• /
• 2017

Moving object segmentation from a nonstationary camera is a difficult problem due to the motion of both camera and the object. In this paper, we propose a new confidence-based background subtraction technique from moving camera. The method is based on clustering of motion vectors and generating adaptive multi-homography from a pair of adjacent video frames. The main innovation concerns the use of confidence images for each foreground and background motion groups. Experimental results revealed that our confidence-based approach robustly detect moving targets in sequences taken by a freely moving camera.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.213-216
• /
• 2022

There has been an increase in video surveillance for public safety and security, which increases the video data, leading to analysis, and storage issues. Furthermore, most surveillance videos contain an empty frame of hours of video footage; thus, extracting useful information is crucial. The prominent framework used in surveillance for efficient storage and analysis is video synopsis. However, the existing video synopsis procedure is not applicable for creating an abnormal object-based synopsis. Therefore, we proposed a lightweight synopsis methodology that initially detects and extracts abnormal foreground objects and their respective backgrounds, which is stitched to construct a synopsis.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.555-564
• /
• 2014

DIBR(Depth Image Based Rendering)을 이용한 영상 합성 시에 발생하는 경계 잡음은 원래 전경 영역에 속하던 화소가 배경으로 흩어져 나와 생성된 잡음이며, 이는 주로 참조 영상과 깊이지도 간 경계 불일치나 참조 영상에서의 블러링 때문에 발생된다. 영상 합성 과정에서 발생된 홀 영역은 일반적으로 주위 화소를 이용하여 채워지게 되므로, 홀에 인접한 경계 잡음은 합성 영상의 화질을 저하시키는 주요 원인으로 작용한다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 깊이지도의 전처리를 이용한 새로운 경계 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 기존의 전처리 기법들은 경계 불일치에 따른 경계 잡음의 제거를 위해 참조 영상과 깊이지도의 경계가 일치되도록 깊이지도를 수정한다. 그러나 대부분의 기존 기법들이 신호 기울기 기반의 단순 경계 탐색 알고리즘에 기반을 두고 있어 블러링이 존재하는 경계에서는 탐색 성능의 저하가 나타난다. 제안 알고리즘은 이의 해결을 위해 2단계 경계 탐색을 이용함으로써 이행 영역과 배경 영역 간 경계를 보다 효과적으로 탐색할 수 있는 구조를 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 우수한 경계 잡음 제거 성능을 가짐을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.47-57
• /
• 2010

객체 검출은 영상에서 객체의 식별, 위치정보, 상황인식 등을 위해서 필수적이다. 본 논문에서는 강인한 객체 검출 시스템을 제안한다. Principal Component Analysis (PCA)를 이용하여 배경 영상에서 수집한 학습데이터를 주성분으로 선형변환 한다. 객체와 배경에 대하여 판별 능력이 우수한 주성분을 선별하여 Eigen-background를 구성한다. Fuzzy-C-Means (FCM)은 Eigen-background의 정보를 입력 차원으로 하여 영상을 Clustering하고 객체와 배경으로 분류한다. 고정된 카메라에서 배경변화에 적용 가능한 시스템을 구현하기 위해 동일한 시점에서 움직이는 객체가 포함된 영상을 학습데이터로 사용하였다. 제안하는 시스템은 인위적인 한 프레임을 배경으로 정의하여 사용하는 과정이 필요 없이 입력 영상에서 잡음이 제거된 객체와 배경으로 분류하였고, 또한 객체의 부분적인 움직임도 효과적으로 검출하였다.