In this paper, a object detection and tracking algorithm is presented which exhibits robust properties for image sequences with complex background. The proposed algorithm is composed of three parts: moving object detection, object tracking, and motion analysis. The moving object detection algorithm is implemented using a temporal median background method which is suitable for real-time applications. In the motion analysis, we propose a new technique for removing a temporal clutter, such as a swaying plant or a light reflection of a background object. In addition, we design a multiple vehicle tracking system based on Kalman filtering. Computer simulation of the proposed scheme shows its robustness for MPEG-7 test image sequences.
This paper presents an experimental system, where an object extracted from an image sequence is embedded into the desired position in a scene. First, a moving object is detected and the 3-D structure is obtained by SFM analysis of comer trajectories. We constrained the motion to translational motion only. Extracted objects are classified by matching with 3-D models and then the structure of the occluded part is restored. Camera calibration is performed for the background scene which will embed the object. Finally, the object is embedded into the scene. In the experiments, we used synthetic image sequences generated with OpenGL library for easy evaluation of the 3-D structure estimation.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2000.11a
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pp.493-497
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2000
Fragile watermarking is a technique far autoentication/integrity of digital data. Unlike robust watermarking, il has to design to be vulnerable against some slight processing to verify the modification of digital data. Feature of fragile watermarking is to identify the modifications of data and to locate some places modification occurred at the same time, so it has to identify slight changes of small range if possible. In this paper, fragile watermarking is proposed that the changes of small range on image can be identified using the watermark sequence with period and the values of low bit planes in an image.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.174-177
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2009
In object tracking, the template matching methods have been developed and frequently used. It is fast enough, but not robust to an object with the variation of size and shape. In order to overcome the limitation of the template matching method, this paper proposes a template update technique. After finding an object position using the correlation-based adaptive predictive search, the proposed method selects blocks which contain object's boundary. It estimates the motion of boundary using block matching, and then updates template. We applied it to IR image sequences including an approaching object. From the experimental results, the proposed method showed successful performance to track object.
This paper proposes a method for rejecting false matches in automobile rear view camera image sequences. Our method consists of two submethods which utilize the motion characteristics of an automobile. One is for a straight motion and the other is for a curve motion. First, we classify an image sequence into a straight motion or a curve motion and then apply an appropriate submethod. Our method works in cases where the percentage of true matches is as low as 30%.
The accuracy of Shape From Focus (SFF) technique depends on the quality of the focus measurements which are computed through a focus measure operator. In this paper, we introduce a new approach to estimate 3D shape of an object based on Gaussian process regression. First, initial depth is estimated by applying a conventional focus measure on image sequence and maximizing it in the optical direction. In second step, input feature vectors consisting of eginvalues are computed from 3D neighborhood around the initial depth. Finally, by utilizing these features, a latent function is developed through Gaussian process regression to estimate accurate depth. The proposed approach takes advantages of the multivariate statistical features and covariance function. The proposed method is tested by using image sequences of various objects. Experimental results demonstrate the efficacy of the proposed scheme.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.21
no.11
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pp.83-90
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2004
In this paper we present a new real-time visual servoing unit for laparoscopic surgery This unit can automatically control laparoscope manipulator through visual tracking of laparoscopic surgical tool. For the tracking, we present two-stage adaptive CONDENSATION(conditional density propagation) algorithm to extract the accurate position of the surgical tool tip from a surgical image sequence in real-time. This algorithm can be adaptable to abrupt change of laparoscope illumination. For the control, we present virtual damper system to control a laparoscope manipulator safely and stably. This system causes the laparoscope to move under constraint of the virtual dampers which are linked to the four sides of image. The visual servoing unit operates the manipulator in real-time with locating the surgical tool in the center of image. The experimental results show that the proposed visual tracking algorithm is highly robust and the controlled manipulator can present stable view with safe.
A variety of techniques have been proposed in the literature for depth improvement in depth from focus method. Unfortunately, these techniques over-smooth the depth maps over the regions of depth discontinuities. In this paper, we propose a robust technique for improving the depth map by employing a nonconvex smoothness function that preserves the depth edges. In addition, the proposed technique exploits the mutual structures between the depth map and a guidance map. This guidance map is designed by taking the mean of image intensities in the image sequence. The depth map is updated iteratively till the nonconvex objective function converges. Experiments performed on real complex image sequences revealed the effectiveness of the proposed technique.
Information that is acquired by adhered sensors on a body has been commonly used for the three-dimensional real-time motion capture algorithm. This paper describes realtime motion capture algorithm using computer vision. In a real-time image sequence, human body silhouette is extracted use a background subtraction between background image and the reference image. Then a human standing posture whether forward or backward is estimated by extraction of skin region in the silhoutte. After then, the principal axis is calculated in the torso and the face region is estimated on the principal axis. Feature points, which are essential condition to track the human gesture, are obtained ...
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.8
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pp.1-11
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1998
One of the desired features for the realizations of high quality Information and Telecommunication services in future is "the Sensation of Reality". This will be achieved only with the visual communication based on the 3- dimensional (3-D) moving images. The main difficulties in realizing 3-D moving image communication are that there is no developed data transmission technology for the hugh amount of data involved in 3-D images and no established technologies for 3-D image recording and displaying in real time. The currently known stereoscopic imaging technologies can only present depth, no moving parallax, so they are not effective in creating the sensation of the reality without taking eye glasses. The more effective 3-D imaging technologies for achieving the sensation of reality are those based on the multiview 3-D images which provides the object image changes as the eyes move to different directions. In this paper, a multiview 3-D imaging system composed of 8 CCD cameras in a case, a RGB(Red, Green, Blue) beam projector, and a holographic screen is introduced. In this system, the 8 view images are recorded by the 8 CCD cameras and the images are transmitted to the beam projector in sequence by a signal converter. This signal converter converts each camera signal into 3 different color signals, i.e., RGB signals, combines each color signal from the 8 cameras into a serial signal train by multiplexing and drives the corresponding color channel of the beam projector to 480Hz frame rate. The beam projector projects images to the holographic screen through a LCD shutter. The LCD shutter consists of 8 LCD strips. The image of each LCD strip, created by the holographic screen, forms as sub-viewing zone. Since the ON period and sequence of the LCD strips are synchronized with those of the camera image sampling adn the beam projector image projection, the multiview 3-D moving images are viewed at the viewing zone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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