We present a scalable object tracking framework, which is capable of removing shadows and tracking the people. The framework consists of background subtraction, fuzzy based shadow removal and boundary tracking algorithm. This work proposes a general-purpose method that combines statistical assumptions with the object-level knowledge of moving objects, apparent objects, and shadows acquired in the processing of the previous frames. Pixels belonging to moving objects and shadows are processed differently in order to supply an object-based selective update. Experimental results demonstrate that the proposed method is able to track the object boundaries under significant shadows with noise and background clutter.
비디오 객체 분할은 MPEG-4와 같은 객체기반 비디오 코딩을 위한 중요한 구성 요소이다. 본논문은 비디오 시퀸스에서 움직임 객체 분할을 위한 새로운 알고리즘과 VOP(Video Object Plane)추출 방법을 소개한다. 본 논문의 핵심은 시간적으로 변하는 움직임 객체 에지와 공간적 객체 에지 검출 결과를 효율적으로 조합하여 정확한 객체 경계를 추출하는 것이다. 이후 추출된 에지를 통하여 VOP를 생성한다. 본 알고리즘은 첫 번째 프레임을 기준영상으로 설정한 후 두 개의 연속된 프레임 사이의 움직임 픽셀 차이 값으로부터 시작된다. 차이영상을 추출한 후 차이영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산(erosion)을 적용하고, 다음 프레임의 영상에 Canny 에지 연산과 수리형태 녹임 연산을 적용하여 두 프레임 사이의 에지 비교를 통하여 정확한 움직임 객체 경계를 추출한다. 이 과정에서 수리형태학 녹임 연산은 잘못된 객체 에지의 검출을 방지하는 작용을 한다. 두 영상 사이의 정확한 움직임 객체 에지(moving object edge)는 에지 크기를 조절하여 생성한다. 본 알고리즘은 픽셀 범위까지 고려한 정화한 객체의 경계를 얻음으로서 매우 쉬운 구현과 빠른 객체 추출을 보였다.
움직임 객체 분할은 내용 기반 응용을 위하여 핵심적인 것이다. 다중 프레임 차이 누적은 프레임 차이 정보를 누적하여 움직임 에지를 검출한다. 검출된 움직임 에지와 분할될 현재 프레임의 에지를 비교하여 움직임 객체 에지를 생성한다. 그러나 실시간 카메라로 입력되는 연속 동영상의 움직임 객체 에지에는 객체 색과 배경 색의 일치 혹은 객체의 움직임 감소로 말미암아 에지 단락이 발생한다. 에지 단락은 매우 심각한 문제로서 움직임 객체의 영상 품질을 심하게 손상시키는 경우도 있다. 본 연구에서는 강건하고 포괄적인 에지 연결 알고리즘을 개발하여 이 문제를 해결하였다. 또한 본 연구에서는 자동 움직임 객체 분할 알고리즘을 개발하여 분명하고 깨끗한 모양의 움직임 객체를 자동으로 분할하였다. 개발한 알고리즘은 CIF 영상을 초당 30 프레임 이상 처리할 수 있다. 본 논문에서 개발한 알고리즘은 MPEG-4 내용 기반 코딩 시스템에 적용할 수 있다.
객체의 추출 및 추적은 동영상을 처리하는 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 매우 기본적이고 중요한 단계로 여러 가지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하면서 이동하는 객체를 추적하고 좌표를 계산하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 특히 개발한 알고리즘의 적용 및 실용화를 위해 축구장에 대한 1/100크기의 축소모형을 제작하여 실험하였다. CCD 카메라를 통해 얻어지는 영상에서 이동 객체 (축구공)의 RGB값을 이용해 후보를 선정하고 후보 중 객체의 크기값(MBR size)을 이용해 객체를 추출한다. 이렇게 추출된 이동객체의 영상좌표를 획득하고 이동객체의 현재 위치를 중심으로 예상 움직임 범위를 결정하여 그 범위 내에서만 검색을 실시해 이동객체의 실시간 위치를 추적하게 된다. 한편 두 대의 CCD 카메라에 대한 상호표정 및 절대표정을 수행하고, 공간전방교선법을 이용함으로써 이동객체의 3차원 좌표를 획득할 수 있다.
This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.
In this paper, we present a real-time method to detect moving objects in a rotating and zooming camera. It is useful for camera surveillance of fixed but rotating camera, camera on moving car, and so on. We first compensate the global motion, and then exploit the displaced frame difference (DFD) to find the block-wise boundary. For robust detection, we propose a kind of image to combine the detections from consecutive frames. We use the block-wise detection to achieve the real-time speed, except the pixel-wise DFD. In addition, a fast block-matching algorithm is proposed to obtain local motions and then global affine motion. In the experimental results, we demonstrate that our proposed algorithm can handle the real-time detection of common object, small object, multiple objects, the objects in low-contrast environment, and the object in zooming camera.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5419-5435
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2017
The construction of panoramic images on smartphones and low-powered devices is a challenging task. In this paper, we propose a new approach for smoothly stitching images on mobile phones in the presence of moving objects in the scene. Our main contributions include handling moving object problems, reducing processing time, and generating rectangular panoramic images. First, unique and robust feature points are extracted using fast ORB method and a feature matching technique is applied to match the extracted feature points. After obtaining good matched feature points, we employ the non-deterministic RANSAC algorithm to discard wrong matches, and the hommography transformation matrix parameters are estimated with the algorithm. Afterward, we determine precise overlap regions of neighboring images and calculate their absolute differences. Then, thresholding operation and noise removal filtering are applied to create a mask of possible moving object regions. Sequentially, an optimal seam is estimated using dynamic programming algorithm, and a combination of linear blending with the mask information is applied to avoid seam transition and ghosting artifacts. Finally, image-cropping operation is utilized to obtain a rectangular boundary image from the stitched image. Experiments demonstrate that our method is able to produce panoramic images quickly despite the existence of moving objects.
본 논문에서는 객체기반 비디오 부호화 또는 멀티미디어 편집을 위한 반지동 비디오 객체 분할방식을 제안한다. 반자동 객체분할은 사용자 지원에 의한 분할 방식으로, 비디오 시퀀스의 초기 프레임에서 사용자가 관심객체의 경계를 표시하고 이후의 영상 프레임의 객체를 배경으로부터 연속적으로 분리해 낸다. 제안된 방식은 부분적으로 사용자 조력에 의한 프레임내 분할과 완전 자동에 의한 프레임간 분할 처리과정으로 구성되는데, 영상 전체에 대해 연산을 수행하는 기존 방식과는 달리 객체 경계가 존재하는 영상영역 부분에서만 연산을 수행한다. 프레임내 분할은 사용자가 관심객체의 경계를 지정하고, 이 경계 주위 화소들의 유사성을 이용한 후처리에 의해 정확한 초기 객체를 구한다. 프레임간 분할에서는 이전 프레임에서 추출한 객체의 경계 정보에 근거하여 시간적 유사성을 구한 후 경계와 영역 추적에 의해 연속적으로 동영상 객체를 추출한다. 실험결과로부터 제안된 방식은 비디오 편집, 객체기반 비디오 압축 및 인덱싱 등의 멀미디어 응용에 사용 가능할 정도로 안정되고 정확한 객체추출을 수행함을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로 다수의 편리한 기능을 포함한 비디오 편집시스템을 개발하였다.
본 논문에서는 영상감시 시스템을 위한 감시영역 입력방법을 제안한다. 이동물체의 침입 여부는 감시영역과 비교를 통해 이루어지므로 이를 입력하는 방법은 영상감시의 가장 기본적인 기능이다. 기존의 방법은 각 카메라 별로 획득된 영상을 기반으로 감시영역을 설정하기 때문에 감시영역의 크기. 카메라 수, 카메라 위치 등 감시환경의 변화에 대응하기 어려운 단점이 있다. 제안하는 입력방법은 위성지도를 기반으로 감시영역 전체를 다각형으로 정의하고, 이를 각 카메라 환경으로 변환하는 접근방법을 사용한다. 이 방법의 특징은 감시환경에 독립적이라는 점이다. 다각형의 정점의 수를 n이라 하면 침입탐지 수행시간은 O(n)의 복잡도를 보인다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 3D 시뮬레이션을 수행하였으며, 각 카메라 수와 위치에 무관하게 입력된 감시영역을 재사용할 수 있음을 확인하였다.
무선 센서 네트워크 환경에서 이동 객체 추적 기법은 환경 모니터링이나 군사 지역에서 적의 이동을 추적하는 실제 응용을 위한 핵심적인 기반 기술이다. 기존 연구에서는 저밀도를 갖는 실제 센서 네트워크 환경에 의해 발생되는 감지 공백 영역을 고려하지 않았다. 따라서 많은 이동 객체 추적 실패가 발생하여 에너지 소모가 증가하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 저밀도 환경과 감지 공백 영역을 고려한 이동 객체 추적 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 다항 회귀 분석을 이용해 객체의 경로를 예측하여 최소한의 센서 노드를 활성화시킨다. 또한 이동 객체 추적 실패가 발생할 경우 감지 공백 영역의 경계 노드만을 활성화 시키는 객체 추적 복구 기법을 수행한다. 이를 통해, 제안하는 기법은 에너지 소모량을 줄이고 감지 공백 영역 안에서도 높은 예측 정확도를 보장한다. 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 이동 객체 추적에 소모되는 에너지를 평균 약 47% 감소시켰고, 센서 노드가 낮은 밀도로 배치된 상황에서 발생하는 감지 공백 영역에서도 평균 약 91%의 예측 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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