본 논문에서는 2차원 정지 영상 및 동영상에서 블록 정합을 이용한 움직임 검출과 영역 분할을 통하여 생성한 깊이 지도를 이용하여 입체 영상으로 실시간 변환하는 방법을 제안하였다. 성능 평가는 움직임 객체의 깊이 지도와 절대 시차 차이 영상을 생성하여 기존의 변환 방법과 비교를 통해 제안한 방식의 우수성을 입증하였다.
PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera based surveillance systems are enlarging their field of application due to their wide observable area. We aimed to detect both static and moving objects in automated working space by using a PTZ camera. For object detection we used background difference method because of the high quality segmentation. However, the method has a problem called 'hole' that is caused by non-continuous surveillance of the PTZ camera and its own characteristics. Moreover, the occlusion which occurs when the moving object overlaps with the static object should be solved for robust object detection. In this paper, we suggest a region-based technique for updating background images thereby overcoming the hole and occlusion problem. Through experiments with real scenes, it was verified that meaningful static and/or moving objects were detected very well.
본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 화상회의 영상 데이터에서 화자를 분할하고, 그 움직임을 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 실시간 처리가 가능하도록 화자 분할과 움직임 추적 순으로 처리되는 알고리즘으로 단순화하였다. 분할 한계에서는 차분 방법에 의해 구한 움직임 정보와 영상의 밝기 정보를 사용하여 화자를 분할하였다. 분할된 화자로부터 기준 마스크 영상을 생성하였다. 움직임 추적 단계에서는 움직임 추적에 불필요한 블록들은 제외함으로써 빠르게 움직임을 추적할 수 있는 블록정합 알고리즘을 사용하여 추적하였다. 시뮬레이션에서 여러 시험 영상에 제안한 알고리즘을 적용하여 움직이는 화자를 분할하고, 그 움직임를 추적하는 올바른 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, the method of image segmentation based on a pyramid of reduced resolution versions of the input input image is persented. In a pyramid structure, two regions (a given pixel and its mother pixels) are compared by the proposed inverse-mother-son variance ratio (IMSVR) method for the detection of an optinal object pixel and are determined whether they are similar enough to be viewed as one region or disparate to be viewed as ditinct regions By the proposed method, an l`timal object pixel has been setectedat some level, it is necessary to retrieve its boundary precisely. Moving down the pyramid to levels of higher resolution is requires. In this paper, the top-sown pyramid traversing algorithm for an image segmentation using a pyrmid structure is presented. Using the computer simulation, the results by the proposed statistical method and object traversing method are investigated for the binary image and the real image at the results of computer simulation, the proposed method of image segmentation based on a pyramid structure seem to have useful properties and deserve consideration as a possible alternative to existing methods of omage segmentation. The computation for the proposed method is required 0 (log n), for an TEX>$n{\times}n$ input image.
This paper introduces a mixture of background subtraction technique and K-Means clustering algorithm for removing shadows from video sequences. Lighting conditions cause an issue with segmentation. The proposed method can successfully eradicate artifacts associated with lighting changes such as highlight and reflection, and cast shadows of moving object from segmentation. In this paper, K-Means clustering algorithm is applied to the foreground, which is initially fragmented by background subtraction technique. The estimated shadow region is then superimposed on the background to eliminate the effects that cause redundancy in object detection. Simulation results depict that the proposed approach is capable of removing shadows and reflections from moving objects with an accuracy of more than 95% in every cases considered.
In this paper, the visual tracking system for arbitrary shaped moving object is proposed. The established tracking system can be divided into model based method that needs previous model for target object and image based method that uses image feature. In the model based method, the reliable tracking is possible, but simplification of the shape is necessary and the application is restricted to definite target mod el. On the other hand, in the image based method, the process speed can be increased, but the shape information is lost and the tracking system is sensitive to image noise. The proposed tracking system is composed of the extraction process that recognizes the existence of moving object and tracking process that extracts dynamic characteristics and shape information of the target objects. Specially, active contour model is used to effectively track the object that is undergoing shape change. In initializatio n process of the contour model, the semi-automatic operation can be avoided and the convergence speed of the contour can be increased by the proposed effective initialization method. Also, for the efficient solution of the correspondence problem in multiple objects tracking, the variation function that uses the variation of position structure in image frame and snake energy level is proposed. In order to verify the validity and effectiveness of the proposed tracking system, real time tracking experiment for multiple moving objects is implemented.
본 논문에서는 배경의 움직임이 유발되는 능동 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 포착되는 영상 데이터를 대상으로 카메라의 사전 설치 정보나 좌표 보정(calibration) 없이 강체(rigid body) 혹은 비 강체(non-rigid body)의 움직이는 물체를 추출하고 이의 이동 방향을 판단하여, 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 이동 물체의 영역분할을 위하여 동체의 형태를 규정하는 특징 점을 추출하고, 시간에 따른 특징 점의 이동 벡터로 구성된 특정 플로우 필드(feature flow field)를 구한 후 이들을 다차원 특정 공간상에서 군집화(clustering)함으로써 동체를 추출한다. 제안하는 IRMAS(lncremenatal Rotational Minimum Angle Search)에 의하여 군집화된 특정점들의 볼록 다각형(convex hull)올 구함으로써 이동 물체의 개괄적인 외곽 형태를 재 구성한다. 또한, 이동 궤적의 갑작스러운 변화를 가져올 수 있는 동작 특성을 가지는 이동 물체의 효과적인 추적을 목적으로 개선된 선형 예측기를 사용하였다. 이동 궤적 예측기는 기존의 선형 예측기의 차수를 이동의 변화도에 따라 적응적으로 조정함으로써 예측 오차를 감소시켜, 빠른 속도로 이동 궤적에 수렴한다.
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.
움직임 객체의 추출은 비디오 서비스 등에서 주요한 연구목적 중의 하나이다. 본 논문은 블록 움직임 벡터를 이용하여 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시한다. 이를 위하여, 1) 사후 확률 밀도와 Gibbs 랜덤필드의 이용하여 블록 움직임 벡터를 결정하고, 2) 2-D 히스토그램을 바탕으로 전역 움직임을 구하고, 3) 경계 블록 분할 단계를 통해 객체 추출을 달성한다. 제안된 알고리듬은 특히 압축된 비디오 신호의 움직임 객체에 특히 유용하게 이용될 수 있다. 제안된 알고리듬을 여러 가지 영상에 적용한 결과 양호한 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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