KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3655-3671
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2015
In this paper, we develop a novel object tracking method based on sparse representation. First, we propose a relaxed sparse representation model, based on which the tracking problem is casted as an inverse sparse representation process. In this process, the target template is able to be sparsely approximated by all candidate samples. Second, we present an objective function that combines the sparse representation process of different fragments, the relaxed representation scheme and a weight reference prior. Based on some propositions, the proposed objective function can be solved by using an iteration algorithm. In addition, we design a tracking framework based on the proposed representation model and a simple online update manner. Finally, numerous experiments are conducted on some challenging sequences to compare our tracking method with some state-of-the-art ones. Both qualitative and quantitative results demonstrate that the proposed tracking method performs better than other competing algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2346-2362
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2016
As one of the most important issues in computer vision and image processing, online object tracking plays a key role in numerous areas of research and in many real applications. In this study, we present a novel tracking method based on the proposed structured sparse representation model, in which the tracked object is assumed to be sparsely represented by a set of object and background templates. The contributions of this work are threefold. First, the structure information of all the candidate samples is utilized by a joint sparse representation model, where the representation coefficients of these candidates are promoted to share the same sparse patterns. This representation model can be effectively solved by the simultaneous orthogonal matching pursuit method. In addition, we develop a tracking algorithm based on the proposed representation model, a discriminative candidate selection scheme, and a simple model updating method. Finally, we conduct numerous experiments on several challenging video clips to evaluate the proposed tracker in comparison with various state-of-the-art tracking algorithms. Both qualitative and quantitative evaluations on a number of challenging video clips show that our tracker achieves better performance than the other state-of-the-art methods.
This paper proposes a CSG-based representation scheme for heterogeneous objects including multi-material objects and Functionally Graded Materials (FGMs). In particular, this scheme focuses on the construction of complicated heterogeneous objects guaranteeing desired material continuities at all the interfaces. In order to create various types of heterogeneous primitives, we first describe methods for specifying material composition functions such as geometry-independent, geometry-dependent functions. Constructive Material Composition (CMC) and corresponding heterogeneous Boolean Operators (e.g. material union, difference, intersection. and partition) are then proposed to illustrate how material continuities are dealt with. Finally, we describe the model hierarchy and data structure for computer representation. Even though the proposed scheme alone is sufficient for modeling all sorts of heterogeneous objects, the proposed scheme adopts a hybrid representation between CSG and decomposition. That is because hybrid representation can avoid the unnecessary growth of binary trees.
This paper proposes a new algorithm for detecting and recognizing overlapped objects among a stack of arbitrarily located objects using a signature representation scheme. The proposed algorithm consists of two processes of detecting overlap of objects and of determining the boundary between overlapping objects. To determine overlap of objects, in the first step, the edge image of object region is extracted and those areas in the object region are considered as the object areas if an area is surrounded by a closed edge. For each object, its signature image is constructed by measuring the distances of those edge points from the center of the object, along the angle axis, which are located at every angle with reference to the center of the object. When an object is not overlapped, its features which consist of the positions and angles of outstanding points in the signature are searched in the database to find its corresponding model. When an object is overlapped, its features are partially matched with those object models among which the best matching model is selected as the corresponding model. The boundary among the overlapping objects is determined by projecting the signature to the original image. The performance of the proposed algorithm has been tested with the task of picking the top or non-overlapped object from a stack of arbitrarily located objects. In the experiment, a recognition rate of 98% has been achieved.
To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
This paper proposes a new algorithm for recognizing polyhedral objects using a single 2-D image. It is base don a new representation scheme having two level hierarchey. In the lower level, geometrical features of each primitive surface are represented using their signatures and the variation of signature due to rotation is represented suing the rotation map. In the higher level, topological features are represented in the inter-surface description table(SDT). Based on the proposed representaton scheme, loer level database searched to find a matching primitive surface. The srotation map determines the degree of rotation as well as the matchness. If all surfaces in a test object find their matching primitive surfaces, its structural information is compared with the SDTs of object models. If primitive surfaces of a test object equal to tha tof certain model and satisfy inter-surfaces relationship in SDT, a test object is recognized as the model.
본 논문에서는 CSG 방식으로 나타내어진 3차원 입체를 신속하게 외형선 표시방식으로 그려줄 수 있는 방법을 제안한다. 두 개의 CSG 트리가 하나로 결합될때, 각 종속 트리에 해당하는 입체를 구성하는 다각형들간의 교차 부분을 계산하여 주어진 결합 연산자에 따라 합성 입체의 경계선 표현을 얻어내고, 이를 트리의 루트노드에 저장한다. 루트 노드에 저장된 경계선 표현은 입체를 외형선 표시방식으로 그려주는 부분과 다음 경계선 표현 계산에서 사용된다. 자유 곡면을 모델링하기 위하여 Bezier 곡면을 기본 입체의 하나로 취급하였고, 설계된 입체에 대한 실제적인 영상을 얻기 위하여 scan-line 알고리듬을 사용하였는데, 이 방식에서는 각 scan-line을 다각형들이 교차하지 않는 구간들로 나누고, 입체의 CSG 표현을 이용하여 각 구간을 묘화한다.
본 논문에서는 비디오 데이터가 지니는 이동 객체의 궤적(Moving Object's Trajectory)을 효과적으로 모델링할 수 있는 시공간 표현 기법(Spatio-Temporal Representation Scheme)과 궤적을 이용한 사용자 질의에 대해 효율적인 검색을 위한 새로운 시그니쳐 기반 접근 기법을 제안한다. 제안하는 시공간 표현 기법은 궤적을 기반으로 하는 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)과 궤적에서 일어나는 위치 정보를 통해 얻어진 개념(의미)을 이용한 개념 기반 검색(Concept-based Retrieval)을 지원한다. 아울러, 제안하는 시그니쳐 기반 접근 기법은 데이터 파일을 직접 접근하기 전에 전체 시그니쳐들은 탐색하여 필터링을 수행한 후, 검색된 후보 시그니쳐들에 대해서만 디스크를 접근하기 때문에 순차 탐색에 비해 많은 수의 디스크 접근 횟수를 감소시킴으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 성능 평가를 통해 제안하는 방법이 검색 효과(Retrieval Effectiveness) 및 효율(Retrieval Efficiency) 측면에서 기존의 방법인 Li나 Shan의 방법에 비해 우수함을 보인다.
Mathematical morphology based on set theory has been applied to various areas in image processing. Pitas proposed a object recognition algorithm using Morphological Shape Decomposition(MSD), and a new representation scheme called Morphological Shape Representation(MSR). The Pitas's algorithm is a simple and adequate approach to recognize objects that are rotated 45 degree-units with respect to the model object. However, this recognition scheme fails in case of random rotation. This disadvantage may be compensated by defining small angle increments. However, this solution may greatly increase computational complexity because the smaller the step makes more number of rotations to be necessary. In this paper, we propose a new method for object recognition based on MSD. The first step of our method decomposes a binary shape into a union of simple binary shapes, and then a new tree structure is constructed which ran represent the relations of binary shapes in an object. finally, we obtain the feature informations invariant to the rotation, translation, and scaling from the tree and calculate matching scores using efficient matching measure. Because our method does not need to rotate the object to be tested, it could be more efficient than Pitas's one. MSR has an intricate structure so that it might be difficult to calculate matching scores even for a little complex object. But our tree has simpler structure than MSR, and easier to calculated the matchng score. We experimented 20 test images scaled, rotated, and translated versions of five kinds of automobile images. The simulation result using octagonal structure elements shows 95% correct recognition rate. The experimental results using approximated circular structure elements are examined. Also, the effect of noise on MSR scheme is considered.
Park, No-Wook;Chi, Kwang-Hoon;Chung, Chang-Jo;Kwon, Byung-Doo
대한원격탐사학회지
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제19권3호
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pp.233-246
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2003
This paper presents a methodology to account for the partial or gradual changes of environmental phenomena in categorical map information for the fusion/integration of multiple spatial data. The fuzzy set based spatial data fusion scheme is applied in order to account for the fuzziness of boundaries in categorical information showing the partial or gradual environmental impacts. The fuzziness or uncertainty of boundary is represented as two kinds of fuzzy membership functions based on fuzzy object concept and the effects of them are quantitatively evaluated with the help of a cross validation procedure. A case study for landslide hazard assessment demonstrates the better performance of this scheme as compared to traditional crisp boundary representation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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