Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.
To reduce the bit-rate of video sequences by removing temporal redundancy, motion estimation techniques have been developed. However, the high computational complexity of the problem makes such techniques very difficult to be applied to high-resolution applications in a real time environment. For this reason, low computational complexity motion estimation algorithms are viable solutions. If a priori knowledge about the motion of the current block is available before the motion estimation, a better starting point for the search of n optimal motion vector on be selected and also the computational complexity will be reduced. In this paper, we present an adaptive block matching algorithm based on temporal correlations of consecutive image frames that defines the search pattern and the location of initial starting point adaptively to reduce computational complexity. Experiments show that, comparing with DS(Diamond Search) algorithm, the proposed algorithm is about 0.1∼0.5(㏈) better than DS in terms of PSNR and improves as much as 50% in terms of the average number of search points per motion estimation.
Foreground segmentation methods have steadily been researched in the field of computer vision. Especially, background subtraction which extracts a foreground image from the difference between the current frame and a reference image, called as "background image" have been widely used for a variety of real-time applications because of low computation and high-quality. However, if the background scene was dynamically changed, the background subtraction causes lots of errors. In this paper, we propose an efficient background subtraction method in dynamic environment with both static and dynamic scene. The proposed method is a hybrid method that uses the conventional background subtraction for static scene and depth information for dynamic scene. Its validity and efficiency are verified by demonstration in dynamic environment, where a video projector projects various images in the background.
In the paper, we propose an algorithm that significantly reduces unnecessary computations, while keeping prediction quality almost similar to that of the full search. In the proposed algorithm, we can reduces only unnecessary computations efficiently by taking different search patterns and error criteria of block matching according to distribution probability of motion vectors. Our algorithm takes only 20~30% in computational amount and has decreased prediction quality about 0~0.02dB compared with the fast full search of the H.264 reference software. Our algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-2/4 AVC standards.
In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm using initial matching errors by sorting square sub-blocks to find complex sub-block area adaptively based on partial calculation of SAD(sum of absolute difference) while keeping the same prediction quality compared with the PDE(partial distortion elimination) algorithm. We reduced unnecessary calculations with square sub-block adaptive matching scan based initial SAD calculation of square sub-block in each matching block. Our algorithm reduces about 45% of computations for block matching error compared with conventional PDE(partial distortion elimination) algorithm without any degradation of prediction quality, and for algorithm will be useful to real-time video coding applications using MPEG-4 AVC or MPEG-2.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.672-676
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2009
Recently, intelligent surveillance camera systems are needed popularly. However, current researches are focussed on improvement of a single module rather than implementation of an integrated system. In this paper, we implemented a wireless surveillance camera system which is composed of face detection, and using motion sensor. In our implementation, we used a camera module from SHARP, a pair of wireless video transmission module from ECOM, a pair of ZigBee RF wireless transmission module from ROBOBLOCK, and a motion sensor module (AMN14111) from PANASONIC. We used OpenCV library for face dection and MFC for implement software. We identified real-time operations of face detection, PTT control, and motion sensor detecton. Thus, the implemented system will be useful for the applications of remote control, human detection, and using motion sensor.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.2075-2092
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2017
Person re-identification is to match pedestrians observed from non-overlapping camera views. It has important applications in video surveillance such as person retrieval, person tracking, and activity analysis. However, it is a very challenging problem due to illumination, pose and viewpoint variations between non-overlapping camera views. In this work, we propose a viewpoint invariant method for matching pedestrian images using orientation of pedestrian. First, the proposed method divides a pedestrian image into patches and assigns angle to a patch using the orientation of the pedestrian under the assumption that a person body has the cylindrical shape. The difference between angles are then used to compute the similarity between patches. We applied the proposed method to real-time global multi-object tracking across multiple disjoint cameras with non-overlapping field of views. Re-identification algorithm makes global trajectories by connecting local trajectories obtained by different local trackers. The effectiveness of the viewpoint invariant method for person re-identification was validated on the VIPeR dataset. In addition, we demonstrated the effectiveness of the proposed approach for the inter-camera multiple object tracking on the MCT dataset with ground truth data for local tracking.
Each year, significant amounts of Stereoscopic 3D(S3D) contents have been introduced. However, viewers who enjoy the contents readily experience a sense of fatigue on account of various factors. Consequently, many improvement studies have been conducted with the domain of disparity by, for example, simply controlling the disparity or optimizing the reaction speed of viewers' eyes to vergence. However, such studies are limited to the disparity domain and therefore are restricted to a limited number of applications. In this study, we attempted to transcend this limitation and analyzed how a reconstruction in color and brightness, as well as disparity and other important features, affects eyes in terms of vergence adaptation. As a result, we found that, the higher the color similarity is, the better it positively affects vergence adaptation during viewing. Based on this analysis, we propose in this paper a similar color extraction method between takes that are applicable to real-life situations. In an evaluation, the algorithm was applied to publicly available S3D contents and produced a converted color optimized image. The vergence adaptation time of this applied contents was significantly decreased. Also it was minimized through color reconstruction, thereby, being resulted in enhancing viewer concentration.
Kim, Hyung-Bok;Ko, Kwang-Eun;Kang, Jin-Shig;Sim, Kwee-Bo
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.1
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pp.106-111
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2011
Video-based detection and tracking of moving objects has been widely used in real-time monitoring systems and a videoconferencing. Also, because object motion tracking can be expanded to Human-computer interface and Human-robot interface, Moving object tracking technology is one of the important key technologies. If we can track a specified object in an environment of multiple moving objects, then there will be a variety of applications. In this paper, we introduce a specified object motion tracking using particle filter. The results of experiments show that particle filter can achieve good performance in single object motion tracking and a specified object motion tracking in an environment of multiple moving objects.
Hussein, Yaseein Soubhi;Ali, Borhanuddin Mohd;Rasid, Mohd Fadlee A.;Sali, Aduwati
ETRI Journal
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v.36
no.4
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pp.554-563
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2014
The burgeoning growth of real-time applications, such as interactive video and VoIP, places a heavy demand for a high data rate and guarantee of QoS from a network. This is being addressed by fourth generation networks such as Long-Term Evolution (LTE). But, the mobility of user equipment that needs to be handed over to a new evolved node base-station (eNB) while maintaining connectivity with high data rates poses a significant challenge that needs to be addressed. Handover (HO) normally takes place at cell borders, which normally suffers high interference. This inter-cell interference (ICI) can affect HO procedures, as well as reduce throughput. In this paper, soft frequency reuse (SFR) and multiple preparations (MP), so-called SFRAMP, are proposed to provide a seamless and fast handover with high throughput by keeping the ICI low. Simulation results using LTE-Sim show that the outage probability and delay are reduced by 24.4% and 11.9%, respectively, over the hard handover method - quite a significant result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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