본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계간을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.3976-3990
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2022
Currently, cross-attention is widely used in Siamese trackers to replace traditional correlation operations for feature fusion between template and search region. The former can establish a similar relationship between the target and the search region better than the latter for robust visual object tracking. But existing trackers using cross-attention only focus on rich semantic information of high-level features, while ignoring the appearance information contained in low-level features, which makes trackers vulnerable to interference from similar objects. In this paper, we propose a Multi-level Cross-attention Siamese network(MCSiam) to aggregate the semantic information and appearance information at the same time. Specifically, a multi-level cross-attention module is designed to fuse the multi-layer features extracted from the backbone, which integrate different levels of the template and search region features, so that the rich appearance information and semantic information can be used to carry out the tracking task simultaneously. In addition, before cross-attention, a target-aware module is introduced to enhance the target feature and alleviate interference, which makes the multi-level cross-attention module more efficient to fuse the information of the target and the search region. We test the MCSiam on four tracking benchmarks and the result show that the proposed tracker achieves comparable performance to the state-of-the-art trackers.
In this paper, we propose an robust CAMShift method to track stage objects with a camera. In order to solve the problem of tracking object misdetection in existing CAMShift technique, MBR region is detected to separate the background and the subject, and the subject size of the region of interest is calculated to solve the problem of erroneously detecting a large region having a similar color distribution ratio. Also, by applying the color corelogram and MB-LBP to the part that can not be solved by the color ratio and the size limitation, accurate texture tracking is enabled by reflecting the texture characteristics. Experimental results show that the proposed method has good tracking performance for objects that do not deviate from the size of the subject set in the area of interest and accurately extracts the texture characteristics of different subjects with similar color distribution ratios.
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
This paper proposes a novel code-tracking scheme to track the fine code synchronization for BOC (pn,n)-modulated global navigation satellite system signals in a repeat-back jamming environment. The correlation function of BOC (pn,n)-modulated signals has several peaks. The correlation function in the advanced offset region remains almost unchanged due to the repeat-back signals being received later than a line-of-sight signal in the same multipath signal receiving case. Additionally, the combined pseudo-random noise signal can be treated as repeat-back jamming signals, like multipath signals. In this paper, we propose a novel code-tracking scheme utilizing the advantages of using a combined pseudo-random noise signal in the advanced offset region and verify its performance through simulation.
This study investigates the effects of sediment on the flow characteristics such as velocity distribution, friction velocity, turbulent intensities, Reynolds stress, etc. Particle tracking velocimetry (PTY) is used to measure the vertical flow field. Results show that flow over the high bed-load concentration region has larger values of mean velocity and friction velocity and smaller values of turbulence intensities, compared to those for flow over the low bed-load concentration region.
물체를 3차원으로 모델링 하는 데에 있어서 기존의 연구들은 주로 모델링할 물체 외에 다른 방해 요소가 없는 제한된 환경에서 작업을 수행하였다. 이러한 환경 제약이 없는 일상적인 생활환경에서 물체를 모델링하기 위해서는 관심영역 외의 주변 물체들이 복잡하게 섞여있고 빈번하게 변하는 상황을 고려해야 한다. 본 논문에서는 스테레오 비전 카메라를 이용하여 동적인 환경에서 대상 물체가 포함된 전경 영역을 배경으로부터 분리하고 지속적으로 추적하는 방법을 제안한다. 스테레오 영상으로부터 획득된 거리 정보를 이용하여 색상 정보를 이용할 때보다 환경변화에 강인하게 전경 영역을 분리할 수 있다. 또한 시간적으로 연속된 두 영상에 나타나는 전경 영역은 위치나 상태에 따른 변화가 크지 않으므로 관심영역의 상대적인 거리 분포를 비교하여 추적할 수 있다. 다양한 조건의 동적인 환경에서 전경 영역을 분리 및 추적하는 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가한다. 이를 통해 분리 및 추적된 전경 영역으로부터 물체 영역을 추출하여 3차원 물체 모델링이 가능함을 보인다.
Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제1권2호
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pp.73-77
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2012
This paper reports a combined depth- and model-based face detection and tracking approach. The proposed algorithm consists of four functional modules; i) color-based candidate region extraction, ii) generation of the depth histogram for handling occlusion, iii) rotation-invariant face region detection using ellipse fitting, and iv) face tracking based on motion prediction. This technique solved the occlusion problem under complicated environment by detecting the face candidate region based on the depth-based histogram and skin colors. The angle of rotation was estimated by the ellipse fitting method in the detected candidate regions. The face region was finally determined by inversely rotating the candidate regions by the estimated angle using Haar-like features that were robustly trained robustly by the frontal face.
This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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