KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권4호
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pp.782-804
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2011
In video-based recognition systems, stationary cameras are used to monitor an area of interest. These systems focus on a segmentation of the foreground in the video stream and the recognition of the events occurring in that area. The usual approach to discriminating the foreground from the video sequence is background subtraction. This paper presents a novel background subtraction method based on a probabilistic approach. We represent the posterior probability of the foreground based on the current image and all past images and derive an updated method. Furthermore, we present an efficient fusion method for the color and edge information in order to overcome the difficulties of existing background subtraction methods that use only color information. The suggested method is applied to synthetic data and real video streams, and its robust performance is demonstrated through experimentation.
본 논문에서는 비디오에서 입력된 영상으로부터 내용기반 검색을 위해 자동으로 자막을 추출하여 특징 추출을 기반의 단층 연결 신경망 인식기(FE-MCBP)에 의해 자막 문자를 인식하여 영상 자막의 내용을 검출하는 방법을 제시하였다. 비디오에서 자막 추출은 먼저, 비디오에서 일정한 시간 간격으로 획득한 프레임 중에서 히스토그램 분석을 통하여 키 프레임을 찾는 과정을 수행하며, 그 다음에 각각의 키 프레임에 대하여 칼라 세그먼테이션 후 라인 검사 방법 통하여 자막 영역을 추출하도록 하였다. 마지막으로 추출된 자막영역에서 개별문자를 분리하였다. 본 연구에서는 칼라 히스토그램을 분석 후 지역 최대값을 이용하여 세그먼테이션 후 라인 검사를 수행함으로써 처리 속도와 자막영역 검출의 정확도를 개선하였다. 비디오에서 자막 추출은 비디오 정보를 멀티미디어 데이터베이스화하는 초기 단계로 추출된 자막은 바로 문자 인식기의 입력이 된다. 또한 인식된 자막정보는 데이터베이스로 구축되며 내용기반 검색 기법에 의해 검색되도록 하였다.
In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. The proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.
컷 검출은 내용기반 검색에 필요한 인덱싱을 위해 수행되어야 하는 기초 작업으로 이를 위한 매우 다양한 기법들이 제안된바 있다. 그러나 기존의 연구에서는 대부분 고정된 하나의 임계값을 사용하기 때문에 통영상의 종류나 내용에 따라 최적의 임계값을 정해야만 하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 컷 검출 간격의 확률적인 분포에 따라 임계값을 조절하며 컷이 발생하면 이전 컷과의 간격과 특징값 차이를 다음 컷 검출을 위한 임계값 설정에 반영하는 가변형 동적 임계값 방법을 제안한다. 이를 위해 임계값 조절에 필요한 인자 값들을 실행시간에 구하는 방법과 이를 사용한 컷 검출 알고리즘을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 오 검출율을 줄일 수 있어 효율적임을 보인다.
본 논문은 논리연산을 이용한 주행차량들의 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 XOR(Exclusive OR)연산을 행함으로써 차영상을 구하였고, Laplacian 필터링, AND 연산, 팽창(dilation)연산 등을 이용하여 주행차량들에 대해서만 에지들을 추출하고 이들을 영상분할 함으로써 기존방법에 비해 평활화 단계에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다 또한 분할된 영상으로부터 컬러 등 주행차량의 특징을 직접 추출 가능토록 하였다. 30fps로 90,000프레임 이상 촬영 된 주행차량들을 대상으로 제안된 알고리즘의 우수성을 보였다
정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.
본 논문에서는 디지털 비디오를 위한 획기반 자막 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 자막 탐지, 자막 위치 찾기 자막 분리 단계와 분리된 자막에 대한 기하학적 검증 과정으로 구성된다. 자막 탐지 단계는 연속적으로 입력되는 프레임 중 자막이 존재하는 프레임을 찾는 단계로써, 주어진 프레임으로부터 자막이 될 가능성이 높은 점, 즉 씨앗점을 추출한 다음 씨앗점에 대하여 모폴로지 연산을 수행한다. 자막 위치 찾기 단계는 자막이 존재하는 프레임에서 자막의 위치를 찾는 단계로써, 씨앗점을 포함하는 에지에 대한 모폴로지 연산과 프로젝션을 통해 수행된다. 자막 분리 단계에서는 자막과 배경의 색상 분포와 복잡한 배경을 고려하여 자막을 강건하게 분리한다. 마지막으로 자막에 대한 사전 정보를 이용하여 분리된 자막에 대한 기하학적 검증 과정을 수행하여 최종 결과를 얻는다.
Recently, it has become an important problem to extract semantic objects from videos, which are useful for improving the performance of video compression and video retrieval. In this thesis, an automatic extraction method of moving objects of interest in video is suggested. We define that an moving object of interest should be relatively large in a frame image and should occur frequently in a scene. The moving object of interest should have different motion from camera motion. Moving object of interest are determined through spatial continuity by the AMOS method and moving histogram. Through experiments with diverse scenes, we found that the proposed method extracted almost all of the objects of interest selected by the user but its precision was 69% because of over-extraction.
The increase of video data makes the demand of efficient retrieval, storing, and browsing technologies necessary. In this paper, a video segmentation method (scene change detection method, or shot boundary detection method) for the development of such systems is proposed. For abrupt cut detection, inter-frame similarities are computed using luminance and edge histograms and a cut is declared when the similarities are under th predetermined threshold values. A gradual scene change detection is based on the similarities between the current frame and the previous shot boundary frame. A correlation method is used to obtain universal threshold values, which are applied to various video data. Experimental results show that propose method provides 90% precision and 98% recall rates for abrupt cut, and 59% precision and 79% recall rates for gradual change.
A region-based video codec based on the H.263+ standard is examined and its associated novel rate control scheme is proposed in this work. The region-based coding scheme is a hybrid method that consists of the traditional block DCT coding and the object-based coding. Basically, we adopt H.263+ as the platform, and develop a fast macroblock-based segmentation method to implement the region-based video codec. The proposed rate control solution includes rate control in three levels: encoding frame selection, frame-layer rate control and macroblock-layer rate control. The goal is to enhance the visual quality of decoded frames at low bit rates. The efficiency of proposed rate control scheme applied to the region-based video codes is demonstrated via several typical test sequences.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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