Recently, the IDS(Intrusion Detection System) using a video camera is an important part of the home security systems which start gaining popularity. However, the video intruder detection has not been widely used in the home surveillance systems due to its unreliable performance in the environment with abrupt illumination change. In this paper, we propose an effective moving edge extraction algorithm from a sequence image. The proposed algorithm extracts edge segments from current image and eliminates the background edge segments by matching them with reference edge list, which is updated at every frame, to find the moving edge segments. The test results show that it can detect the contour of moving object in the noisy environment with abrupt illumination change.
We presents a new algorithm for tracking person in video sequence that integrates the meanshift iteration procedure into the particle filtering. Utilizing the nice property of convergence to the modes in the meanshift iteration we show that only a few sample points are sufficient, while in general the particle filtering requires a large number of sample points. Multi-parts of a person is tracked independently of each other based on the color Then, the similarity against the reference model color and the geometric constraints between multi-parts are reflected as the sample weights. Also presented is the computer simulation results, which show successful tracking even for complex background clutter.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.8
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pp.60-67
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1996
In this paper, we propose a new temporal interpolation method based on spatial filtering. Compared with the conventional method, the proposed one may use a few adjacent frames and apply temporal lowpass filtering. To develop this method, we follow the basic approach of sampling rate conversion. Additionally, we use some assumption of video sequence : moving object has constant velocity rigid translational motion. From them, spatial filtering for temporal sampling rate conversion is described. This method has a lot of noise immunity on a motion vector and doesn't make a great difference from the original frame. The interpolated frame shows moderate change even there is a great time difference. This method has exactly same description of motion adaptive spatial filter which has an efficient temporal band-limiting characteristics. It imposes the possibility to make video sequence with good pictural quality.
This letter presents a multi-modal approach to tracking geographic objects such as buildings and road signs in a video sequence recorded from a moving vehicle. In the proposed approach, photogrammetric techniques are successfully combined with conventional tracking methods. More specifically, photogrammetry combined with positioning technologies is used to obtain 3-D coordinates of chosen geographic objects, providing a search area for conventional feature trackers. In addition, we present an adaptive window decision scheme based on the distance between chosen objects and a moving vehicle. Experimental results are provided to show the robustness of the proposed approach.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.182-183
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2022
The large data volume of light field (LF) image has motivated much research on how to compress the data volume more efficiently. One of the approaches is to compress LF images after representing them in the form of pseudo video sequence. In this way, the pseudo temporal redundancy between views can be exploited by motion estimation and compensation. Based on our observation that images obtained by LF cameras have small range of disparity values between adjacent views, we propose to limit the motion search range to reduce the time complexity of motion estimation. Our experimental results show that a smaller motion search range reduces the encoding time while not affecting the bitrate of H.266/VVC much.
Quantization is an essential method for compression of video. The quantizer can adjust the bitrate and control the picture quality. Especially, the subjective picture quality can be improved if the concerned region within a video sequence has good picture quality. In this paper, firstly a classification method according to the subjective concerned region within the video sequence is suggested. Also we propose a method that assigns the quantization step-size differentially according to the concerned region within the video. Totally subjective picture quality can be increased by appling the quantization step-size as small value relatively for the concerned region compared with the other regions. We can find the result that the proposed method gives the improved picture quality by assigning differently quantization step-size and the best improvement can be brought when the difference between maximum and minimum values of the quantization step-size in a picture is from 4 to 8.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.1C
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pp.23-33
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2007
Video compression is essential technique for fast and efficient transmission of a large amount of video data maintaining high quality. Also, motion estimation and motion compensation is most important technique for efficient video compression. A proposed method is improved diamond search method which uses split diamond pattern and rotated diamond pattern. In particular, the proposed method shows superb result when it is used for the sequence with a direction of camera moving. Moreover when it is used for the sequence with little motion, complexity is reduced considerably by using fewer search points. Also, by varying the number of initial search points, the propose method can provide several options in terms of duality or speed. Simulation results shows that the proposed method sustains better visual quality compared with diamond search method and HEXBS even by using fewer search points. Besides, compared with existing methods, it is able to conduct a motion estimation more efficiently by changing the number of search points adaptively according to motion of video data.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.8A
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pp.786-795
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2002
In this paper, we present a histogram and moment-based vidoe scencd change detection technique using hierarchical Hidden Markov Models(HMMs). The proposed method extracts histograms from a low-frequency subband and moments of edge components from high-frequency subbands of wavelet transformed images. Then each HMM is trained by using histogram difference and directional moment difference, respectively, extracted from manually labeled video. The video segmentation process consists of two steps. A histogram-based HMM is first used to segment the input video sequence into three categories: shot, cut, gradual scene changes. In the second stage, a moment-based HMM is used to further segment the gradual changes into a fade and a dissolve. The experimental results show that the proposed technique is more effective in partitioning video frames than the previous threshold-based methods.
The camera motion is accompanied with the translation and/or the rotation of objects in frames of a video sequence. An unnecessary rotation of objects declines the quality of the moving pictures and in addition is a primary cause of the viewers' fatigue. In this paper, a novel method for correcting rotated frames in video sequences is presented, where the modified Mojette transform is applied to the motion-compensated area in each frame. The Mojette transform is one of discrete Radon transforms, and is modified for correcting the rotated frames as follows. First, the bin values in the Mojette transform are determined by using pixels on the projection line and the interpolation of pixels adjacent to the line. Second, the bin values are calculated only at some area determined by the motion estimation between current and reference frames. Finally, only one bin at each projection is computed for reducing the amount of the calculation in the Mojette transform. Through the simulation carried out on various test video sequences, it is shown that the proposed scheme has good performance for correcting the rotation of frames in moving pictures.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.46
no.4
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pp.121-126
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2009
Video poxy server which is located near clients can store the frequently requested video data in storage space in order to minimize initial latency and network traffic significantly. However, due to the limited storage space in video proxy server, an appropriate deletion algorithm is needed to remove the old video data which is not serviced for a long time. Thus, we propose an efficient video data deletion algorithm for video proxy server. The proposed deletion algorithm removes the video which has the lowest request possibility based on the user access patterns. In our algorithm, we arrange the videos which are stored in video proxy server according to the requested time sequence and then, select the video which has the oldest requested time. The selected video is partially removed in order to free up storage space in video poky server. The simulation results show that the proposed algorithm performs better than other algorithms in terms of the block hit rate and the number of block deletion.
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