The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.7C
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pp.421-427
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2011
The importance of the real-time object recognition and tracking field has been growing steadily due to rapid advancement in the computer vision applications industry. As is well known, the mean-shift algorithm is widely used in robust real-time object tracking systems. Since the mentioned algorithm is easy to implement and efficient in object tracking computation, many say it is suitable to be applied to real-time object tracking systems. However, one of the major drawbacks of this algorithm is that it always converges to a local mode, failing to perform well in a cluttered environment. In this paper, an Optical Flow-based algorithm which fits for real-time recognition of multiple moving objects is proposed. Also in the tests, the newly proposed method contributed to raising the similarity of multiple moving objects, the similarity was as high as 0.96, up 13.4% over that of the mean-shift algorithm. Meanwhile, the level of pixel errors from using the new method keenly decreased by more than 50% over that from applying the mean-shift algorithm. If the data processing speed in the video surveillance systems can be reduced further, owing to improved algorithms for faster moving object recognition and tracking functions, we will be able to expect much more efficient intelligent systems in this industrial arena.
Since Alarm Monitoring Service was introduced in Korea in 1981, the market has been increasing and is expected to increase continually. Some factors such as the increase of social security need and the change of safety consciousness, increase of persons who live alone could be affected positively on Alarm Monitoring Service industry. As Alarm Monitoring Service come into wide use, the understanding of electronic security service is spread and consumer's demand is difficult, so consideration about new developmental plan is need to respond to the change actively. Electronic security system is consist of various kinds of element, so every element could do their role equally. Alarm Monitoring Service should satisfy consumer's various needs because it is not necessary commodity, also electronic security device could be easily operated and it's appearance has to have a good design. To solve the false alarm problem, detection sensor's improvement should be considered preferentially and development of new type of sensor that operate dissimilarly to replace former sensor is needed. On the other hand, to settle the matter that occurred by response time, security company could explain the limit on Alarm Monitoring System to consumer honestly and ask for an understanding. If consumer could be joined into security activity by security agent's explanation, better security service would be provided with mutual confidence. To save response time the consideration on the introduction of GIS(Global Information System) is needed rather than GPS(Global Positioning System). Although training program for security agents is important, several benefits for security agents should be considered together. The development of new business model is required for preparation against market stagnation and the development of new commodity to secure consumer for housing service rather than commercial facility service. for the purpose of those, new commodity related to home-network system and video surveillance system could be considered, also new added service with network between security company and consumer for a basis is to be considered.
In this Paper, we propose the new face detection and tracking method based on template matching for real-time applications such as, teleconference, telecommunication, front stage of surveillance system using face recognition, and video-phone applications. Since the main purpose of paper is to track a face regardless of various environments, we use template-based face tracking method. To generate robust face templates, we apply wavelet transform to the average face image and extract three types of wavelet template from transformed low-resolution average face. However template matching is generally sensitive to the change of illumination conditions, we apply Min-max normalization with histogram equalization according to the variation of intensity. Tracking method is also applied to reduce the computation time and predict precise face candidate region. Finally, facial components are also detected and from the relative distance of two eyes, we estimate the size of facial ellipse.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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