본 연구에서는 이동 물체의 색상이 배경 내 색상과 동일하거나 유사한 색상이 존재하는 경우 컬러기반에서 효과적으로 이동 물체의 추적 방법을 다루고 있다. 대표적인 컬러 기반 추적방법인 CamShift 알고리즘은 배경 영상에 이동물체의 색상이 존재하는 경우 불안정한 추적을 보여주고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 물체의 Depth 정보를 병합한 CamShift 알고리즘을 제안하고 있다. Depth 정보 영상의 모든 픽셀의 거리정보를 측정하는 Kinect 장치로부터 구할 수 있다. 실험결과 이동물체의 거리정보를 병합시킨 제안된 추적 방법은 기존 CamShift 알고리즘의 불안정한 추적기능을 보완하였고, CamShift 알고리즘만 사용한 경우와 비교해 볼 때 추적성능을 향상시켰다.
As video equipments such as CCTV are used for various purposes in fields of society, digital video data processing technology such as automatic motion detection is essential. In this paper, we proposed and implemented a more stable and accurate motion detection system based on background subtraction technique. We could improve the accuracy and stability of motion detection over existing methods by efficiently processing color information of digital image data. We divided the procedure of color information processing into each components of color information : brightness component, color component of color information and merge them. We can process each component's characteristics with maximum consideration. Our color information processing provides more efficient color information in motion detection than the existing methods. We improved the success rate of motion detection by our background update process that analyzed the characteristics of the moving background in the natural environment and reflected it to the background image.
The digital space color of new media environment denied not only the deterministic relationship of designed color and circumjacent color but also the deduced an special elements of digital space color. Such phenomena historical perspective of Gernot Wersig, new media principle of Lev Manovich and remediation of Bolter, J.K & Grusin, R. are expressed in various new media environment across. In particular, development of digital technology is moving away from its previous space color based on scientific, statistical and quantitative perspective by using diverse variables. The following research focuses on the fundamental concept of space color by type, composition of digital space color. The paper reflects on the meaning and concept of contemporary which enables the application of digital space color system on space through advanced technology. The principle of digital space color such as multidimensional malerisch, discontinuous video, vague original and copy, irregular repetitiveness of 'copy of copy', selective color of observer, experiential color of observer, and etc. makes it possible to extract the expressed element and method of digital space color. Meanwhile, the features of digital space color such as divided field of form, non-systematized of process and collage of communication can be inferred from case analysis.
한국정보디스플레이학회 2002년도 International Meeting on Information Display
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pp.743-745
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2002
We reported the possibility of color filtering of white method for achieving full-color displays using OELDs. Here, we fabricated white organic electroluminescent devices (OELDs) and drove moving images with a 384${/times}$160 pixel.
A process of identifying moving objects from data is typical task in many computer vision applications. In this paper, we propose a motion segmentation method that generally consists from background subtraction and foreground pixel segmentation. The Approximated Median Filter (AMF) was chosen to perform background modelling. To demonstrate the effectiveness of proposed approach, we tested it gray-scale video data as well as RGB color space.
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.
본 논문에서는 이동 카메라 환경에서 이동 및 이동 중 정지물체를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 이동 중에 일시적으로 정지한 물체는 검출 결과의 응용관점에서 볼 때 이동물체의 검출만큼이나 중요한데, 기존의 이동물체 검출 방법들은 이들을 배경과 구분하지 못하는 한계를 갖는다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법에서는 이동 가능성 큐, 위치 가능성 큐, 그리고 색 분포 유사성 큐를 정의하여 이동물체 검출 및 지속적인 추적에 이용한다. 그래프 컷 알고리즘은 세 개의 큐를 결합하여 시공간 영상분할을 수행함으로써 이동 및 이동 중 정지물체를 검출한다. 제안하는 방법은 이동물체 뿐 아니라 이동 중 정지물체에 대해서도 검출이 가능함을 실험을 통해 증명하였다.
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.
This paper proposes a new tracking algorithm using the Kalman estimator based color SSD algorithm. The Kalman estimator includes the color information as well as the position and size of the face region in its state vector, to take care of the variation of skin color while faces are moving. Based on the estimated face position, the color SSD algorithm finds the face matching with the one in the previous frame even when the color and size of the face region vary. The features of a face region extracted by the color SSD algorithm are used to update the state of the Kalman estimator.
본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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