This paper presents a new model based method for tracking moving object from a moving camera. In the proposed method, binary model is derived from detected object regions and Hausdorff distance between the model and edge image is used as its similarity measure to overcome the target's shape changes. Also, a novel search algorithm and some optimization methods are proposed to enable realtime processing. The experimental results on our test sequences demonstrate the high efficiency and accuracy of our approach.
However, in order to create a stereoscopic 3D image, independently, it is required to spend expensive manufacturing costs and to have special techniques. As 3D display devices have been generalized, there is an increasing need for implementing a stereoscopic 3D image without a burden of expensive costs. This paper proposes some methods to implement stereoscopic 3D images easily by utilizing a marker tracking technology using a single camera. In addition, the study made it possible for the resolution of an image to be adjustable dynamically. This paper will be committed to the promotion of the field of UCC (User Created Contents) using stereoscopic 3D images by attracting the active participation of general users in the field of the implementation of stereoscopic 3D images.
An active object tracking algorithm using Pan and Tilt camera based in the stepwise application of region and color information from realtime image sequences is proposed. To reduce environment noises in input sequences, Gaussian filtering is performed first. An image is divided into background and objects by using the adaptive Gaussian mixture model. Once the target object is detected, an initial search window close to an object region is set up and color information is extracted from the region. We track moving objects in realtime by using the CAMShift algorithm which enables to trace objects in active camera with the color information. The proper tracking is accomplished by controlling the amount of pan and tilt to be placed the center position of object into the middle of field of view. The experimental results show that the proposed method is more effective than the hand-operated window method.
In order to contain as much information as possible in a single image, a wide FOV(Field-Of-View) imaging system is required. The catadioptric imaging system with hyperbolic cylinder mirror can acquire over 180 degree horizontal FOV realtime panorama image by using a conventional camera. Because the hyperbolic cylinder mirror has a curved surface in horizontal axis, the original image acquired from the imaging system has the geometrical distortion, which requires the image processing algorithm for reconstruction. In this paper, the image reconstruction algorithms for two cases are studied: (1) to obtain an image with uniform angular resolution and (2) to obtain horizontally rectilinear image. The image acquisition model of the hyperbolic cylinder mirror imaging system is analyzed by the geometrical optics and the image reconstruction algorithms are proposed based on the image acquisition model. To show the validity of the proposed algorithms, experiments are carried out and presented in this paper. The experimental results show that the reconstructed images have a uniform angular resolution and a rectilinear form in horizontal axis, which are natural to human.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.3
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pp.195-200
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2012
To steer a camera is done based on system parameters of the vision system. However, the system parameters when they are used might be different from those when they were measured. As one method to compensate for this problem, this research proposes a gaze-steering method based on LMI(Linear Matrix Inequality) that is robust to variations in the system parameters of the vision system. Simulation results show that the proposed method produces less gaze-tracking error than a contemporary linear method and more stable gaze-tracking error than a contemporary nonlinear method. Moreover, the proposed method is fast enough for realtime processing.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.556-559
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2021
해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.
The general problems of recovering 3D for 2D imagery require the depth information for each picture element form focus. The manual creation of those 3D models is consuming time and cost expensive. The goal in this paper is to simplify the depth estimation algorithm that extracts the depth information of every region from monocular image sequence with camera translation to implement 3D video in realtime. The paper is based on the property that the motion of every point within image which taken from camera translation depends on the depth information. Full-search motion estimation based on block matching algorithm is exploited at first step and ten, motion vectors are compensated for the effect by camera rotation and zooming. We have introduced the algorithm that estimates motion of object by analysis of monocular motion picture and also calculates the averages of frame depth and relative depth of region to the average depth. Simulation results show that the depth of region belongs to a near object or a distant object is in accord with relative depth that human visual system recognizes.
Recently, there is increasing demand for image processing technology while activated the use of equipments such as camera, camcorder and CCTV. In particular, research and development related to 3D image technology using the depth camera such as Kinect sensor has been more activated. Kinect sensor is a high-performance camera that can acquire a 3D human skeleton structure via a RGB, skeleton and depth image in real-time frame-by-frame. In this paper, we develop a system. This system captures the motion of a 3D human skeleton structure using the Kinect sensor. And this system can be stored by selecting the motion file format as trc and bvh that is used for general purposes. The system also has a function that converts TRC motion captured format file into BVH format. Finally, this paper confirms visually through the motion capture data viewer that motion data captured using the Kinect sensor is captured correctly.
Three different cases should be considered for motion tracking: moving object with fixed camera, fixed object with moving camera and moving object with moving camera. Two methods are widely used for motion tracking: the optical flow method and the difference frame method. The optical new method is mainly used when either one, object or camera is fixed. This method tracks object using time-space vector which compares object position frame by frame. This method requires heavy computation, and is not suitable for real-time monitoring system such as DVR(Digital Video Recorder). The different frame method is used for moving object with fixed camera. This method tracks object by comparing the difference between background images. This method is good for real-time applications because computation is small. However, it is not applicable if the camera is moving. This thesis proposes and implements the motion tracking system using the difference frame method with PTZ(Pan-Tilt-Zoom) control. This system can be used for moving object with moving camera. Since the difference frame method is used, the system is suitable for real-time applications such as DVR.
Panoramic image creation has been extensively studied. Existing methods use customized hardware, or apply post-processing methods to seamlessly stitch images. These result in an increase in either cost or complexity. In addition, images can only be stitched under certain conditions such as existence of characteristic points of the images. This paper proposes a low cost and easy-to-use system that produces realtime panoramic video. We use an off-the-shelf embedded platform to capture multiple images, and these are then transmitted to a server in a compressed format to be merged into a single panoramic video. Finally, we analyze the performance of the implemented system by measuring time to successfully create the panoramic image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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