• Title, Summary, Keyword: 객체추출

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Object Extraction and Tracking out of Color Image in Real-Time (실시간 칼라영상에서 객체추출 및 추적)

  • Choi, Nae-Won;Oh, Hae-Seok
    • The KIPS Transactions:PartB
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    • v.10B no.1
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    • pp.81-86
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    • 2003
  • In this paper, we propose the tracking method of moving object which use extracted object by difference between background image and target image in fixed domain. As a extraction method of object, calculate not pixel of full image but predefined some edge pixel of image to get a position of new object. Since the center area Is excluded from calculation, the extraction time is efficiently reduced. To extract object in the predefined area, get a starting point in advance and then extract size of width and height of object. Central coordinate is used to track moved object.

An Object Extraction System Using Hybrid Method (Hybrid Method를 이용한 객체 추출 시스템)

  • 이상신
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.535-537
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    • 2000
  • 본 논문에서는 정지영상의 색상을 이용하여 객체의 영역 및 경계선을 추출하고, 각각의 추출된 정보의 정점을 혼합하여 보다 정확한 객체를 추출할 수 있는 Hybrid method를 제안한다. 그리고 이 방법을 사용하여 추출된 독립영력간의 연관관계(포함, 인접)를 파악하여 사용자가 원하는 객체를 보다 쉽게 추출하는 객체 추출 시스템을 개발한다.

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Video Monitoring System on Real Time using Object Extraction (실시간 객체추출 영상감시 시스템)

  • Oh, Taek-Hwan
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.311-314
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    • 2010
  • 실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

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Dynamic Object Detection and Trajectory Representation for Construction of Mosaic Image (모자이크 영상 구축을 위한 동적 객체 추출 및 궤도 표현)

  • Shin, Kwang-Seong;Rhee, Yang-Won
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • pp.149-151
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    • 2011
  • 동적 모자이크 영상 생성을 위해서는 카메라의 움직임을 계산한 후에 객체의 움직임을 인지해야 한다. 본 논문에서는 어파인 파라미터로 카메라의 움직임을 추출 하였고 지역적 탐색으로 객체의 움직임을 탐지한다. 동적 객체가 존재하는 경우엔 동적 객체 판별을 위하여 영역 분할 방법을 통하여 계산한다. 그리고 동적 객체의 궤도를 표현하기 위하여 우선적으로 동적 객체를 추출하는데 추출 방법은 4분할 탐색 기법을 이용하여 추출하게 된다. 마지막으로 구축되어진 배경 모자이크 영상위에 동적 객체의 궤도르 표현한다.

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Object of Interest Extraction Using Gabor Filters (가버 필터에 기반한 관심 객체 검출)

  • Kim, Sung-Young
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.13 no.2
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    • pp.87-94
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    • 2008
  • In this paper, an extraction method of objects of interest in the color images is proposed. It is possible to extract objects of interest from a complex background without any prior-knowledge based on the proposed method. For object extraction, Gator images that contain information of object location, are created by using Gator filter. Based on the images the initial location of attention windows is determined, from which image features are selected to extract objects. To extract object, I modify the previous method partially and apply the modified method. To evaluate the performance of propsed method, precision, recall and F-measure are calculated between the extraction results from propsed method and manually extracted results. I verify the performance of the proposed methods based on these accuracies. Also through comparison of the results with the existing method, I verily the superiority of the proposed method over the existing method.

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A Study of Object Extraction and Trace at Real Time Images (실시간 영상에서 객체 추출 및 추적에 관한 연구)

  • Jang, Jung-Hwa
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.475-478
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    • 2010
  • 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다.

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Object Tracking and Face extract by Real-time Image (실시간 영상에서 객체 추적 및 얼굴추출)

  • Lee, Kwang-Hyoung;Kim, Yong-Gyun;Jee, Jeong-Gyu;Oh, Hae-Seok
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.647-650
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    • 2003
  • 실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 실제로 실시간 영상내의 객체 추적은 빠른 처리와 많은 연산은 요구하고 고가의 장비가 필요하기 때문에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 보안시스템에 적용될 수 있게 실시간으로 배경영상을 갱신하면서 객체를 추출 및 추적하고 추출된 객체에서 얼굴을 추출하는 방법을 제안한다. 배경영상과 입력영상의 차이를 이용하여 실시간으로 배경영상을 입력영상으로 대체하여 시간의 흐름에 의한 배경잡음을 최소화하도록 적응적 배경영상을 생성한다 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체의 크기와 위치를 탐지하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고 이를 통해 실시간 객체추적을 하였다. 또한 설정된 최소사각영역은 피부색의 RGB 영역에서 얼굴 영역을 추출하는데도 적용한다.

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A Technique of Object Extraction Based on the Legacy System Interface for the Improvement of Object Reusability (객체 재사용성 향상을 위한 레거시 시스템 인터페이스기반 객체추출 기법)

  • 이창목;최성만;유철중;장옥배
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.472-474
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    • 2004
  • 본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체추출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 객체추출 기법은 인터레이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링 하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. 객체추출 기법에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.

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A Study of a Real Time Digital Video Extraction Algorithm (실시간 디지털 영상 추출 알고리즘의 연구)

  • Lee Kwang-Hyoung;Lee Jong-Hee;Lee Keun-Wang
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • pp.147-150
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    • 2005
  • 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안it다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다.

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Object-based Stereoscopic Video Coding Using Image Segmentation and Prediction (영역분할 및 예측을 통한 객체기반 스테레오 동영상 부호화)

  • 권순규;배태면;한규필;정의윤;하영호
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.24 no.12B
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    • pp.2349-2358
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    • 1999
  • Object-based stereoscopic video coding scheme is presented in this paper. In conventional BMA based stereoscopic video coding for low bit rate transmission, image prediction errors such as block artifacts and mosquito phenomena are occurred. In order to reduce these errors, object based coding scheme is adopted. The proposed scheme consists of preprocessing, object extraction, and object update procedures. The preprocessing procedure extracts non-object regions having low reliability for motion and disparity estimation. This procedure prohibits extracting inaccurate objects. For the better prediction of left channel image, the disparity information is added to the object extraction. And the proposed algorithm can reduce the accumulated error through the object update procedure that detects newly emerging objects, merges objects that have the same object-disparity and object motion, and splits object which has large image prediction error. The experimental results show that the proposed algorithms improve the quality of the prediction without block artifacts and mosquito phenomena.

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