The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences (한국통신학회논문지)

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
권호 표지

Tracking of Moving Object in MPEG Compressed Domain Using Mean-Shift Algorithm

Mean-Shift 알고리즘을 이용한 MPEG2 압축 영역에서의 움직이는 객체 추적

  • 박성모 (전북대학교 전자정보공학부 인공지능 연구실) ;
  • 이준환 (전북대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2004.08.01
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Abstract

This paper propose a method to trace a moving object based on the information directly obtained from MPEG-2 compressed video stream without decoding process. In the proposed method, the motion flow is constructed from the motion vectors involved in compressed video and then we calculate the amount of pan, tilt, zoom associated with camera operations using generalized Hough transform. The local object motion can be extracted from the motion flow after the compensation with the parameters related to the global camera motion. The moving object is designated initially by a user via bounding box. After then automatic tracking is performed based on the mean-shift algorithm of the motion flows of the object. The proposed method can improve the computation speed because the information is directly obtained from the MPEG-2 compressed video, but the object boundary is limited by blocks rather than pixels.

본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로(motion flow)를 구성하고, 전역적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 이용하여 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 추적하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한된다.

Keywords

References

  1. CVPR 98 Workshop on Interpretation of Visual Motion Detection and Tracking of Objects in Airborne Video Imagery Isaac Cohen;Gerad Medioni
  2. SPIE Storage and Retrieval for Still Image and Video Databases v.2670 Tools for Compressed domain Video Indexing and Editing J. Meng;S.-F. Chang
  3. Proc.Of SPIE v.3022 Compressed domain video indexing techniques using DCT and motion vector information in MPEG video V. Kobla;D. Doermann https://doi.org/10.1117/12.263408
  4. ISO-IEC 1-1/ISO-IEC 13812-2 International Standards
  5. SPIE Visual Communications and Image Processing v.3309 Moving object detection from MPEG coded data Y. Nakajima;A. Yoneyama;H. Yanagihara;M. Sugano https://doi.org/10.1117/12.298412
  6. Real-Time Imaging v.5 no.4 Efficent Segmentation and Camera Motion Indexing of Compressed Vide R. Milanese;F.Deguillaume;A. Jacot-Descombes https://doi.org/10.1006/rtim.1998.0138
  7. On using raw MPEG motion vectors to determine global camera motion v.3309 Maurizio Pilu
  8. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology v.10 Object tracking for retrieval applications in MPEG-2 Favalli, L.;Mecocci, A.;Moschetti, F. https://doi.org/10.1109/76.836288
  9. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence v.24 no.5 Mean shift:a robust approach toward feature space analysis Comaniciu, D.;Meer, P. https://doi.org/10.1109/34.1000236
  10. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence v.17 no.8 Mean shift, mode seeking, and clustering Yizong Cheng https://doi.org/10.1109/34.400568
  11. Proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition v.2 Real-time traking of non-rigid objects using mean shift Comaniciu, D.;Ramesh, V,;Meer, P.