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Robust Object Detection Algorithm Using Spatial Gradient Information

SG 정보를 이용한 강인한 물체 추출 알고리즘

  • 주영훈 (군산대학교 전자정보공학부) ;
  • 김세진 (군산대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2008.06.25

Abstract

In this paper, we propose the robust object detection algorithm with spatial gradient information. To do this, first, we eliminate error values that appear due to complex environment and various illumination change by using prior methods based on hue and intensity from the input video and background. Visible shadows are eliminated from the foreground by using an RGB color model and a qualified RGB color model. And unnecessary values are eliminated by using the HSI color model. The background is removed completely from the foreground leaving a silhouette to be restored using spatial gradient and HSI color model. Finally, we validate the applicability of the proposed method using various indoor and outdoor conditions in a complex environments.

본 논문에서는 spatial gradient를 이용한 강인한 물체 추출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 복잡한 환경과 다양한 빛의 변화에 의해 나타나는 에러 값 등을 해결하기 위해 기존에 제안된 입력 영상과 기준 영상에서 밝기와 색 성분을 이용하여 최초 배경을 제거한다. 배경을 제거한 다음, 그림자로 인식되어 전경 영역에 추가된 부분을 RGB 칼라 모델과 정규화 된 RGB 칼라 모델을 이용하여 제거하고, HSI 칼라 모델을 이용하여 불필요한 정보 값을 갖는 영역을 제거한다. 마지막으로, 배경으로 인식되어 전경으로부터 제거된 부분을 입력 영상의 공간상 정보인 spatial gradient와 HSI 칼라 모델을 이용하여 복구하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 알고리즘은 복잡하고 다양한 실내 외 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

Keywords

References

  1. D. M. Gavrila, L. S. Davis, "Towards 3D Model-based Tracking and Recognition of Human Movement a Multi-view Approach", Int Workshop on Face and Gesture Recognition, Vol. 162479, pp. 272-277, 1995. 6
  2. V. I. Pavlovic, R. Sharma, and T. S. Huang, "Visual Interpretation of Hand Gestures for Human Computer Interaction: A Review", IEEE, Trans. on PAMI, Vol. 19, No. 7, pp.677-695, July, 1997 https://doi.org/10.1109/34.598226
  3. S. S. Intille, J. W. Davis and A. F. Bobick, "Real-time Closed-world Tracking", Proc. of the IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR'97), pp. 697-703, 1997. 6
  4. S. Huwer and H. Niemann, "Adaptive Change Detection for Real-time Surveillance Applications", Proceedings of the IEEE Workshop on Visual Surveillance, Dublin, pp. 37-46, 2000
  5. I. Haritaoglu, D. Harwood, and L. S. Davis, "W4 : Real-Time Surveillance of People and Their Activities," in Proc. IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 8, pp. 809-822, 2000. 8 https://doi.org/10.1109/34.868683
  6. P. L. Rosin, "Thresholding for Change Detection" Brunel University, technical report ISTR, pp. 274-279, 1998. 1
  7. K. S. Bhat, M. Saptharishi, and P. K. Khosla, "Motion detection and segmentation using image mosaics," in Proc. IEEE Int. Conf. Multimedia and Expo, vol. 3, pp. 1577-1580, 2000. 6
  8. P. Blauensteiner, H. Wildenauer, A. Hanbury, and M. Kampel, "On Colour Spaces for Change Detection and Shadow Suppression" Computer Vision Winter Workshop, pp. 117-123, 2006. 2
  9. G. D. Finlayson, B. Schiele, and J. L. Crowley. "Comprehensive Color Image Normalization". In 5th European Conf. on Computer Vision, Vol. 1, pp. 475-490, 1998
  10. C. Garcia and G. Tziritas, "Face Detection Using Quantized Skin Color Regions Merging and Wavelet Packet Analysis", IEEE Trans. on Multimedia, Vol. 1, No. 3, pp. 264-277, 1999, 9 https://doi.org/10.1109/6046.784465
  11. G. J. Jang, I. S. Kweon. "Robust Objects Tracking Using an Adaptive Color Model" IEEE Trans. Int. Conf. on Robotics & Automation. Vol. 2, pp. 1677-1682, 2001. 5
  12. M. H. Kim, Y. H. Joo, and J. B. Park "Gesture Extraction for Ubiquitous Robot-Human Interaction" The Institute of Control, Automation, and Systems Engineers, KOREA Vol. 11, No. 12, pp. 1062-1067 2005, 12 https://doi.org/10.5302/J.ICROS.2005.11.12.1062