• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.481-483
• /
• 2001

본 논문에서는 동영상으로부터 색상, 서체, 크기와 같은 사전 지식 없이도 글자/자막을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 해상도가 낮고 복잡한 배경을 포함할 수 있는 비디오에서 글자 인식률 향상을 위해 먼저 동일한 텍스트 영역의 존재하는 프레임들을 자동적으로 추출한 후 이들의 시간적 평균영상을 만들어 향상된 영상을 얻는다. 평균영상의 외각선 영상의 투영 값을 통해 문자영역을 찾고 각 텍스트 영역에 대해 1차 배경제거 과정인 region filling을 적용하여 글자의 배경들을 제거 함으로써 글자를 추출한다. 1차 배경제거의 결과를 검증하고 추가적으로 k-means를 이용한 color clustering을 적용하여 남아있는 배경들을 효율적으로 제거 함으로써 최종 글자영상을 추출한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.11a
• /
• pp.72-75
• /
• 2016

본 논문에서는 고정된 카메라 환경에서 카메라의 흔들림에 강인한 배경 영상을 생성할 수 있는 배경 모델링 방법을 제안한다. 흔들리지 않은 영상을 기준 영상으로 설정하고 기준 영상에서 해리스 코너 검출기를 이용하여 특징점들을 검출한다. 이후 입력 영상에 대해 동일한 방식으로 특징점을 추출한 뒤 탬플릿 매칭과 거리 비교를 이용하여 공통적으로 나타나는 배경 영역들에 대한 특징점만을 선별한다. 기준 영상에서의 특징점과 목표 영상에서의 대응되는 특징점 쌍을 이용하여 보정을 위한 호모그래피 행렬을 계산한다. 이렇게 계산된 보정 행렬을 이용하여 흔들린 목표 영상을 보정하게 된다. 흔들린 영상들을 보정한 후 보정된 영상들로 배경 모델을 생성하게 되면 정확한 배경 모델을 생성할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.17 no.8
• /
• pp.1919-1925
• /
• 2013

This paper proposes a background image extraction algorithm for traffic environment analysis in a school zone. The proposed algorithm solves the problems by level changes and stationary objects to be occurred frequently in traffic environment. For the former, it renews rapidly the background image toward the current frame using a fast Sima-Delta algorithm and for the latter, it excludes the stationary objects from the background image by detecting dynamic regions using a just previous frame and a background image averaged for a long time. The results of experiments show that the proposed algorithm adapts quickly itself to level change well, and reduces about 40~80% of SAD in background region in comparison with the conventional algorithms.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.138-141
• /
• 2001

영상을 전경과 배경으로 분리하는 작업은 영상을 의미 있고 관심의 대상인 전경 영역과 그렇지 않은 배경 영역으로 나눈다는 점에서 매우 유용한 작업이다. 기존의 제안된 방법으로는 intensity 기반, 깊이 기반 그리고 motion 기반 배경 제거 방법 등이 있다. 본 논문에서는 영상내의 intensity 정보와 깊이 정보를 함께 이용하여 영상 내의 배경을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 인식과 강시 시스템 등의 전처리로서 활용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.505-507
• /
• 2004

시트콤 동염상은 고정된 배경을 갖는 중 아웃에 연이어 오는 줌 인으로 구성되어 있고, 또한 활영되는 배경의 수는 한정되어 있는 특성이 때문에, 이러한 배경의 시각적 특성을 사용하여 배경들을 학습시키고 자동으로 분리시킬 수 있다. 본 논문에서는 신경망의 일종인 LVQ[1]를 사용하여 이러한 증류의 비디오 동영상에 대한 자동 배경 분류 방법을 제안한다. 우선, MPEG-7 시각 기술자를 이용하여 신(scene) 배경의 시각적인 특성을 추출하고 이러한 시각적 특성을 미리 제작자에 의해서 주어진 배경 점보로서 LVQ를 학습시킨다. 학습이 진행되면서 특정 배경의 시각적 특성은 LVQ의 가중치로서 표현되며, 다른 배경을 자동으로 분류하는데 사용된다 제안된 LVQ기반의 분류 방법을 사용한 두 종류의 시트콤 동영상에 대한 실험 결과는 분류에 대한 어떠한 하드코딩 없이 80-90%의 정확도로 시트콤 동영상의 배경을 자동으로 분류한다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.14B no.5
• /
• pp.361-368
• /
• 2007

In this paper, we propose a smoke detection method which is based on block-wise difference of image frames in video. Our proposed method is composed of three steps which are (a) the detection step of the changed regions against the background, (b) the background update step, and (c) the smoke determination step from the changed regions. We first construct the block mean Image of frames in video. And to extract the changed regions against the background, we use a block-wise difference between background's block mean image and a current input frame's block mean image. After applying projections in block-based difference images, we can determine the changed regions as rectangles using projections of difference images. we propose a update scheme of background's block mean image using the projections. We decide the smoke region using the femoral statistics of the central position and YUV color in the changed region.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.771-774
• /
• 2002

인터넷 시대에 접어들면서 웹 카메라를 이용한 보안 시스템의 개발이 활발하다. 원격지에 설치된 카메라가 보내준 영상을 통하여 현재의 상황을 파악할 수 있으며, 적절한 조치를 웹을 통해 취할 수 있다. 실시간 영상전송에 따른 저장 방식에 있어서 움직임이 검출되었을 때에만 영상을 저장하는 방식을 선호하고 있다. 따라서 본 논문에서는 카메라로부터 입력되어지는 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 움직임 검출하는 방법을 제안한다. 카메라에서 받아오는 영상을 배경영상과 입력영상으로 구분 한 다음 두 영상의 차를 구하여 영상의 변화점을 찾는다. 이미지 픽셀 검사는 모든 픽셀을 연산에 참석하는 방식을 탈피하여 일정한 간격을 두고 이미지의 픽셀을 검색하여 움직임 검출을 한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
• /
• v.41 no.4
• /
• pp.85-94
• /
• 2004

Object tracking in a real time image is one of interesting subjects in computer vision and many Practical application fields during the past couple of years. But sometimes existing systems cannot find all objects by recognizing background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which is not influenced by illumination and to remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up Minimum Bounding Rectangle(MBR) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2017.06a
• /
• pp.215-218
• /
• 2017

본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.10b
• /
• pp.162-166
• /
• 2007

단일 영상의 시야각 한계를 극복하기 위해 다중 영상으로부터 하나의 파노라마 영상으로 만들 수 있다. 파노라마 영상은 좌우 360도까지의 시야각을 확보할 수 있어서 복잡한 실제 환경을 가상 환경에서의 배경으로 사용하고자 할 경우에 유용하다. 본 논문에서는 가상 환경에서의 배경으로 사용할 수 있는 파노라마 영상 생성 기법을 제안한다. 다중 영상들을 촬영하고 이를 사용하여 하나의 구형 파노라마 영상을 생성한다. 상하 시야각을 180도까지 확보하기 위한 제작 기법을 제시한다. 또한 생성된 구형 파노라마 영상으로부터 3차원 렌더링에 적합한 텍스쳐로의 변환과정을 제시한다 실제 환경을 가상화할 시에 파노라마 배경을 사용하면 조밀한 배경을3차원적으로 모델링하지 않고도 배경을 3차원적으로 표현할 수 있으므로 제안된 기법은 가상현실 응용에 유용하게 사용될 수 있다.