Tracking hands is an essential technique for hand gesture recognition which is an efficient way in Human Computer Interaction (HCI). Recently, many researchers have focused on hands tracking using a 3D hand model and showed robust tracking results compared to using 2D hand models. In this paper, we propose a novel 3D hand tracking method based on a coupled particle filter. This provides robust and fast tracking results by estimating each part of global hand poses and local finger motions separately and then utilizing the estimated results as a prior for each other. Furthermore, in order to improve the robustness, we apply a multi-cue based method by integrating a color-based area matching method and an edge-based distance matching method. In our experiments, the proposed method showed robust tracking results for complex hand motions in a cluttered background.
Kim, Soo-Hyun;Han, Young-Joon;Cha, Hyung-Tai;Hahn, Hern-Soo
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.7
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pp.821-829
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2004
A face recognition has been used for verifying and authorizing valid users, but its applications have been restricted according to lighting conditions. In order to minimizing the restricted conditions, this paper proposes a new algorithm of detecting the face from the input image obtained under the irregular lighting condition. First, the proposed algorithm extracts an edge difference image from the input image where a skin color and a face contour are disappeared due to the background color or the lighting direction. In the next step, it extracts a face region using the histogram of the edge difference image and the intensity information. Using the intensity information, the face region is divided into the horizontal regions with feasible facial features. The each of horizontal regions is classified as three groups with the facial features(including eye, nose, and mouth) and the facial features are extracted using empirical properties of the facial features. Only when the facial features satisfy their topological rules, the face region is considered as a face. It has been proved by the experiments that the proposed algorithm can detect faces even when the large portion of face contour is lost due to the inadequate lighting condition or the image background color is similar to the skin color.
In this paper, we propose a 3D conversion algorithm of 2D video using depth layer partition method. In the proposed algorithm, we first set frame groups using cut detection algorithm. Each divided frame groups will reduce the possibility of error propagation in the process of motion estimation. Depth image generation is the core technique in 2D/3D conversion algorithm. Therefore, we use two depth map generation algorithms. In the first, segmentation and motion information are used, and in the other, edge directional histogram is used. After applying depth layer partition algorithm which separates objects(foreground) and the background from the original image, the extracted two depth maps are properly merged. Through experiments, we verify that the proposed algorithm generates reliable depth map and good conversion results.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.152-159
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2010
Existing character recognition algorithm recognize characters in simple conditional. It has the disadvantage that recognition rates often drop drastically when input document image has low quality, rotated text, various font or size text because of external noise or data loss. In this paper, proposes the optical character recognition algorithm which using bicubic interpolation method for the catalog retrieval when the input image has rotated text, blurred, various font and size. In this paper, applied optical character recognition algorithm consist of detection and recognition part. Detection part applied roberts and hausdorff distance algorithm for correct detection the catalog of book. Recognition part applied bicubic interpolation to interpolate data loss due to low quality, various font and size text. By the next time, applied rotation for the bicubic interpolation result image to slant proofreading. Experimental results show that proposal method can effectively improve recognition rate 6% and search-time 1.077s process result.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.6
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pp.684-691
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2001
In this paper, we design and implement a system which recognizes and tracks a human head on a sequence of images. In this paper, the color of the skin and ellipse modeling is used as feature vectors to recognize the human head. And the modified time-varying edge detection method and the vertical projection method is used to acquire regions of the motion from images with very complex backgrounds. To select the head from the acquired candidate regions, the process for thresholding on the basis of the I-component of YIQ color information and mapping with ellipse modeling is used. The designed system shows an excellent performance in the cases of the rotated heads, occluded heads, and tilted heads as well as in the case of the normal up-right heads. And in this paper, the combinational technique of motion-based tracking and recognition-based tracking is used to track the human head exactly even though the human head moves fast.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2262-2270
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1999
In this paper, we describe gesture recognition algorithm using computer vision sensor and HMM. The automatic hand region extraction has been proposed for initializing the tracking of the tele-operation gestures. For this, distance informations(disparity map) as results of stereo matching of initial left and right images are employed to isolate the hand region from a scene. PDOE(positive difference of edges) feature images adapted here have been found to be robust against noise and background brightness. The KNU/KAERI(K/K) gesture instruction set is defined for tele-operation in atomic electric power stations. The composite recognition model constructed by concatenating three gesture instruction models including pre-orders, basic orders, and post-orders has been proposed and identified by discrete HMM. Our experimental results showed that consecutive orders composed of more than two ones are correctly recognized at the rate of above 97%.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.8
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pp.669-679
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2013
When an image is converted from HDR (high dynamic range) to LDR (low dynamic range), a tone mapping process is the essential component. Many TMOs (tone mapping operators) have been motivated by human vision which has lower physical luminance range than that in real scene. The representative of human vision properties which motivate TMOs is the local adaptation. However, TMOs are ultimately compressing image information such as contrast, saturation, etc. and the compression causes defects in image quality. In this paper, in order to compensate the degradation of the image which is caused by TMOs, the visual acuity-based edge stop function is proposed for applying the property of human vision to base-detail separation. In addition, using CSF (contrast sensitivity function) which represents the relationship among spatial frequency, contrast sensitivity, and luminance, the sharpness filter is designed and adaptively applied to the detail layer in regard to surround luminance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.9
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pp.2043-2052
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1997
The object-oriented coding technique which is one of the coding methods in very low bit rate environment is suitable for videophone image sequence. The selection of source model affect image analysis. In this paper, an image analysis method for the object-oriented coding is presented. The process is composed of changed region detection andmotion estimateion. First, we use the standard deviation of frame difference as thrreshold to extract themoving area. If thesum of gray values in mask is greater than the threshold, the center pixel of the mask is regarded as moving region. After moving is detected in changed region by edge operator, observation point is determined from moving region. The motion is estimated by 6-parameter mapping method with determined observation point. The experimantal resutls show that the proposed method can significantly improve the image quality.
We propose an efficient MR image compression technique using fractal coding in wavelet transform domain. In the Proposed method , we construct significant coefficient trees with the absolute values of discrete wavelet transform coefficients and then perform the fractal coding with the information of significant coefficients having high energy. For MR images, most Pixels including background have very low gray level values, the number of significant coefficients is small. so we can expect high compression rate. In addition. since this method uses the fractal coding in wavelet transform domain, blocking artifact is reduced prominently and edges sensitive to human visual system are well preserved. As a result of computer simulation, we obtained the reconstructed images with better quality than those by JPEG at the low bit rates below 0.33[bpp].
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.1
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pp.50-59
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2007
In this paper, an anchor shot detection method, which is a basic technology for managing news videos for index and retrieval purposes is proposed. To do that, two most popular news program such as 'KBS 9 Hour News' and 'MBC 9 Hour News' are analyzed and 4-step rule based detection method is proposed First, in the preprocessing, video shot boundaries are detected and the 1st frame of each shot is extracted as a key frame. Then, the detected shot is declared as an anchor shot, if all the following 4 conditions are satisfied. 1) There is an anchor face in the key frame of a shot. 2) Spatial distribution of edges in the key frame is adequate. 3) Background color information of the key frame is similar to the color information of an anchor model. 4) Motion rate in the shot is low. In order to show the validity of the proposed method, three 'KBS 9 Hour News' and three 'MBC 9 Hour News', which have total running time of 108 in minute and are broadcasted at different days, are used for experiments. Average detection rates showed 0.97 in precision, 1.0 in recall, and 0.98 in F-measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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