• Journal of Korea Game Society
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• v.17 no.5
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• pp.113-122
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• 2017

The location of the objects that make up a game can be an element of immersion for players. repeatedly appearing at the same position, the fun may be reduced, and as the play time elapses, the players will feel the game's fun as they appear in a larger area than at the beginning of the game play. This paper is a study to find out the location of objects according to the passage of time and to see how players controlled these objects. First, foreground images are extracted and accumulated using OpenCV programming language. The accumulated result is displayed as a heat map image. Second, the mouse movement area is detected using the mouse tracking program and compared with the heat map image, so that the screen area in which the player is interested can be known.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.20 no.3
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• pp.1-8
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• 2014

We propose a method to compose a foreground object into a background image, where the foreground object is a part (or a region) of an image taken by a front-facing camera and the background image is a whole image taken by a back-facing camera in a smart phone at the same time. Recent high-end cell-phones have two cameras and provide users with preview video before taking photos. We extract the foreground object that is moving along with the front-facing camera using the optical flow during the preview. We compose the extracted foreground object into a background image using a simple image composition technique. For better-looking result in the composed image, we apply a border smoothing technique using a weighted-border mask to blend transparency from background to foreground. Since constructing and grouping pixel-level dense optical flow are quite slow even in high-end cell-phones, we compute a mask to extract the foreground object in low-resolution image, which reduces the computational cost greatly. Experimental result shows the effectiveness of our extraction and composition techniques, with much less computational time in extracting the foreground object and better composition quality compared with Poisson image editing technique which is widely used in image composition. The proposed method can improve limitedly the color bleeding artifacts observed in Poisson image editing using weighted-border blending.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.4
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• pp.449-455
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• 2014

Detection of moving objects is a fundamental task in most of the computer vision applications, such as video surveillance, activity recognition and human motion analysis. This is a difficult task due to many challenges in realistic scenarios which include irregular motion in background, illumination changes, objects cast shadows, changes in scene geometry and noise, etc. In this paper, we propose an foreground extraction algorithm based on codebook, a database of information about background pixel obtained from input image sequence. Initially, we suppose a first frame as a background image and calculate difference between next input image and it to detect moving objects. The resulting difference image may contain noises as well as pure moving objects. Second, we investigate a codebook with color and brightness of a foreground pixel in the difference image. If it is matched, it is decided as a fault detected pixel and deleted from foreground. Finally, a background image is updated to process next input frame iteratively. Some pixels are estimated by input image if they are detected as background pixels. The others are duplicated from the previous background image. We apply out algorithm to PETS2009 data and compare the results with those of GMM and standard codebook algorithms.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.11 no.5
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• pp.487-492
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• 2018

Recently, various applications for image processing have been ported to the mobile environment due to the expansion of the image shooting on the mobile device. However, in the case of extracting the image foreground, which is one of the most important functions of image synthesis, is difficult since it needs complex calculation. In this paper, we propose an video synthesis technique that can divide images captured by mobile devices into foreground / background and combine them in real time on target images. Considering the characteristics of mobile shooting, our system can extract automatically foreground of input video that contains weak motion when shooting. Using SIMD and GPGPU-based acceleration algorithms, SD-quality images can be processed on mobile in real time.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.275-278
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• 2012

본 논문에서 2D-3D 자동 영상 변환을 위하여 2D 상으로부터 깊이 지도(depth map)을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 보다 정확한 깊이 지도 생성을 위해 영상의 전경 깊이 지도(foreground depth map)와 배경 깊이 지도(background depth map)를 각각 생성 한 후 결합함으로써 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 먼저, 전경 깊이 지도를 생성하기 위해서 라플라시안 피라미드(laplacian pyramid)를 이용하여 포커스/디포커스 깊이 지도(focus/defocus depth map)를 생성한다. 그리고 블록정합(block matching)을 통해 획득한 움직임 시차(motion parallax)를 이용하여 움직임 시차 깊이 지도를 생성한다. 포커스/디포커스 깊이 지도는 평탄영역(homogeneous region)에서 깊이 정보를 추출하지 못하고, 움직임 시차 깊이 지도는 움직임 시차가 발생하지 않는 영상에서 깊이 정보를 추출하지 못한다. 이들 깊이 지도를 결합함으로써 각 깊이 지도가 가지는 문제점을 해결하였다. 선형 원근감(linear perspective)와 선 추적(line tracing) 방법을 적용하여 배경깊이 지도를 생성한다. 이렇게 생성된 전경 깊이 지도와 배경 깊이 지도를 결합하여 보다 정확한 깊이 지도를 생성한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 방법들에 비해 더 정확한 깊이 지도를 생성하는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.736-738
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• 2004

최근 사용자의 제스처를 이용한 게임 시스템에 대한 연구가 많은 관심을 받고 있다. 사용자의 얼굴 및 손의 움직임을 이용하여 게임을 제어하기 위해서는 복잡한 배경 및 조명에 강건한 얼굴 및 손 영역의 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 조명 변화에 강건한 피부색 검출을 이용한 게임 인터페이스를 제안한다. 이를 위해 제안된 시스템은 다음의 두 단계로부터 얼굴 및 손 영역을 추출한다. 먼저, 피부색과 유사한 물건들을 제거하기 위해 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 전경물체를 추출한다. 그 다음, 조명에 의한 깜박임이나 잡음을 줄이기 위해서 SCT 알고리즘을 이용하여 전경물체 영역 안에서 피부색 영역만을 정확하게 검출한다. 추출된 얼굴 및 손의 움직임으로부터 얻어지는 제스처는 은닉마르코프 모델을 사용하여 인식된다. 복잡한 환경에서 실험한 결과, 제안된 시스템은 정확한 피부색 영역 검출을 제공하고 이를 통한 보다 정확한 인식률을 제공할 수 있다는 것이 증명되었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.5C
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• pp.505-513
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• 2009

This paper proposes a real-time foreground segmentation and background substitution method for protecting the privacy on visual communication. Previous works on this topic have some problems with the color and shape of foreground and the capture device such as stereo camera. we provide a solution which can segment the foreground in real-time using fixed mono camera. For improving the performance of a foreground extraction, we propose the Temporal Foreground Probability Model (TFPM) by modeling temporal information of a video. Also we provide an boundary processing method for natural and smooth synthesizing that using alpha matte and simple post-processing method.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.823-825
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• 2005

컴퓨터 비전 연구에서의 주요 관심은 객체의 특징을 이용하여 객체를 분간하거나 또는 계수하는데 있어 왔다. 최근 대단위의 사람들이 운집하는 공공장소에서의 사고에 대비한 대책의 기준으로 혼잡도라는 점보의 중요성이 대두되고 있다. 본 실험에서는 객체들이 존재하는 전경(Foreground) 영역을 객체들이 없는 배경 영역(back ground)으로부터 분리한 후 전경 영역에서의 edge pixel 들의 수를 계수하여 혼잡도의 정도를 구한다. 전경 영역과 배경 영역은 소 영역별로 RGB에 대한 표준편차와 평균을 비교 분석해서 구분하고 배경 영역을 삭제한다. 전경 영역에서 edge detection 방법을 이용하여 환경에 알맞은 edge pixels수를 계수하고 pixels수와 혼잡도 사이의 관계를 구한다. 이러한 측정 방법의 장점은 다양한 환경에서도 혼잡도라는 기본 특징정보를 추출할 수 있다는 것이다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.6
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• pp.731-736
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• 2008

In this paper, we propose the movement detection algorithm by using virtual skeleton model. To do this, first, we eliminate error values by using conventioanl method based on RGB color model and eliminate unnecessary values by using the HSI color model. Second, we construct the virtual skeleton model with skeleton information of 10 peoples. After matching this virtual model to original image, we extract the real head silhouette by using the proposed circle searching method. Third, we extract the object by using the mean-shift algorithm and this head information. Finally, we validate the applicability of the proposed method through the various experiments in a complex environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.787-789
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• 2005

본 논문에서는 로봇이나 감시 시스템에서 주로 쓰이고 있는 배경 모델링의 정확성을 지속 시키는 방법을 제안한다. 오브젝트를 추출하려면 정확한 배경 모델이 필요하다. 정확한 배경 모델을 유지하기 위해서는 전경의 정보가 배경 모델에 반영되면 안 된다. 본 논문에서는 오브젝트의 움직임을 기반으로 한 배경 무효화 기법을 사용하여 전경이 배경 모델에 영향을 주는 것을 방지함으로써 정확한 배경 모델을 유지하는 방법을 제안한다.