In this paper, we proposed automatic face detection and tracking which is robustness in rotation. To detect a face image in complicated background and various illuminating conditions, we used face skin color detection. we used Harris corner detector for extract facial feature points. After that, we need to track these feature points. In traditional method, Lucas-Kanade feature tracker doesn't delete useless feature points by occlusion in current scene (face rotation or out of camera). So we proposed the estimation function, which delete useless feature points. The method of delete useless feature points is estimation value at each pyramidal level. When the face was occlusion, we deleted these feature points. This can be robustness to face rotation and out of camera. In experimental results, we assess that using estimation function is better than traditional feature tracker.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.848-849
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2014
특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.565-567
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2002
동영상에서 특정 물체를 추적하기 위하여 여러 가지 알고리즘이 적용된다. 그 중에서 특징점을 추출하고 정합하여, 움직이고 있는 물체를 추적하는 방법을 소개한다. 특징점을 추출하는 방법 중에서 에지정보를 이용하는 방법과 직접 이미지에 접근하는 방식이 있다. 본 논문에서는 물체의 에지정보를 이용하여 특징점을 추출하는 기법을 제안한다. 널리 이용되고 있는 Canny Edge Detection(1) 알고리즘 이용, 에지를 얻게 되는데, 여기서 특징점 추출에 오류를 발생시킬 수 있는 경우에 대비하여 에지를 보정하고, 결과의 에지에서 특징 점을 추출한다. 보정된 에지정보에서 시작점, 끝점, 둘 이상의 에지가 모인 분기점과 굴곡률이 국부 최대인 지점을 찾아 특징점을 추출한다.
비주얼 서보잉이란 로봇팔 등과 같은 제어기의 폐루프에서 입력단에 영상을 이용하는 것이다. 영상에 나타난 정보는 특징점을 통해 얻을 수 있으며, 매시간 이 특징점의 위치를 추적함으로써 제어기의 출력값을 결정한다. Optical flow를 이용하는 가나데 특징점 추적기는 특징점 추적기 중에서 성능이 우수하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 가나데 특징점 추적기를 이용하여 실시간으로 로봇팔을 제어하고 결과를 분석하도록 한다. 실험에 이용되는 로봇팔은 전체 6축이며 기존의 5축 상용로봇의 end-effector에 ccd카메라를 좌우로 회전가능하도록 기구부를 추가하였다. 6DOF를 갖도륵 변형된 로봇팔을 기구적으로 분석하고 자코비안을 획득한 후, 로봇팔의 end-effector에 설치된 카메라를 통하여 특정 영상이 얻어지도록 로봇의 end-effector의 속도를 생성해내고, 자코비안의 역행렬을 통해 로봇의 각 관절을 제어하는 과정을 기술하고 분석한다.
영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.8
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pp.1998-2009
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1998
An effective algorithm for tracking rigid or non-rigid moving object(s) which segments local moving parts from image sequence in the presence of backgraound motion by camera movenment, predicts the direction of it, and tracks the object is proposed. It requires no camera calibration and no knowledge of the installed position of camera. In order to segment the moving object, feature points configuring the shape of moving object are firstly selected, feature flow field composed of motion vectors of the feature points is computed, and moving object(s) is (are) segmented by clustering the feature flow field in the multi-dimensional feature space. Also, we propose IRMAS, an efficient algorithm that finds the convex hull in order to cinstruct the shape of moving object(s) from clustered feature points. And, for the purpose of robjst tracking the objects whose movement characteristics bring about the abrupt change of moving trajectory, an improved order adaptive lattice structured linear predictor is used.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.2
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pp.666-669
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2005
본 논문에서는 3차원 형태로 체적 데이터를 효율적으로 랜더링 하기 위해서, 체적 데이터의 특징점을 추출하고 이를 이용하여 3차원 형태로 복원한다. 여기서, 3D Point(Vertext)를 이용하여 체적 데이터를 랜더링하고자 하여 체적소들에 대해 특정한 3D Points 추출하는 PEF 과정과 랜더링 과정을 담당하는 정점 변환 파이프라인 과정을 제안한다. 일반적으로, 고화질의 광선 추적 랜더링 처리의 경우 계샨량이 많아 그 만큼 랜더링 속도가 떨어져 체적에 대한 다른 ?A너링 기법들이 많이 제안되고 있지만, 본 논문은 다른 각도로의 접근하고자 하여, 기존의 광선 추적에 비해 저화질과 매끄럽지 않는 영상을 나타내지만, 추출된 데이터만 고려하기 때문에 계샨량을 많이 줄일 수 있어 처리속도가 개선되어 졌을 볼 수가 있다. 또한, 본 논문에서 기존의 광선 추적 기법에서 표현하는 회전, 절단, 축소/확대의 기능을 그대로 OpenGL을 이용하여 본 논문에서 제안한 처리 단계로 하여 3차원 랜더링 프로그램 제작 하였다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.6
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pp.25-37
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2000
The trajectories of feature points can be defined by the correspondences between points in consecutive frames. The correspondence problem is known to be difficult to solve because false positives and false negatives almost always exist in real image sequences. In this paper, we propose a robust feature tracking algorithm considering incomplete trajectories such as entering and/or vanishing trajectories. The trajectories of feature points are determined by calculating the matching measure, which is defined as the minimum weighted Euclidean distance between two feature points. The weights are automatically updated in order to properly reflect the motion characteristics. We solve the correspondence problem as an optimal graph search problem, considering that the existence of false feature points may have serious effect on the correspondence search. The proposed algorithm finds a local optimal correspondence so that the effect of false feature point can be minimized in the decision process. The time complexity of the proposed graph search algorithm is given by O(mn) in the best case and O($m^2n$) in the worst case, where m and n arc the number of feature points in two consecutive frames. By considering false feature points and by properly reflecting motion characteristics, the proposed algorithm can find trajectories correctly and robustly, which has been shown by experimental results.
It is very important to extract the expression data and capture a face image from a video for online-based 3D face animation. In recently, there are many researches on vision-based approach that captures the expression of an actor in a video and applies them to 3D face model. In this paper, we propose an automatic data extraction system, which extracts and traces a face and expression data from realtime video inputs. The procedures of our system consist of three steps: face detection, face feature extraction, and face tracing. In face detection, we detect skin pixels using YCbCr skin color model and verifies the face area using Haar-based classifier. We use the brightness and color information for extracting the eyes and lips data related facial expression. We extract 10 feature points from eyes and lips area considering FAP defined in MPEG-4. Then, we trace the displacement of the extracted features from continuous frames using color probabilistic distribution model. The experiments showed that our system could trace the expression data to about 8fps.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.431-436
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2006
외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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