비디오 감시 시스템에서 정확한 물체 추적을 위해서는 움직이는 물체가 없는 정적인 배경 영상이 필수적이다. 하지만 기존의 배경 생성 방법들은 주로 시간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 오랫동안 정지해 있는 물체들이 존재하는 경우에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 mean-shift와 fast marching method(FMM)을 이용해 시간 축 화소 정보와 공간 축 화소 정보를 이용하여 배경을 생성하는 방법을 제안한다. mean-shift를 이용해 시간 축에 따른 화소 값의 최빈값을 추정하여 배경을 생성하고, FMM을 이용해공간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 일정 기간 동안 움직이지 않은 물체가 있는 환경에서 바람직한 배경을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 빈도만을 이용하는 방법보다 더 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 이동 카메라를 이용하여 얻은 영상에서 이동 물체 자동 검출 알고리즘을 위한 배경 에지 생성을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 함께 강건한 파노라믹 배경 에지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘은 실제 영상 열에 적용하였다. 제안된 방법은 비디오 감시는 물론 침입자 검출과 같은 여러 감시 시스템에 성공적으로 이용될 수 있다.
This paper proposes an adaptive background image generation method based on the frame difference for traffic monitoring. The performance of the conventional method is limited when there are more vehicles due to traffic Jam. To improve on this, we use frame differencing to separate vehicles from background in frame differencing, we adopt selective approach by using part of the image not considered as vehicle fer extraction of background. The proposed method generates background more efficiently than conventional methods even in the presence of heavy traffic.
디지털 미디어의 복사 용이성은 저작권 문제를 일으켰고 이로 인해 기존 음악을 게임 배경음악으로 사용하는데 어려움이 표출 되었다. 게임의 주요 요소 중 하나인 게임 배경음악을 선정하는 것은 중요한 문제이다. 본 연구는 DNA 염기배열에 의한 게임 배경 음악 생성 방법을 제시하여 게임 배경을 쉽게 생성하게 하였다. 현존 하는 DNA는 매우 많은 종류가 있으므로 여기서 얻을 수 있는 게임 배경 음악은 무한하다.
In this paper, we propose a depth-based mesh modeling method to generate virtual environment. The proposed algorithm constructs mesh model from unorganized point cloud obtained from a multi-view camera. We separate the point cloud consisting objects from the background. Then, we apply triangulation to each object and background. Since the objects and the background are modeled independently, it is possible to construct effective virtual environment. The application of proposed modeling method is applicable to entertainment, such as movie and video game and effective virtual environment generation.
기존의 배경 생성방법은 주로 시간에 따른 context만을 이용해 복잡한 환경에서는 적용하기 힘들다. 이러한 단점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 움직이는 물체를 포함하지 않는 배경 영상을 생성하기 위해 시간에 따른 context와 공간에 따른 context를 융합한 새로운 배경 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 샘플링된 프레임 이미지를 m*n의 블록으로 나누고 각각의 블록을 고정 블록과 비고정 블록으로 나눈다. 비고정 블록에 대해서, 각 블록의 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 MRF 프레임워크를 이용한다. MRF 프레임워크는 영상 픽셀과 연관된 특징과 같은 context에 독립된 entity를 모델링하는데 많이 이용되는 방법으로 본 논문에서는 비고정 블록에 대한 시간적 context와 공간적 context를 모델링하기 위해 이용된다. 실험결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 context만을 이용했을 경우보다 더 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 교통정보 수집용 영상검지기를 위한 새로운 배경생성 방법을 제안한다. 입력되는 영상열의 화소위치별 모든 밝기값을 평균 또는 빈도 계산과정에 참여시키는 기존의 배경생성방법은 차량의 정체가 잦은 경우에 좋지 않은 결과를 보인다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 배경생성 과정에 하이레벨 정보인 차량의 탑지결과를 반영하였다. 차량으로 탐지되지 않은 영상부분만을 배경생성 과정에 참여시켰으며 실험을 통해서 새로 제안한 배경생성 방법이 종전 방법에 비해 차량의 정체가 잦은 경우에도 더 견고하게 차량 탐지를 할 수 있는 배경을 생성할 수 있었다.
In this paper, we propose a new stereoscopic video conversion methodology that converts two-dimensional (2-D) MPEG-4 video to stereoscopic video. In MPEG-4, each Image is composed of background object and primary object. In the first step of the conversion methodology, the camera motion type is determined for stereo Image generation. In the second step, the object-based stereo image generation is carried out. The background object makes use of a current image and a delayed image for its stereo image generation. On the other hand, the primary object uses a current image and its horizontally-shifted version to avoid the possible vertical parallax that could happen. Furthermore, URFA(Uncovered Region Filling Algorithm) is applied in the uncovered region which might be created after the stereo image generation of a primary object. In our experiment, show MPEG-4 test video and its stereoscopic video based upon out proposed methodology and analyze Its results.
In this paper a new cell sizing method is proposed. The new method calculates cell size at a point using given size control elements directly without the aid of background grid as other cell sizing algorithms do. The calculation method and related definitions are described in detail, and typical cell sizing results are given.
본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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