This paper first discusses the disadvantages of the existing CamShift Algorithm for real time face tracking, and then proposes a new Camshift Algorithm that performs better than the existing algorithm. The existing CamShift Algorithm shows unstable tracking when tracing similar colors in the background of objects. This drawback of the existing CamShift is resolved by using Kinect’s pixel-by-pixel depth information and the Skin Detection algorithm to extract candidate skin regions based on HSV color space. Additionally, even when the tracking object is not found, or when occlusion occurs, the feature point-based matching algorithm makes it robust to occlusion. By applying the improved CamShift algorithm to face tracking, the proposed real-time face tracking algorithm can be applied to various fields. The results from the experiment prove that the proposed algorithm is superior in tracking performance to that of existing TLD tracking algorithm, and offers faster processing speed. Also, while the proposed algorithm has a slower processing speed than CamShift, it overcomes all the existing shortfalls of the existing CamShift.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.06a
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pp.25-28
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2016
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.18
no.2
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pp.68-75
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2017
This study deals with a color-based tracking method of a moving object effectively in case that the color of the moving object is same as or similar to that of background. The CamShift algorithm, which is the representative color-based tracking method, shows unstable tracking when the color of moving objects exists in the background. In order to overcome the drawback, this paper proposes the CamShift algorithm merged with depth information of the object. Depth information can be obtained from Kinect device which measures the distance information of all pixels in an image. Experimental result shows that the proposed tracking method, the Camshift merged with depth information of the tracking object, makes up for the unstable tracking of the existing CamShift algorithm and also shows improved tracking performance in comparison with only CamShift algorithm.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.04a
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pp.566-569
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2010
레이저 포인터를 검출하는 과정은 포인터의 위치를 검출하는 과정과 입력된 레이저 포인터의 좌표를 모니터의 좌표로 변환하는 과정으로 나눌 수 있다. 레이저 포인터의 추적에 있어서 다변하는 환경의 영향으로 강건성의 확보가 어렵다. 기존의 추적 방식인 Mean-Shift 알고리즘의 경우에는 계산량이 많아서 실시간으로 입력되는 동영상에는 부적합하다. 반면에 CamShift 알고리즘은 빠른 수행이 가능하여 비디오 영상 및 실시간 영상에 적용하기에 적합하고 배경 변화의 영향을 적게 받는다. 또한 검출하려는 색과 같은 색에 의해서 간섭 받는 현상을 방지할 수 있다. 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 강건한 결과를 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘을 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 또는 화면으로부터 지나치게 멀어지거나 가까워져서 상대적인 크기가 변화할 수 있는 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.11
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pp.2733-2737
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2014
Motion detection according to the movement and the change area detection method according to the background difference and the motion history image for use in a motion estimation technique using a real-time image, the motion detection method according to the optical flow, the back-projection of the histogram of the object to track for motion tracking At the heart of MeanShift center point of the object and the object to track, while used, the size, and the like due to the motion tracking algorithm CamShift, Kalman filter to track with direction. In this paper, we implemented the motion detection algorithm based on color and shape information of the object and verify.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.3
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pp.636-644
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2015
This research aims to suggest methods to improve object tracking performance by combining CAM shift algorithm with 8-way search window, and reduce arithmetic operation by reducing the number of frame used for tracking. CAM shift has its adverse effect in tracking methods using signature color or having difficulty in tracking rapidly moving object. To resolve this, moving search window of CAM shift makes it possible to more accurately track high-speed moving object after finding object by conducting 8-way search by using information at a final successful timing point from a timing point missing tracking object. Moreover, hardware development led to increased unnecessary arithmetic operation by increasing the number of frame produced per second, which indicates efficiency can be enhanced by reducing the number of frame used in tracking to reduce unnecessary arithmetic operation.
The existing input device is limited to keyboard and mouse. However, recently new type of input device has been developed in response to requests from users. To reflect this trend we propose the new type of input device that gives instruction as analyzing the hand motion of image without special device. After binarizing the skin color area using Cam-Shift method and tracking, it recognizes the hand motion by inputting the finger areas and the angles from the palm center point, which are separated through labeling, into four cardinal directions and counting them. In cases when specific background was not set and without gloves, the recognition rate remained approximately at 75 percent. However, when specific background was set and the person wore red gloves, the recognition rate increased to 90.2 percent due to reduction in noise.
Recently, a new image appearance model, named iCAM06, was developed for High-Dynamic-Range (HDR) image rendering. The dynamic range of a HDR image needs to be mapped on the range of output devices, which is called the tone reproduction or tone mapping. The iCAM06, the representative HDR rendering algorithm also uses the tone compression using a S-curve mapping function for image reproduction on the dynamic range of output devices. However the iCAM06 occurs white point shift during its tone compression process. Therefore, we propose a compensation method for white point shift problem using the corrected channel gain function. Experiment results show that the proposed method has better performance than the iCAM06.
Recently, with the development of high-tech industry, the use of the drones in various aspects of daily life is rapidly advancing. With technical and functional advancements, drones have an advantage of being easy to be utilized in the areas of use according to various lifestyles. In addition, through the diversification of the drone service converged with image processing medium such as camera and CCTV, an automated security system that can replace humans is expected to be introduced. By designing these unmanned security technology, a new convergence security drone service techniques that can strengthen the previous drone application technology will be proposed. In the proposed techniques, a biometric authentication technology will be designed as additional authentication methods that can determine the safety incorporated with security by selecting the search and areas of an object focusing on the objects in the initial windows and search windows through OpenCV technology and CAM-Shift algorithm which are an object tracking algorithm. Through such, a highly efficient security drone convergence service model will be proposed for performing unmanned security by using the drones that can continuously increase the analysis of technology on the mobility and real-time image processing.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.319-322
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2013
본 연구에서는 이동 객체를 컬러기반에서 추적하는데 있어 주변 환경 변화와 추적중인 객체 색상이 유사한 물체가 존재할 경우 보다 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제시한다. 백그라운드 차영상과 모폴로지 연산을 통하여 이동 객체를 검출하고, 매 프레임마다 발생하는 밝기 및 주변 환경의 영향을 고려하여 기존의 CamShift 알고리즘을 보완하였다. 추적 물체와 색상이 비슷한 주변 물체가 존재할 경우 개선된 CamShift는 불안정한 추적을 보여주었는데 이를 해결하기 위해 Optical Flow기반의 KLT 알고리즘과 병합하는 방법을 제시하였다. 실험 결과를 통해 제안된 추적 방법은 기존의 단점을 보완하였으며 추적성능이 개선됨을 확인하였다.
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