• 제목/요약/키워드: Foreground extraction

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Grabcut 알고리즘을 활용한 Stereoscopic 객체표현 기반 기술 연구 (Research on Infrastructure technology of Stereoscopic Object Expression Utilizing the Grabcut algorithm)

  • 이민호;최진영;이종혁;차재상
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.151-159
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    • 2018
  • 최근 입체영상 기술은 신 성장 동력 산업으로서 잠재성 있는 블루오션으로 자리매김하고 있으며, 가상 및 증강현실 기술의 발전과 함께 관심이 꾸준히 증가하고 있다. 입체영상 표현방식은 양안시차, 편광안경 등 다양한 형태의 기술이 개발되어 활용되고 있으나, 눈의 피해나, 두통, 혼선, 해상도 저하 등 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 한계점을 극복하고자 중첩된 투명 디스플레이를 활용한 새로운 방식의 입체영상 표현 기법을 제시하였으며, Grabcut 알고리즘을 활용한 전경 추출 실험과 아크릴과 스마트 디바이스를 활용한 새로운 방식의 입체감 표현 실험을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 또한, 이미지 프로세싱 소요 시간 등 분석을 통해 실시간 스트리밍 적용도 가능함을 검증하였다.

A Flow Analysis Framework for Traffic Video

  • Bai, Lu-Shuang;Xia, Ying;Lee, Sang-Chul
    • 한국공간정보시스템학회 논문지
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    • 제11권2호
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    • pp.45-53
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    • 2009
  • The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.

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자기 조직화 기법을 활용한 컬러 영상 배경 영역 추출 (Background Segmentation in Color Image Using Self-Organizing Feature Selection)

  • 신현경
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권5호
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    • pp.407-412
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    • 2008
  • 잡음이 심한 배경을 가진 영상 내부의 영역 분할 처리 과정은 해결하기 매우 어려운 문제로 인식되어 왔다. 그에 따라 이 문제를 해결하기 위한 기초적 방법론에 관한 연구 및 주어진 문제에 따라 실제적 적용을 위한 다양한 노력이 있어왔다. 본 논문에서는 영상 분할을 위한 새로운 접근법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 새로운 방법론으로서 기존의 관심 객체 분할의 반대인 배경 영역 분할이라는 새로운 관점을 연구의 중심으로 하였다. 기반 이론으로는 승자 독식 원리의 자기 학습 이론 알고리즘에서 특징 선택을 위한 자기 조직화를 분석하고 이를 문제 해결에 적용하였다. 실제적 영상 데이터를 통한 실험을 통해 배경 영역 분할을 적용한 영상 분할은 효과적으로 수행될 수 있음을 실험 결과로 제시해 보였다.

주차장 환경에서의 차량 사고 검출 (Detection of Car Accidents in Parking Lots)

  • 정우진;이종민;박기태;문영식
    • 전자공학회논문지
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    • 제52권3호
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    • pp.147-153
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    • 2015
  • 본 논문에서는 주차장 환경에서의 차량 사고 감지방법을 제안한다. 제안하는 방법은 차량 검출, 차량 추적, 사고 감지의 3단계로 구성된다. 차량 검출 단계에서는 픽셀 기반의 전경 검출 방법과 모션맵을 이용하여 차량을 검출하고, 차량 추적 단계에서는 검출된 차량 정보를 바탕으로 차량의 이동을 추적한다. 마지막 단계인 차량 사고 감지 단계에서는 차량의 이동 방향에 맞추어 사고 감지 영역을 지정하고 사고 감지 영역에서 발생하는 움직임의 변화량을 분석하여 차량 사고를 감지한다. 실험을 통해 제안하는 방법은 주차장 환경에서 발생하는 차량 사고를 효과적으로 검출함을 보였다.

Block Sparse Low-rank Matrix Decomposition based Visual Defect Inspection of Rail Track Surfaces

  • Zhang, Linna;Chen, Shiming;Cen, Yigang;Cen, Yi;Wang, Hengyou;Zeng, Ming
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권12호
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    • pp.6043-6062
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    • 2019
  • Low-rank matrix decomposition has shown its capability in many applications such as image in-painting, de-noising, background reconstruction and defect detection etc. In this paper, we consider the texture background of rail track images and the sparse foreground of the defects to construct a low-rank matrix decomposition model with block sparsity for defect inspection of rail tracks, which jointly minimizes the nuclear norm and the 2-1 norm. Similar to ADM, an alternative method is proposed in this study to solve the optimization problem. After image decomposition, the defect areas in the resulting low-rank image will form dark stripes that horizontally cross the entire image, indicating the preciselocations of the defects. Finally, a two-stage defect extraction method is proposed to locate the defect areas. The experimental results of the two datasets show that our algorithm achieved better performance compared with other methods.

Temporal Search Algorithm for Multiple-Pedestrian Tracking

  • Yu, Hye-Yeon;Kim, Young-Nam;Kim, Moon-Hyun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권5호
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    • pp.2310-2325
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    • 2016
  • In this paper, we provide a trajectory-generation algorithm that can identify pedestrians in real time. Typically, the contours for the extraction of pedestrians from the foreground of images are not clear due to factors including brightness and shade; furthermore, pedestrians move in different directions and interact with each other. These issues mean that the identification of pedestrians and the generation of trajectories are somewhat difficult. We propose a new method for trajectory generation regarding multiple pedestrians. The first stage of the method distinguishes between those pedestrian-blob situations that need to be merged and those that require splitting, followed by the use of trained decision trees to separate the pedestrians. The second stage generates the trajectories of each pedestrian by using the point-correspondence method; however, we introduce a new point-correspondence algorithm for which the A* search method has been modified. By using fuzzy membership functions, a heuristic evaluation of the correspondence between the blobs was also conducted. The proposed method was implemented and tested with the PETS 2009 dataset to show an effective multiple-pedestrian-tracking capability in a pedestrian-interaction environment.

Image saliency detection based on geodesic-like and boundary contrast maps

  • Guo, Yingchun;Liu, Yi;Ma, Runxin
    • ETRI Journal
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    • 제41권6호
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    • pp.797-810
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    • 2019
  • Image saliency detection is the basis of perceptual image processing, which is significant to subsequent image processing methods. Most saliency detection methods can detect only a single object with a high-contrast background, but they have no effect on the extraction of a salient object from images with complex low-contrast backgrounds. With the prior knowledge, this paper proposes a method for detecting salient objects by combining the boundary contrast map and the geodesics-like maps. This method can highlight the foreground uniformly and extract the salient objects efficiently in images with low-contrast backgrounds. The classical receiver operating characteristics (ROC) curve, which compares the salient map with the ground truth map, does not reflect the human perception. An ROC curve with distance (distance receiver operating characteristic, DROC) is proposed in this paper, which takes the ROC curve closer to the human subjective perception. Experiments on three benchmark datasets and three low-contrast image datasets, with four evaluation methods including DROC, show that on comparing the eight state-of-the-art approaches, the proposed approach performs well.

능동카메라를 이용한 특징기반의 물체추적 (Feature-based Object Tracking using an Active Camera)

  • 정영기;호요성
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.694-701
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    • 2004
  • 본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.

방향성필터뱅크 기반의 새로운 지문영상의 처리 방법 (A New Method of Fingerprint Image Processing Based on a Directional Filter Bank)

  • 오상근;이준재;박길흠
    • 한국통신학회논문지
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    • 제27권8A호
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    • pp.796-804
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    • 2002
  • 본 논문에서는 방향성필터뱅크(Directional Filter Bank; DFB)에 기반하여 지문영상을 해석하여 처리하는 새로운 방법을 제안한다. 지문에서 융선의 방향성는 방향성지도를 구성하고, 이로부터 방향성 필터링을 통한 영상 향상을 행하는 등 지문 영상을 해석하는 전처리과정에서 매우 중요한 요소이다. DFB는 입력영상을 방향성대역영상으로 분해한 다음 이로부터 원영상을 완전하게 복원하는 필터이다. 본 논문에서는 DFB를 이용하여 지문영상을 여러 개의 방향성대역영상으로 분해하고, 이로부터 국부 방향성 에너지를 정의한 다음, 이를 기반으로 방향성지도의 제작, 영상분할, 특이점추출 및 영상개선의 처리과정들을 일관되게 수행하는 알고리듬을 제안한다.

Adaptive Background Modeling Considering Stationary Object and Object Detection Technique based on Multiple Gaussian Distribution

  • Jeong, Jongmyeon;Choi, Jiyun
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제23권11호
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    • pp.51-57
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    • 2018
  • In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.