Kim, Hun-Ki;Lee, Jin-Hyung;Cho, Seong-Won;Chung, Sun-Tae;Kim, Jae-Min
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.349-354
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2007
To generate the template of a detected object and to track the overlapped object and the object covered by other objects correctly are important research problems in visual surveillance. The frame difference is not capable of generating the template of slowly moving object. To get around the drawback of the conventional frame difference, we propose a new algorithm for generating a template using adaptive 3-frame difference.
In this paper, we propose a Motion Estimation (ME) using new blocks based on the Frame Difference (FD) between two adjacent frames for Frame Rate-up Conversion (FRC). The proposed algorithm decides the shape of blocks by the FD. The experimental results show that the proposed method has better performance than conventional methods.
Kim, Jae-Hyup;Song, Tae-Eun;Ko, Jin-Shin;Moon, Young-Shik
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.4
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pp.62-70
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2012
In this paper, we propose the gunnery detection method based on reference frame modeling and frame difference method. The frame difference method is basic method in target detection, and it's applicable to the detection of moving targets. The goal of proposed method is the detection of gunnery target which has huge variation of energy and size in the time domain. So, proposed method is based on frame difference, and it guarantee real-time processing and high detection performance. In the method of frame difference, it's important to generate reference frame. In the proposed method, reference frame is modeled and updated in real time processing using statistical values for each pixels. We performed the simulation on 73 IR video data that has gunnery targets, and the experimental results showed that the proposed method has 95.7% detection ratio under condition that false alarm is 1 per hour.
Kim, Heon-Gi;Lee, Jin-Hyeong;Gang, Ji-Un;Jo, Seong-Won;Kim, Jae-Min;Jeong, Seon-Tae;Jang, Yong-Seok
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.357-360
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2007
물체를 추적하는데 있어서 추적하고자 하는 물체를 검출하여 템플릿을 만드는 것과 두 물체가 겹쳐지거나 다른 배경에 가려진 물체를 구분하여 추적하는 것은 물체 추적에 있어서 중요한 문제이다. 물체를 검출하여 템플릿을 만드는 방법으로 frame difference를 이용하면 천천히 움직이는 물체를 잘 구분할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 adaptive 3-frame difference를 이용하여 정확한 물체의 템플릿을 생성하는 알고리즘을 제안한다.
This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.8C
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pp.598-604
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2008
The hold-type display panel such as a liquid crystal displays(LCD) has problem of motion blur. The problem can be improved by a Frame Rate-up Conversion(FRC) using a frame interpolation. We propose a Motion Estimation(ME) by using adaptively expanded block based on frame difference for PRC. The proposed method is executed using an adaptively expanded block in order to get more accurate motion vector. By using frame difference, we can reduce complexity more significantly than conventional methods. We use quantitative analysis in order to evaluate experimental results. The results show that the proposed method has better performance and lower complexity than conventional methods.
In this paper, we investigated the performances of the distributed video codec with adaptive Gray code to apply for frame-difference signal. That is, the best cases and the worst cases were analyzed and compared by considering the statistical characteristics of the frame difference signal in view of the Gray code allocation. Through computer simulations, if 9-bit data for frame difference signal is generated for luminance signal with 8-bit definition and so n-bit is allocated to the quantized coefficient, we were able to find the best method to reduce the virtual channel noise by adding $256+2^{9-n-1}$ to the frame difference signal. Through computer simulation with test video sequences, it was shown that the performance difference between the best cases and the worst cases is larger than about 1.5dB at same rate. It is expected that the results in this paper are applicable for the transform-domain scheme as well as the pixel-domain scheme.
In this paper, an efficient method to find cut in the MPEG stream data is proposed. For this purpose, histogram difference and pixel difference is considered as a noise signal. The signal is then filtered out by a median filter to make the frame difference larger. The frame difference obtained in this way is classified into cut frame and non-cut frame by the 2-means clustering without using any threshold value. To improve the classification ratio, a back-propagation neural network is constructed, where outputs of 2-means clustering are used as the inputs of the network. The simulation results demonstrate the performance of the proposed methods.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.5
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pp.153-163
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2004
This paper presents a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model in the image sequences. It is quite important to decide the local convergence directions of the contour points for correctly extracting the boundary of the moving object with deformable shape. For this purpose, an energy function for the active contour model is newly proposed by adding a directional energy term using a frame difference map to tile Greedy algorithm. In addition, an updating rule of tile frame difference map is developed to encourage the stable convergence of the contour points. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track the deformable object while extracting the boundary of the object elaborately in every frame.
In low bit-rate video transmission, the payload of a single packet can often contain a whole coded frame due to the high compression ratio in both spatial and temporal domains of most modern video coders. Thus, the loss of a single packet not only causes the loss of a whole frame, but also produces error propagation into subsequent frames. In this paper, we propose a novel whole frame error concealment algorithm which reconstructs the first of the subsequent frames instead of the current lost frame to suppress the effects of error propagation. In the proposed algorithm, we impose a constraint which uses side match distortion (SMD) and overlapped region difference (ORD) to estimate motion vectors between the target reconstructed frame and its reference frame. SMD measures the spatial smoothness connection between a block and its neighboring blocks. ORD is defined as the difference between the correlated pixels which are predicted from one reference pixel. Experimental results show that the proposed algorithm effectively suppresses error propagation and significantly outperforms other conventional techniques in terms of both peak signal-to-noise ratio performance and subjective visual quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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