Foreground/background segmentation in video sequences is often one of the first tasks in machine vision applications, making it a critical part of the system. In this paper, we present an improved sample-based technique that provides robust background image as well as segmentation mask. The conventional multiple interval sampling (MIS) algorithm have suffer from the unbalance of computation time per frame and the rapid change of confidence factor of background pixel. To balance the computation amount, a random-based pixel update scheme is proposed and a spatial and temporal smoothing technique is adopted to increase reliability of the confidence factor. The proposed method allows the sampling queue to have more dispersed data in time and space, and provides more continuous and reliable confidence factor. Experimental results revealed that our method works well to estimate stable background image and the foreground mask.
In this paper, a method of detecting the emergency situations such as body fall is proposed by using color images. We detect body areas and key parts of a body through a pre-learned Mask R-CNN in the images captured by a camera. Then we find the centerline of the body through the joint points of both shoulders and feet. Also, we calculate an angle to the center line and then calculate the amount of change in the angle per hour. If the angle change is more than a certain value, then it is decided as a suspected fall. Also, if the suspected fall state persists for more than a certain frame, then it is determined as a fall situation. Simulation results show that the proposed method can detect body fall situation accurately.
Lee, Seung Ho;Moon, Jung Ik;Kim, Hyung-Il;Ro, Yong Man
Journal of Korea Multimedia Society
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v.18
no.11
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pp.1268-1280
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2015
In video surveillance system, the exposure of a person's face is a serious threat to personal privacy. To protect the personal privacy in large amount of videos, an automatic face detection method is required to locate and mask the person's face. However, in real-world surveillance videos, the effectiveness of existing face detection methods could deteriorate due to large variations in facial appearance (e.g., facial pose, illumination etc.) or degraded face (e.g., occluded face, low-resolution face etc.). This paper proposes a new face detection method based on multi-level facial features. In a video frame, different kinds of spatial features are independently extracted, and analyzed, which could complement each other in the aforementioned challenges. Temporal domain analysis is also exploited to consolidate the proposed method. Experimental results show that, compared to competing methods, the proposed method is able to achieve very high recall rates while maintaining acceptable precision rates.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.11
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pp.1637-1643
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2022
In recent years, the demand for image-processing technology in digital marketing has increased due to the expansion and diversification of the digital market, such as video, security, and machine intelligence. Noise-processing is essential for image-correction and reconstruction, especially in the case of sensitive noises, such as in CT, MRI, X-ray, and scanners. The two main salt and pepper noises have been actively studied, but the details and edges are still unsatisfactory and tend to blur when there is a lot of noise. Therefore, this paper proposes an algorithm that applies a weight-based Euclidean distance equation to the partial mask and uses only the non-noisy pixels that are the most similar to the original as effective pixels. The proposed algorithm determines the type of filter based on the state of the internal pixels of the designed partial mask and the degree of mask deterioration, which results in superior noise cancellation even in highly damaged environments.
Recent advances in computer technologies support real-time image processing and special effects on personal computers. This paper presents and analyzes a real-time interactive video system. The motivation of this work is to realize an artistic concept that aims at transforming the timeline visual variations in a video of sea water waves into sound in order to provide an audience with an experience of overlapping themselves onto the nature. In practice, the video of sea water waves taken on a beach is processed using an optical flow algorithm in order to extract the information of visual variations between the video frames. This is then masked by the silhouette of an audience and the result is projected on a gallery space. The intensity information is extracted from the resulting video and translated into piano sounds accordingly. This work generates an interactive space realizing the intended concept.
Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection due to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.
Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection doe to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.1
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pp.130-136
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2017
Recently, as demand of video processor unit rapidly increases, excellent quality of the video has been required. However, generally, video data occurs the quick flame of video due to various external causes in process of acquisition, treatment, and transmission, and major cause of the quick flame of the video is known as the noise. There are various kinds of noise, which are added to the video, AWGN is a typical one. Thus, this thesis suggested algorithm that treats in three methods by scale of the edge through using edge information of local masks. In case that edge pixel is big, it applied spatial weighting according to equation of straight line about direction of edge pixel. In case that edge pixel is middle, it suggested algorithm with spatial weighting filter and average filter, and for the smooth territory, it suggested algorithm that treats with average filter.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2006.11a
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pp.499-502
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2006
H.264/MPEG4 Advanced Video coding joint standard needs deblocking filter of decoder. We propose a better deblocking algorithm ensuring picture quality even if it is low bit-rate and bandwidth in MPEG-4 video. The complexity diminishes in proposed deblocking algorithm because it uses only simple shift, addition and comparison. We handle dividing into complexity area, medium area and simple area after counting boundary intensity of mask block to identify presence of block effects. As a result of experiment, we make certain of that block effects reduces in proposed deblocking algorithm.
Jo, Cheol-Yong;Kim, Je-Dong;Jeong, Da-Un;Gil, Jong-In;Lee, Kwang-Hoon;Kim, Man-Bae
Proceedings of the IEEK Conference
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2009.05a
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pp.28-30
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2009
This paper describes a 3-DTIP(3-D Tour Into Picture) using depth map for a Korean classical painting being composed of persons and landscape. Unlike conventional TIP methods providing 2-D image or video, our proposed TIP can provide users with 3-D stereoscopic contents. Navigating inside a picture provides more realistic and immersive perception. The method firstly makes depth map. Input data consists of foreground object, background image, depth map, foreground mask. Firstly we separate foreground object and background, make each of their depth map. Background is decomposed into polygons and assigned depth value to each vertexes. Then a polygon is decomposed into many triangles. Gouraud shading is used to make a final depth map. Navigating into a picture uses OpenGL library. Our proposed method was tested on "Danopungjun" and "Muyigido" that are famous paintings made in Chosun Dynasty. The stereoscopic video was proved to deliver new 3-D perception better than 2-D video.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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