본 논문에서는 동영상의 움직임 객체를 추출하는 새로운 기법을 제시하고자 한다. 움직임 객체를 추출하기 위해 공간영역의 그래디언트 차와 시간영역의 차를 이용하고, 이를 바탕으로 움직임 객체는 영역별 움직임 추정 기법에 의해 얻어진다 본 논문에서 제시된 기법의 모의실험 결과 우수한 결과를 얻을 수 있음을 알 수 있다.
In this paper, we present an effective covariance tracking algorithm based on adaptive size changing of tracking window. Recent researches have advocated the use of a covariance matrix of object image features for tracking objects instead of the conventional histogram object models used in popular algorithms. But, according to the general covariance tracking algorithm, it can not deal with the scale changes of the moving objects. The scale of the moving object often changes in various tracking environment and the tracking window(or object kernel) has to be adapted accordingly. In addition, the covariance matrix of moving objects should be adaptively updated considering of the tracking window size. We provide a solution to this problem by segmenting the moving object from the background pixels of the tracking window. Therefore, we can improve the tracking performance of the covariance tracking method. Our several simulations prove the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we proposed an application which can conduct to take repetition images for special effect shooting at movies or drama using Bluetooth of smart device. The proposed application can move a camera with motors several times as the same moving after saving of the control data based on the application during specific time using Bluetooth. At the repetition moving, we do not permit to control motors of the camera by person for keeping the same start position and end position after saving the moving data. The camera motors are only moved remotely by saving data of the proposed application. We developed the proposed application and a hardware which works motors with camera to check performance evaluation. Then, we confirmed that the proposed application exactly did the same moving to the motors with camera several times according to saved data. Therefore, because the proposed application can take a same images as control remotely the motors of camera, it will be a useful technology for special effect shooting of movies or dramas.
This ppaer describes the development of the stereo camera system(KASS-1) and the control of the vergence of the stereo camera to fix a gaze on a moving object in real-time using a stereo disparity. The motion energy and the stereo disparity of a moving object from the stereo image are used to control the vergence of stereo camera to keep stereo disparity constant. The disparity from the rotating stereo camera is introduced not only from the moving object but also from the background. In this paper, the background disparity error due to the vergence control of the stereo camera is eliminated by compensation algoithm, and the vergence of steereo camera system can be controlled continuously using the disparity of a moving object only.
In this paper, we present a real-time method to detect moving objects in a rotating and zooming camera. It is useful for camera surveillance of fixed but rotating camera, camera on moving car, and so on. We first compensate the global motion, and then exploit the displaced frame difference (DFD) to find the block-wise boundary. For robust detection, we propose a kind of image to combine the detections from consecutive frames. We use the block-wise detection to achieve the real-time speed, except the pixel-wise DFD. In addition, a fast block-matching algorithm is proposed to obtain local motions and then global affine motion. In the experimental results, we demonstrate that our proposed algorithm can handle the real-time detection of common object, small object, multiple objects, the objects in low-contrast environment, and the object in zooming camera.
The ubiquitous smart home is the home of future that takes advantage of context information from user and home environment and provides automatic home services for the user. User's location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. This paper presents a method positioning user's location using four cameras and some home context parameter together with user preferences provided. Some geometry math problems would be raised to figure out approximately which area is monitored by cameras. The moving object is detected within the image frames and then simulated in a 2D window to present visually where user is located and show his moving. The moving ways are statistically recorded and used for predicting user's future moving.
While close range photogrammetry has been widely applied for static deformation analysis, video cameras have many characteristics that make them the sensors of choice for dynamic analysis of rapidly changing situations. They also have limitations. The aim of this research is to explore the potential of a video system for monitoring dynamic objects. A pilot system consists of two camcorders, VCR, and PC with frame grabber. To estimte the performance of this system for moving objects, a car was imaged covering several phases when starting to drive. The sequential images of a moving car were recorded on VCR. 15 images per second were digitized in an off-line mode by frame grabber. The image coordinates of targets attached to the rear bumper of a car were acquired by IDRISI, and the object coordinates were derived based on DLT. This research suggests that home video cameras, PC, and photogrammetric principles are promising tools for monitoring of the moving objects and vibrations as well as other time dependent situations.
In this paper, a method to detect lanes and obstacles from the images captured by a CCD camera fitted in an automobile is proposed, and a new terminology “Moving Window” is defined. Processing the input dynamic images in real time can cause quite a few constraints in terms of hardware. In order to overcome these problems and detect lanes and obstacles in real time using the images, the optimal size of “Moving Window” is determined, based upon road conditions and automobile states. The real time detection is made possible through the technique. For each image frame, the moving window is moved in a predicted direction, the accuracy of which is improved by the Kalman filter estimation. The feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through the simulated experiments of freeway driving.
In this paper, we popose a neural network that detects edges of moving objects in an image using a neural network of hierarchical spatial filter with orientation selectivity. We modify the temporal difference network by adding a self loop to each neuraon cell to reduce the problems of phantom edge detected by the neural network proposed by kwon yool et al.. The modified neural network alleviates the phantom edges of moving objects, and also can detect edges of miving objects even for the noisy input. By computer simulation with real images, the proposed neural netowrk can extract edges of different orientation efficiently and also can reduce the phantom edges of moving objects.
A real time system realization for binocular eyeball tracking cursor on the computer monitor screen is presented in the paper. The processing for searching iris and tracking the cursor are that a facial is acquired by the small CCD camera, convert it into binary image, search for the eye two using the five region mask method in the eye surroundings and the side four points diagonal positioning method is searched the each iris. The tracking cursor is matched by measuring the iris central moving position, The cursor controlling is achieved by comparing two related distances between the iris maximum moving and the cursor moving to calculate the moving stance from gazing position and screen. The experimental result are obtained by examining some adults person on the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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