IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권2호
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pp.59-64
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2014
This paper presents a method for estimating the bounding volume for image-based 3D object reconstruction. The bounding volume of an object is a three-dimensional space where the object is expected to exist, and the size of the bounding volume strongly affects the resolution of the reconstructed geometry. Therefore, the size of a bounding volume should be as small as possible while it encloses an actual object. To this end, the proposed method uses a set of silhouettes of an object and generates a point cloud using a point filter. A bounding volume is then determined as the minimum sphere that encloses the point cloud. The experimental results show that the proposed method generates a bounding volume that encloses an actual object as small as possible.
본 논문에서는 3차원 영상 처리 시스템을 이용한 이동 물체 추적을 위한 경계선 추출 알고리즘을 제시하였다. 이동 물체의 검출은 입력 영상에서 차 영상 기법을 이용하였고, 이동 물체 검출을 위한 검출 윈도우는 처리시간을 줄이기 위하여 4개의 예상영역과 물체영역으로 구성하였으며, 크기는 이동 물체의 크기와 중심 좌표에 대한 예측 계수에 의해 정하였고, 추적 카메라는 직류 모터에 의해 X, Y 방향으로 이동하도록 하였다. 모형 자동차를 이용하여 알고리즘을 수행한 결과, 최대 추적 시간은 2초였고, 추적 에러는 물체 크기의 6% 이하였다.
This paper proposes a method to track object of real-time video transferred through single web-camera and to recognize risk-situation and human actions. The proposed method recognizes human basic actions that human can do in daily life and finds risk-situation such as faint and falling down to classify usual action and risk-situation. The proposed method models the background, obtains the difference image between input image and the modeled background image, extracts human object from input image, tracts object's motion and recognizes human actions. Tracking object uses the moment information of extracting object and the characteristic of object's recognition is moment's change and ratio of object's size between frames. Actions classified are four actions of walking, waling diagonally, sitting down, standing up among the most actions human do in daily life and suddenly falling down is classified into risk-situation. To test the proposed method, we applied it for eight participants from a video of a web-cam, classify human action and recognize risk-situation. The test result showed more than 97 percent recognition rate for each action and 100 percent recognition rate for risk-situation by the proposed method.
본 논문은 객체와 배경 히스토그램을 활용한 개선된 보행자 검출 방식을 제안하고 있다. HOG & SVM 알고리즘을 통해 검출한 객체는 사각형 형태로 검출된다. 사각형 영역 안에는 배경과 객체의 영역이 혼합되어있다. 배경을 제외한 객체의 영역만을 검출한다면 객체 관련 다양한 정보를 쉽게 얻을 수 있다. 검출된 사각형의 크기를 객체의 크기에 맞게 x-y축 투영 알고리즘을 사용하여 재조정한다. 그리고 나서 재조정 된 사각형 내의 객체에 대한 히스토그램을 바탕으로 배경과 객체를 구분하여 개선된 객체를 검출한다. 검출한 객체와 원본의 객체를 비교하는 신뢰성 평가인 정밀도와 재현율의 평균값이 각각 97.9%와 90%를 보이고 있다.
The purpose of this study is to develop a practical image inspection system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from $30^{\circ}$ to $45^{\circ}$ simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspection system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automation when the image inspection system developed from this research is applied to the productive field.
The purpose of this study is to develop a practical image inspect ion system that could recognize it correctly, endowing flexibility to the productive field, although the same object for work will be changed in the size and rotated. In this experiment, it selected a fighter, rotating the direction from 30$^{\circ}$ to 45 simultaneously while changing the size from 1/4 to 1/16, as an object inspection without using another hardware for exclusive image processing. The invariant moments, Hu has suggested, was used as feature vector moment descriptor. As a result of the experiment, the image inspect ion system developed from this research was operated in real-time regardless of the chance of size and rotation for the object inspection, and it maintained the correspondent rates steadily above from 94% to 96%. Accordingly, it is considered as the flexibility can be considerably endowed to the factory automat ion when the image inspect ion system developed from this research is applied to the product ive field.
객체의 추출 및 추적은 동영상을 처리하는 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 매우 기본적이고 중요한 단계로 여러 가지 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 두 대의 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하면서 이동하는 객체를 추적하고 좌표를 계산하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 특히 개발한 알고리즘의 적용 및 실용화를 위해 축구장에 대한 1/100크기의 축소모형을 제작하여 실험하였다. CCD 카메라를 통해 얻어지는 영상에서 이동 객체 (축구공)의 RGB값을 이용해 후보를 선정하고 후보 중 객체의 크기값(MBR size)을 이용해 객체를 추출한다. 이렇게 추출된 이동객체의 영상좌표를 획득하고 이동객체의 현재 위치를 중심으로 예상 움직임 범위를 결정하여 그 범위 내에서만 검색을 실시해 이동객체의 실시간 위치를 추적하게 된다. 한편 두 대의 CCD 카메라에 대한 상호표정 및 절대표정을 수행하고, 공간전방교선법을 이용함으로써 이동객체의 3차원 좌표를 획득할 수 있다.
International journal of advanced smart convergence
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제11권3호
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pp.1-6
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2022
In this paper, we estimate the mean number of objects in the M/H2/1 model for web service when the mean object size in the M/H2/1 model is equal to that of the M/G/1/PS and M/BP/1 models. To this end, we use the mean object size obtained by assuming that the mean latency of deterministic model is equal to that of M/H2/1, M/G/1/PS, and M/BP/1 models, respectively. Computational experiments show that if the shape parameter of the M/BP/1 model is 1.1 and the system load is greater than 0.35, the mean number of objects in the M/H2/1 model when mean object size of M/H2/1 model is the same as that of M/G/1/PS model is almost equal to the mean number of objects in the M/H2/1 model when the mean object size of M/H2/1 model is the same as that of M/BP/1 model. In addition, as the upper limit of the M/BP/1 model increases, the number of objects in the M/H2/1 model converges to one, which increases latency. These results mean that it is efficient to use small-sized objects in the web service environment.
We propose an adaptive zoom motion estimation method where a picture is divided into two areas based on the distance information with a depth camera : the one is object area and the other is background area. In the proposed method, the zoom motion is only applied to the object area except the background area. Further, the block size of motion estimation for the object area is set to smaller than that of background area. This adaptive zoom motion estimation method can be reduced at the complexity of motion estimation and can be improved at the motion estimation performance by reducing the block size of the object area in comparison with the conventional zoom motion estimation method. Based on the simulation results, the proposed method is compared with the conventional methods in terms of motion estimation accuracy and computational complexity.
Kim, Wan-Cheol;Hwang, Cheol-Ho;Park, Su-Hyeon;Lee, Jang-Myung
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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pp.41.3-41
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2002
Motion estimation using Full-Search(FS) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data because these schemes suffer the heavy computational load. When the image size of moving object is changed in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object may decline with these methods because of the shortage of active handling. In this paper, the variable-representative block that can reduce a lot of data computations, is defined and optimized by changing the size of representative block accor...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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