Many AR (Augmented Reality) applications have been interested in a marker-less tracking since the tracking methods give camera poses without attaching explicit markers. In this paper, we propose a new marker-less page recognition and tracking algorithm for an AR book application such as DigilogBook. The proposed method only requires orthogonal images of pages, which need not to be trained for a long time, and the algorithm works in real-time. The page recognition is done in two steps by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors and the comparison evaluation function. And also, the method provides real-time tracking with 25fps ~ 30fps by separating the page recognition and the frame-to-frame matching into two multi-cores. The proposed algorithm will be extended to various AR applications that require multiple objects tracking.
Nguyen, Van Ngoc Nghia;Nguyen, Thanh Binh;Chung, Sun-Tae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.2
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pp.167-177
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2019
Even though so much progresses have been achieved in Multiple Object Tracking (MOT), most of reported MOT methods are not still satisfactory for commercial embedded products like Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera. In this paper, we propose a real-time multiple pedestrians tracking method for embedded environments. First, we design a new light weight convolutional neural network(CNN)-based pedestrian detector, which is constructed to detect even small size pedestrians, as well. For further saving of processing time, the designed detector is applied for every other frame, and Kalman filter is employed to predict pedestrians' positions in frames where the designed CNN-based detector is not applied. The pose orientation information is incorporated to enhance object association for tracking pedestrians without further computational cost. Through experiments on Nvidia's embedded computing board, Jetson TX2, it is verified that the designed pedestrian detector detects even small size pedestrians fast and well, compared to many state-of-the-art detectors, and that the proposed tracking method can track pedestrians in real-time and show accuracy performance comparably to performances of many state-of-the-art tracking methods, which do not target for operation in embedded systems.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.40
no.3
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pp.127-134
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2003
In this paper, the speed control problem of moving camera is investigated for tracking the movement of the human-face. The camera system with pan-tilt mechanism sends an image to PC and PC sends back tracking coordinate to the camera. Then the camera tracks a human face in real time. The speed of the stepping motors for moving the camera must be controlled to the target region fast enough and smoothly, In this paper, a fuzzy logic controller is proposed for driving step motors. By creating driving acceleration and deceleration speed Profile, the speed of the motors is controled fast and smoothly. Experiments are performed to show the effectiveness of the proposed method.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.24
no.2
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pp.127-136
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2016
The camera based object detection systems should satisfy the recognition performance as well as real-time constraints. Particularly, in safety-critical systems such as Autonomous Emergency Braking (AEB), the real-time constraints significantly affects the system performance. Recently, multi-core processors and system-on-chip technologies are widely used to accelerate the object detection algorithm by distributing computational loads. However, due to the advanced hardware, the complexity of system architecture is increased even though additional hardwares improve the real-time performance. The increased complexity also cause difficulty in migration of existing algorithms and development of new algorithms. In this paper, to improve real-time performance and design complexity, a task scheduling strategy is proposed for visual object tracking systems. The real-time performance of the vision algorithm is increased by applying pipelining to task scheduling in a multi-core processor. Finally, the proposed task scheduling algorithm is applied to crosswalk detection and tracking system to prove the effectiveness of the proposed strategy.
The stability of object tracking in non-stationary camera environment, such as intelligent surveillance system using a pan/tilt camera, is less stable compared with stationary camera environment. This is due to the fact that it is difficult to model a background image in non-stationary environment. In this letter, we propose a non-stationay pan/tilt camera surveillance system which uses a stop/go procedure together with a real-time active contour. The proposed system can track the object stable even in an environment where only a few difference frames can be obtained.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.12
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pp.87-98
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1999
This study is concentrated on the development of real-time estimation model and vision control method as well as the experimental test. The proposed method permits a kind of adaptability not otherwise available in that the relationship between the camera-space location of manipulable visual cues and the vector of manipulator joint coordinates is estimate in real time. This is done based on a estimation model ta\hat generalizes known manipulator kinematics to accommodate unknown relative camera position and orientation as well as uncertainty of manipulator. This vision control method is roboust and reliable, which overcomes the difficulties of the conventional research such as precise calibration of the vision sensor, exact kinematic modeling of the manipulator, and correct knowledge of position and orientation of CCD camera with respect to the manipulator base. Finally, evidence of the ability of real-time vision control method for manipulator's position control is provided by performing the thin-rod placement in space with 2 cues test model which is completed without a prior knowledge of camera or manipulator positions. This feature opens the door to a range of applications of manipulation, including a mobile manipulator with stationary cameras tracking and providing information for control of the manipulator event.
Jung, Jin-Ki;Cho, Kyu-Sung;Choi, Jin;Yang, Hyun S.
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.411-417
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2009
We proposed a robust body part tracking system for intelligent environment that will not limit freedom of users. Unlike any previous gesture recognizer, we upgraded the generality of the system by creating the ability the ability to recognize details, such as, the ability to detect the difference between long sleeves and short sleeves. For the precise each body part tracking, we obtained the image of hands, head, and feet separately from a single camera, and when detecting each body part, we separately chose the appropriate feature for certain parts. Using a calibrated camera, we transferred 2D detected body parts into the 3D posture. In the experimentation, this system showed advanced hand tracking performance in real time(50fps).
In this paper, vehicle tracking is implemented using parametric active contour. Extract objects from the background area is the essential step in vehicle tracking. We focus our algorithm on the situations such that the camera is fixed. However, if a simple and ordinary algorithm is adapted to achieve real-time processing, it produces much noise and the vehicle tracking results is poor. For this reason, in this paper, we propose a parametric active contour model algorithm to achieve better vehicle tracking. Experimental results show that the performance of the proposed algorithm is satisfactory.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.841-846
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2006
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.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.6
no.3
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pp.331-336
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2008
In this paper, we propose a real-time people tracking system with multiple CCD cameras for security inside the building. To achieve this goal, we present a method for 3D walking human tracking based on the IMPRESARIO framework incorporating cascaded classifiers into hypothesis evaluation. The efficiency of adaptive selection of cascaded classifiers has been also presented. The camera is mounted from the ceiling of the laboratory so that the image data of the passing people are fully overlapped. The implemented system recognizes people movement along various directions. To track people even when their images are partially overlapped, the proposed system estimates and tracks a bounding box enclosing each person in the tracking region. The approximated convex hull of each individual in the tracking area is obtained to provide more accurate tracking information. We have shown the improvement of reliability for likelihood calculation by using cascaded classifiers. Experimental results show that the proposed method can smoothly and effectively detect and track walking humans through environments such as dense forests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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