We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.3
no.4
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pp.10-18
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1998
Video information is an important component of multimedia system such as Digital Library. World-Wide Web(WWW) and Video-On-Demand(VOD) service system. It can support various types of information because of including audio-visual, spatial-temporal and semantics information. In addition, it requires the ability of retrieving the specific scene of video instead of entire retrieval of video document. Therefore, so as to support a variety of retrieval, this paper models metadata using video document structure information that consists of hierarchical structure, and designs database schema that can manipulate video document.
Video-based modeling / rendering developed to produce photo-realistic video contents have been one of the important research topics in computer graphics and computer visions. To smoothly combine original input video clips and 3D graphic models, geometrical information of light sources and cameras used to capture a scene in the real world is essentially required. In this paper, we present a simple technique to estimate the position and orientation of an optimal light source from the topology of objects and the silhouettes of shadows appeared in the original video clips. The technique supports functions to generate well matched shadows as well as to render the inserted models by applying the estimated light sources. Shadows are known as an important visual cue that empirically indicates the relative location of objects in the 3D space. Thus our method can enhance realism in the final composed videos through the proposed shadow generation and rendering algorithms in real-time.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.6
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pp.23-29
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2016
In this paper, we propose a method of depth video coding to find the closest sphere through the depth information when the spherical object is captured. We find the closest sphere to the captured spherical object using method of least squares in each block. Then, we estimate the depth value through the found sphere and encode the depth video through difference between the measured depth values and the estimated depth values. Also, we encode factors of the estimated sphere with encoded pixels within the block. The proposed method improves the coding efficiency up to 81% compared to the conventional DPCM method.
Unmanned aerial vehicles (UAV) and ground vehicles (UGV) require advanced video analytics for various tasks, such as moving object detection and segmentation; this has led to increasing demands for these methods. We propose a zero-shot video object segmentation method specifically designed for UAV and UGV applications that focuses on the discovery of moving objects in challenging scenarios. This method employs a background memory model that enables training from sparse annotations along the time axis, utilizing temporal modeling of the background to detect moving objects effectively. The proposed method addresses the limitations of the existing state-of-the-art methods for detecting salient objects within images, regardless of their movements. In particular, our method achieved mean J and F values of 82.7 and 81.2 on the DAVIS'16, respectively. We also conducted extensive ablation studies that highlighted the contributions of various input compositions and combinations of datasets used for training. In future developments, we will integrate the proposed method with additional systems, such as tracking and obstacle avoidance functionalities.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.2
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pp.165-172
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2020
There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.
In this paper, we propose a method for evaluating the uncomfortable shaking in the video. When you shoot a video using a handheld device, such as a smartphone, most of the video contains unwanted shake. Most of these fluctuations are caused by hand tremors that occurred during shooting, and many methods for correcting them automatically have been proposed. It is necessary to evaluate the shake correction performance in order to compare the proposed shake correction methods. However, since there is no standardized performance evaluation method, a correction performance evaluation method is proposed for each shake correction method. Therefore, it is difficult to make objective comparison of shake correction method. In this paper, we propose a method for objectively evaluating video shake. Automatically analyze the video to find out how much tremors are included in the video and how much the tremors are concentrated at a specific time. In order to measure the shaking index, we proposed jitter modeling. We applied the algorithm implemented by Optical Flow to the real video to automatically measure shaking frequency. Finally, we analyzed how the shaking indices appeared after applying three different image stabilization methods to nine sample videos.
Video indexing plays an important role in the applications such as digital video libraries or web VOD which archive large volume of digital videos. Video indexing is usually based on video segmentation. In this paper, we propose a software tool called V2Web Studio which can generate video clips utilizing shot boundary detection algorithm. With the V2Web Studio, the process of clip generation consists of the following four steps: 1) Automatic detection of shot boundaries by parsing the video, 2) Elimination of errors by manually verifying the results of the detection, 3) Building a modeling structure of logical hierarchy using the verified shots, and 4) Generating multiple video clips corresponding to each logically modeled segment. The aforementioned steps are performed by shot detector, shot verifier, video modeler and clip generator in the V2Web Studio respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.49
no.3
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pp.34-45
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2012
In this paper, we proposed and modeled a video contents protection system based on the infectious information hiding(IIH) technique as using characteristics of biological viruses. Our proposed IIH System considered the requisite important information for video contents protection as the infectious virus, and suggested a new paradigm about video contents protection that transmitted infectious information from contents(host) or video CODECs(viral vector). Also, we modeled the Pathogen, Mutant and Contagion virus as the infectious information and defined technical tools about verification of infectious information, kernel based IIH, contents based IIH and creation/regeneration of infectious information as main techniques for our IIH system. Finally, through simulations that carried the infectious information by using conventional information hiding algorithms as kernel based and contents based IIH techniques, we verified possibilities of our proposed IIH system.
Park, Jongbin;Kim, Kyung-Won;Jung, Jong-Jin;Lim, Tae-Beom
Journal of Broadcast Engineering
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v.21
no.4
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pp.525-537
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2016
In this paper, we develop an online video mash-up system which use automatic scene elements composition scheme using a storyboard. There are two conventional online video production schemes. Video collage method is simple and easy, but it was difficult to reflect narrative or story. Another way is a template based method which usually select a template and it replaces resources such as photos or videos in the template. However, if the related templates do not exist, there are limitations that cannot create the desired output. In addition, the quality and atmosphere of the output is too dependent on the template. To solve these problems, we propose a video mash-up scheme using storyboard and we also implement a classification and recommendation scheme based on topic modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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