KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1377-1389
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2016
This paper presents a target model update scheme for the mean-shift tracking with background weighted histogram. In the scheme, the target candidate histogram is corrected by considering the back-projection weight of each pixel in the kernel after the best target candidate in the current frame image is chosen. In each frame, the target model is updated by the weighted average of the current target model and the corrected target candidate. We compared our target model update scheme with the previous ones by applying several test sequences. The experimental results showed that the object tracking accuracy was greatly improved by using the proposed scheme.
손 추적은 HCI 분야에 있어 손쉽게 이용 가능한 정보 전달 방식 중 하나이며 현재까지도 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 공통점은 멀티 큐(Multi-cue)를 기반으로 추적한다는 것이다. 멀티 큐를 사용할 경우 큐들을 어떻게 효율적으로 결합하느냐에 따라 추적 성능이 달라진다. 본 논문에서는 강인한 손 추적을 위해 MSEPF(Mean Shift Embedded Particle Filter) 알고리즘에서 적응적인 멀티 큐 통합 방법을 제안한다. 이는 MSEPF 내부에서 각 파티클에 대한 가중치를 적용할 때, 큐들의 계수를 불확실성 기반으로 계산하여 사용하는 것으로 기존의 멀티 큐 통합 방식의 손 추적보다 강인한 추적을 가능하게 한다. 본 논문에서는 컬러, 깊이 정보에서 얻을 수 있는 피부색, 모션, 깊이 정보 기반 큐를 활용하여 손 추적을 수행하며, 실험 결과, 제안하는 방법은 갑작스런 환경 변화에도 강인한 성능을 보였다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 이동 카메라 환경에서 다수의 사람을 검출하여 검출된 사람을 추적하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동하게 되면 카메라의 움직임과 검출 대상이 되는 사람의 움직임이 동시에 발생하기 때문에 카메라 움직임을 변환 모델을 사용하여 보정하고, 독립적인 움직임을 추출하여 사람을 검출 하였다. 추적은 검출된 사람 영역의 컬러 분포에 기반하여 평균 이동(Mean Shift) 알고리즘을 적용하였다. 평균 이동 알고리즘은 빠르고 안정적인 성능으로 실시간 추적에 적합하다. 그러나 객체의 컬러 정보만으로는 배경과 컬러 분포가 유사한 객체의 경우 추적에 실패할 수 있는 단점이 있다. 이점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 변위 지도(Disparity map)를 결합하여 객체와 배경을 분리하는 깊이 마스크를 생성하였다. 변위 지도를 사용하여 다수의 사람이 등장 할 경우 발생하는 가려짐, 겹침 등 다양한 실내 환경에서 발생하는 문제도 해결 하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 다양한 데이터에 대해서 실험한 결과 정확한 검출과 추적에 우수한 성능을 확인 할 수 있었다.
Kim, Dae-Hwan;Jung, Seung-Won;Suryanto, Suryanto;Lee, Seung-Jun;Kim, Hyo-Kak;Ko, Sung-Jea
ETRI Journal
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제34권3호
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pp.399-409
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2012
In this paper, we propose a new color histogram model for object tracking. The proposed model incorporates the color arrangement of the target that encodes the relative spatial distribution of the colors inside the object. Using the color arrangement, we can determine which color bin is more reliable for tracking. Based on the proposed color histogram model, we derive a mean shift framework using a modified Bhattacharyya distance. In addition, we present a method of updating an object scale and a target model to cope with changes in the target appearance. Unlike conventional mean shift based methods, our algorithm produces satisfactory results even when the object being tracked shares similar colors with the background.
A robust and efficient text extraction is very important for an accuracy of Optical Character Recognition (OCR) systems. Natural scene images with degradations such as uneven illumination, perspective distortion, complex background and multi color text give many challenges to computer vision task, especially in text extraction. In this paper, we propose a method for extraction of the text in signboard images based on a combination of mean shift algorithm and weighting scheme of hue and saturation in HSI color space for clustering algorithm. The number of clusters is determined automatically by mean shift-based density estimation, in which local clusters are estimated by repeatedly searching for higher density points in feature vector space. Weighting scheme of hue and saturation is used for formulation a new distance measure in cylindrical coordinate for text extraction. The obtained experimental results through various natural scene images are presented to demonstrate the effectiveness of our approach.
비젼 기반의 휴먼 인체 추적 문제는 추정해야 할 파라미터의 수가 많고, 인체 구성 요소들 간의 가려짐등으로 인해 발생하는 포즈 간의 모호성 등으로 야기되는 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 다양한 휴먼 상체 포즈에 따른 고차원 탐색 공간을 효율적으로 계산할 수 있는 Mean-Shift Belief Propagation (MSBP) 및 역기구학(Inverse Kinematics) 제약에 기반한 방법을 제안한다. 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위해 실험을 기존에 제안된 방법들과의 비교 실험을 수행하였다.
Object tracking is a common vision task to detect and trace objects between consecutive frames. It is also important for a variety of applications such as surveillance, video based traffic monitoring system, and so on. An efficient moving vehicle clustering and tracking algorithm suitable for traffic monitoring system is proposed in this paper. First, automatic background extraction method is used to get a reliable background as a reference. The moving blob(object) is then separated from the background by mean shift method. Second, the scale invariant feature based method extracts the salient features from the clustered foreground blob. It is robust to change the illumination, scale, and affine shape. The simulation results on various road situations demonstrate good performance achieved by proposed method.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권4호
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pp.187-192
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2013
Because of the importance of small target detection in infrared images, many studies have been carried out in this area. Using a Kalman filter and mean shift algorithm, this study proposes an algorithm to track multiple small moving targets even in cases of target disappearance and appearance in serial infrared images in an environment with many noises. Difference images, which highlight the background images estimated with a background estimation filter from the original images, have a relatively very bright value, which becomes a candidate target area. Multiple target tracking consists of a Kalman filter section (target position prediction) and candidate target classification section (target selection). The system removes error detection from the detection results of candidate targets in still images and associates targets in serial images. The final target detection locations were revised with the mean shift algorithm to have comparatively low tracking location errors and allow for continuous tracking with standard model updating. In the experiment with actual marine infrared serial images, the proposed system was compared with the Kalman filter method and mean shift algorithm. As a result, the proposed system recorded the lowest tracking location errors and ensured stable tracking with no tracking location diffusion.
본 논문에서는 실시간 영상에서 움직임 검출 및 추적에 관련한 기본 기술들을 나열하고 구현하여 구현 가능성 및 성능에 대하여 검증을 진행하였다. 움직임 검출에는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법이 있으며 이를 구현하여 검증하였다. 또한 움직임 추적의 경우에는 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift가 있고 Kalman 필터에 의한 움직임 추적을 구현하여 검증하였다. 구현된 방법을 통하여 보안용의 영상감시 장비의 추적 시스템 및 GPS 좌표를 기반으로하여 비행체를 추적하면서 통신링크를 유지하는 추적안테나 시스템에 적용하므로서 제어의 정확도를 높일 수 있다.
Incubation routine and sex role of Streaked Shearwaters Calonectris leucomelas at Sasudo Island, in Jeju, South Korea, were studied during the incubation period, June to August in 2002. Incubation routine in Procellariiformes represents a sequence of alternating shifts taken in turn by female and male in a species-specific pattern. Hence, coordination of individual incubation rhythms between partners is crucial for successful breeding attempt. In Streaked Shearwaters, incubation routine represents a sequence of alternating shifts taken in turn by male and female. The first incubation shift was made by male after female had laid the egg. The mean incubation period was 50.8 days until hatching. Males had spent on average 26.5 days incubating and females 24.3 days accordingly. The mean duration of incubation shifts decreased progressively from 6th and 7th shift to hatching. Overall, males had spent more time incubating than females during the incubation period, but the mean duration of the incubation shift 5.6 days for males and 5.7 days for females did not differ between males and females. There were no effect of the body size of the breeding pair on incubation performance. For males the mean of body weight decreased during the incubation, whereas for females it remained approximately stable. In Streaked Shearwaters, the duration of incubation shift and subsequent foraging trip are related to loss of body weight during the period of fasting. In addition, coordination of individual incubation rhythms affects their incubation behaviour.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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