본 논문에서는 영상 감시 시스템을 위한 이동물체 추적 및 얼굴 영역 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 번째의 이동 물체 감지 단계에서는 각각의 입력 프레임에 대하여 화소값의 변화를 기반으로 한 세 종류의 특징값들을 추출한 다음, 그 값들에 의하여 입력 프레임을 다섯 종류의 클래스로 분류한다. 분류 결과 현재의 프레임이 이동물체를 포함하고 있다면 두 번째의 얼굴 영역 분리 단계에서 컬러 정보와 프레임간의 차이를 이용하여 그 얼굴 영역을 추출하게 된다. 제안된 알고리즘은 광류등 계산시간이 많이 걸리는 특징값들에 의존하지 않으므로 실시간 처리에 적합하다. 또한 여러 테스트 영상시퀀스에 대하여 실험을 수행한 결과 본 논문에서 제안된 알고리즘의 유용성이 입증되었다.
레이더나 라이더 센서를 활용한 야구 경기 분석은 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 중계 비디오에서 피치 샷과 타구 샷을 검출하고, 카메라의 움직임 기반 타구 궤적 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 객체 검출과 옵티컬 플로우 기반 피치 샷과 타구 샷 검출 이후, 프레임 간 변환 관계를 통해 프레임 내 타구 위치와 타구 궤적을 계산한다. 제안 방법은 KBO 중계 영상 시퀀스 3개에 대해 성능을 평가하였고 피치 샷과 타구 샷 검출 정확도와 검출률은 89-95[%] 이내의 성능을 보였으며, 평균 타구 위치 거리차이는 13.6[m], 방향 차이 7.5°, 파울 분류 정확도 98.6%의 성능을 보였다.
In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. The proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.
비디오 센서에 의한 감시 및 관측(VSAM)에 있어 사람은 중요하면서도 해석하기 어려운 목표이다. 본 논문에서는 연속 영상에서 자동으로 사람을 추적하거나 행위를 해석하는 작업에 선행하는 절차로서, 그 수를 계측하는 방법에 대해 다룬다. 정적인 비디오 카메라의 영상에서 사람만을 추출해낸 이진 영상을 얻고, 최상위 화소만을 연결한 선에서 지역최소점을 근거로 사람군을 나눈다. 이와 같이 나누어진 각 영역의 특성은 군내에서의 사람들의 상대적 위치에 따라 변화하게 되며, 이를 구분하기 위하여 완전 가림, 부분적 가림, 완전 분리된 개인, 오분리의 4가지 상태를 정의하였다. 연속적인 영상에서 나누어진 영역들의 상태가 변화하여가는 과정을 분석하여 관측 지역내 사람의 수를 추정하였으며, 이의 유용성을 실제 실험을 통하여 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권5호
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pp.1825-1839
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2015
The final draft of the latest video coding standard, High Efficiency Video Coding (HEVC), was approved in January 2013. The coding efficiency of HEVC surpasses its predecessor, H.264/MPEG-4 Advanced Video Coding (AVC), by using only half of the bitrate to encode the same sequence with similar quality. However, the complexity of HEVC is sharply increased compared to H.264/AVC. In this paper, a method is proposed to decrease the complexity of intra coding in HEVC. Early pruning and an early splitting strategy are applied to the quadtree structure of coding tree units (CTU) and residual quadtree (RQT). According to our experiment, when our method is applied to sequences from Class A to Class E, the coding time is decreased by 44% at the cost of a 1.08% Bjontegaard delta rate (BD-rate) increase on average.
Ince, Ibrahim Furkan;Yildirim, Mustafa Eren;Salman, Yucel Batu;Ince, Omer Faruk;Lee, Geun-Hoo;Park, Jang-Sik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5485-5506
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2016
In this article, a video based fire detection framework for CCTV surveillancesystems is presented. Two novel features and a novel image type with their corresponding algorithmsareproposed for this purpose. One is for the slow-smoke detection and another one is for fast-smoke/flame detection. The basic idea is slow-smoke has a highly varying chrominance/luminance texture in long periods and fast-smoke/flame has a highly varying texture waiting at the same location for long consecutive periods. Experiments with a large number of smoke/flame and non-smoke/flame video sequences outputs promising results in terms of algorithmic accuracy and speed.
본 논문은 논리연산을 이용한 주행차량들의 영상분할 알고리즘을 제안하였다. 연속된 프레임 간에 XOR(Exclusive OR)연산을 행함으로써 차영상을 구하였고, Laplacian 필터링, AND 연산, 팽창(dilation)연산 등을 이용하여 주행차량들에 대해서만 에지들을 추출하고 이들을 영상분할 함으로써 기존방법에 비해 평활화 단계에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하였고, 전처리 단계를 줄였으며, 알고리즘을 단순화 하였다 또한 분할된 영상으로부터 컬러 등 주행차량의 특징을 직접 추출 가능토록 하였다. 30fps로 90,000프레임 이상 촬영 된 주행차량들을 대상으로 제안된 알고리즘의 우수성을 보였다
본 논문에서는 파노라믹 영상 모델링에 근거한 비디오 압축 전송 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전 카메라에 입력되는 영상에서 배경 영상과 움직이는 물체로 분리하고 차영상을 추출하여 압축/전송하는 방법을 사용한다. 제안한 비디오 압축 시스템은 초기화 과정에서 전송된 파노라믹 영상으로부터 배경영상을 합성할 수 있도록 파라메터 만을 전송하게 된다. 본 논문 에서는 정확한 배경 합성을 위한 정확한 카메라 모델링 기반 파노라믹 영상 합성법을 제시하며, 이를 바탕으로 비디오 압축에 응용하는 방법을 제안하였다. 제안한 비디오 압축방법에 의하여 기존의 JPEG-2000이나 MPEG-4 비디오 압축 방법에 비하여 PSNR 관점에서 $2{\sim}4dB$ 효율적임을 보였다.
본 논문에서는 MPEG-4 스트림의 디지털 저작권 관리(DRM)를 위한 암호화 방법을 제안한다. MPEG-4는 멀티미디어 스트리밍을 위한 표준이며 MPEG-4 파일 포맷에 따라 저장된다. 인가된 사용자들만 접근이 가능하도록 MPEG-4 파일 포맷으로부터 추출된 I-VOP, P-VOP의 매크로 블록(MB)들과 모션 벡터(MV)들을 암호화하는 3가지 방법을 설계하였고, MPEG-4 데이터의 암호화에는 DES(Data Encryption Standard)를 사용하였다. 이러할 암호화 방법을 기반으로 MPEG-4 데이터 스트리밍을 위한 인터넷 방송 서비스용 DRM 솔루션을 구현하고, 최적의 암호화 방법을 선택하기 위해 복호화 속도 및 영상의 품질을 비교하였다.
정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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