A moving object detection algorithm for surveillance video is here proposed which employs background initialization based on two-stage median filtering and a background updating method based on state transition diagram. In the background initialization, the spatiotemporal similarity is measured in the subinterval. From the accumulated difference between the base frame and the other frames in a subinterval, the regions affected by moving objects are located. The median is applied over the subsequence in the subinterval in which regions share similarity. The outputs from each subinterval are filtered by a two-stage median filter. The background of every frame is updated by the suggested state transition diagram The object is detected by the difference between the current frame and the updated background. The proposed method showed good results even for busy, crowded sequences which included moving objects from the first frame.
This paper proposes a novel adaptive algorithm for deinterlacing. In the proposed algorithm, the previously developed Enhanced ELA [6], Chen [9] and Li [10] algorithms were used as a basis. The fundamental mechanism was the selection and application of the appropriate algorithm according to the correlation with the previous and next field using temporal information. Extensive simulations were conducted for video sequences and showed good performance in terms of peak signal-to-ratio (PSNR) and subjective quality.
Automatic segmentation of foreground from background in video sequences has attracted lots of attention in computer vision. This paper proposes a novel framework for the background subtraction that the foreground is segmented from the background by directly subtracting a background image from each frame. Most previous works focus on the extraction of more reliable seeds with threshold, because the errors are occurred by noise, weak color difference and so on. Our method has good segmentations from the approximate seeds by using the Random Walks with Restart (RWR). Experimental results with live videos demonstrate the relevance and accuracy of our algorithm.
Lane detection is one of the major components of traffic intelligence. It is impossible to recognize lanes as human do in all kinds of special situations; however, we can try to solve special problems with special methods. In this paper we propose a simple method using color segmentation, the Probabilistic Hough Transform (PHT), and the Least-Square in real-time lane tracking. Vehicles in neighborhood can be eliminated with one simple threshold in segmentation. Meanwhile, broken shape lanes in different road conditions can be successfully detected using the combination of PHT and Least-Square method. Eventually, this method is tested with groups of static images downloaded from internet and video sequences shot randomly on some highways. Satisfactory results are received.
본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.
최근 방송 시스템의 디지털화, 통신기술과 가전제품의 발전으로 스마트 TV 시대가 열리게 되었다. 이제 시청자들은 스마트 TV를 통해 기존의 디지털 방송과 IP(Internet Protocol) 통신이 융합한 하이브리드 방송 서비스가 가능해지면서 기존 방송망을 통한 실시간 콘텐츠 서비스와 더불어 IP망을 통한 VOD(Video on Demand) 서비스, 멀티뷰(Multi-view) 서비스의 이용이 가능하게 되었다. 그 중 멀티뷰 서비스는 시청자가 동일한 시간의 영상을 다양한 시점에서 동시에 볼 수 있는 서비스로서, 하이브리드 방송 환경 하에서 현 방송 규격인 MPEG-2 TS(Transport Stream) 콘텐츠와 IP망을 통해 전달되는 실시간/비실시간 콘텐츠가 멀티뷰 서비스가 이루어질 때 콘텐츠 간의 시간정보 규격이 서로 상이하여 동기화에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서 이종망을 기반으로 한 하이브리드 방송 환경내의 다시점 콘텐츠의 동기화 방안을 제안하고자 한다.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제3권2호
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pp.222-229
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1998
In the circumstances we want to deal with, a transmission channel is limited and a global motion can happen by camera movement, and also there exists a region-of-interest(ROI) which is more important than background. So very low bit rate coding algorithm is required and processing of global motion must be considered. Also ROI must be reconstructed with required quality after decoding because of its importance. But the existing methods such as H.261, H.263 can not reconstruct ROIs with high quality because they do not consider the fact that ROIs are more important than background. So a new coding scheme is proposed that describes a method for encoding image sequences distinguishing bits between ROI and background. Experimental results show that the suggested algorithm performs well especially in the circumstances where background changes and the area of ROI is small enough compared with that of background.
The purpose of this study was to improve teachers' instruction and to identify the characteristics of interaction between teachers and children. Field excellent class instructions, which were known as the best lectures from the competition of an instruction contest in Busan, were video recorded and openly released on the internet. A teacher who won a prize for his excellent teaching at the contest demonstrated a Korean subject class on sixth grade elementary school curriculum. His instruction was analyzed by two coders based on the frame of Flanders' language interaction system. Inter-coder reliability was .967 from Scott's coefficient. From the results of the Flanders index, the major and minor instruction sequences were 4-8-2-5 and 6-0-5-4, and the teacher tended to interact with students by accepting feeling and ideas. These results could provide effective cues and information on how to to improve instruction.
In this Paper, we propose an efficient de-interlacing algorithm using temporal and spatial domain information. In the proposed scheme, motion estimation is performed same parity fields, i.e., if current field is even field, reference fields are previous even field and forward even field. And then motion vector refinement is performed to improve the accuracy of motion vectors. In the interpolating step, we use median filter to reduce the interpolation error caused by incorrect motion vector. Simulations conducted for various video sequences have shown the efficiency of the proposed interpolator with significant improvement over previous methods in terms of both PSNR and perceived image quality.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제2권4호
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pp.189-196
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2013
This paper presents a two-stage approach to detect pedestrians in video sequences taken from a moving vehicle. The first stage is a preprocessing step, in which potential pedestrians are hypothesized. During the preprocessing step, a difference image is constructed using a global motion estimation, vertical and horizontal edge maps are extracted, and the color difference between the road and pedestrians are determined to create candidate regions where pedestrians may be present. The candidate regions are refined further using the vertical edge symmetry features of the pedestrians' legs. In the next stage, each hypothesis is verified using the integral channel features and an AdaBoost classifier. In this stage, a decision is made as to whether or not each candidate region contains a pedestrian. The proposed algorithm was tested on a range of dataset images and showed good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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