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Moving-object segmentation using a foreground history map.
Kwak, Sooyeong,Bae, Guntae,Byun, Hyeran The Society 2010 Journal of the Optical Society of America. A, Opti Vol.27 No.2
<P>This paper describes a real-time foreground segmentation method in monocular video sequences for video teleconferencing. Background subtraction is widely used in foreground segmentation for static cameras. However, the results are usually not accurate enough for background substitution tasks. In this paper, we propose a novel strategy for fast and accurate foreground segmentation. The strategy consists of two steps: initial foreground segmentation and fine foreground segmentation. The key to our algorithm consists of two steps. In the first step, a moving object is roughly segmented using the background subtraction method. In order to update the initial foreground segmentation results in the second step, a region-based segmentation method and a foreground history map (FHM)-based segmentation representing the combination of temporal and spatial information were developed. The segmentation accuracy of the proposed algorithm was evaluated with respect to the ground truth, which was the manually cropped foreground. The experimental results showed that the proposed algorithm improved the accuracy of segmentation with respect to Horprasert's well-known algorithm.</P>
Contrast map과 Salient point를 이용한 중요객체 자동추출
곽수영(Sooyeong Kwak),고병철(Byoungchul Ko),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.1B
본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성 (orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고, 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정 한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.
최철민(Cheolmin Choi),곽수영(Sooyeong Kwak),안정호(Jungho Ahn),변혜란(Hyeran Byun) 한국정보과학회 2006 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.33 No.1
이동 카메라 환경에서의 객체 추적은 배경과 객체의 동시 이동으로 인해 배경 모델링과 같은 고정 카메라 환경에서의 접근방법으로는 해결이 어려운 문제이다. 또한 다중 객체의 추적에서는 객체간 가려짐이 발생하는 상황에 대한 안정적 기법이 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 커널에 기반한 객체의 표현과 Mean shift 알고리즘을 통해 여러 명의 사람을 실시간으로 추적하고, 객체간의 공간 정보와 확률적 유사도에 기반한 객체간의 가려짐의 발생과 가려짐 후의 복원에 대한 방법을 제안하였다.