RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재후보

      실시간 비디오 시퀀스로부터 형태학적 영역 병합에 기반 한 다중 객체 검출 및 추적 = Multiple Objects Detection and Tracking based on Morphological Region Merging from Real-time Video Sequences

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A103943420

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

      In this paper, we propose an efficient method for detecting and tracking multiple moving objects based on morphological region merging from real-time video sequences. The proposed approach consists of adaptive threshold extraction, morphological region merging and detecting and tracking of objects. Firstly, input frame is separated into moving regions and static regions using the difference of images between two consecutive frames. Secondly, objects are segmented with a reference background image and adaptive threshold values, then, the segmentation result is refined by morphological region merge algorithm. Lastly, each object segmented in a previous step is assigned a consistent identification over time, based on its spatio-temporal information. The experimental results show that a proposed method is efficient and useful in terms of real-time multiple objects detecting and tracking.
      번역하기

      In this paper, we propose an efficient method for detecting and tracking multiple moving objects based on morphological region merging from real-time video sequences. The proposed approach consists of adaptive threshold extraction, morphological regio...

      In this paper, we propose an efficient method for detecting and tracking multiple moving objects based on morphological region merging from real-time video sequences. The proposed approach consists of adaptive threshold extraction, morphological region merging and detecting and tracking of objects. Firstly, input frame is separated into moving regions and static regions using the difference of images between two consecutive frames. Secondly, objects are segmented with a reference background image and adaptive threshold values, then, the segmentation result is refined by morphological region merge algorithm. Lastly, each object segmented in a previous step is assigned a consistent identification over time, based on its spatio-temporal information. The experimental results show that a proposed method is efficient and useful in terms of real-time multiple objects detecting and tracking.

      더보기

      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계값을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.
      번역하기

      본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있...

      본 논문에서는 카메라로부터 획득 되어진 비디오 시퀀스로부터 다중 움직임 객체와 배경을 분할하고 시공간 정보에 기반 한 객체 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법은 3단계로 구성되어 있다. 먼저 입력 비디오 시퀀스로부터 프레임 사이의 차를 이용한 움직임 영역과 움직임이 존재하지 않는 영역을 구분하여 적응적 경계값을 추출한다. 두 번째는 참조 배경영상과 적응적 경계값을 이용하여 움직임이 존재하는 영역으로부터 개략적 객체 분할을 수행하며, 분할된 이진영상에 형태학적 영역 병합 알고리즘을 적용하여 객체 병합을 수행하였다. 마지막으로 분할된 객체에 시공간 정보를 이용하여 객체에 임의의 ID를 할당하여 추적하였다. 카메라로부터 획득되어진 비디오 시퀀스를 이용한 실험에서 객체들의 분할 및 추적의 효율성과 시스템의 유용성을 확인하였다.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 김준철, "벡터 미디언을 이용한 비디오 영상의 온라인 배경 추출" 한국정보처리학회 13 (13): 515-524, 2006

      2 K. Sato, "Tracking and Recognizing Two-person Interaction in Outdoor Image Sequences" 87-94, 2001

      3 M. Quming, "Tracking and Classifying Moving Objects from Video" 2001

      4 S. S. Beauchemin, "The Computation of Optical Flow" ACM Comuting Surveys 1995

      5 C. R. Wren, "TM Pinder: Realtime Tracking of the Human Body" 19 (19): 780-785, 1997

      6 V. Caselles, "Snakes in Movement" 33 : 2445-2456, 1996

      7 I. Haritaoglu, "Real-time Surveillance of People and Their Activities" 22 (22): 809-830, 2000

      8 F .H. Cheng, "Real Time Multiple Objects Tracking and Identification based on Discrete Wavelet Transform" 39 : 1126-1139, 2006

      9 J. L. Barron, "Performance of Optical Flow Techniques" 12 (12): 43-77, 1994

      10 J. H. Duncan, "On the Detection of Motion and the Computation of Optical Flow" 14 (14): 346-352, 1992

      1 김준철, "벡터 미디언을 이용한 비디오 영상의 온라인 배경 추출" 한국정보처리학회 13 (13): 515-524, 2006

      2 K. Sato, "Tracking and Recognizing Two-person Interaction in Outdoor Image Sequences" 87-94, 2001

      3 M. Quming, "Tracking and Classifying Moving Objects from Video" 2001

      4 S. S. Beauchemin, "The Computation of Optical Flow" ACM Comuting Surveys 1995

      5 C. R. Wren, "TM Pinder: Realtime Tracking of the Human Body" 19 (19): 780-785, 1997

      6 V. Caselles, "Snakes in Movement" 33 : 2445-2456, 1996

      7 I. Haritaoglu, "Real-time Surveillance of People and Their Activities" 22 (22): 809-830, 2000

      8 F .H. Cheng, "Real Time Multiple Objects Tracking and Identification based on Discrete Wavelet Transform" 39 : 1126-1139, 2006

      9 J. L. Barron, "Performance of Optical Flow Techniques" 12 (12): 43-77, 1994

      10 J. H. Duncan, "On the Detection of Motion and the Computation of Optical Flow" 14 (14): 346-352, 1992

      11 A. Elgammal, "Non-parametric Model for Background Subtraction" 2 : 751-767, 2000

      12 A. Lipton, "Moving Target Classifying Moving Objects from Video" 1998

      13 A. Mittal, "Motion-based Background Subtraction using Adaptive Kernel Density Estimation" 2 : 302-309, 2004

      14 J. Sethian, "Level Set Methods and Fast Marching Methods" Cambridge Unviersity. Press 1999

      15 N. Paragios, "Geodesic Active Contours and Level Sets for the Detection and Tracking of Moving Object" 22 (22): 266-280, 2000

      16 N. Paragios, "Geodesic Active Contours and Level Sets for the Detection and Tracking for Moving Objects" 22 (22): 266-280, 2000

      17 L. Li, "Foreground Object Detection in Changing Background based on Color co-occurrence Statistics" 2002

      18 L. Qiu, "Contour Extraction of Moving Object" 2 : 1427-1432, 1998

      19 S. Niyogi, "Analyzing Gait Spatiotemporal Surface" 64-69, 1994

      20 C. Stauffer, "Adaptive Background Mixture Models for Real-time Tracking" 1999

      21 M. Yokoyama, "A Contour-based Moving Object Detection and Tracking" 2005

      22 N. Oliver, "A Bayesian Computer Vision System for Modeling Human Interaction" 255-272, 1999

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2027 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2021-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2018-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2007-05-04 학회명변경 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association KCI등재후보
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2006-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-01-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.21 1.21 1.26
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.29 1.25 1.573 0.33
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼