Earticle

본 논문에서는 열차 선로 모니터링을 위한 열차의 위치 및 이동을 추정하는 비전 기반 기법을 제안한다. 퍼지 분류기를 이용하여 열차의 상태를 판별하며, 프레임 차와 배경 감산을 각각 열차의 움직임과 존재를 판결하기 위해서 사용하고, 퍼지 분류기의 언어 변수로 사용된다. 실험 결과에서 제안하는 기법은 열차의 위치와 움직임을 정확히 추정하는 것을 볼 수 있다. 그러므로 제안하는 기법은 군중 밀도를 추정하거나 안전 감시를 수행하는 열차 모니터링 시스템에 활용될 수 있을 것이다.

We propose a vision-based method that estimates train position and movement for railway monitoring in which we use a fuzzy classifier to determine train states. The proposed method employs frame difference and background subtraction for estimating train motion and presence, respectively. These features are used as the linguistic variables of the fuzzy classifier. Experimental results show that the proposed method can correctly estimate train position and movement. Therefore the method can be used for railway monitoring systems which estimate crowd density or protect safety.

Applying image processing techniques to education, the face of the learner is photographed, and expression and movement are detected from video, and the system which estimates degree of concentration of the learner is developed. For one learner, the measuring system is designed in terms of estimating a degree of concentration from direction of line of learner’s sight and condition of the eye. In case of multiple learners, it must need to measure each concentration level of all learners in the classroom. But it is inefficient because one camera per each learner is required. In this paper, position in the face region is estimated from video which photographs the learner in the class by the difference between frames within the motion direction. And the system which detects the face direction by the face part detection by template matching is proposed. From the result of the difference between frames in the first image of the video, frontal face detection by Viola-Jones method is performed. Also the direction of the motion which arose in the face region is estimated with the migration length and the face region is tracked. Then the face parts are detected to tracking. Finally, the direction of the face is estimated from the result of face tracking and face parts detection.

본 논문은 영상에서 실시간으로 움직임 물체와 물체의 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 첫째로 영상으로부터 2개의 연속된 프레임차분을 통해 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안한다. 만약 두 프레임이 캡쳐되는 사이의 간격이 길다면, 실제 움직이는 물체의꼬리 같은 거짓 움직임 물체를 생성한다. 두번째로 본 논문은 도플러 효과와 HSV 색상 모델을 사용하여 이 문제들을 해결하는 방법을 제안한다. 마지막으로 물체의 분할과 위치 설정은 상기의 단계에서 얻은 결과가 조합되어 완료된다. 제안된 방법은 99.2%의 검출율을 갖고, 과거에 제안된 다른 비슷한 방법들 보다는 비교적 빠른 속도를 갖는다. 알고리즘의 복잡성은 시스템의 속도에 직접적인영향을 끼치기 때문에, 제안된 방법은 낮은 복잡성을 가져 실시간 움직임 검출을 위해 사용 될 수 있다.

This paper propose a method to detect moving object and locating in real time from video sequence. first the proposedmethod extract moving object by differencing two consecutive frames from the video sequence. If the interval betweencaptured two frames is long, it cause to generate fake moving object as tail of the real moving object. secondly this paperproposed method to overcome this problem by using doppler effects and HSV color model. finally the object segmentationand locating is done by combining the result that obtained from steps above. The proposed method has 99.2% of detectionrate in practical and also this method is comparatively speed than other similar methods those proposed in past. Since thecomplexity of the algorithm is directly affects to the speed of the system, the proposed method can be used as lowcomplexity algorithm for real time moving object detection.

According to the characters of abrupt change and gradual change, we put forward a self-adaptive method of shot boundary detection, which is based on neighbor frame difference and non-neighbor frame difference. By computing neighbor frame difference, this method can effectively detect abrupt changes. By computing non-neighbor frame difference, gradual changes can be effectively detected. Integrating the two methods, it can almost detect all shot boundaries no matter what the shot change type is. Using this method, we does not need to set global threshold and has high adaptability with low computation cost. Experimental results show it is adaptive and efficient.

Frame difference is a quick dissimilarity based segmentation approach for object detection, unfortunately, it gets trapped in over-segmented when the pixels of interest over time overlap each other. This paper presents a rather fast visual object detection approach capable of approximating the location of moving object under heavy background noise or big overlap caused by negative similarity. Specifically, frame forward-backward difference concept is proposed to extract object features in current frame through fusion of pixel-based current-previous and current-following frame difference. Based on this, we formulate object localization applying the statistics of horizontal-vertical projection of the fused difference. Therefore, our object detection can be regarded as a direct thresholding process which guarantees high efficiency while holds good accuracy performance. We evaluate our method on Weizmann human action dataset and some traffic videos for both single and multiple objects detection which demonstrates its applicability and prospect.

물체를 추적하는데 있어서 추적하고자 하는 물체를 검출하여 템플릿을 만드는 것과 두 물체가 겹쳐지거나 다른 배경에 가려진 물체를 구분하여 추적하는 것은 물체 추적에 있어서 중요한 문제이다. 물체를 검출하여 템플릿을 만드는 방법으로 frame difference를 이용하면 천천히 움직이는 물체를 잘 구분할 수 없는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 adaptive 3-frame difference를 이용하여 정확한 물체의 템플릿을 생성하는 알고리즘을 제안한다.

In this paper, we propose a Motion Estimation (ME) using new blocks based on the Frame Difference (FD) between two adjacent frames for Frame Rate-up Conversion (FRC). The proposed algorithm decides the shape of blocks by the FD. The experimental results show that the proposed method has better performance than conventional methods.

This study comparatively analyzed the differences of news frames and the frame contents regarding the 100th anniversary of Japan's colonization of Korea between Korean and Japanese main newspapers. And this study analyzed whether these frames reflected the social and cultural context of both countries or not. 427 news of 3 Korean and 3 Japanese newspapers from the 1st of Jan. to the 31th of Sep. in 2010 were chosen for the analysis. The results indicated that the attribution of responsibility and the future-oriented frames were much more than the conflict frame in both newspapers. But Korean newspapers focused on the morality frame more and Japanese newspapers focused on the future-oriented frame more. The frame contents of both newspapers were different. The analysis period was divided into 3 and the underlined frames of each period were changed. It was explained that the important sources affected the frame of newspapers. From the result of the analysis of the sources' frame, it was known that both newspapers reflected the social and cultural context of each country. But the frames of both newspapers were affected by the cultural resonance and the media routine.

동작 인식에 대한 기존의 연구들은 각종 장비를 이용하여 직접 측정함으로써 많은 시간과 비용을 필요로 하기 때문에, 본 연구에서는 영상처리 기술을 이용하여 작업자의 일정한 동작을 보다 효율적으로 인식할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다. 먼저, 작업자의 동작을 촬영한 동영상에서 프레임을 추출하고, 연속된 프레임간의 차를 기반으로 고정된 배경과 움직이는 대상을 분리한다. 다음으로, 에지 검출을 이용하여 동작의 중심 위치를 추정하여 동작을 분석할 수 있도록 하였다.

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.

Intelligent Transport Systems (Intelligent Transportation System: ITS) is a system for inducing a flow of ideal car for using the most advanced technology, it is determined the status of the road, and take appropriate action. In order to be measured at various time points, and is managed, the information about the traffic situation is used image using a computer mainly. The image processing using a computer, it is an easy way to collect parameters of the various traffic in real time, technology has developed more and more. Vehicle detection of transport parameters of intelligent transportation system is a very important technology basically. Therefore, technology detection method using car background images and the contour line extraction method using an edge is used, however, problems have been raised on the accuracy of the detection rate.

본 논문에서는 24시간 감시가 필요한 코마 환자나 움직이기 힘든 중환자들에게 사용될 수 있는 움직임 검출과 음향 감지를 이용한 무인 환자감시시스템을 구현하였다. 이 시스템의 구성은 노트북, 아날로그 CCTV 카메라(또는 PC 카메라), A/D 컨버터, 마이크로폰 그리고 감시 프로그램으로 구성되었다. 감시 프로그램은 프레임 차이법과 음향 레벨측정을 기본으로 사용하며, 움직임이 검출될 때의 자료수집과 저장과 같은 기능을 가진다. 모든 시스템은 코마 상태의 환자를 가정한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 무인 환자감시 시스템은 응급 상황과 코마 환자의 관리에서 효율적으로 사용될 수 있을 것이라 예상된다.

In this paper, we propose an unmanned patient monitoring system design and performance of a motion capture and sound detection. Unmanned patient monitoring system can be used in the greek koma and meaning deep sleep patient to need 24 hour surveillance. To monitoring, we used laptop, CCTV camera (or PC camera), A/D converter, microphone and detection program. The detection program based on the frame difference method and sound level meter. It had several functions such as data collecting and storing. All of this system was tested in several the simulations of emergency situations. It can be expected that an unmanned patient monitoring system can be used in emergency situation and patient care.

지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.

지능형 교통 시스템 (Intelligent Transportation System, ITS) 은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단 하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다 . 교통상황에 눀한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다 . 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실 시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고 , 기술들도 점점 발전하고 있다 . 지능형 교통 시스 템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다 . 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검 출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되 고 있다 . 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다 . 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직 , 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다 . 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3% 의 검출률을 얻었다

Intelligent Transport Systems (Intelligent Transportation System: ITS) is a system for inducing a flow of ideal car for using the most advanced technology, it is determined the status of the road, and take appropriate action. In order to be measured at various time points, and is managed, the information about the traffic situation is used image using a computer mainly. The image processing using a computer, it is an easy way to collect parameters of the various traffic in real time, technology has developed more and more. Vehicle detection of transport parameters of intelligent transportation system is a very important technology basically. Therefore, technology detection method using car background images and the contour line extraction method using an edge is used, however, problems have been raised on the accuracy of the detection rate.

본 논문에서는 24시간 감시가 필요한 코마 환자나 움직이기 힘든 중환자들에게 사용될 수 있는 움직임 검출과 음향 감지를 이용한 무인 환자감시시스템을 구현하였다. 이 시스템의 구성은 노트북, 아날로그 CCTV 카메라(또는 PC 카메라), A/D 컨버터, 마이크로폰 그리고 감시 프로그램으로 구성되었다. 감시 프로그램은 프레임 차이법과 음향 레벨 측정을 기본으로 사용하며, 움직임이 검출될 때의 자료수집과 저장과 같은 기능을 가진다. 모든 시스템은 코마 상태의 환자를 가정한 실험을 통해 검증하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 무인 환자감시 시스템은 응급 상황과 코마 환자의 관리에서 효율적으로 사용될 수 있을 것이라 예상된다.

In this paper, we propose an unmanned patient monitoring system design and performance of a motion capture and sound detection. Unmanned patient monitoring system can be used in the greek koma and meaning deep sleep patient to need 24 hour surveillance. To monitoring, we used laptop, CCTV camera (or PC camera), A/D converter, microphone and detection program. The detection program based on the frame difference method and sound level meter. It had several functions such as data collecting and storing. All of this system was tested in several the simulations of emergency situations. It can be expected that an unmanned patient monitoring system can be used in emergency situation and patient care.

본 논문에서는 연속되는 동영상 시퀸스의 9개의 프레임에서 이웃하는 프레임간의 차분 프레임으로 이루어진 8개의 차분 데이터를 3D-DCT 처리 후 특성에 맞는 프레임 차분 체적 양자화기(FDVQ)를 설계하고, 이것으로 처리된 영상데이터를 부호화하여 복원영상 데이터의 압축 효과를 분석하였다. 여러가지 동영상 시퀀스를 시험 대상으로 사용한 결과, 제안한 FDVQ를 적용한 3D-DCT 방법은 유사한 해상도에서 차분 영상 데이터에 대한 압축률은 2D-DCT 방법에 비하여 평균 20.3% 향상된 압축 효율을 얻었다. 체적 양자화(VQ:Volume Quantizer)를 이용한 3D-DCT 방법과 비교했을 때는 유사한 압축률을 보였다. 특히, 움직임 성분이 많은 영상에 대해서는 제안한 FDVQ를 이용한 방법이 압축률을 높일수록 2D-DCT방법과 VQ를 이용한 방법보다 압축률 0.05bpp이하에서 약 1.0dB 개선된 결과를 나타내었다.

본 논문에서는 영상 시퀀스의 이전 프레임과 현재 프레임 사이의 차분 데이터로 이루어진 차분 프레임에 대하여 제안한 FDVQ(프레임 차분 체적양자화기)를 적용했을 때, 복원된 영상의 원 영상에 대한 해상도(PSNR)를 분석하였다. 시험 동영상(moving image)으로 실험한 결과, 저주파 성분을 많이 포함하는 차분 영상 데이터에 대하여 높은 압축률에서 제안된 FDVQ 방법으로 얻은 복원 해상도는 2D-DCT와 VQ를 이용한 방법보다 개선된 결과를 나타내었다. PSNR 결과에 대한 영상 특성의 분석 결과에서 FDVQ를 이용한 방법은 VQ 방법보다 압축률은 비슷하였으나 해상도는 평균 0.39㏈ 정도 향상되었다. 또한, 평균압축률 약 0.05bpp에서 2D-DCT 방법에 비해 고주파 성분을 많이 포함하는 경우는 0.8㏈ 이상 향상되었으며, 저주파 성분을 많이 포함하는 경우는 평균 0.4㏈ 정도 향상된 복원영상(reconstructed image)을 얻을 수 있었다.

This paper proposes a video tracking method for a deformable moving object using an active contour model. In order to decide the convergent directions of the contour points automatically, a new energy function based on a frame difference map and an updating rules of the frame difference map are presented. Experimental results on a set of synthetic and real image sequences showed that the proposed method can fully track a speedy deformable object while extracting the boundary of the object exactly in every frame.

음성 신호의 인식 시스템에서 분류 인식과정은 최종 인식과정에 필요한 복잡한 처리 과정을 줄여주기 때문에 유용하다. 본 논문에서는 종성 폐쇄음의 구간을 검출하는 분류인식 아고리듬을 제안하였다. 한국어의 종성 폐쇄음은 항상 모음 뒤에 발음되며, 그 특징은 모음 구간 내에 포함된다. 종성 폐쇄음 발음시에 연구개가 급히 닫히므로 에너지의 급격한 감소가 일어나고, 폐쇄 구간은 50~150msec간 지속된다. 이러한 성질을 나타내는 파라미터로 프레임간 에너지 차를 제안한다.

Preprocessing in speech recognition system is useful, for it reduces some of the complicated procedures required for the final recognition. In this paper, we suggest a new preprocessing algorithm for detecting the intervals of implosive stop sounds. Implosive stop sounds follow vowels in Korean language, and its characteristic is included in the region of vowels. When an implosive stop is pronounced, the velum is quickly colsed, thus its energy decays abruptly and the closure lasts for about 50 to 150 msec. The enegy difference between adjacent frames is chosen as a parameter which represents well the above features.

In this paper, we propose as new algorithm for the selection of key frames in a given video. For the selected key frames to be well defined, the selected key frames need to spread out on the whole temporal domain of the given video and guaranteed not to be duplicate. For this purpose, we take the first frame of each shot of the video as the candidate key frame to represent the video. To reduce the overall processing time, we eliminate some candidate key frames which are visually indistinct in the histogram difference. The key frames are then selected using a clustering processing based on the singly linked hierarchical tree. To make the selected key frames be distributed evenly on the whole video, the deviation and time difference between the selected key frames are used. The simulation results demonstrate that our method provides the better performance compared with previous methods.