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학위논문 상세정보

Accurate Object Contour Tracking Based on Boundary Edge Selection : 경계선 에지 선택에 기반한 정확한 객체 칸투어 추적 원문보기

  • 저자

    김태용

  • 학위수여기관

    고려대학교 대학원

  • 학위구분

    국내박사

  • 학과

    컴퓨터학과

  • 지도교수

  • 발행년도

    2004

  • 총페이지

    ⅶ, 30p.

  • 키워드

    에지선택 칸투어 경계선;

  • 언어

    eng

  • 원문 URL

    http://www.riss.kr/link?id=T10071271&outLink=K  

  • 초록

    이 논문에서는 카메라가 움직이는 동영상에서 추적하고자 하는 객체의 경계선의 존재하는 에지를 선택함으로서 정확한 객체 칸투어를 추적하는 방법을 제안한다. 우리는 경계선 에지 선택 단계는 두 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계는 에지모션을 이용한 배경에지 제거 단계이고 두 번째 단계는 첫 번째 단계의 결과로부터 칸투어 수직 방향의 밝기값을 이용하여 경계선 에지를 선택하는 단계이다. 우리는 경계선에 존재하지 않는 관계없는 에지를 제거함으로서 정확한 트래킹을 실시한다. 우리는 배경에지를 제거하기 위하여 에지 모션을 사용한다. 객체의 모션과 일치하지 않는 에지들은 배경에지로 고려되어서 제거된다. 배경이 제거된 에지맵으로부터 우리는 칸투어 수직방향의 밝기값이 큰 에지들만을 선택한다. 그러므로서 칸투어의 방향과 다르게 존재하는 밝기값 변화의 영향을 받지 않는다. 우리는 다양한 단계의 canny에지를 사용함으로서 경계선이 희미한 부분에서도 효과적으로 경계선 에지를 선택하여 정확한 객체 칸투어 추적을 실시한다. 또한 우리는 섬세한 칸투어를 나타내기 위하여 라우팅 단계를 실시한다. 칸투어 주위의 강한 canny에지들로부터 Dijkstra의 최단경로 알고리즘을 이용하여 섬세한 객체의 칸투어를 나타낸다. 실험결과에서는 복잡한 배경의 동영상에서도 정확한 추적을 실시한다는 것을 보여준다.


    We propose a method for an accurate subject tracking by selecting only tracked subject boundary edges in a video stream with changing background and a moving camera. Our boundary edge selection is done in two steps; 1) remove background edges using a edge motion, 2) from the output of the previous step, select boundary edges using a normal direction derivative of the tracked contour. Our accurate tracking is based on reducing affects from irrelevant edges by selecting boundary edge pixels only. In order to remove background edges using the edge motion, we compute tracked subject motion and edge motions. The edges with different motion direction than the subject motion are removed. In selection boundary edges using the contour normal direction, we compute image gradient values on every edge pixels, and select edge pixels with large gradient values. We use multi-level Canny edge maps to get proper details of a scene. Multi-level edge maps allow us robust tracking even though the tracked object boundary is not clear, because we can adjust the detail level of an edge map for the scene. We conduct a process of final routing to get a detailed contour. In the process of a final routing, the computed contour is improved by checking against a strong(simple) Canny edge map and hiring strong Canny edge pixels around the computed contour using Dijkstra's minimum cost routing. The experimental results show that our tracking approach is robust enough to handle a complex-textured scene.


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