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Silhouette-Edge-Based Descriptor for Human Action Representation and Recognition
Odoyo, Wilfred O.,Choi, Jae-Ho,Moon, In-Kyu,Cho, Beom-Joon The Korea Institute of Information and Commucation 2013 Journal of information and communication convergen Vol.11 No.2
Extraction and representation of postures and/or gestures from human activities in videos have been a focus of research in this area of action recognition. With various applications cropping up from different fields, this paper seeks to improve the performance of these action recognition machines by proposing a shape-based silhouette-edge descriptor for the human body. Information entropy, a method to measure the randomness of a sequence of symbols, is used to aid the selection of vital key postures from video frames. Morphological operations are applied to extract and stack edges to uniquely represent different actions shape-wise. To classify an action from a new input video, a Hausdorff distance measure is applied between the gallery representations and the query images formed from the proposed procedure. The method is tested on known public databases for its validation. An effective method of human action annotation and description has been effectively achieved.
디테일 디스크립터를 이용한 이미지 영역 분석과 개선에 관한 연구
임재성(Jae Sung Lim),정영탁(Young-Tak Jeong),이지혁(Ji-Hyeok Lee) 한국산학기술학회 2017 한국산학기술학회논문지 Vol.18 No.6
디지털 디바이스가 범용적으로 보급되면서, 영상을 획득하는 과정에서 다량의 부가적 백색 잡음 노이즈(additive white Gaussian noise, AWGN)가 발생하고 있다. 대부분 알려져 있는 대표적인 디노이징 기법들은 노이즈를 제거하는 것에 초점을 맞추고 있어, 영상정보를 포함하는 디테일 성분들이 노이즈를 제거가 되는 과정에서 비례적으로 없어지게 된다. 그러므로, 제안하는 알고리즘은 영상 디테일을 보존하면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 방법을 제시하고자 한다. 제안하는 방법에서는, 노이즈의 랜덤성을 이용하여 엣지 강도 및 엣지 연결성을 이용하여 의미 있는 디테일 성분을 분리하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로, 노이즈 수준이 높아져도, 제안하는 방법은 연결된 디테일성분을 효과적으로 추출하기 때문에 타 벤치마크 방법에 비해 나은 디노이징 결과를 보여준다. 또한, 실험결과에서 보듯이, 제안하는 방법은 다양한 노이즈 수준에서도 타 벤치마크 방법들에 비교하여 제안하는 방법은 SSIM(structural similarity index), PSNR(peak signal-to-noise ratio)측면에서 각각 우수한 수치를 보여주었다. 높은 수치의 SSIM의 결과로 알 수 있듯이, 결과 영상들이 인간의 시각인지체계(human visual system, HVS)를 반영하고 있는 것을 확증해 주고 있다. With the proliferation of digital devices, the devices have generated considerable additive white Gaussian noise while acquiring digital images. The most well-known denoising methods focused on eliminating the noise, so detailed components that include image information were removed proportionally while eliminating the image noise. Theproposed algorithm provides a method that preserves the details and effectively removes the noise. In this proposed method, the goal is to separate meaningful detail information in image noise environment using the edge strength and edge connectivity. Consequently, even as the noise level increases, it shows denoising results better than the other benchmark methods because proposed method extracts the connected detail component information. In addition, the proposed method effectively eliminated the noise for various noise levels; compared to the benchmark algorithms, the proposed algorithm shows a highly structural similarity index(SSIM) value and peak signal-to-noise ratio(PSNR) value, respectively. As shown the result of high SSIMs, it was confirmed that the SSIMs of the denoising results includes a human visual system(HVS).