몰입형 게임 제작을 위한 적응적인 배경 영상 보정을 이용한 비디오 모션 추출
Video Motion Detection Using Adaptive Background Correction For Immersive Game Development
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초록
모션 정보를 포함한 비디오 영상으로 인해 컴퓨터 비젼 분야에서 비디오의 활용은 중요한 연구 분야가 되었다. 또 한 실시간에서 사람 모션의 인식과 분석에 대한 관심의 증가하고 있다. 인간 모션 분석의 첫 단계는 비디오에서 움직이는 대상을 추출하는 것이다. 배경차를 이용한 방법은 가장 완전한 특징 데이터를 제공하지만, 조명과 외부 요인 때문에 환경 때문에 동적 장면 변화에 매우 민감하다. 이 연구에서는 적응적인 배경 조정을 사용하여 움직임 없는 배경 비디오에서 전경을 분할하고 검출하기 위한 효율 적인 방법을 제안한다. 배경 조정 영상과 모션 영상간의 배경 차이 방법에 의해 배경으로부터 전경을 결정한다. 마지 막으로, 비디오에서부터 분할된 사람의 모션을 기반으로 몰입형 2D게임을 개발한다.
Abstract
ecause video image includes motion information, using video in computer vision area has become a significant research topic. Thus, there is an increasing interest in the recognition and analysis of human motion in real-time. The initial stage of the human motion analysis problem is the extraction of moving targets from a video stream. Background subtraction provides the most complete feature data, but is extremely sensitive to dynamic scene changes due to lighting and extraneous events. This paper proposes an efficient method for detection and segmentation of foreground objects from a video which contains stationary background objects using an adaptive background correction. We discriminate foreground pixels from background pixels by background subtraction operation between background correction image and motion image. Finally, we develop immersive 2D game on based the segmented foreground objects(human motions) from a video stream.
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