지능형 영상감시를 위한 보행자 검출과 추적

Abstract

일반적으로 움직임 객체의 검출과 추적을 위한 알고리즘들은 세 가지 방법론으로 분류될 수 있다. 이들은 배경영상의 차 기반 방법, 시각적 차이 기반 방법 및 확률 기반 방법이다. 그 중 배경 차 기반 방법은 구현하기가 간단하면서도 성능이 좋기 때문에 가장 많이 사용되고 있으며 크게는 재귀적 방법과 비 재귀적 방법으로 나눌 수 있으며 대표적인 재귀적 방법으로는 가우시안 혼합모델이 있고 비재귀적 방법으로는 고유배경이 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 또는 CCTV와 같은 영상 수집 장치의 프로그레시브 입력영상이 포함하는 다중객체 환경에서 보행자만을 관심 영역으로 선택한 뒤 검출된 객체를 추적하는 기술을 제안한다. 이 방법은 대표적인 배경분리기법인 AMF에서 긍정곡선영역에 대한 처리가 배제된 MAMF를 이용하여 배경과 객체를 분리함으로서 향상된 전경 분할 마스크를 추출한다. 또한 공간속성 및 통계적 속성을 포함하는 지역분산 크기를 이용한 특징 이미지를 결합함으로서, 다양한 객체들이 포함된 영상에 대하여 보행자만을 관심영역으로 선택할 수 있도록 하였다. 마지막으로 계산 속도를 향상시키기 위해 선택된 관심영역에 대해서는 CAMShift 알고 리듬을 적용함으로써 검출된 객체의 추적을 효율적으로 개선하였다.