그림자 제거와 색도 히스토그램 비교를 이용한 배회행위 검출

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Proposed in this paper is the intelligent video surveillance system to effectively detect multiple loitering objects even that disappear from the out of camera"s field of view and later return to a target zone. After the background and foreground are segmented using Gaussian mixture model and shadows are removed, the objects returning to the target zone is recognized using the chromaticity histogram and the duration of loitering is preserved. For more accurate measurement of the loitering behavior, the camera calibration is also applied to map the image plane to the real-world ground. Hence, the loitering behavior can be detected by considering the time duration of the object"s existence in the real-world space. The experiment was performed using loitering video and all of the loitering behaviors are accurately detected.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 배회행위 검출 관련 연구
• Ⅲ. 배회행위 검출 시스템
• Ⅳ. 실험환경 및 성능평가
• Ⅴ. 결론
• 참고문헌
• 著者紹介