개선된 MOG 모델과 예측 방법에 의한 실시간 움직임 객체 검출 및 추적에 대한 연구

안명수; 강대성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안명수 강대성

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제7권 제4호

발행연도: 2009.8

수록면: 102 - 107 (6page)

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운동물체에 대한 분석은 감지 시스템에서의 기초이면서도 도전성이 있는 문제이며 추적 및 안전 등에서 광범위하게 응용된다. 움직임 물체를 검출하는 방법은 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 오랜 시간에 걸쳐 얻어진 감시 영역 정보의 통계적 특성을 이용하여 배경화면을 Modeling하는 방법인 MOG(Mixture Of Gaussian)방법에 대해서 기술하였다. 그리고 MOG(Mixture Of Gaussian)의 단점을 개선한 방법을 제안하여 배경화면을 Modeling하고 객체를 검출한다. 추출된 객체 영상에 모폴로지 연산을 적용하여 잡음처리과정을 행하였다. 이렇게 정확하게 검출된 객체의 특징 점을 계산하여 블록정합과 Kalman Filter 예측방법을 적용하여 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다.

#Surveillance #Moving Object #Background Model #Foreground #MOG #Detection #Tracking #Kalman Filter

참고문헌 (10)

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1. [기타자료] - Bernt Schiele / 2001 / Computer vision systems

2. [학술대회논문] - I. Haritaoglu / 2000 / Real-Time Surveillance of People and Their Activities / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence : 809 ~ 830

3. [단행본] - Barron J. / 1994 / Performance of optical flow techniques / International Journal of Computer Vision : 42 ~ 77

4. [단행본] - Alan M, Mclvor / 2000 / Subtraction Techniques / IVCNZ00

5. [기타자료] - Gang Liang / 2005 / Algorithms Study on Object Detecting and Tracking of Multi-Azimuth

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