그래프 이론 기반의 클러스터링을 이용한 영상 감시 시스템 시야 내의 출입 영역 검출

우하용; 김경환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 우하용 (서강대학교) 김경환 (서강대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-SC 電子工學會論文誌第46卷 SC編第6號

발행연도: 2009.11

수록면: 1 - 8 (8page)

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여러 대의 카메라를 이용한 감시 시스템이 정확하고 효율적으로 동작하기 위하여 카메라 시야 간의 연결 관계를 아는 것이 필수적이다. 카메라들의 연결 관계를 파악하기 위하여 카메라 시야 내의 출입 영역을 검출하는 일이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 카메라 시야에서 객체의 등장 및 퇴장으로부터 얻은 데이터에 그래프 이론 기반의 클러스터링(clustering)을 적용하여 시야 내의 출입 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 데이터 포인트들 사이의 관계를 조사하여 최소신장트리를 구성하고, 트리의에지들 중 일관성을 갖지 않는 것들을 삭제하여 well-formed 클러스터를 얻는다. 본 논문에서는 클러스터의 형태를 설명하는 두 가지 특징을 정의하고 이를 클러스터의 분할 조건으로 사용하였다. 실험결과를 통하여 데이터 포인트의 분포가 조밀하지 않은 경우 expectation maximization(EM)에 기반을 둔 방법에 비하여 제안하는 방법이 보다 효과적으로 클러스터링을 수행함을 확인하였다. 또한 EM 기반 방법들에 비하여 안정적인 결과를 얻기 위해 필요한 데이터 포인트의 개수가 적으므로 출입영역에 대한 학습시간을 단축할 수 있다.

#visual surveillance #clustering #camera topology #minimum spanning tree #entry/exit zones detection

참고문헌 (9)

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1. [학술대회논문] - W. Kang / 2007 / Research on Intelligent Visual Surveillance for Public Security / in Proceedings of the IEEE/ACIS International Conference on Computer and Information Science : 824 ~ 829

2. [학술지(정기간행물)] - D. Makris / 2004 / Bridging the gaps between cameras / in Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2 : 11205 ~ 11210

3. [학술대회논문] - D. Makris / 2003 / Automatic learning of an activity-based semantic scene model / in Proceedings of IEEE Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance : 183 ~ 188

4. [학술대회논문] - C. Stauffer / 2003 / Estimating Tracking Sources and Sinks / in Proceedings of the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop : 35 ~

5. [단행본] - R. O. Duda / 2001 / Pattern classification, 2nd ed / NewYork: Wiley

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