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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.12
- 수록면
- 171 - 178 (8page)
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감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출·표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 감시카메라 환경에서의 비정상 집단행동 탐지 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과분석
Ⅴ. 결론 및 향후 연구
참고문헌
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2. [학술지(정기간행물)] - T. Zho / 2008 / Segmentation and Tracking of Multiple Human in Crowded Environments / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 30 (7) : 1198 ~ 1211
3. [학술대회논문] - J. Feng / 2010 / Online Learning with Self-Organizing Maps for Anomaly Detection in Crowd Scenes / ICPR 2010 : 3599 ~ 3602
4. [학술지(정기간행물)] - W. Fei / 2010 / Mean Shift Clustering-based Moving Object Segmentation in the H.264 Compressed Domain / IET Image Processing 4 (1) : 11 ~ 18
5. [학술대회논문] - S. K. Kapotas / 2010 / Moving Object Detection in the H.264 Compressed Domain / Image System and Technique (IST) 2010 IEEE International Conference : 325 ~ 328
6. [학술대회논문] - N. Kiryati / 2008 / Real-time Abnormal Motion Detection in Surveillance Video / The 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008) : 1 ~ 4
3. [학술대회논문] - J. Feng / 2010 / Online Learning with Self-Organizing Maps for Anomaly Detection in Crowd Scenes / ICPR 2010 : 3599 ~ 3602
4. [학술지(정기간행물)] - W. Fei / 2010 / Mean Shift Clustering-based Moving Object Segmentation in the H.264 Compressed Domain / IET Image Processing 4 (1) : 11 ~ 18
5. [학술대회논문] - S. K. Kapotas / 2010 / Moving Object Detection in the H.264 Compressed Domain / Image System and Technique (IST) 2010 IEEE International Conference : 325 ~ 328
6. [학술대회논문] - N. Kiryati / 2008 / Real-time Abnormal Motion Detection in Surveillance Video / The 19th International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2008) : 1 ~ 4
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