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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이경미
- 발행연도
- 2015
- 저작권
- 덕성여자대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
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현대사회는 보안과 안전이 중요해지면서 감시카메라들이 여러 곳에 설치되어 있다. 설치된 감시카메라를 통해 문제 발생에 대처하고 사고를 예방하기도 한다. 하지만 감시영상을 보고 상황을 파악하는 것은 여전히 사람의 몫으로 인력과 시간이 소모된다. 그래서 현재 감시 영상 분석에 대한 연구의 필요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 SURF와 배경제거를 결합한 다수 사람 추적 알고리즘 제안한다. 크기, 회전, 시점 변화에 강건한 SURF 알고리즘을 사용하여 사람을 추적하고, 갑작스런 변화에 추적 오류를 보이는 SURF의 단점을 배경제거 알고리즘인 적응적 배경 모델링을 통해 보완하여 다수 사람 추적의 정확도를 높였고, SURF를 사용한 다른 추적 알고리즘과 비교하여 높은 추적율을 보이는 것을 확인했다. 또한 배경제거를 통해 추적 대상의 초기화를 자동화하여 사용자가 일일이 추적 대상을 초기화해야 하는 번거로움을 없앴고, 출입이 빈번한 영상에서도 사람들의 출입을 자동적으로 감지할 수 있도록 했다. 그리고 본 논문에서는 SURF와 배경제거를 결합한 다수 사람 추적 알고리즘을 감시영상 요약 시스템에 적용하여 감시영상에서 사람의 상태를 파악할 수 있도록 했다. 감시영상 요약 시스템에서는 추적을 통해 얻은 정보로 추적 대상들의 추적 경로, 움직임 상태, 지체시간, 카메라 안으로의 출입시간을 알 수 있다. 또 사람의 움직임 상태를 바탕으로 상태를 6 가지(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast, Exit)로 분류하였고, 상태를 시간별, 공간별로 그래프로 나타내 추적대상의 움직임 상태를 빠르게 파악할 수 있다.
목차
Ⅰ. 서론 1Ⅱ. 관련 연구 31. 객체 추적 31) 윤곽 기반 추적 (Contour-Based Tracking) 32) 영역 기반 추적 (Region-Based Tracking) 43) 특징 기반 추적 (Feature-Based Tracking) 42. 감시 영상 시스템 51) 감시 시스템의 기능 52) 자동적인 사람 추출 및 추적 53) 추적에 따른 행동 상태 분류 6Ⅲ. 제안하는 다수 사람 추적 알고리즘 71. 다수 사람 추적의 문제 정의 72. 배경제거와 결합한 SURF 추적 알고리즘 112) 조명 적응적 배경제거 및 사람 추출 163) 제안하는 추적 방법에서 SURF 추적 오류 점검 및 보완 193. 실험 결과 및 분석 251) 실험 환경 252) 실험 결과 253) 추적 정확도 304) 결과 및 분석 32Ⅴ. 감시카메라 요약 시스템 341. 상태 추출 342. 상태 데이터베이스 373. 상태 그래프 394. 시스템 시연 결과 41Ⅵ. 결론 43참 고 문 헌 44ABSTRACT 48감사의 글 50
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