얼굴 인식 및 음향 분석 기법 기반의 지능형 영상 분석 시스템 개발 :Development of an intelligent surveillance system based on face recognition and sound analysis

권순덕

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자료유형: 학위논문

저자정보: 권순덕 (울산대학교, 울산대학교 대학원)

지도교수: 고재진

발행연도: 2016

저작권: 울산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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최근 범죄 예방 차원과 범죄 발생 이후에 범인을 검거에 필요한 증거 자료 확보를 위해서 많은 지자체나 정부에서 CCTV 설치 및 운영하고 있다. 하지만 CCTV 관제센터에서 근무하는 감시 인력이 지속적으로 모니터링 해야 하는 구조로 운영되기 때문에 CCTV통합관제 시스템의 관리적, 운영적인 측면에서 효율성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 얼굴 인식 및 음향 분석 기법을 활용한 지능형 영상 분석 시스템을 제안한다.
제안한 시스템은 크게 세 가지 기능을 포함하며 구체적인 내용은 다음과 같다.
첫째, CCTV에서 촬영된 영상에서 객체를 추출하고 이를 추적하는 기능인 객체 관리 기능, 추출된 객체에서 얼굴 인식 모듈과 추출된 객체를 인덱싱 처리하여 검색하는 기능을 구현하였다.
둘째, 비정상적인 소리가 발생하는 경우 음향 분석 기법을 활용하여 위험한 상황을 감지하는 시스템을 구현하였다. 비정상 소리는 일정한 배경 소리보다 콘 노이즈의 소리가 발생하는 경우를 의미하고 싸리엔, 충돌, 비명 소리가 이에 해당한다. 비정상 소리가 발생하는 시점의 영상을 저장하고 얼굴인식 및 객체 추적 기법을 이용하여 저장된 영상을 분석할 수 있는 기능을 개발하였다.
셋째, 개인정보보호 기능을 구현하였다. 시스템에서는 실시간으로 촬영된 영상이나, 이미 확보되어 저장되어 있는 영상에 대해서 개인의 프라이버시를 보호하기 위해 얼굴 영상 정보를 마스킹 처리해 보호하는 기능을 개발하였고, 사후 감시 시스템의 목적을 달성하기 위해 마스킹된 영상 복원 기능, 정보 주체의 영상정보 열람권을 보장하기 위한 영상 복원 기능, 제 3자에게 영상을 제공할 시에 파일을 암호화하는 기능과 전용 뷰(view)를 통해 안전한 개인 영상정보를 확인 할 수 있는 기능을 포함하였다. 그리고 개인영상정보보호 시스템의 경우 관제시스템 담당자들의 요구사항을 반영하여 일부 객체 추적이 되지 않을 경우 키프레임 기능, 수동 객체지정 기능 등을 통해 개인영상정보를 관리할 수 있도록 하였으며, 반출시 특정 클라이언트(client) 지정, 기간 설정 등의 기능을 통해 반출된 영상 관리 기능도 포함하여 시스템을 구현하였다.

I. 서론 1
1.1. 연구의 필요성 1
1.2. 연구의 내용 및 범위 3
1.3. 연구의 공헌도 4
Ⅱ. 관련 연구 6
2.1. 지능형 영상분석 6
2.2. Event 탐지 기술개발의 현황 12
2.2.1. 행동인식 연구방향 13
2.2.2. 행위 기반의 이상 현상 탐지 기술개발의 현황 13
2.3. 지능형 영상분석 구조의 변화 15
2.4. 개인영상 보호법 및 법 제도 동향 분석 16
2.4.1 영상정보처기기기 법제도 분석 18
2.4.2 개인정보보호 역기능 법령 19
2.4.3 개인영상정보기기 설치 운영 준수 사항 및 개인정보 열람권 20
2.5. 은닉마코프모형 (Hidden Markov Model, HMM) 21
2.5.1. 확률계산 22
2.5.2. 추정 23
2.5.3. 디코딩 24
Ⅲ. 제안한 시스템의 목표 및 기능 26
3.1. 시스템 구현 목표 26
3.2. 세부기능별 연구개발 내용 28
Ⅳ. 시스템 구현 및 실험 결과 40
4.1. 메인 화면구성 40
4.2. 통합 시스템 클래스 다이어그램 42
4.2.1. 객체생성 및 전용 뷰 클래스 계층도 42
4.2.2. 영상 처리 관련 클래스 계층도 43
4.2.3. 인터페이스 관련 클래스 계층도 43
4.3. 객체 인식 44
4.3.1. 자동 객체 추가 기능 44
4.3.2. 객체추적 알고리즘의 프레임처리 속도 실험결과 46
4.3.3. 객체추적 알고리즘의 객체인식 실험결과 49
4.3.4. 수동 객체 추가 기능 52
4.4. 객체 추적 53
4.4.1. 객체 추적 기능 53
4.4.2. 객체 추가 추적 기능 54
4.4.3. 객체추적 객체인식 실험결과 57
4.5. 비정상 사운드 인식 61
4.4.1. 은닉마코프모형 구현 61
4.4.1. 비정상 사운드 인식 실험 결과 61
4.6. 개인영상 보호 기능 62
4.6.1. 얼굴 검출 실험결과 62
4.6.2. 마스킹/ 언마스킹 64
4.6.3. 모자이크 속성 65
4.7. 영상 확인 세부기능 : 영상 Bar 및 타임라인을 통한 영상 보기 66
4.8. 외부출력을 위한 영상처리(랜더링) 68
4.8.1. 랜더링 작업 68
4.8.2. DRM (Digital Rights Management) 및 반출 기능 70
V. 결론 및 향후과제 73
참고문헌 74
Abstract 77

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