할버트 스캔 거리값을 이용한 사람/차 식별 알고리즘

Human/Vehicle Classification using Hilbert Scan Distance

  • 백영민 (서울대학교 전기컴퓨터 공학부) ;
  • 최정환 (서울대학교 전기컴퓨터 공학부) ;
  • 최진영 (서울대학교 전기컴퓨터 공학부)
  • Baek, Young-Min (Electrical Engineering Department, Seoul National University) ;
  • Choi, Jeong-Hwan (Electrical Engineering Department, Seoul National University) ;
  • Choi, Jin-Young (Electrical Engineering Department, Seoul National University)
  • 발행 : 2007.10.26

초록

물체 식별은 감시 시스템에서 중요한 역할을 수행한다. 특히 사람/차 식별은 해당 사물의 존재 유무를 파악하기 위해 다양한 어플리케이션에서 사용된다. 우리는 외곽선 정보를 이용하여 빠르게 물체 식별을 할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 감시 영상에서 움직이는 물체를 찾은 후, 외곽선 정보를 추출하여 미리 저장해 둔 사물의 모델과 비교하여 가장 가까운 거리값(유사도)을 찾는 방식이다. 2차원의 영상 처리에는 기본적으로 많은 연산량이 필요하지만, 주변 픽셀 정보를 최대한 유지할 수 있는 할버트 패스(Hilbert Path)를 사용하여 1차원의 배열로 변환한 후 비교하기 때문에 기존 알고리즘보다 빠르게 두 모델간의 유사도를 측정할 수 있다. 제안된 알고리즘은 사람/차 식별에 매우 강인한 성능을 보여주었으며, 기존 템플릿 매칭 기법보다 연산량의 감소로 실시간 감시 시스템에서 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

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