Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2010.11a
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- Pages.592-595
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- 2010
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Abnormal Sound Detection and Identification in Surveillance System
감시 시스템에서의 비정상 소리 탐지 및 식별
- Joo, Young-min (Dept of Database&Mining Lab., Korea University) ;
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Lee, Eui-jong
(Dept of Database&Mining Lab., Korea University)
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- Kim, Jeong-sik (Dept of Database&Mining Lab., Korea University) ;
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Oh, Seung-geun
(Dept of Database&Mining Lab., Korea University)
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Park, Dai-hee
(Dept of Database&Mining Lab., Korea University)
- 주영민 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
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이의종
(고려대학교 컴퓨터정보학과)
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- 김정식 (고려대학교 컴퓨터정보학과) ;
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오승근
(고려대학교 컴퓨터정보학과)
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박대희
(고려대학교 컴퓨터정보학과)
- Published : 2010.11.12
Abstract
본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.
Keywords