A Study on Abnormal Behavior Recognition based on HMM

은닉마코프모델 기반의 비정상 행동 인식 연구

최근 지능형 감시 시스템에서 비정상 행동들을 자동으로 감지하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 해결하기 힘든 몇 가지 이슈들이 있는데, 주어진 입력 영상에서 군중들이 중첩될 때 각각의 객체를 인식하는데 어려움이 있다는 점과 비정상 행동을 나타내는 훈련 데이터셋이 제한적이라는 점이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 우리는 군중 영상에서 비정상 행동들을 인식하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 크게 특징추출모듈과 추출된 특징들을 이용한 행동인식모듈로 구성된다. 중첩문제를 해결하기 위해 움직임 에너지와 고정 에너지를 특성으로 정의하였고 위에 언급한 특징추출모듈에서 두 에너지 값을 계산한다. 그리고 정상/비정상 행동들은 HMM과 최적의 임계값을 도출하는 알고리즘을 사용하는 행동인식모듈에 의해 분류된다. 우리가 제안한 방법은 인공 데이터셋과 실제 비디오 영상 데이터셋을 이용한 실험에 의해 증명한다.