Moving Object Tracking Using MHI and M-bin Histogram

MHI와 M-bin Histogram을 이용한 이동물체 추적

In this paper, we propose an efficient moving object tracking technique for multi-camera surveillance system. Color CCD cameras used in this system are network cameras with their own IP addresses. Input image is transmitted to the media server through wireless connection among server, bridge, and Access Point (AP). The tracking system sends the received images through the network to the tracking module, and it tracks moving objects in real-time using color matching method. We compose two sets of cameras, and when the object is out of field of view (FOV), we accomplish hand-over to be able to continue tracking the object. When hand-over is performed, we use MHI(Motion History Information) based on color information and M-bin histogram for an exact tracking. By utilizing MHI, we can calculate direction and velocity of the object, and those information helps to predict next location of the object. Therefore, we obtain a better result in speed and stability than using template matching based on only M-bin histogram, and we verified this result by an experiment.

본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서의 효율적인 이동물체 추적기법을 제안한다. 시스템에 사용된 컬러 CCD 카메라는 고유의 IP를 할당받는 네트워크 카메라이며, 입력영상은 미디어 서버와 브릿지, 그리고 AP(Access Point)와의 무선통신을 통해 전송된다. 감시시스템은 네트워크를 통해 전송된 영상을 트래킹 모듈에 전달하게 되며, 컬러 매칭 기법을 이용하여 이동물체를 실시간으로 추적한다. 두 개의 트래킹 세트를 구성하여 이동물체가 특정 카메라의 FOV(Field of view)를 벗어날 경우, 카메라 간에 핸드 오버가 가능케 함으로써 계속해서 이동물체를 추적하도록 한다. 핸드 오버 발생시에 타깃이 되는 정확한 이동물체 추적을 위하여 배경 정보 처리와 컬러 정보를 이용한 MHI(Motion History Information)와 M-bin histogram 기법을 제안한다. MHI를 이용하여 이동물체의 운동방향과 속도를 계산해 낼 수 있으며, 이러한 정보를 바탕으로 예상 이동위치를 판단할 수 있다. MHI를 이용한 결과, 단순히 M-bin histogram 기법을 이용하여 템플릿 매칭을 했을 경우 보다 속도와 안정성에 있어서 성능 향상을 가져옴을 실험을 통해 확인할 수 있었다.