초록
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 칼만 필터와 가중 탐색 영역을 이용한 다중 CAMShift 알고리즘(KWMCAMShift)을 제안한다. 배경모델을 구성하고 손과 얼굴의 피부색영역을 탐색 영역으로 하는 CAMShift를 제안한다. 이때 CAMShift의 유동적인 탐색영역을 안정화하기 위해 칼만 필터를 이용한다. 손과 얼굴 등이 상호 겹쳐지는 경우 탐색영역의 손실을 막기 위해 주 탐색영역과 비 탐색영역에 대한 가중치를 부가하여 서로 폐색 영역에 대한 회피 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역과 양손의 영역을 중심으로 인간의 자세를 추정하여 어깨와 손과의 관계로 팔꿈치를 추정하였고, 가우시안 배경 모델에 생성되는 그림자를 제거하여 발끝을 찾아 신체 전체를 추정하였다. 제안된 KWMCAMShift 알고리즘을 적용하였을 때 폐색 시에도 96.82%의 인식률을 보였으며 실시간이 가능하였다.
In this paper, we propose Modified Multi CAMShift Algorithm based on Kalman filter and Weighted Search Windows(KWMCAMShift) that extracts skin color area and tracks several human body parts for real-time human tracking system. We propose modified CAMShift algorithm that generates background model, extracts skin area of hands and head, and tracks the body parts. Kalman filter stabilizes tracking search window of skin area due to changing skin area in consecutive frames. Each occlusion areas is avoided by using weighted window of non-search areas and main-search area. And shadows are eliminated from background model and intensity of shadow. The proposed KWMCAMShift algorithm can estimate human pose in real-time and achieves 96.82% accuracy even in the case of occlusions.
