Robust Detection of Abandoned Objects Using Visual Context

시각적 정황을 이용한 가림 현상에 강건한 버려진 물체 검출

  • Lee, Jung-Hyun (Dept. of Image Engineering, Graduate School of Advanced Image Science, Multimedia, and Film, Chung-Ang University) ;
  • Im, Jae-Hyun (Dept. of Image Engineering, Graduate School of Advanced Image Science, Multimedia, and Film, Chung-Ang University) ;
  • Paik, Joon-Ki (Dept. of Image Engineering, Graduate School of Advanced Image Science, Multimedia, and Film, Chung-Ang University)
  • 이정현 (중앙대학교 첨단영상대학원) ;
  • 임재현 (중앙대학교 첨단영상대학원) ;
  • 백준기 (중앙대학교 첨단영상대학원)
  • Received : 2011.07.01
  • Accepted : 2012.04.03
  • Published : 2012.05.25

Abstract

In this paper, we propose abandoned object detection algorithm. When abandoned object was occluded other object, the existing methods cannot detect abandoned object because those methods are not able to estimate the location of abandoned object. In order to overcome this problem, the proposed algorithm extracts the corners around abandoned object. The detected corners are linked to center of abandoned object called by supporters. We can then estimate the location of abandoned object by using supporters. Therefore, the proposed algorithm can detect and estimate the location of abandoned object, when abandoned object is occluded by other object. For this reason, the proposed algorithm can be applied to intelligent surveillance system to prevent bomb terror, which disguises as luggage or box.

본 논문에서는 복잡한 환경에서 버려진 물체를 감시하기 위해 코너 검출기를 이용하여 버려진 물체 주변의 특징점을 검출하고, 이를 이용하여 가려진 경우에도 위치 정보를 추정할 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 방법은 버려진 물체가 검출된 이후 가림 현상이 발생하면, 버려진 물체의 위치 정보를 손실하기 때문에 지속적인 감시가 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 해리스 코너 검출자를 이용하여 버려진 물체 주변의 특징점들을 추출하고, 특징점들과 버려진 물체의 중심을 연결하는 서포터를 이용하여 물체의 상대적인 위치를 추정한다. 따라서 버려진 물체가 다른 객체에 의해 가려지더라도 주변 코너를 이용하여 상대적인 위치를 추정할 수 있다. 제안된 방법은 지능형 감시시스템에 적용되어 버려진 물체 검출 및 감시에 활용될 수 있으며 이를 통해 버려진 가방이나 물건 등으로 위장한 물체를 이용한 폭탄테러를 미연에 방지할 수 있다.

Keywords

References

  1. A. Singh, S. Sawan, M. Hanmandlu, V. Madasu, and B. Lovell, "An abandoned object detection system based on dual background segmentation," IEEE Conf. Advanced Video, Signal Based Surveillance, pp. 352-357, September 2009.
  2. X. Li and D. Zhang, "Abandoned objects detection using double illumination invariant foreground masks," IEEE Conf. Int. Conf. Pattern Recognition, pp. 436-439, August 2010.
  3. P. Spagnolo, A. Caroppo, M. Leo, T. Martiriggiano, and T. D'Orazio, "An abandoned/removed objects detection algorithm and its evaluation on PETS datasets," Proc. Int. Conf. Video, Signal Based Surveillance, pp.17-21, November 2006.
  4. T. Kim, J. Im, and J. Paik, "Video object segmentation and its salient motion detection using adaptive background generation," IET Electronics Letters, vol. 45, pp. 542-543, May 2009. https://doi.org/10.1049/el.2009.0663
  5. C. Harris and M. Stephens, "A combined corner and edge detector," Proc. Alvey Vision Conference, pp. 147-151, 1998.
  6. IEEE International Workshop on Advanced Video, Signal based Surveillance, London, September 2007.