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주성분 분석과 Blob 군집화를 이용한 열화상 사람 검출 시스템의 성능 향상

Performance Improvement of Human Detection in Thermal Images using Principal Component Analysis and Blob Clustering

  • 조아라 (울산과학기술대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 박정식 (목원대학교 지능로봇공학과) ;
  • 서용호 (목원대학교 지능로봇공학과) ;
  • 장길진 (울산과학기술대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • 투고 : 2013.01.28
  • 심사 : 2013.04.12
  • 발행 : 2013.04.30

초록

본 논문에서는 조명이 없는 야간 및 악천후 등 가시영상 카메라를 이용하여 사람 영역을 추정하기 힘든 환경에서의 대안으로 열화상 카메라를 이용한 사람검출 방법을 제안한다. 일반적인 열화상에서 사람은 주변 배경에 비해 밝게 표현되는 특징을 이용하여, 밝기 히스토그램 상의 사람의 열화상의 신뢰 구간을 계산해 1차적으로 사람 영역을 추정한 뒤, 가우시안 필터링 및 레이블링을 통해 불필요한 잡음을 제거한다. 그 이후에 Self-occlusion 등에 의해 분리된 사람 영역을 각 blob별 무게중심 및 분포정보를 이용하여 하나의 객체 영역을 추정한다. 최종적으로 추정 영역에 대한 가로와 세로의 비율 및 크기 정보와 주성분분석(PCA; principal component analysis)를 이용하여 추정된 영역에 대하여 사람인지 여부를 결정한다. 실험결과를 통하여, 제안된 방법은 가시영상에서 검출하기 힘든 환경들에 대하여 좋은 성능을 나타내는 것을 알 수 있었다.

In this paper, we propose a human detection technique using thermal imaging camera. The proposed method is useful at night or rainy weather where a visible light imaging cameras is not able to detect human activities. Under the observation that a human is usually brighter than the background in the thermal images, we estimate the preliminary human regions using the statistical confidence measures in the gray-level, brightness histogram. Afterwards, we applied Gaussian filtering and blob labeling techniques to remove the unwanted noise, and gather the scattered of the pixel distributions and the center of gravities of the blobs. In the final step, we exploit the aspect ratio and the area on the unified object region as well as a number of the principal components extracted from the object region images to determine if the detected object is a human. The experimental results show that the proposed method is effective in environments where visible light cameras are not applicable.

키워드

참고문헌

  1. Tae-Woo Han and Yong-Ho Seo, "Emergency Situation Detection using Images from Surveillance Camera and Mobile Robot Tracking System", Journal of IWIT, Vol.9, No.5, pp. 101-107, 2009
  2. James W. Davis and Vinay Shama, "Robust background-Subtraction for Person Detection in Thermal Imagery", IEEE Workshop on Object Tracking and Classification Beyond the Visible Spectrum, 2004.
  3. James W. Davis and Mark A. Keck, "A Two-Stage Template Approach to Person Detection in Thermal Imagery", IEEE Workshop on Applications of Computer Vision, 2005.
  4. Ju Han and Bir Bhanu, "Human Activity Recognition in Thermal Infrared Imagery", IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2005.
  5. Harsh Nanda and Larry Davis, "Probabilistic Template Based Pedestrian Detection in Infrared Videos", IEEE Intelligent Vehicle Symposium, vol.1 pp.15-20, June 2002.
  6. Lindsay I Smith, "A tutorial on Principal Components Analysis", Feb 2002.

피인용 문헌

  1. A Study on Adaptive Skin Extraction using a Gradient Map and Saturation Features vol.15, pp.7, 2014, https://doi.org/10.5762/KAIS.2014.15.7.4508
  2. Integration of Application Program for Dementia Diagnosis using Biometric Sensor and Oxygen Chamber vol.14, pp.11, 2013, https://doi.org/10.5762/KAIS.2013.14.11.5847
  3. Multi-scale Pedestrian Detection in Thermal Imaging Using Deep Convolutional Neural Network and Adaptive NMS vol.16, pp.9, 2018, https://doi.org/10.14801/jkiit.2018.16.9.85