• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권4호
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• pp.2075-2092
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• 2017

Person re-identification is to match pedestrians observed from non-overlapping camera views. It has important applications in video surveillance such as person retrieval, person tracking, and activity analysis. However, it is a very challenging problem due to illumination, pose and viewpoint variations between non-overlapping camera views. In this work, we propose a viewpoint invariant method for matching pedestrian images using orientation of pedestrian. First, the proposed method divides a pedestrian image into patches and assigns angle to a patch using the orientation of the pedestrian under the assumption that a person body has the cylindrical shape. The difference between angles are then used to compute the similarity between patches. We applied the proposed method to real-time global multi-object tracking across multiple disjoint cameras with non-overlapping field of views. Re-identification algorithm makes global trajectories by connecting local trajectories obtained by different local trackers. The effectiveness of the viewpoint invariant method for person re-identification was validated on the VIPeR dataset. In addition, we demonstrated the effectiveness of the proposed approach for the inter-camera multiple object tracking on the MCT dataset with ground truth data for local tracking.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.157-160
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• 2011

본 논문에서는 실시간 감시 시스템에서 녹화 도중에 검출된 움직임 벡터를 이용하여 사람의 활동성을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차 영상을 이용하였고, MPEG-4 동영상 녹화 시 EPZS(Enhanced Predictive Zonal Search)에서 검출되는 움직임 벡터의 값을 이용하였다. 본 논문에서는 사람의 행동을 크게 세 가지의 {Active, Inactive}, {Moving, Non-moving}, {Walking, Running} 메타 클래스로 분류하고 인식하였다. 각 단계에서는 단계별 임계값을 이용하여 구분하였다. 실험을 위해서 약 150개의 상황을 연출하였으며, 실험 영상에서 각 단계를 구분하는데 약 86% ~ 98% 까지의 높은 인식률을 보였다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권2_1호
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• pp.217-223
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• 2023

With the rapid advancement of technologies, need for different research fields where this technology can be used is also increasing. One of the most researched topic in computer vision is object detection, which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. The main goal of object detection is to identify and categorize all the objects in a target environment. Specifically, methods of object detection consist of a variety of significant techniq ues, such as image processing and patterns recognition. Anomaly detection is a part of object detection, anomalies can be found various scenarios for example crowded places such as subway stations. An abnormal event can be assumed as a variation from the conventional scene. Since the abnormal event does not occur frequently, the distribution of normal and abnormal events is thoroughly imbalanced. In terms of public safety, abnormal events should be avoided and therefore immediate action need to be taken. When abnormal events occur in certain places, real time detection is required to prevent and protect the safety of the people. To solve the above problems, we propose a modified YOLOv5 object detection algorithm by implementing dilated convolutional layers which achieved 97% mAP50 compared to other five different models of YOLOv5. In addition to this, we also created a simple mobile application to avail the abnormal event detection on mobile phones.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.59-69
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• 2007

다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.15-22
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• 2017

최첨단 과학기술 시대를 맞아 사람들은 재난재해 예경보 시스템 및 재난재해 대응 시스템들이 잘 갖추어져 있다고 믿고 있으나 세월호 사건 등에서 알 수 있듯이 현실에서는 제대로 된 재난재해 예경보 및 대응 시스템이 갖추어져 있지 않은 상황이다. 기존의 재난재해 예경보 시스템의 경우 대부분 효율성이 낮은 센서 정보를 기반으로 하고 있으며, 영상 정보는 모니터링 요원에 의해 수동적으로 감시되고 있다. 또한 인식된 재난 재해에 대해서도 어떻게 대응하고 처리할 것인지에 대한 대응 시스템과의 연계가 미흡하다. 이에 따라 본 논문에서 CCTV 영상정보를 기반으로 특정 재난재해의 발생여부 및 정도를 최대한 빠르고 정확하게 인식하고 위기대응 매뉴얼에 근거하여 이를 모든 관련부처나 담당자들에게 자동으로 통보함으로써 효과적인 위기대응이 가능한 CCTV 기반 재난재해 인식 및 실시간 위기 대응 기술을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.255-262
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• 2012

사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.181-191
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• 2002

능동 감시 카메라에서 얻어진 연속 영상에는 카메라의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임과 이동 물체의 국부 움직임이 동시에 존재한다. 따라서 이동 물체의 자동 추적을 위한 영상 기반의 실시간 감시 시스템의 구현을 위해 이동 물체의 국부 움직임만을 검출하고 추적할 수 있는 효과적인 알고리즘이 요구된다. 이 논문에서는 연속 영상의 차영상을 이용하는 빠르고 효율적인 움직임 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 우선 물체의 속도를 고려하여 이전 영상을 선택하고. 현재 영상과 선택된 이전 영상에 존재하는 전역 움직임을 빠르고 정확하게 추정하기 위해 신뢰성 있는 소수의 정합 블록만을 선택하여 사용한다. 마지막으로 현재 영상과 전역 움직임이 보상된 이전 영상의 차영상을 얻고, 현재 영상과 차영상의 상관 관계를 이용하여 차영상에 존재하는 강한 잡음을 효과적으로 제거하여 이동 물체 영역을 추출한다. 팬틸트 유닛과 AMD 800MHz 프로세서가 내장된 PC로 구성된 능동 카메라 시스템에 제안한 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 320$\times$240 크기의 영상을 처리하며 수평 수직 방향의 $\pm$20 탐색 영역에서 전역 움직임을 추정할 때 약 50 frames/sec 의 속도로 움직임 검출이 가능하므로 빠른 이동 물체의 실시간 추적에 적합하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.2427-2432
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• 2014

장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.15-18
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• 2013

본 연구는 자연 발생적인 화재 및 방화자에 의한 화재를 탐지하는 고효율 저비용의 옥외형 화재경보시스템으로 중소문화재, 천연기념물 및 옥외 시설물 등 화재 발생 시 관리 감시가 취약한 곳을 대상으로 한 소방시스템의 옥외 적용시 성능 및 시험에 대한 것이다. 재래적 화재감지시스템으로부터 탈피하여 지능적인 이동형 무인 화재감지시스템의 도입을 위해 화재경보시스템 성능시험, 기능시험, 옥외 환경시험, 불꽃시험 및 EMI/EMS 적합시험 등을 실시하였다. 성능시험, 기능시험, 불꽃시험 및 옥외방치시험을 3개월간 실시한바 양호하였고, 온도변화 성능시험도 $-30{\sim}70^{\circ}C$에서 양호하였으며 EMI/EMS 시험도 적합하였다. 불꽃검출거리는 75 m까지 증가되었고 대기모드 전원은 4시간 증가, 운영모드 전원에서의 동작시간은 3일까지 가능하였으며 센서뿐만 아니라 영상으로 상황을 인지하는데 적합함을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.183-190
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• 2011

감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.