[논문]움직임 추정에 기반한 단일 이동객체 추적

오명관

[국내논문] 움직임 추정에 기반한 단일 이동객체 추적
Tracking of Single Moving Object based on Motion Estimation 원문보기

컴퓨터 비전에 관한 연구는 인간의 시각 능력을 대신할 시스템을 구축하고자 하는 것으로 특히 이동 객체추적 시스템은 최근 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 연구에서는 움직임 추정에 기반 한 단일 이동객체를 추적할 수 있는 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하곤 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성하였다. 실시간 추적 실험을 실시한 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 일어버리지 앉고 정상적으로 추적할 수 있었다.

The study on computer vision is aimed on creating a system to substitute the ability of human visual sensor. Especially, moving object tracking system is becoming an important area of study. In this study, we have proposed the tracking system of single moving object based on motion estimation. The tracking system performed motion estimation using differential image, and then tracked the moving object by controlling Pan/Tilt device of camera. Proposed tracking system is devided into image acquisition and preprocessing phase, motion estimation phase and object tracking phase. As a result of experiment, motion of moving object can be estimated. The result of tracking, object was not lost and tracked correctly.

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문제 정의

우선 고정된 카메라와 움직이는 객체에 관한 것[5, 6]으로 주로 동작 인식 분야에 이용되고 있다. 연속되는 영상에서 움직임 정보를 추출하고 이러한 움직임에 관한 정보를 활용하는 것이다. 공장의 무인 품질 검사, 접근 위험에 대한 경보 분야, 차량 무인 감시 카메라, 무인 보안 감시 분야 등에 널리 이용된다.
본 연구에서는 원격 제어에 의해 상하좌우 이동이 가능한 장치에 고정된 카메라를 이용하여 움직이는 단일이동 객체를 추적할 수 있는 시스템을 구현하였다. 추적시스템은 차영상 기법에 기반한 움직임 추정 단계와 추정된 중심점 좌표를 기준으로 카메라를 제어하는 추적단계로 구성되어 있다.
본 연구에서 구현한 단일 이동 객체의 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 다양한 실험을 실시하였다. 우선 이동 객체의 다양한 변화에 대하여 움직임 추정이 정상적으로 이루어지고 추적이 가능한가를 실험하였다.
본 연구에서는 고정된 카메라를 이용하여 단일 이동객체를 추적하기 위한 시스템을 구현하였다. 추적 시스템의 구성은 영상 획득 단계, 이동 객체의 움직임 추정 단계 및 추적 단계로 구성하였다.

가설 설정

본 연구에서는 영상내에 이동 객체가 하나인 것으로 한정하였다. 향후에 추적 시스템을 보안 감시 분야에 적용하기 위해서는 다중 객체의 이동에 대해서도 추적이 가능하여야 할 것이다.

제안 방법

본 연구에서 구현된 추적 시스템에서 추적 단계는 움직임 추정 과정에서 얻어진 중심점 좌표를 이용하여 PaiVTilt 장치를 제어하는 과정이다. 중심점 좌표를 Pan과 Tilt의 절대값으로 변환 한 후, RCM 제어 명령을 생성한다.
우선 이동 객체의 다양한 변화에 대하여 움직임 추정이 정상적으로 이루어지고 추적이 가능한가를 실험하였다. 그 결과 그림 7, 그림 8, 그림 9, 그림 10와 같이 정상적인 추적이 가능함을 확인하였다 그림 7은 객체의 움직임이 많아 객체의 이전 영역과 현재 영역이 분리가 되는 경우이고, 그림 8은 객체의 움직임이 적어 이전 영역과 현재 영역이 분리되지 않는 경우의 결과이다.
다음으로는 사람이 일상적인 속도로 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 사람이 카메라와 멀리 떨어진 곳에서 나타나 연구실 내를 좌우로 또는 카메라 가까이에 다가 왔다가 멀어지는 등 이동을 실시하였다.
그림 11 의 결과는 동영상으로부터 일정한 시간 간격을 두고 캡쳐한 영상이다. 카메라의 상하 좌우 이동에 소요되는 시간을 고려하여 추적 결과 영상을 저장하였다.
추적하기 위한 시스템을 구현하였다. 추적 시스템의 구성은 영상 획득 단계, 이동 객체의 움직임 추정 단계 및 추적 단계로 구성하였다.
영상 획득 단계는 연속된 동영상 열에서 일정한 시간 간격을 두고 두 개의 칼라 영상을 획득하는 과정으로 획득된 칼라 영상은 그레이 스케일 영상으로 변환 된 후 히스토그램 평활화 처리를 수행하였다.
이동 객체 영역 검출을 위해 차영상 기법을 사용하였다. 차영상 기법에 있어 임계값의 결정은 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요소로 본 연구에서는 차 영상의 히스토그램을 분석하여 영상의 명도값 분포 특성을 반영할 수 있는 적응적 방법을 사용하였다.
추적 단계는 움직임 추정 단계에서 제공된 중심점 좌표를 이용하여 카메라가 장착된 Pan/Tilt 장치의 절대 좌표를 계산한다. 이 절대 좌표를 제어 명령과 함께 컴퓨터의 직렬 포트를 통해 장치에 전달함으로서 이동 객체를 주적하게 된다.
구현된 이동 객체의 실시간 추적 시스템의 성능을 평가하기 위해 사람이 보통의 속도로 이동하는 환경에서 실시간 추적 실험을 실시하였다. 그 결과 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.

대상 데이터

실험에 사용된 영상은 충북대학교 컴퓨터 비전연구실에서 획득한 영상을 사용하였다. 실험 영상의 크기는 320x240이다.
실험에 사용된 영상은 충북대학교 컴퓨터 비전연구실에서 획득한 영상을 사용하였다. 실험 영상의 크기는 320x240이다. 실험에 사용된 제반 환경은 표 1과 같다.

이론/모형

이러한 추적을 위해 그림 5와 같이 상하좌우로 제어가 가능한 PaiVTilt 장치에 카메라를 장착하였다. 본 연구에서는 Surveyor사의 TransitRCM 장치를 사용하였다.
이동 객체 영역 검출을 위해 차영상 기법을 사용하였다. 차영상 기법에 있어 임계값의 결정은 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 요소로 본 연구에서는 차 영상의 히스토그램을 분석하여 영상의 명도값 분포 특성을 반영할 수 있는 적응적 방법을 사용하였다.

후속연구

향후에 추적 시스템을 보안 감시 분야에 적용하기 위해서는 다중 객체의 이동에 대해서도 추적이 가능하여야 할 것이다. 이러한 다중 객체의 추적을 위해객체 인식 기술 및 이동 경로 정보를 활용하는 방안에 대하여 계속적인 연구가 필요할 것으로 생각된다.
향후에 추적 시스템을 보안 감시 분야에 적용하기 위해서는 다중 객체의 이동에 대해서도 추적이 가능하여야 할 것이다. 이러한 다중 객체의 추적을 위해객체 인식 기술 및 이동 경로 정보를 활용하는 방안에 대하여 계속적인 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한 이진 차영상에서 객체의 이전 영역과 현재 영역이 겹치는 경우에도 정확하게 현재 객체 영역을 검출할 수 있는 해결책이 연구된다면 보다 우수한 성능을 갖는 시스템으로 발전할 것으로 판단된다.
이러한 다중 객체의 추적을 위해객체 인식 기술 및 이동 경로 정보를 활용하는 방안에 대하여 계속적인 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한 이진 차영상에서 객체의 이전 영역과 현재 영역이 겹치는 경우에도 정확하게 현재 객체 영역을 검출할 수 있는 해결책이 연구된다면 보다 우수한 성능을 갖는 시스템으로 발전할 것으로 판단된다.

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