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동적인 입력환경에서 신뢰성이 있는 이동 에지세그먼트 검출

Reliable extraction of moving edge segments in the dynamic environment

電子工學會論文誌. Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea. SP, 신호처리, v.43 no.5 = no.311, 2006년, pp.45 - 51  

안기옥 (미디어코러스) ,  이준형 (경희대학교 컴퓨터공학과) ,  채옥삼 (경희대학교 컴퓨터공학과)

초록
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이동물체를 추출하는 방법에 있어 대부분의 알고리즘화소 값을 이용하는 한계를 갖고 있어 조명 변화가 심한 실내 환경에서는 이용되지 못하고 있다. 화소 값을 이용하는 알고리즘은 대부분 이동 물체가 없다고 검증된 참조영상을 두고, 현재 영상과의 비교를 통해서 이루어진다. 하지만 조명 변화가 심할 경우 이동물체를 검출 할 수 있도록 참조 영상을 유지한다는 것은 거의 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 에지 정보를 이용한 시도가 있었으나 에지의 구조적인 해석을 통해 접근하지 않고, 화소의 위치 정보만 사용하여, 윤곽선 사용의 큰 의미를 부여 하지 못하였다. 본 논문에서는 실내 환경에서 효과적으로 이동물체를 검출할 수 있도록 구조화된 에지(Edge) 정합을 기반으로 하는 방안을 제안한다. 조명 변화가 심한 실내 환경에서 제안 된 방법을 평가한 결과, 이동 물체의 에지 세그먼트를 정확하고 일관되게 추출함을 보여 주었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, the IDS(Intrusion Detection System) using a video camera is an important part of the home security systems which start gaining popularity. However, the video intruder detection has not been widely used in the home surveillance systems due to its unreliable performance in the environment wi...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나 화소 값을 이용하는 한계를 극복하지 못하여 조명 변화가 심한 실내 환경에는 이용되지 못하고 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 침입자 감지를 위한 첫 단계로 실내에 고정된 카메라에서 조명변화를 극복하고 이동물체의 구조화된 윤곽선을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
  • 이 방법 역시 조명 변화에 따른 참조영상의 유지가 가장 큰 문제점이라 할 수 있다. 논문에서는 화소 단위 연산을 사용함으로써 발생하는 문제점을 해결하기 위해서 세그먼트 단위로 차이를 식별하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법에서 사용되는 에지 세그먼트는 단순히 하나 이상의 에지 화소로 구성된 저장 장소 또는 구조로 의미를 갖는 것이 아니고, 전체 형태를 구성하는 작은 형태소로서 그 의미가 있다.
  • 본 연구에서는 조명 변화에 신뢰성 있게 이동 에지를 검출할 수 있는 방안을 제안하였다. 기존의 화소 값에 기반 한 방법들은 조명 변화에 따라 필수 정보의 추출이 불가능한 경우가 발생하나, 제안된 방법은 조명이 어두워져 경계가 불분명해지지 않는 한 알고리즘에서 필요로 하는 일관된 정보를 추출할 수 있다.
  • 추출된 이동에 지가 무엇인지에 대한 판별 알고리즘을 추가한 완성된 시스템은 향후 과제로 남긴다. 결과는 실내 환경에서 침입자의 분리와 판별 등과 같은 응용분야에 새로운 가능성을 제시하였다.

가설 설정

  • 경우 랜덤으로 나타나는 잡음은 사라지고, 지속적으로 나타나는 약한 에지 검출이 가능함과 동시에(그림2.(b)의 라인(c)) 길이가 짧은 잡음 에지 세그먼트의 제거가 용이하다.
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참고문헌 (10)

  1. A.Makarov, J.M.Vesin, M.Kunt, 'Intrusion Detection Using Extraction of Moving Edges', Computer Vision & Image Processing., Proceedings of the 12th IAPR International Conference, vol.1, pp.804-807, 1994 

  2. Cavallaro, A., Ebrahimi, T., 'Change detection based on color edges.', ISCAS 2001. The 2001 IEEE International Symposium on, Volume: 2, 6-9, pp.141-144 vol. 2, May 2001 

  3. Young s., 'Video based intruder detection', MPhil report, University College London and Sira Technology Centre, 1997 

  4. Paul L. Rosin, 'Thresholding for Change Detection,' Brunel University, technical report ISTR, 1997 

  5. OkSam Chae and SeungHoon Kang, 'Intruder Detection in Difference Image Using the Region Growing Based on Shape Features,' CISST'2001 Vol I, pp. 449-459, July, 2001 

  6. Cavallaro, A., Ebrahimi, T., 'CHANGE DETECTION BASED ON COLOR EDGES', ISCAS 2001. 6-9, vol.2, pp.141-144, 2001 

  7. Atherton, T.J.; Kerbyson, D.J., 'Reducing false alarm rates in surveillance imaging using significance testing.', Image Processing for Security Applications (Digest No: 1997/074), pp.7/1 - 7/4, 1997 

  8. Jianqing Liu, Yee-Hong Yang, 'Multiresolution Color Image Segmentation.', IEEE PAMI, vol 16, No.7, July, 1994 

  9. 이정헌, 안용학, 채옥삼 '효율적인 영상처리 교육을 위한 통합 환경 개발에 관한 연구', 전자공학회 2004년 11월호 sp편 

  10. http://vision.khu.ac.kr/hellovision/ 

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