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폭력 행위 인식 기술 동향 원문보기

한국멀티미디어학회지, v.19 no.4, 2015년, pp.28 - 35  

곽수영 (한밭대학교 전자.제어공학과)

초록이 없습니다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이런 문제점 해결을 위해 감시영상에서 폭력행위를 자동으로 검출하는 지능화된 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 기고에서는 영상 분석을 통해 폭력 행동을 인식하는 방법에 대한 동향을 소개하고자 한다. 기존의 개발된 폭력행위 검출 방법들은 크게 객체기반 방법과 학습기반 방법으로 나눌 수 있다.
  • 하지만 실제 환경에서 촬영된 폭력행위의 경우 피가 묻은 장면은 자주 발생하지 않기 때문에 색상 정보를 이용한 폭력행위 검출에는 한계점이 존재한다. 본 기고에서는 실제 폭력행위가 발생하는 감시카메라와 같은 영상에서 분석하는 방법에 대해 초점을 맞추었다.
  • 본 기고에서는 영상에서 폭력행위를 검출하는 방법들에 대해서 기술하였다. 초창기에는 영화 등과 같은 미디어 파일에서 폭력 동영상을 검출하기 위한 방법들이 많이 연구되었는데, 이러한 영상들은 연출된 영상이기 때문에 싸우는 소리도 크게 입력되어 있고, 시각적으로도 피를 많이 흘리는 장면이 등장한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
객체기반의 폭력행위 분석 방법의 단점은 무엇인가? 그림 5는 폭력행위에 대한 CFG 예이다. 이러한 객체기반의 폭력행위 분석 방법은 영상분석의 첫 번째 단계인 사람 검출에서 실패하는 경우 분석이 제대로 이루어 질 수없고, 카메라가 사람을 비추는 방향에 따라 특징 분석이 다르기 때문에 시점에 독립적이지 못하다는 단점이 있다. 또한, 사람을 검출하고 파트를 분리하는 단계에서 처리시간이 오래 소요될 수밖에 없기 때문에 실시간 처리에는 어려움이 있다.
MoSIFT란 무엇인가? Bermejo은 폭력행위 검출을 위해 MoSIFT 서술자를 제안하였다[7]. MoSIFT는 Motion SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)의 약자로 움직임이 강한 부분에서 SIFT알고리즘으로 주요 특징점을 추출하여 추출된 워드에 대해 HOG(Histogram of Oriented Gradients)와 HOF(Histogram of Oriented optical Flow)를 결합한 서술자이다. 이는 폭력행위에서 나타나는 외형 정보와 움직임 정보의 크기 및 방향 정보를 함께 서술자로 표현한 방법이라고 설명할 수 있다.
ViF 서술자는 어느 영상에서만 적용이 가능한가? 이후 수식(3)과 같이 검출된 부분에서만 움직임의 크기변화 발생하는 부분만 T프레임 누적( ) 하여 이를 ViF 서술자로 나타내었다. 서술자 생성과정에서 보듯이 움직임의 크기변화가 큰 부분을 누적하여 사용하는 방법이기 때문에 카메라의 시점이 변하지 않는 영상에서만 적용이 가능 하다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (10)

  1. 범죄예방 대응체계 마련을 위한 ICT 활용방안, 한국정보화진흥원, 2013.12 

  2. 전국은 지금 CCTV 통합관제센터 공사중, 월간 시큐리티월드 통권 제173호. 2011. 6 

  3. 어린이집 CCTV 설치 의무화는 필요한가, 디베이팅데이, 2015. 1 

  4. W. Zajdel, J.D. Krijnders, T. Andringa, and D.M. Gavrila, "CASSANDRA: audio-video sensor fusion for aggression detection", IEEE Int Conf. on Advanced Video and Signal Based Surveillance, pp. 200-205, 2007. 

  5. A. Datta, M. Shah, N.D.V. Lobo, "Person-on-Person Violence Detection in Video Data", IEEE Int Conf. on Pattern Recognition, vol. 1, pp. 433- 438, 2002 

    crossref

  6. T. Hassner, Y. Itcher, and O. Kliper-Gross, "Violence flows: real-time detection of violent crowd behavior", IEEE Int Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-6, 2012. 

  7. E. Bermejo, O. Deniz, G. Bueno, R. Sukthankar. "Violence Detection in Video using Computer Vision Techniques", Proceedings of Computer Analysis of Images and Patterns, 2011. 

  8. T. Hassner, Y. Itcher, and O. Kliper-Gross, "Violence flows: real-time detection of violent crowd behavior", IEEE Int Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-6, 2012. 

  9. K. Wang, Z. Zhang, L. Wang, "Violence video detection by discriminative slow feature analysis", The Chinese Conf. on Pattern Recognition pp. 137-144, 2012 

  10. P.Rota, N.Conci, N.Sebe, J.M.Rehg, "Real-life violent social interaction detection", IEEE Int Conf. on Image Processing, 2015 

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