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지능형 영상 감시의 폭력행위 검출 기술 동향 원문보기

방송과 미디어 = Broadcasting and media magazine, v.20 no.3, 2015년, pp.67 - 75  

곽수영 (한밭대학교)

초록
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최근 범죄 예방을 위해 감시영상에서 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술의 요구가 증가하고 있지만 지금까지의 폭력행위 검출 기술은 영화 또는 YouTube의 폭력장면 검출에 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 색상 특징을 이용한 알고리즘을 많이 사용하였다. 하지만 실제 CCTV에서 촬영된 폭력행위는 피가 묻은 장면이 자주 발생하지 않기 때문에 영화 속 폭력장면 검출 알고리즘과는 차별성이 있어야 한다. 본 고에서는 국내외 폭력 행동 분석에 대한 기술 동향을 살펴보고 감시영상에서의 폭력 행동 검출하는 기술에 대해 살펴보고자 한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 고에서는 다양한 행동 인식 중 폭력행동 검출에 대해서 살펴보았다. 기존에는 영화 속에서 폭력행위 검출에 초점이 맞추었다면 최근에는 유치원의 아동 폭행, 학교에서의 폭력 사건 등으로 인하여 감시영상에서의 폭력행위 검출 또한 중요한 이슈이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
감시영상에서 폭력행위 검출을 통해 얻을 수 있는 이점은? 최근 범죄 예방을 위해 감시영상에서 폭력행위 검출에 대한 영상 분석 기술의 요구가 증가하고 있지만 지금까지의 폭력행위 검출 기술은 영화 또는 YouTube의 폭력장면 검출에 초점이 맞추어져 있다. 영화에서 촬영된 폭력 장면에는 주로 피를 흘리는 모습들이 자주 등장하기 때문에 색상 특징을 이용한 알고리즘을 많이 사용하였다.
UT-Interaction데이터는 어떤 상호작용 행동을 정의하였고 몇개의 비디오로 구성하였는가? UT-Interaction데이터는 두명의 사람의 상호작용으로 발생하는 행동을 데이터베이스화 하였다[13]. <그림 7>에서 보는 바와 같이 shake-hands, point, hug, push, kick, punch 총 6개의 상호작용 행동을 정의하였고 총 20개의 비디오로 구성되어 있다. 이 데이터는 감시영상처럼 고정카메라 환경에서 촬영되었기 때문에 감시환경과 유사하다고 볼 수 있어 폭력행위를 검출하는 연구자들은 push, kick, punch 데이터를 이용하는 시도가 있다.
실루엣 추출에 의한 방법의 단점은? 실루엣 추출에 의한 방법은 실루엣 검출에 많은 오류를 포함하기도 하고, 촬영 카메라 뷰에 독립적이지 못할 뿐만 아니라 다수의 사람이 존재하거나 카메라가 움직이는 환경에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 최근에는 폭력행동에서만 나타나는 특징정보들을 서술자로 개발한 뒤 폭력행동이 존재하는 비디오와 폭력행위가 존재하지 않는 비디오를 학습시켜 분류하는 방법을 사용하는 접근방법을 많이 연구하고 있다.
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참고문헌 (14)

  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. 신광성, 신성윤, "엘리베이터 내의 폭행 추출을 위한 영상포렌식 시스템 구현", 한국정보통신학회논문지 18권 10호 2014. 10 

    원문보기 상세보기

  5. T. Giannakopoulos, D.I. Kosmopoulos, A. Aristidou, S. Theodoridis, "Violence Content Classification Using Audio Features," LNCS, vol. 3955, pp 502-507, 2006 

  6. J. Lin, W. Wang, "Weakly-Supervised Violence Detection in Movies with Audio and Video Based Co-training" LNCS, vol. 5879, pp. 930935, 2009 

  7. M.S. Ryoo and J.K. Aggarwal, "Recognition of Composite Human Activities through Context-Free Grammar based Representation," Proceedings of IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 1709-1719, 2006 

  8. A. Datta, M. Shah, N.D.V. Lobo, "Person-on-Person Violence Detection in Video Data," Proceedings of IEEE International Conference on Pattern Recognition, vol. 1, pp. 433- 438, 2002 

  9. E.B. Nievas, O.D. Suarez, G.B. Garcia, R. Sukthankar, "Violence detection in video using computer vision techniques," LNCS, vol. 6855, pp 332-339, 2011 

  10. T. Hassner, Y. Itcher, O. Kliper-Gross, "Violent Flows: Real-time detection of violent crowd behavior" IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 1-6, 2012 

  11. K. Wang, Z. Zhang, L. Wang, "Violence Video Detection by Discriminative Slow Feature Analysis," Pattern Recognition, vol. 321, pp 137-144, 2012 

    crossref

  12. http://www.di.ens.fr/-laptev/actions/ 

  13. http://cvrc.ece.utexas.edu/SDHA2010/Human_Interaction.html 

  14. http://mmlab.science.unitn.it/USID/ 

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