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퍼지 클러스터링 알고리즘 기반의 라벨 병합을 이용한 이동물체 인식 및 추적
Recognition and Tracking of Moving Objects Using Label-merge Method Based on Fuzzy Clustering Algorithm 원문보기

전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.67 no.2, 2018년, pp.293 - 300  

이성민 (Dept. of Control and Robotics Engineering, Kunsan National University) ,  성일 (Dept. of Control and Robotics Engineering, Kunsan National University) ,  주영훈 (Dept. of Control and Robotics Engineering, Kunsan National University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We propose a moving object extraction and tracking method for improvement of animal identification and tracking technology. First, we propose a method of merging separated moving objects into a moving object by using FCM (Fuzzy C-Means) clustering algorithm to solve the problem of moving object loss...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서, 본 연구에서는 상기 문제점을 보완하고 이동물체의 식별 및 추적 기술의 향상을 위한 이동물체 추출 및 추적 방법을 제안한다.
  • 본 논문에서는 FCM 클러스터링 기반의 라벨 병합 방법을 이용한 이동물체의 인식 및 추적 방법을 제안하였다.
  • FCM 클러스터링의 특성상 두 이동물체가 가까운 거리에 있어도 각각의 이동물체를 인식할 수 있는 장점을 갖고 있지만 두 이동물체가 겹쳐졌을 때 각 이동물체들을 인식할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위해 겹쳐짐 상태와 분리 상태의 판단 방법을 제안 한다.
  • 모폴로지 기법의 침식연산은 픽셀 값이 0인 부분을 확산시킴으로 픽셀 값이 255인 부분을 침식시킴으로써 작은 잡음들을 제거하는 역할을 하고, 팽창 연산은 픽셀 값이 255인 부분을 팽창시켜서 이동물체의 영역을 확장하는 역할을 함으로서 잡음을 제거한다. 본 절에서는 상기와 같이 입력 영상에 대해 차영상 이진화, 모폴로지 연산을 이용하여 통한 이동이동물체를 추출하는 방법을 설명하였다.
  • 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 각 이동물체의 조명에 의한 색상 변화에 강인하도록 추출된 히스토그램을 누적하여 평균을 구해 저장하는 방법을 제안한다.

가설 설정

  • 먼저 이동물체는 항상 모서리에서 발생한다고 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지능형 영상감시 시스템이란? 지능형 영상감시 시스템이란 감시 영역에 여러 대의 IP 카메라를 설치하고 실시간으로 들어오는 영상정보로부터 영상을 분석 하여 해당 특이 상황을 파악하여 특정 상황 발생시 경보를 발생 시키거나 관제 기관에 신고를 하는 시스템을 말한다. 이런 감시 시스템은 입력된 영상 분석, 컴퓨터 비전, 패턴 인식 등의 기술을 적용하여 여러 범죄행위의 예방이나, 테러, 방화, 거리 보안, 교통량 측정, DMZ 경계, 불법 주정차 단속 등 많은 감시 분야에 활용되고 있다.
FCM(Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고 리즘의 작동 방법은? 그 다음, 병합된 이동물체를 지속적으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저, 각 이동물체의 특징정 보로 컬러 히스토그램을 추출하여 잡음이나 변화에 민감하게 반응하지 않도록 지속적으로 히스토그램을 누적시켜 평균을 구해 저장한다. 이후 복수의 이동물체가 겹쳐졌다 분리됐을 때마다 저장된 컬러 히스토그램을 비교하여 각 이동물체를 올바르게 인식 하도록 하는 방법이다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법은 여러 실험을 통해 그 응용 가능성을 제시한다.
이동물체의 특징정보를 이용한 추적방법으로 많이 이용되고 있는 방법은? 그리고, 이동물체의 특징정보를 이용한 추적방법으로는 여러 방법이 있지만 SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 알고 리즘과 MeanShift 알고리즘 등이 많이 이용되고 있다[14]. 먼저 SIFT 알고리즘은 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘으로 크기, 조명 및 기하학적 변화에 강인하지만 연산량이 많다는 단점이 있다[14].
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