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문제 정의
- 본 논문에서 제안하는 이상 행동 검출 시스템은 CCTV에서 실시간으로 이상 행동을 검출할 때 적용할 수 있도록 개발된 시스템이다. 제안하는 시스템은 실생활에서 빈번하게 일어날 수 있는 충돌, 달리기, 점프, 폭행과 같이 순간적으로 동작의 크기와 방향의 변화가 큰 행동들을 검출하도록 고안되었다.
- 본 논문에서는 CCTV에서 실시간으로 이상 행동을 검출하기 위해 광류를 통해 추출한 정보를 이용하여 반응도맵을 생성하고 가중 결합을 통해 이상 행동 영역을 검출하는 방법을 제시하였다. 실험을 통한 성능 분석 결과, 여러 가지의 이상 행동을 적절하게 탐지하여 괄목할만한 성능을 보여주었다.
- 본 연구에서는 ‘폭력’, ‘넘어지는 행동’, ‘쓰러지는 행동’, ‘갑작스러운 점프’, ‘갑작스러운 달리는 행동‘들과 같이 실제로 길거리에 설치된 CCTV에서 쉽게 검출 될 수 있는 행동을 이상 행동으로 정의하고, 이를 각 실험 비디오에서 탐지해야 하는 Ground Truth로 정하였다.
- 실제로 사람은 움직임의 크기의 변화가 큰 행동과 다른 객체들과 움직임의 규칙이 다른 행동에 시선을 주목하게 되는데, 본 논문에서는 이러한 방식을 시스템에 적용시켜 다른 것들과 움직임이 다른 것을 이상 행동으로 분류하고, 이를 검출하고자 한다.
- CCTV의 많은 보급으로 감시하는 분야가 증 가하는 반면 스마트 기술의 적용은 미비한 수준이다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 시스템은 영상에서 움직임이 있는 객체들을 추출하여 움직임의 크기와 방향의 대한 정보를 계산하고, 객체들 간의 움직임의 정보 관계를 해석한 후, 이를 통하여 이상 행동을 감지하는 시스템을 개발하여 해결하고자 한다.
- 이와 같은 단점을 보완하고자 본 논문에서는 실시간 이상 행동 탐지 시스템을 위해 단순하지만 간단한 움직임 특징만을 이용하여 이상 행동 패턴을 추론하는 새로운 방법을 제시한다.
가설 설정
- )을 구하기 위한 계산식이다. 시간 t에서의 모션 벡터의 표준편차 값이 실험값으로 구한 1.2보다 큰 프레임은 이상 행동이 포함된 프레임이라고 가정하고, 점(x, y) 위치에서 광류로 계산한 벡터의 크기가 전체 영상에서의 평균과 분산의 합보다 큰 영역을 이상 행동 영역으로 간주하였다. 같은 평범한 행동이라도 사람마다 움직임의 크기가 조금씩 다르기 때문에 평균에서 분산을 합한 값을 기준으로 영역을 검출하였다.
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