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영상 감시를 위한 군중 수 측정
Crowd Size Estimation for Video Surveillance 원문보기

한국정보처리학회 2007년도 제27회 춘계학술발표대회, 2007 May 11, 2007년, pp.319 - 322  

송수한 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학부) ,  가기환 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학부) ,  이광국 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학부) ,  김회율 (한양대학교 전자통신컴퓨터공학부)

초록
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본 논문에서는 영상 감시 등의 응용을 위해 영상에서 자동으로 사람 수를 측정하는 군중 수 측정 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전처리 과정으로 전경영상과 경계영상을 검출하여 객체의 픽셀 크기 히스토그램과 경계 방향 히스토그램을 특징으로 이용하고 카메라 투영행렬을 통해 픽셀 크기와 경계 방향에 대한 특징 정규화를 수행한다. 실제 사람 수와 얻어진 특징 히스토그램 간의 선형성은 사상 함수의 구성에 적용되며, 훈련 데이터를 통해 얻어진 사상 함수는 사람 수 측정에 이용되었다. 제안한 방법의 성능은 건물 내에서 촬영된 영상에 대한 실험 결과로 나타났으며 이 방법이 영상 감시 분야에 다양하게 적용될 수 있음이 확인되었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에 대한 실험은 실내의 천장 높이에서 촬영된 영상에 대해 수행되었다. 군중 수 측정의 정확도 측정은 영상 내에 존재하는 실제 사람 숫자와 시스템이 추정한 사람 숫자의 비교를 통하여 이루어졌으며, 오차의 계산은 다음의 수식에 의해 이루어졌다.
  • 이에 본 논문에서는 영상 내에서 추출된 특징에 기반한 방법을 카메라의 시점이나 위치에 독립적으로 대응하도록 정규화 시키는 방법을 제안하여 좀 더 정확한 군중 수 추정이 가능하도록 하였다. 제안한 방법은 그림 1과 같이 요약된다.

가설 설정

  • 증가시켰다. 그리고 객체의 크기에 대한 정규화 결과 blob'(u, v)는 각 픽셀이 중요도에 따라 면적 단위로 증가한다고 가정하여 정규화를 수행하였다.
  • 투영되었을 때의 면적을 계산하였다. 사람에 해당하는 타원체는 장축의 길이가 170 cm, 단축의 길이가 장축의 0.3 배로 이루어져 있다고 가정하였다.
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