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문제 정의
- 생성된 순차패턴들 중 빈발하게 나타나는 항목을 정상행위 프로파일로 정의하고, 실시간으로 발생하는 영상객체의 패턴을 정상행위 프로파일과 비교하여 비정상행위를 판단한다. 결과적으로 영상 내에서 실시간으로 발생하는 객체의 패턴을 정상 행위 프로파일과 효과적으로 비교할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
- 특히 비디오 영상은 카메라의 각도, 장소, 상황 등에 따라 그 범위가 변화하기 때문에 비정상 행위 탐지 모델이 보다 적합하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 비디오 영상에 등장하는 객체의 행위로부터 비정상행위를 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 먼저 Tracking 과정을 통해 영상 내에 등장하는 기본적인 객체의 위치 속성을 얻어내고, 시간적 순서에 따라 변하는 객체의 위치 집합에 eIseq 순차패턴 알고리즘[2]을 적용하여 패턴을 생성한다.
- 본 논문에서는 순차패턴을 이용한 실시간 비정상행위 판단 알고리즘을 제안하였다. 실제로 보다 의미 있는 결과값을 얻기 위해서는 더 많은 입력영상에 대한 검증이 필요하며, 영상 내에 등장하는 모든 객체에 대한 탐지 대상 확대가 요구되지만, 본 논문에서 제시한 방법이 실시간으로 비정상행위를 탐지할 수 있다는 것을 보여주었다.
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