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문제 정의
- 다수의 카메라가 연결된 감시시스템에서 촬영된 비디오에 대한 요약은 여전히 많은 분량을 차지하고 있다. 따라서 본 시스템에서는 사용자가 시스템에서 제공해 주고 있는 요약 내용을 자율적으로 조절할 수 있도록 하였다. 그림 4 하단의 스크롤바를 조정함으로써 bgcount에 대한 임계치(th1)와 prevcount에 대한 임계치(th2)를 정하게 된다.
- 또한 30분 비디오의 내용을 한 눈에 보기 위하여 본 논문에서는 카메라에 나타난 사람들에 대한 전체적인 통계 정보를 제공하고 있다. 그림 6은 3대의 카메라의 전체적인 통계 정보로 카메라 1은 다른 2대의 카메라보다 행동량이 적으며, 카메라 2는 3대의 카메라 중 가장 많은 행동량을 보여주고 있다.
- 본 논문에서는 그림 1에서 보는 바와 같이 3대의 비겹침 CCTV 카메라를 연결한 감시시스템에서 얻은 비디오에서 행동기반 키프레임을 검출하고 요약하여 검색할 수 있는 시스템을 제안한다.
- 행동 검출은 전 키프레임과 현재 키프레임 상에서의 차이 통하여 구할 수 있다. 본 논문에서는 위에서 구한 연결영역의 정보들 중 물체의 중심점을 이용하여 행동을 검출을 하였다. 사람의 행동을 파악하기 위해서 CCTV로 찍은 영상을 관찰한 결과, 그림2와 같이 8가지 방향의 움직임을 가지고 11가지의 행동을 판단할 수 있었다.
- 키프레임은 비디오에서 중요한 이벤트나 내용을 담고 있는 프레임으로써, 좋은 비디오 요약 시스템을 구축하기 위해선 좋은 키프레임을 검출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 키프레임을 이용하여 사람의 행동을 추적하기 위해서 행동기반 키프레임을 검출하였다.
- 본 논문에서는 행동의 움직임이 큰 프레임을 키프레임으로 정의하였고, 올바른 물체 검출을 위해 시간 독립적 배경제거를 통한 물체를 검출하였다. 다수의 비디오카메라에서 획득된 비디오는 시간의 경과에 따라 빛과 조명에 의해 끊임없이 변화된다.
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