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이동 객체 좌표의 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템
Behavior Pattern Analysis System based on Temporal Histogram of Moving Object Coordinates. 원문보기

한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회, 2015 May 26, 2015년, pp.571 - 575  

이재광 (대전대학교) ,  이규원

초록
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실시간으로 입력되는 영상으로부터 이동객체의 움직임 특징을 분석하는 시간적 히스토그램 기반의 행동패턴분석 알고리즘을 제안한다. 이동객체의 추적 및 분석을 위해 배경과 이동객체를 분리하는 배경학습을 행한다. 배경학습으로 추출된 이동객체는 무게중심 및 좌표연관성을 이용하여 객체를 식별한 후 객체별 추적을 행한다. 추적된 각 객체의 시작프레임, 종료프레임, 좌표정보, 크기정보를 연결리스트에 저장하여 관리한다. 시간적 히스토그램은 x, y좌표와 시간을 이용해 움직임 특징 패턴을 정의한 것으로 각 객체의 좌표정보와 비교하여 움직임특징 및 행동패턴을 파악한다. 시간적 히스토그램 기반 행동패턴분석시스템은 자체 수집한 데모영상에 대한 실험을 통해 초당 45~50 fps의 높은 처리속도를 유지하며 95%이상의 높은 추적율을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper propose a temporal histogram -based behavior pattern analysis algorithm to analyze the movement features of moving objects from the image inputted in real-time. For the purpose of tracking and analysis of moving objects, it needs to be performed background learning which separated moving ...

AI 본문요약
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  • 그림 5의 (a), (b)히스토그램에서 객체 출현과 동시에 아랫방향으로 이동한다. 5초 이후 객체는 상하좌우로 불안정한 배회 후 우측중앙으로 사라지는 움직임정보를 볼 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
영상 감시 시스템은 어떤 주제들과 연관되어있는가? 영상 감시 시스템은 객체 분리(foreground segmentation), 객체 검출(object detection), 객체 추적(object detection), 객체 분석(object analysis), 행동 분석(behavior analysis) 등 컴퓨터 비전의 여러 핵심적인 주제들과 연관돼 있다. 이러한 각각의 영역에 연구들이 밀집되어 지능적으로 효율적인 감시 시스템을 구성한다.
우수한 결과를 얻기 위해서는 다양한 거리에서 칼라 코렐로그램을 얻어야 하는데 이 경우 예상되는 단점은 무엇인가? 따라서 우수한 결과를 얻기 위해서는 다양한 거리에서 칼라 코렐로그램을 얻어야 한다.[2] 이때 전체적인 영상에 대하여 칼라 코렐로그램을 적용 시 계산 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있다. 또한 계산된 양만큼의 데이터를 저장하기 때문에 데이터 관리에서 효율이 떨어진다.
칼라 코렐로그램는 무엇인가? 칼라 코렐로그램은 글로벌 특징을 이용하여 영상검색이 가능한 알고리즘이다. 영상전체에서 일정한 거리를 가지는 화소간에 나타나는 칼라의 분포를 확률로 나타낸다.
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