초록 ▼

연구목표
본 연구는 야간 카메라(Night Vision)를 이용하여 낮보다는 범죄 빈도가 높은 밤 시간대에 범죄 행위를 인식할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 주목적이다. 또한 비용 절감을 위해 기존 CCTV 설비를 이용할 수 있는 독립적인 프로세스를 개발한다. 시스템 구현을 위해 야간 영상 기반의 사람 인식(Human Detection)과 추적(Human Tracking) 및 동작인식 기술을 개발하고 각 알고리즘의 속도와 정확도를 개선한다. 최종적으로 각 알고리즘을 하나의 시스템으로 결합하고 잡음 및 외란에 강인한 메커니즘

연구목표
본 연구는 야간 카메라(Night Vision)를 이용하여 낮보다는 범죄 빈도가 높은 밤 시간대에 범죄 행위를 인식할 수 있는 알고리즘을 개발하는 것이 주목적이다. 또한 비용 절감을 위해 기존 CCTV 설비를 이용할 수 있는 독립적인 프로세스를 개발한다. 시스템 구현을 위해 야간 영상 기반의 사람 인식(Human Detection)과 추적(Human Tracking) 및 동작인식 기술을 개발하고 각 알고리즘의 속도와 정확도를 개선한다. 최종적으로 각 알고리즘을 하나의 시스템으로 결합하고 잡음 및 외란에 강인한 메커니즘을 연구한다.
연구내용
밤 시간 대의 범죄 행위를 감지하기 위해서는 어두운 환경에서의 사람 인식과 추적, 동작 인식으로 구성된 기술이 융합되어야 한다.
1차년도에는 야간 영상에서의 사람 인식과 추적 알고리즘을 구현한다. 야간 영상에 대응하기 위한 전처리 알고리즘 개발과 효율적인 분류를 위한 후보군을 선정 과정이 필요하다. 보다 정확한 인식을 위해 야간 영상에 적절한 특징을 추출하고 조합과 함께 주요 성분 분석법과 선형 분류 분석법 등 확장된 필터를 이용하여 특징 데이터를 보다 효율적으로 처리하도록 한다. 또한 선정된 특징을 이용하여 정확하고 빠른 속도로 분류를 할 수 있는 지능형 분류기를 개발한다. 상태 천이 모델 선정을 통해 정확한 추적 알고리즘을 구현하고, 인식 알고리즘과의 효율적 결합을 위한 방법을 모색한다.
2차년도는 동작 인식 알고리즘 개발을 목표로 한다. 동작 인식을 위해서 주변 환경의 간섭과 노이즈에 강인한 실루엣 추출 알고리즘을 개발하고, 3D 모델링을 위한 데이터베이스 모델 정립 및 프로그램이 개발되어야 하며 추가 필터를 통해 보정한다. 이 과정을 통해 인식 및 추적된 사람의 동작을 판단 할 수 있다.
마지막 3차년도에는 인식 알고리즘 기반으로 이상 행동 및 범죄 행동을 구분한다. 이를 위해 범죄 행위을 분석하고 데이터베이스를 완성한다. 또한 연속적인 행동에 의한 행동 인지 알고리즘을 개발하여 감지 속도 및 정확도를 향상시킬 수 있도록 하고, 다른 센서와의 퓨전을 통해 야간 영상의 한계를 보완할 수 있도록 한다.
기대효과
본 연구를 통해 기존 목격자에 의존하던 신고 시스템을 지능형 보안 알고리즘을 통해 실시간으로 인근 경찰서에 알려 빠르게 대응할 수 있다. 특히 목격자가 없거나 범죄 빈도가 높은 밤 시간대의 범죄 검거율이 높아질 것으로 예상된다. 또한 사람 인식 및 추적 기술은 시내의 수많은 CCTV를 실시간으로 분석하여 용의자와 유사한 사람을 찾아냄으로써 CCTV를 통해 용의자를 검거하는 데 도움을 줄 수 있다.
동작 인식 기술을 이용하여 스포츠 채점 시스템에 활용 될 수 있다. 체조 또는 피겨 스케이팅과 같이 동작에 따른 채점 기준을 적용하는 스포츠에서 보다 정확한 채점 시스템을 구현할 수 있을 것으로 기대된다.

목차 Contents

• 일반연구자지원사업 최종(결과)보고서 ... 1
• 목 차 ... 3
• Ⅰ. 연구결과 요약문 ... 4
• Ⅱ. 연구내용 및 결과 ... 5
• 1. 연구과제의 개요 ... 5
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 5
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 7
• 4. 목표 달성도 및 관련 분야에의 기여도 ... 18
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 19
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 19
• Ⅲ. 연구성과 ... 21
• 끝페이지 ... 24