중복이 제거된 합성 영상과 에지 영사의 and 연산을 통한 다수 보행자의 검출 및 추적

Abstract

동영상 내에서 이동하는 객체를 추적하기 위해서는 우수한 객체 검출 및 추적 방법이 필요하다. 이를 위하여, 본 논문에서는 인접한 프레임들의 합성과 차를 이용하여 움직이는 보행자의 대략적인 형태를 알아내고, 대략적인 형태를 이진화 시킨 영상과 현재 프레임의 에지 영상과의 AND 연산을 통하여 보행자의 형태를 알아내는 방법을 제안한다. 그리고 이 과정에서 생성되는 노이즈를 채움 연산과 영역화 연산을 통하여 제거하였고, 얻어진 보행자의 크기 비율을 고려한 수직 투영을 통하여 다수의 보행자를 보다정확하게 분리해 낼 수 있었다. 제안된 보행자 검출 방법에 의해서 검출된 보행자는 유사도를 평가하여 추적을 수행하게 된다. 유사도란 이전 프레임에서 추적되던 객체(보행자)와 현재 프레임에서 검출된객체(보행자)간의 유사한 정도로, 본 논문에서 제안하는 이를 평가하는 방법은 연결성,인접성, 방향성, 검출된 객체의 크기의 값을 평가하는 것이며, 평가요소 점수의 합으로서 현재 프레임에서 검출된 객체의 리스트와 이전 프레임에서 검출된 객체의 리스트의 비교를 통해서 최대값을 갖는 리스트의 노드를 업데이트하여 보행자 추적을 한다. 실제 환경에서 수행된 실험에서는 제안된 보행자 검출 및 추적 방법을 기존의 이전 프레임과 현재 프레임의 차영상만을 이용할 경우와 비교하여 객체 검출이 개선됨을 보여주었으며, 정확하게 추적됨을 보여 주었다.|In order to track moving objects in a video stream, an excellent detection and tracking is needed. In this paper, it is proposed that the approximate shape of a pedestrian is calculated by the composition and subtraction of successive frames, and then the shape is decided by using AND operation of the binary image of the approximate shape and the edge image of a current frame. And, noises generated through the shape identification process are removed by using the dosing and labelling operations. Multiple pedestrians are separated precisely through the vertical projection making use of the size ratio of a pedestrian. Pedestrians detected by the proposed method are tracked through the evaluation of similarity between objects. The similarity is to measure how much similar an object tracked in the previous frame is to an object detected in the current frame. The evaluation of such similarity is to calculate the scores of their connectivity, adjacency, direction and size ratios, and to sum them up. The tracking is performed by comparing the scores of objects tracked in the list in the previous frame with those of objects detected in the list in the current frame and then by updating the information of objects which have maximum similarity values in each list. By experiments in a real world, it is shown that the proposed detection and tracking methods are better than the previous methods using the difference of a previous frame and a current frame.