물체 감지 이동에 대한 동적 배경 업데이트 알고리즘에 관한 연구 = A Study on Dynamic Background Updating Algorithms for Moving Object Detection
저자
발행사항
경산 : Daegu University, 2016
학위논문사항
학위논문(석사)-- Daegu University : 정보통신공학과 Department of Information and Communication Engineering 2016. 8
발행연도
2016
작성언어
영어
주제어
KDC
566
발행국(도시)
경상북도
형태사항
vii, 43 ; 26 cm
일반주기명
UCI식별코드
I804:47009-000000024154
소장기관
비디오 처리에서 움직이는 객체의 검출은 다수의 비전 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. 화상 처리
방법을 포함하는 비전 시스템은 널리 등 트래픽 제어, 실외 환경의 비디오 감시와 같은 많은 분야에서
사용된다. 특히, 비디오 감시는 오랫동안 백화점, 공항, 은행, 고속도로, 붐비는 공공장소 및 경계구역
같은 보안에 민감한 영역을 모니터링 하는 용도로 사용되었습니다. 컴퓨팅 파워의 진보로 대용량 저장
장치와 고속 네트워크 인프라 가용성의 가격이 저렴해졌고, 멀티 센서 비디오 감시 시스템이 가능해졌다.
비디오 감시 시스템은 똑똑해야 한다. 비디오 감시 시스템 똑똑하게 하려면 빠른 처리속도와 신뢰성
그리고 객체 감지, 분류, 추적 및 활동을 위한 강력한 알고리즘이 필요하다.
비디오 감시를 포함한 대부분의 영상 처리 시스템을 위한 첫 번째 단계는 움직이는 객체를 검출하는
것이다. 배경 제거 및 시간 차분 법은 대게 비디오에서 움직이는 객체를 검출하는 방법을 사용합니다. 두
방법은 실시간 이미지 처리에서 쉽고 간단하게 개발할 수 있다. 그러나 배경 제거는 동적 배경 조명의
변화에 매우 민감하고 시간 차분 법은 이동하는 객체, 정지해 있거나 느리게 움직이는 객체를 정확하게
검출하지 못한다. 두 방법의 상기 단점을 해결하기 위해 정적 카메라를 구비 한 환경에서 움직이는 모든
객체를 검출하는 데 사용되는 동적 배경 업데이트를 이용하는 적응 배경 제거 방법, 시간 차분 법에
기초하여 간단한 이동 객체 검출 기법을 제안한다. 또한, 경량. 또한 경량 이동체 감지 동적 배경
업데이트 (DBU)으로 알려져 있다. 실험 결과 DBU 알고리즘은 배경 차감 및 시간 차이 두 방법의 단점을
해결하고, 각 방법의 경우보다 더 나은 성능을 제공할 수 있음을 보여준다. 그러나, 불균일 한 조도 분포
또는 매우 높은 / 어두운 조명 상황같이 가혹한 환경 조건에 대한 검출률은 움직이는 객체 검출
알고리즘에 기반의 가우시안 혼합 모델(GMM)과 같은 방법에 비해 좋지 않다.
따라서 동적 히스토그램 등화의 전 화소 처리 과정, 윤곽상자 경계의 사후 화소 처리 과정을
추가함으로써 DBU 알고리즘을 개선한다. 또한, 새로운 한 누적 처리 시간 최적화 알고리즘은 처리의
오버헤드를 최소화하기 위해 DBU 알고리즘에 도입된다. 향상된 동적 배경 업데이트 (EDBU)
알고리즘은 가혹한 환경 조건에서도 모든 움직이는 객체를 감지할 수 있다.
제안된 시스템은 고정된 카메라로 촬영한 색채 이미지, 그레이 스케일 이미지 모두에서 동작한다.
제안된 시스템은 실내 및 실외 환경과 조명 조건의 변화하는 조건에서 움직이는 객체를 검출할 수 있다
시스템은 잠시 정지한 객체와 이동하는 객체의 타입을 정확하게 검출할 수 있다. 제안된 알고리즘은
막힘의 경우에서 객체를 완벽하게 추적합니다. 이 외에도, 제안된 알고리즘의 처리 속도가
향상되었습니다. 가혹한 환경 조건의 실험 결과, 제안된 알고리즘은 기존의 움직이는 객체 검출 기반의
동적 배경 업데이트와 GMM 기반 알고리즘보다 15% 향상됨을 볼 수 있다.
Detection of moving objects in video processing plays a very important role in many
vision applications. The vision systems that include image processing methods are widely
implemented in many areas such as traffic control, video surveillance of outdoor
environments, and so on. Specially, video surveillance has long been in use to monitor
security sensitive areas such as department stores, airports, banks, highways, crowded
public places and borders. The advances in computing power, availability of large-capacity
storage devices and high speed network infrastructure paved the way for cheaper, multi
sensor video surveillance systems. Video surveillance systems should be smart. To make
the video surveillance systems smart requires fast, reliable and robust algorithms for
moving object detection, classification, tracking and activity analysis.
The first step for most image processing systems including video surveillance is moving
object detection. Background subtraction and temporal difference methods are often used
for moving object detection in video. Both approaches are computationally simple and easy
to be deployed in real-time image processing. However, while the background subtraction
is highly sensitive to dynamic background and illumination changes, the temporal
difference approach is poor at extracting relevant pixels of the moving object and at
detecting the stopped or slowly moving objects in the scene. To solve the above
drawbacks of both methods, we proposed a simple moving object detection scheme based
on adaptive background subtraction and temporal difference exploiting dynamic background
updates which is used to detect any moving objects in the environment equipped with a static camera. It is also known as Dynamic Background Updating (DBU) for lightweight
moving object detection. Experimental results show that DBU algorithm can solve the
drawbacks of both background subtraction and temporal difference methods and can
provide better performance than that of each method. However, the detection rate on harsh
environmental conditions such as in non-uniform illumination distribution or extremely
high/low light scenes is not good enough compared to methods such as Gaussian Mixture
Model (GMM) based moving object detection algorithm.
Therefore, we improve DBU algorithm by presenting a pre-pixel processing of adaptive
histogram equalization and a post-pixel processing of bounding boxes manipulation. In
addition, a novel cumulative processing time optimizer algorithm is introduced to the DBU
algorithm in order to minimize the total computational time of the process. The proposed
Enhanced Dynamic Background Updating (EDBU) algorithm can detect any moving objects
even in harsh environmental conditions.
The proposed system operates on both color and gray scale video imagery from a
stationary camera. It can handle moving object detection in indoor and outdoor
environments and under changing illumination conditions. The system is also able to detect
any type of moving object and stopped object for a while in various scenes reliably. The
proposed algorithm successfully tracks video objects even in full occlusion cases. In
addition to these, the time complexity load of the proposed algorithm is improved.
Experimental results of the given algorithms at harsh environmental conditions show that,
the proposed algorithm outperforms the existing dynamic background updating based
moving object detection algorithm and recent GMM based algorithm by at least 15%.
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