Anomaly detection performance improvement technique through weight matrix-based optical flow equalization

가중치 행렬 기반 광학 흐름 평활화를 통한 이상 행동 탐지 성능 향상 기법

  • Lim, Hyun-seok (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Kim, In-ki (Dept. of IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation) ;
  • Kang, Jaeyong (Dept. of Software, Korea National University of Transportation) ;
  • Gwak, Jeong-hwan (Dept. of IT.Energy Convergence, Korea National University of Transportation)
  • 임현석 (한국교통대학교 소프트웨어학과) ;
  • 김인기 (한국교통대학교 교통에너지융합학과) ;
  • 강재용 (한국교통대학교 소프트웨어학과) ;
  • 곽정환 (한국교통대학교 교통에너지융합학과)
  • Published : 2021.07.14

Abstract

본 연구에서는 카메라의 촬영 시점에 의해서 발생되는 원근감이 광학 흐름 생성에 어떠한 영향을 주는지 살펴보고 광학 흐름 기반 이상행동 탐지 솔루션의 성능을 고도화하기 위해 기존 광학 흐름 영상으로부터 소실점 기반 가중치 행렬을 계산하여 원근감에 따른 광학 흐름 정도를 평활하는 기법에 대해서 연구한다. 카메라의 뷰포인트에 따라 원근감의 발생 정도나 객체의 크기 및 움직임의 정도가 달라지게 되며, 이는 원본 영상 프레임을 광학 흐름의 크기와 방향성으로 표현하는 영상 변환 네트워크를 가진 생성적 적대 신경망을 학습할 때 정상적인 행동 패턴의 범위를 결정짓는 데 방해가 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 데이터셋의 배경으로부터 소실점을 추출하고 원근감에 따라 결정되는 광학 흐름의 크기를 평활하는 기법을 개발하여 기존 모델의 성능과 비교하였으며, 프레임 단위의 정확도 성능이 5.75% 향상된 것으로 확인되었다.

Keywords

Acknowledgement

This work was supported by the Basic Science Research Program through the National Research Foundation of Korea (NRF) funded by the Ministry of Education (Grant No. NRF-2020R1I1A3074141), the Brain Research Program through the NRF funded by the Ministry of Science, ICT and Future Planning (Grant No. NRF-2019M3C7A1020406), and "Regional Innovation Strategy (RIS)" through the NRF funded by the Ministry of Education.