The KIPS Transactions:PartB (정보처리학회논문지B)

Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

Motion Detection Using Multiple Distributions for Background

다중 배경 분포를 이용한 움직임 검출

  • Published : 2001.08.01
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Abstract

본 논문에서는 실내외의 환경에서 강건하게 동작하는 움직임 검출 알고리즘을 제안한다. 시간적 평활법(temporal mean)과 시간적 중간치법(temporal median)을 이용한 배경영상의 추출에 의한 움직임 검출 알고리즘은 일반적으로 좋은 성능을 나타내지만, 일정한 영역내에서 발생하는 '반복적인 움직임'에 대해서는 움직임 검출에서 오 인식(false alarm)을 자주 발생시킨다. 이러한 문제 해결을 위해 하나의 화소에 다중의 배경값을 허용하여, 반복적인 움직임에 대해 보다 강건한 동작을 할 수 있는 다중 배경분포를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 다양한 반복적인 움직임에 대해서 기존의 방법들에 비해 월등한 성능을 나타내었다.

Keywords

References

  1. N. McFarlane and C. Schofieldm, 'Segmentation and Trac-king of Piglets in Images,' Machine Vision Application, Vol.8, pp.187-193, 1995 https://doi.org/10.1007/BF01215814
  2. M. Fathy and M. Y. Siyal, 'An Image Detection Technique Based on Morpnological Edge Detection and Background Differencing for Real-Time Traffic Analsis,' Pattern Re-cognition Letter, Vol.16, pp.1321-1330, 1995 https://doi.org/10.1016/0167-8655(95)00081-X
  3. K. P. Karmann, A. Brandt, and R. Gerl, 'Moving Object Segmentation Based on adaptive Reference Images,' Proc. Signal Processing V : Theories and Applications, (Barcel-ona, Spain, Sep. 18-21), L. Torres, E. Masgrau, M. A. La-gunas, Eds., Elsevier, pp.951-954, 1990
  4. J. Malik and S. Russel, 'A Machine Vision Based surveillance System for Califormia Roads,' PATH Project MOU83 Final Report, University of California, Berkeley, 1994
  5. C. Wren, A. Azarbayejani, T. Darrell, and A. Pentland, 'Pfinder : Real-Time Tracking of the Human Body,' IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.9, No.7, 1997 https://doi.org/10.1109/34.598236
  6. T. Olson and F. Brill, 'Moving Object Detection and Event Recognition Algorithms for Smart Cameras,' Proc. DARPA Image Understanding Workshop, pp.159-175, 1997
  7. Y. Ivanov, A. Bovick, and J. Liu, 'Fast Lighting Independent Background Subtraction,' Technical Report No.437, MIT Media Lab., 1997
  8. N. Oliver, B. Rosario, and A. Pentland, 'A Baysian Com-puter Vision System for Modeling Human Interactions,' Proc. Int'l Conf. Vision Systems'99, Jan. 1999
  9. C. Ridder, O. Munkelt, and H. Kirchner, 'Adaptive Back-ground Estimation and Foreground Detection Using Kalman-Filtering,' Proc. Int'l Conf. Recent Advances in Mecha-tronics, ICRAM '95 , pp. 193-199, 1995
  10. C. Stauffer and W. E. L. Grimson, 'Adaptive Background Mixture Models for Real-Time Tracking,' Proc. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 99, Fort Collins, Colorado, June, 1999 https://doi.org/10.1109/CVPR.1999.784637
  11. I. Haritaoglu, D. Harwood, and L. S. Davis, '$W^4$ : Real-Time Surveillance of People and Their Activities,' IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.22, No.8, pp.809-830, 2000 https://doi.org/10.1109/34.868683
  12. N. Friedman and S. Russell, 'Image Segmentation in Video Sequences : A Probabilistic Approach,' Uncertainty in Ar-tificial Intelligence. 1997