개선된 MOG 모델과 예측 방법에 의한 실시간 움직임 객체 검출 및 추적에 대한 연구 (A Study of Real-time Detecting and Tracking Moving Object Using Improved MOG and Predict Method)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 7권 / 4호 / 102 ~ 107페이지
· 저자명 : 안명수, 강대성

초록

운동물체에 대한 분석은 감지 시스템에서의 기초이면서도 도전성이 있는 문제이며 추적 및 안전 등에서 광범위하게 응용된다. 움직임 물체를 검출하는 방법은 최근 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 오랜 시간에 걸쳐 얻어진 감시 영역 정보의 통계적 특성을 이용하여 배경화면을 Modeling하는 방법인 MOG(Mixture Of Gaussian)방법에 대해서 기술하였다. 그리고 MOG(Mixture Of Gaussian)의 단점을 개선한 방법을 제안하여 배경화면을 Modeling하고 객체를 검출한다. 추출된 객체 영상에 모폴로지 연산을 적용하여 잡음처리과정을 행하였다. 이렇게 정확하게 검출된 객체의 특징 점을 계산하여 블록정합과 Kalman Filter 예측방법을 적용하여 추적하는 방법을 실험을 통해 검증하였다.

영어초록

The analysis of the moving object is based on the detection system and the problem which is to have a challenge and widely applied in the tracking and safety. how to detect moving objects has recently studied a lot. In this paper, MOG (Mixture Of Gaussian), a way of Modeling the background, is described using statistical characteristics of the information obtained over time surveillance zone. And the Modeling background and the object are detected by proposing how to improve the MOG (Mixture Of Gaussian) of the disadvantages. The noise process is practiced by applying the operation morphology in extracted object image. The experiment to track the moving object is progressed by calculating the special features of detected objects accurately and appling the block matching and the Kalman Filter prediction methods for proving.

참고자료

· 없음