모션 트랙킹을 이용한 감시 시스템

소개

모션 트랙킹을 이용한 감시 시스템 및 통계자료 수집 시스템을 설계하였습니다.
API를 이용하여 구현하였고, 보고서에 중요한 알고리즘 부분은 코드가 첨부되어
있습니다.
YUV 영상을 이용하여 구현하였습니다.

목차

1. 서론
2. 다양한 Color Model의 이해
가. YUV Color Model

나. RGB Color Model

다. HSV Color Model

라. YUV Color Model의 영상을 RGB Color Model로의 변환

3. 영상 처리 Algorithm 적용
가. Flow Chart

나. 연속된 두 프레임의 차 영상을 이용한 움직임 추정

다. Gonzalez 이진화

라. 가우시안 평활화

마. 팽창(Dilation) 연산

바. 라벨링

사. 영상 Tracking

아. 영상 Save

4. 결론 및 고찰
가. 최종 시스템

나. 결론 및 고찰

다. 향후 발전 방향

본문내용

1. 서론
현재 운영 중인 무인 감시 시스템인 CCTV는 모든 영상을 전체를 저장하는 방식으로 운영되고 있다. 이러한 환경은 저장 공간의 비 효율화가 발생하고, 방대한 데이터양으로 효율적인 보안 관리가 되지 않고 있다.
또한 5년에 한번 이루어지는 인구 주택 총 조사와 같은 통계 자료 수집에 있어, 많은 자원과 시간이 소모 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 인터넷을 이용한 수집도 이용 되었다. 하지만, 인구 주택 총 조사 외에 많은 통계량 수집에 있어 더욱더 효율적이고 자원 절약을 위해 무인 감시 시스템을 이용 할 수 있다.
이와 같이 영상처리 알고리즘을 구현하여 자원과 시간을 절약하고, 효율적인 시스템 개발이 요구 되어 지고 있다. 본보고서는 실시간 감시 영상을 이용한다는 가정 하에 미리 저장된 영상을 이용하여 알고리즘을 구현 한다. 먼저, 입력 영상을 그레이 레벨로 변환한 후, 차 영상을 수행한다. 차 영상 된 영상에서 노이즈를 제거하기 위하여 가우시안 평활화를 수행하고 곤잘레즈 이진화를 이용하여 노이즈를 제거 하였다. 이를 다시 라벨링을 이용하여 알고리즘을 완성 시킨다. 이러한 기술을 이용하여 무인 감시 시스템과 통계 자료 수집 시스템을 구현 하는 것을 목표로 하였다.

2. 다양한 Color Model의 이해
2.1. YUV Color Model
YUV는 TV에 사용되는 색 표현 방법이다. YUV 방식은 사람의 눈이 색상보다는 밝기에 민감하다는 사실에 착안한 방식으로, 색을 밝기(Luminance)인 Y성분과 색상(Chrominance)인 U와 V성분으로 구분한다. 따라서 Y채널의 정보만을 가지고 있다 하더라도 흑백 이미지를 구현할 수 있다.

이런 방식의 한 가지 장점은 밝기 정보와 컬러 정보를 분리할 수 있다는 점이다. 사람의 눈은 컬러보다는 밝기에 훨씬 민감하다. 그러므로 대역폭을 줄이기 위해 밝기 정보는 그대로 두고 컬러 정보를 최대한 줄여 화질의 손상이 크게 눈에 띄지 않은 채 대역폭을 줄일 수 있게 되는 것이다.

참고자료

· [1] Donk (2009), YUV Color Space(One Way of Encoding RGB Information). Retrieved July. 22, 2010. from http://hajadc.tistory.com/64
· [2] 윈도우즈 API 정복, 한빛미디어, 김상형 저
· [3] Visual C++을 이용한 영상처리, 사이텍 미디어, 강동중 하종은 저