카메라 간 연결 정보를 이용한 다중 카메라 환경에서의 객체 추적
Consistent labeling in multi-camera surveillance system using camera network calibration
- 주제(키워드) 다중 카메라 감시 시스템 , 객체 추적
- 발행기관 서강대학교 대학원
- 지도교수 김경환
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 2
- 학위명 석사
- 학과 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000045768
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
초록/요약
본 논문에서는 다중 카메라 감시 시스템에서 시야 사이의 연결 관계를 사용하여 감시 성능을 증대시키는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 겹치지 않는 각기 다른 카메라 시야에서 포착된 동일 객체에 대한 연속적인 추적을 수행하기 위하여 카메라 시야 내에서 자동적으로 객체의 출입 영역을 검출하고 그 영역들 사이의 연결 관계를 추정한다. 출입 영역 간의 연결 관계는 시·공간적 연결성과 조명 변화 양상으로 세분하여 도출한다. 객체의 칼라 정보를 이용한 정합은 객체 형태 변화뿐 아니라 각기 다른 시야에서의 조명 차이 등으로 인하여 그 신뢰도가 감소하므로 시야 사이의 연결 관계를 아는 것이 필수적이다. 시야 내의 출입 영역은 객체가 등장 또는 퇴장하는 위치들로부터 얻은 데이터에 그래프 이론 기반 클러스터링을 적용하여 검출한다. 그 후 각 출입 영역 사이에서 발생하는 일정 시간 범위 안의 전이사건 횟수를 이용하여 출입 영역 사이의 인접성 및 전이 확률을 도출한다. 또한 인접한 출입 영역 사이의 조명 변화를 수용하기 위하여 객체의 영역의 칼라 히스토그램의 평행 이동 양상을 추정한다. 카메라 시야 간 연결 관계의 자동 검출은 시스템의 접근성을 증가시키며, 이러한 정보를 이용하여 전이하는 객체들의 정합율을 향상시켜 전체 추적 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
more초록/요약
This thesis introduces a method to perform consistent tracking of objects in multi-camera surveillance system using camera network calibration. In the proposed system, minimum-overlapping field of view(FOV) is assumed. The configuration of minimum-overlapping FOV demands challenging tasks: 1) locating entry/exit zones(ee-zones) and determining spatio-temporal adjacency between them, 2) compensating color difference, and 3) analyzing objects' spatio-temporal behavior of the scene. The ee-zones in each view are automatically detected with relatively short period of time, and inter-relations between the ee-zones are estimated. The inter-relation between the ee-zones is subdivided into a spatio-temporal connectivity and a color variation. Objects' color feature matching would be degraded in their accuracy for object deformations, difference of illumination and camera intrinsic parameters in separate views. For these reasons, a knowledge of camera network is essential for a robust tracking across multiple cameras. A graph theoretic clustering technique is proposed and is applied to entry and exit position of objects for detection of ee-zones. Spatio-temporal connectivity between two ee-zones is estimated using the frequency of transition events' within a certain time-window. Furthermore, to learn the illumination variations between adjacent ee-zones, translation in color space is statistically estimated. An automatic acquisition of camera network topology leads the tracking system more accessible, and it elevates matching accuracy which determines the overall performance of a surveillance system.
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