시간축과 공간축 화소 정보를 이용한 배경 생성
Background Generation using Temporal and Spatial Information of Pixels
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초록
비디오 감시 시스템에서 정확한 물체 추적을 위해서는 움직이는 물체가 없는 정적인 배경 영상이 필수적이다. 하지만 기존의 배경 생성 방법들은 주로 시간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 오랫동안 정지해 있는 물체들이 존재하는 경우에는 적용하기 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 mean-shift와 fast marching method(FMM)을 이용해 시간 축 화소 정보와 공간 축 화소 정보를 이용하여 배경을 생성하는 방법을 제안한다. mean-shift를 이용해 시간 축에 따른 화소 값의 최빈값을 추정하여 배경을 생성하고, FMM을 이용해 공간 축에 따른 화소 정보를 이용하여 일정 기간 동안 움직이지 않은 물체가 있는 환경에서 바람직한 배경을 생성한다. 실험 결과는 제안한 방법이 기존의 시간에 따른 빈도만을 이용하는 방법보다 더 효율적임을 보여준다.
Abstract
Background generation is very important for accurate object tracking in video surveillance systems. Traditional background generation techniques have some problems with non-moving objects for longer periods. To overcome this problem, we propose a newbackground generation method using mean-shift and Fast Marching Method (FMM) to use pixel information along temporal and spatial dimensions. The mode of pixel value density along time axis is estimated by mean-shift algorithm and spatial information is evaluated by FMM, and then they are used together to generate a desirable background in the existence of non-moving objects during longer period. Experimental results show that our proposed method is more efficient than the traditional method.
참고문헌 (15)
- C. R. Wren, "Pfinder: Real-time tracking of the human body", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 19(7), pp.780~785 (1998)
- C. Stauffer, "Adaptive background mixture models for real-time tracking", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.246~252 (1999)
- S. Rowe, "Statistical background modelling for tracking with a virtual camera", British Machine Vision Conference, pp.423~432 (1995)
- C. Stauffer, "Learning patterns of activity using real-time tracking", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(8), pp.747~757 (2000)
- K. Toyama, "Wallflower: Principles and pratice of background maitenance", IEEE International Conference on Coputer Vision, pp.255~261 (1999)
- I. Haritaoglu, "W4: real-time surveillance of people and their activities", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(8), pp.809~830 (2000)
- Junxian Wang, "Robust Video-Based Surveillance by Integrating Target Detection with Tracking", CVPR, ~ (2006)
- A. Elgammal, "Non-parametric model for background subtraction", European Conference on Computer Vision, pp.751~767 (2000)
- K. Fukunaga, "The estimation of the gradient of a density function,with applications in pattern recognition", IEEE Transactions on Information Theory, 21, pp.32~40 (1975)
- D. Comaniciu, "Mean shift: a robust approach toward feature space analysis", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24(5), pp.603~619 (2002)
- Yazhou Liu, "Nonparametric Background Generation, Pattern Recognition", 18th International Conference, 4, pp.916~919 (2006)
- M. Bertalmio, "Image Inpainting", pp.417~424 (2000), Addison-Wesley
- M.Bertalmio, "Navier-Stokes, Fluid Dynamics, and Image and Video Inpainting", pp.1335~1362 (2001), IEEE CS Press
- J. A. Sethian, "Level Set Methods and Fast Marching Methods" (1999), Cambridge Univ. Press
- A. Telea, "An image inpainting technique based on the fast marching method", J. Graphics Tools, 9(1), pp.25~36 (2004)