Kalman Filter를 이용한 이동 물체 추적 및 검출

자동적으로 이동물체를 감지하는 영상감시시스템은 전용 하드웨어나 특정한 환경 조건을 필요로 하기 때문에 응용 분야에 많은 제약을 가지고 있다. 이동 물체 검출 및 추적은 많은 연산량 때문에 시간당 처리할 수 있는 프레임의 수가 적거나, 정합 과정이 단순해 추적을 실패하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 동영상내에서 이동 물체를 검출하고 추적하는 새로운 방법을 제안한다. 입력된 영상으로부터 배경과 물체를 분리하기 위해 background subtraction을 이용하고, 분리된 물체는 이진 연결 요소 분석을 이용하여 세그먼트 된다. 그리고 물체의 추적을 위하여 Kalman filter를 사용한다. 본 논문의 실험은 야외에서 촬영한 비디오 시퀀스를 이용하였으며, 물체 검출 및 추적이 조명 변화와 그림자에도 잘 적응함을 보였다.

A video surveillance system which automatically detect the moving object has a number of limitations on the application because they require dedicated hardware or specific environmental conditions. Moving object detection and tracking of the number of frames that can be processed per hour because of little or a lot of computational complexity, matching process has failed to issue a simplified track. In this paper, we propose a new method for detecting and tracking moving objects in the video. Using the background subtraction in order to separate the background and the object from the input image, the separated object is a segment with a binary connection element analysis. And use the Kalman filter to track the object.