거리 영상을 이용한 사람 검출 방법

Abstract

사람 검출 알고리즘은 보행자 안전, 인간과 컴퓨터 상호작용, 영상 보안등의 분야에서 전처리 과정으로 주로 이용되기 때문에 높은 검출률과 빠른 수행속도를 요구하는 경우가 많다. 기존의 사람 검출 알고리즘은 크게 RGB 영상을 사용하는 방법과 거리 영상 (Depth Image)으로 사용하는 방법으로 나눌 수 있다. RGB 영상을 사용하는 방법은 사람의 윤곽선에 대한 특징 값을 추출하여 사람을 검출하기 때문에 수행속도가 느리고 배경이 복잡한 환경에서 수행되기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 거리 영상을 사용하는 방법은 상대적으로 배경의 복잡도로부터 자유로우나, 사람을 찾기 위해 3차원 공간 전부를 사용하기 때문에 수행속도 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 사람 정면 혹은 윗면에서 획득한 거리 영상을 이용하여 빠른 속도로 사람을 검출하는 시스템을 제안한다. 정면 거리 영상에서 사람을 효과적으로 검출하기 위해 UV-disparity를 이용하여 사람의 후보 영역을 설정하고 해당 사람 후보를 오메가 (Ω) 모양의 템플릿을 이용하여 검증한다. 새가 공중에서 지상을 내려다 보듯이 카메라가 높은 곳에서 내려다 본 광경을 조감도 (Bird's-eye view)라 하는데, 거리 센서를 천장에 설치하여 획득한 조감도 거리 영상에서 사람을 검출하기 위해서는 단계적 이진화를 통해 안정적으로 변하는 영역을 추출하고 이들 중 가장 안정적으로 변하는 영역을 사람의 머리로 검출한다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 45초 분량의 거리 영상을 획득하였으며, 각각 1300장의 프레임을 갖는 4개의 데이터 셋(176×144, 320×240)을 제작하였다. 정면 영상을 이용한 사람 검출 방법은 [17]의 방법에 비해서 약 4배 빨라진 결과를 얻었으며, 조감도 영상을 이용한 사람 검출 방법은 [20]의 방법에 비해 약 2배 빠른 결과를 얻을 수 있었다. 추가적으로 본 논문에서 제안하는 방법이 people counting 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 보였다.