형태 특징 공유를 이용한 다중 클래스 물체 검출 방법

Abstract

요 약

물체 검출은 영상 내 존재하는 특정 종류의 물체 위치 및 크기를 인식하는 기술로서, 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 응용이 가능하기 때문에 지금까지 이에 대한 많은 연구가 진행되었고 현재에는 몇몇 물체 검출 방법들이 휴대 전화나 디지털 카메라 등에 실용화되고 있다. 그러나 이러한 기존의 물체 검출 방법들은 대부분 단일 클래스 물체 검출에 초점을 두고 있으며 다중 클래스 물체 검출에 대한 연구는 검출 정확도와 검출 속도 향상을 위해 아직까지 많은 연구가 필요한 실정이다. 다중 클래스 물체 검출을 위한 고전적인 방법들에서는 각 클래스에 대응하는 다수의 분류기를 이용한다. 따라서 이러한 고전적인 방법들은 물체의 클래스가 증가 함에 따라 각 클래스의 분류기 학습을 위해 많은 양의 학습 데이터가 필요하고 실제 물체 검출에 필요한 분류기와 특징의 수가 많아져 특징 추출에 필요한 연산 양이 선형적으로 증가하는 문제점이 있다. 이러한 고전적인 다중 클래스 물체 검출 방법들의 문제점을 개선하기 위해 클래스간 특징양을 공유하면서 식별에 최적인 특징을 선택하여 분류기를 학습시킴으로써 클래스가 증가하여도 상대적으로 적은 수의 특징 만으로 다중 클래스 물체 검출이 가능한 방법이 제안되었다. 그러나 이들 방법은 다중 클래스 물체 검출에 필요한 특징의 수는 적지만 단일 특징값 추출에 필요한 연산 양이 많아 실제 다중 클래스 물체 검출을 위해서는 많은 처리 시간이 필요한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이들 방법들의 단점인 많은 연산 양을 요구하는 특징값 추출 과정을 개선하여 실시간 검출이 가능한 다중 클래스 물체 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 특징 공유를 이용한 분류기 학습 방법을 이용하여 다중 클래스 물체 검출에 필요한 특징의 수를 줄이고 특징값을 빠르고 효율적으로 추출하기 위해 물체의 에지를 단위 정수 방향(unit integer orientation)을 갖는 여러 직선들의 조합으로 표현한 템플릿과 입력 영상과의 매칭값을 특징값으로 사용하였다. 단위 정수 방향의 직선들로 물체의 에지를 표현하는 방법은 각 단위 정수 방향 에지맵의 적분 영상을 이용하여 간단한 산술 연산만으로 템플릿과 영상과의 매칭값을 빠르게 계산할 수 있는 장점이 있다. 실험 결과 제안한 방법은 비교적 높은 검출 정확도를 가지며 실시간으로 다중 클래스 물체 검출이 가능함을 확인하였다.