그래디언트 백터 기반 MKFC를 이용한 실내 조명 변화에 강인한 이동 물체 검출

Abstract

본 논문에서는 실내 조명 변화 상황에 강인한 이동 물체 검출 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘이 단일 픽셀 혹은 인접 픽셀들의 강도에 기반을 두기 때문에 빛 변화 상황에서 오검출률이 급격하게 증가하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 local binary pattern 알고리즘을 기반으로 대칭되는 위상에 존재하는 인접 픽셀 간의 그래디언트 벡터를 통해 영상을 변환하기 때문에 광량과 조명의 변화에 강인한 그래디언트 벡터 기반 영상 변환(i.e. gradient-vector based image transform) 알고리즘과 유사성 기반 배경 모델링 알고리즘인 multi-channel kernel fuzzy correlogram(MKFC)을 결합하여 빛 또는 조명 변화 변화에 강인한 새로운 이동 물체 검출 알고리즘을 제안한다. 끝으로, 시뮬레이션을 통하여 급격한 조명 변화 상황에서도 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘보다 낮은 오검출률을 보임을 검증한다. In this paper, we propose a robust moving object detection algorithm against indoor light illumination conditions. Since the conventional algorithm is based on the intensity of pixels, its false alarm rate may increase in such indoor light conditions. On the other hand, the proposed algorithm uses information of gradient vector of pixel intensity variance based on local binary patterns (i.e., gradient-vector based image transform), resulting in insensitivity to light change situations. Finally, the performance of the proposed algorithm is verified in terms of false alarm rates through simulation results.