확률기반 사람 재인식 및 추적 알고리즘

Abstract

Person Re-identification is the recognition of a person who is once recognized through the video, when he/she observes it again through the camera network. The above-mentioned person recognition technology has recently been applied to a robot, and an attempt is made to put it into a service environment such as a restaurant or a cafe. In addition, for security purposes, it is possible to replace the workforce of expensive people by constantly recognizing and tracking specific people at airports or public facilities 24 hours a day, 7 days a week. In this paper, we propose a technique to keep track of a specific person based on color features and facial features of each body region that are unique to a person observed on a camera in order to continuously recognize and track a person. The color feature recognizes the features that can impart high uniqueness during a day when a person does not wear clothes, and the facial features that can give uniqueness to a person relatively unchanged over time by stochastic modeling. In addition, we propose a method to find the feature that has influence on the recognition rate relatively according to the perceived environment change. Experimental and validation of the proposed probability model based human recognition algorithm with a data set consisting of 10 persons and presents the results. In the proposed method, we develop and test an application that follows only a specific person in order to track a person continuously.; 사람 재인식이란 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 카메라 네트워크를 통해 다시 관측했을 때, 재인식을 하는 것이다. 위와 같은 사람 재인식 기술은 최근 로봇에 적용 되어, 레스토랑이나 카페 같은 서비스 환경에 투입하려는 시도가 점차 늘고 있다. 또한, 보안의 목적으로 공항이나 공공시설에서 연중무휴 쉬지 않고 지속적으로 특정 사람을 인식하고 추적함으로써 값비싼 사람의 노동력을 대체할 수 있다. 본 논문은 지속적으로 사람을 재인식 및 추적하기 위하여, 카메라에 관측된 사람의 고유한 각 신체 영역 색깔특징과 얼굴의 특징들을 기반으로 특정사람을 놓치지 않고 추적하는 기술을 제안한다. 색깔특징은 사람이 옷을 갈아입지 않는 하루라는 기간 동안에 높은 고유성을 부여할 수 있는 특징과, 상대적으로 시간이 지나도 크게 변하지 않고 개인의 고유성을 부여할 수 있는 얼굴특징을 확률적 모델링을 하여 인식한다. 또한, 인식하고 있는 주변 환경변화에 따라 상대적으로 인식률에 영향력이 있는 특징을 스스로 찾아내는 방법을 제안한다. 제안한 확률 모델 기반의 사람인식 알고리즘을 10명의 사람으로 구성된 데이터 셋으로 실험 및 검증하고, 그 결과를 제시한다. 위와 같이 본 논문에서 제안한 방법으로 지속적인 사람추적을 위하여 로봇에 특정사람만을 추종하는 애플리케이션을 개발 및 실험한 내용 또한 제시한다.