본 연구에서는 카메라로부터 입력되는 영상열에서 사람과 같은 유동적인 이동 물체를 신뢰성 있게 판별하는 방법을 제안한다. 실시간 처리가 요구되는 시스템으로 빠른 수행속도와 적은 계산망, 신뢰성 있는 동작을 위해 입력영상과 참고영상에서 차영상을 구하고, 차영상의 히스토그램을 분석하여 여러개의 임계치을 결정한 후, 이를 사용하여 이동물체 영역을 신뢰성 있게 분리하고, 효율적으로 패턴을 분류할 수 있는 신경망을 이용하여 분리된 영역을 판별한다. 제안된 방법은 실제 상황에서 얻은 다양한 영상을 적용하여 실험하였으며, 4개층의 신경망을 적용하여 이동물체 검출 결과를 제시한다.
In this paper, I propose a detection algorithm that can reliably separate moving objects from noisy background in the image sequence received from a camera at the fixed position. The proposed algorithm consists of four processes: generation of the difference image between the input image and the reference image. multilevel quantization of the difference image, and multistage merging in the quantized image, detection of the moving object using a back propagation in a neural network. The test results show that the proposed algorithm can detect moving objects very effectively in noisy environment.
