CAM shift와 8방향 탐색 윈도우를 이용한 객체 추적

Abstract

영상의 디지털화 이후 동영상 분석에 대한 관심이 증대되었으며 특정 객체에 대한 추적 연구의 필요성이 증대되고 있다. 객체의 추적 분야는 다양한 응용 분야와 융합되어 적용되고 있으며, 위성을 이용한 위치 추적, 군용화기의 대상추적, 도심지 내에서의 차량 추적, 휴먼 추적 등의 여러 분야에서 목표물에 대한 추적의 요구 증대에 따라 추적 기법에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 최근의 추적 연구는 카메라, 센서 등 영상기기의 발달로 색상, 모양, 크기, 온도 등 다양한 종류의 정보를 획득하여 객체를 검출하고 인식하기 위한 특징으로서 단일 정보가 아닌 정보 간 융합으로 정확한 추적을 지향하고 있다. 그럼에도 동영상 내의 추적 대상은 무작위적이고 빠른 움직임을 가지므로 이를 해결하기 위한 강인한 추적 알고리즘이 요구된다. 색상 정보를 이용한 대표적인 방법으로 Mean shift와 CAM shift 알고리즘 등이 있다. 특히 CAM shift는 느리게 움직이는 객체의 위치를 추적할 때 유용하지만 여러 번의 반복을 통해 유추하는 과정과 탐색 윈도우 내의 모든 요소에 대한 연산으로 연산속도가 객체의 움직임을 따라가지 못하는 문제가 발생한다. 영상 내 색상 확률 분포를 통해 객체를 탐색하고, 영상 모멘트를 통해 탐색 윈도우를 재설정하여 지속적인 객체 추적을 하는 기법으로 최근까지도 색상 기반 객체추적 연구에 많이 사용되고 있다[1, 2]. 그러나 CAM shift 알고리즘의 경우 i) 사용자에 의한 초기 탐색 윈도우 설정이 필요하며, ii) 색상 정보를 기반으로 하기 때문에 영상의 조명이나 밝기에 민감하고, iii) 빠르게 이동하는 객체의 경우 탐색 윈도우를 벗어나 지속적인 추적의 어려움을 갖게 된다[3]. 본 논문에서는 이러한 CAM shift을 사용하면서 정확한 객체 추적을 하고자 밝기 변화와 색상 차이에 덜 민감한 HUE 색상 값을 사용하며, 고속으로 이동하는 객체의 지속적인 추적을 위해 8방향 탐색 윈도우를 제안한다. 먼저 객체의 움직임과 가변적인 크기에 따른 추적은 CAM shift를 사용하고, 빠르게 움직이는 객체를 추적하는 경우 8방향의 탐색 윈도우 연산으로 정확한 추적을 가능케 한다. 따라서 본 논문은 두 가지 알고리즘을 사용하여 빠르게 움직이는 목표물의 정확한 추적이 가능하도록 하였다.