Advanced human detection using fused information of depth and intensity images

Abstract

안전과 보안에 대한 관심이 증대됨에 따라 사람 검출 시스템은 지능형 자동차 및 감시 카메라와 같은 다양한 응용기기에 많이 사용되어 왔다. 기존에 개발된 시스템들의 작업 영역은 주로 칼라 이미지(또는 세기 이미지)에만 국한된다. 우리는 이 논문을 통해 깊이 영상과 세기 영상의 정보를 함께 활용하는 완전한 사람 검출 시스템을 제안한다. 먼저, 우리는 깊이 영상에 영상 분할 알고리즘을 적용한다. 그리고 실험을 통해 정해진 분할된 영역들의 수평 방향 중첩 비율과 종횡비를 고려하여 그 영역들을 재조합하고 사람이 포함된 관심 영역을 생성한다. 그 다음으로, 생성된 관심 영역에 대해서만 우리가 새로이 제안하는 지향 그라디언트의 혼합 히스토그램 기법(FHOG)을 적용하여 특징점을 추출해 낸다. 끝으로, 선형 SVM을 이용하여 관심 영역의 사람 존재 유무를 판단한다. 우리가 제안하는 지향 그라디언트의 혼합 히스토그램 기법은 기존 지향 그라디언트의 히스토그램 기법(HOG)의 기초적인 원리를 따르며 깊이 영상과 세기 영상의 그라디언트 크기를 동시에 활용한다. 우리가 마이크로소프트 Kinect로부터 확보한 영상 데이터 셋을 이용하여 실험하면 제안한 기법과 전체 시스템은 각각 10^(-4) FPPW에서 1.44%, 1 FPPI에서 10.10%의 실패율을 달성한다. 제안한 시스템의 연산 시간은 더욱더 감소한다. 이러한 실험결과는 우리 시스템이 사람을 보다 정확하고 빠르게 검출함을 보여준다.