In this thesis work, we propose a novel people tracking and counting system which can work in real time using a digital signal processor (DSP). The previous studies on people counting have usually concentrated on the performance enhancement of detecting, segmenting, and tracking objects without considering computing power of the system to be implemented. They can process only 1~2fps of images using a Pentium PC. Our proposed system can process over 20fps of images in case of simple tracking with a 594Mhz TI DSP.
The proposed system has no restriction on camera installation unlike most of previous systems that required special camera installation on the ceiling to watch straight downwards to count the number of heads alone. However, our system can be used as for surveillance as well as counting objects.
In people counting, the system performance is severely deteriorated when occlusions occur. In order to improve the performance of the system when occlusions occur, the proposed system keeps the color (or luminance) histogram of every blob. While the system tracks objects using the blob matching algorithm without occlusion, the system tracks and distinguishes each object by the color (or luminance) histogram correlation method when occlusions occur.
The proposed system forms the background model using the Gaussian mixture model. It uses maximum three Gaussian distributions per pixel. Morphological filtering is applied to foreground extracted by background subtraction. The tracking is performed based on the blob matching algorithm and the color (or luminance) histogram of each blob is used to handle the occlusion. To prevent and reduce excessive merge and split cases between detected blobs, we propose the object validation algorithm.
We evaluate the performance of the proposed system with and without occlusions. It can trace each object before occlusion and distinguish each object after occlusion. The proposed system also works in real-time with or without occlusion.
최근 전 세계적으로 보안, 감시 시스템의 수요가 크게 증가하고 있다. 테러 위협을 받는 국가에서는 더욱 그러하며, 이 외에도 시설의 감시??보호나 주요 도시의 교통 위반 단속 등을 위해 그 필요성이 대두되고 있다. 보안 감시 장비와 시스템에는 여러 종류가 있지만 본 논문에서는 카메라(주로 CCTV)를 통해 움직이는 물체를 탐지하고 추적하며 그 수를 헤아리는 시스템을 다루며, 이는 앞서 언급한 보안 시스템의 수요에 부합하며 다양한 분야에 적용될 수 있기에 의미 있는 연구 주제가 된다. 카메라를 통해 물체를 탐지하고 추적하며 나아가 그 수를 헤아리는 시스템은 이미 많은 연구가 이루어졌다. 더 자세히 살펴보면, 복잡한 환경과 상황에서 물체를 정확히 Detection하고 Tracking하는 기법에 대한 연구가 크게 이루어 졌으며, 이 밖에 People Counting이나 Traffic Counting과 같이 수를 헤아리기 위한 기법이 많이 연구되었다. 하지만 기존의 연구는 여러 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이전 연구의 문제점을 보완한 People Tracking and Counting System을 제시한다. 일반적인 카메라(CCTV) 영상에서 화면 내의 사람을 탐지하고 그 사람을 추적한다. 적절한 Tracking 기법을 통해 실시간 처리 가능하면서, 겹침 현상에서도 추적 정보를 잃지 않는 시스템을 통해 원하는 영역이나 Line을 지나가는 수를 Counting한다. 더 나아가 화면 내 물체의 Tracking 정보를 이용하여 주위를 배회하는 Event도 감지해 낸다.
