배경차분과 CNN 기반의 CCTV 객체 검출

Abstract

본 연구는 영상 분석에서 최근 좋은 연구 성과를 내고 있는 컨볼루션 신경망 (convolutional Neural Network: CNN) 기법을 실외 CCTV 영상 분석에 적용하여 객체 유형을 분류하고자 한다. 배경 차분 (background subtraction)을 사용하여 찾고자 하는 객체 후보들을 추출해내고 이를 CNN을 이용해 분류함으로써 계산량을 줄이는 효과를 얻는 방법이다. CNN 학습용 CCTV 영상 수집을 위해 골목길, 놀이터 등에서 촬영한 CCTV 영상 DB를 구축하였으며 우선적으로 사람인 객체만 검출하는 분류기를 학습하였다. 실험 결과 81.5%의 분류 정확도를 보였으며 추후 데이터 보강을 통해 분류 성능을 높일 예정이다.