혼잡한 환경에 적합한 적응적인 배경모델링 방법

Abstract

기존의 배경 모델링 방법은 배경 모델의 반복적 갱신(recursive update)으로 인해 배경보다 객체가 더 자주 등장하는 혼잡한 환경에서는 정확한 배경 모델링을 생성하기 어려운 문제를 지니고 있다. 본 논문은 이러한 기존 방법의 문제를 해결하기 위해 기존의 혼합 Gaussian 모델을 기반으로 하는 적응적 배경 모델링 방법을 제안한다. 제안한 방법은 영상 내 전경 영역의 비율에 따라 배경 모델의 학습 비율을 적응적으로 조절한다. 따라서, 혼잡 상황에서는 배경 모델의 갱신을 억제하여 배경 모델을 잘 유지시키는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 상황의 영상에서는 기존 방법과 유사한 정확도를 보이지만 혼잡한 상황에서는 기존 방법과 비교하여 배경 제거를 효과적으로 수행하는 것을 확인하였으며. 또 정확도 측정 결과 혼잡한 상황의 영상에서 기존 방법과 비교하여 F 값이 5-10% 가량 향상함을 확인하였다.