지능형 영상감시 시스템의 원리 및 응용

서문

표목차

그림목차

1장 지능형 영상 보안
1절 보안 산업의 중요성
1. 보안 시장의 동향
2. 제품 기술 동향
3. 지능형 영상 감시 시스템의 필요성
4. 지능형 IP 영상 감시 시스템의 구성
5. 지능형 영상감시 시장규모 및 전망

2장 영상처리
1절 영상처리 개요
1. 영상처리 관련기술
2. 영상처리의 적용 분야
3. 영상 감지
2절 영상처리
1. 영상 처리 이슈
2. 영상 처리 단계

3장 영상처리 기반 상황인지 개발 동향
1절 스마트 감시 시스템
1. Reading University, Computation Vision Group
2. University of Edinburgh, School of Informatics
3. University of Kingston
4. University of Minnesota
5. 아주대학교 유비쿼터스시스템연구센터(CUS)
6. IBM 스마트 감시 시스템
7. IntelliVIX
8. Falco
9. 지능형 감시 시스템 IQ 시리즈
2절 제스처 기반 게임 시스템
1. MIT, CSAIL Lab
2. Oxford University, ActiveVision
3. 전남대학교, Intelligent Image Media Lab
4. GestureTek사의 GestureFX, VividFX
5. MIT, Tangible Media Group
3절 라이프 케어 및 차량 운전 관련 비전 기반 상황인지
1. Imperial College
2. Toyota Prius(JAPAN)
3. Essex 대학, 영국

4장 영상 처리 실제와 기술
1절 객체 인식
1. 얼굴 인식
2. 얼굴 방향 인식
3. 눈 인식
2절 사건 인식
1. 방치된 물체 인식
2. 던진 물체 인식
3. 비정상적인 군중의 움직임 인식 (Detection of Unusual Crowd Activity)
4. 카메라 템퍼링(tampering) 인식
5. 군중 모니터링
6. 배회하는 객체 인식(Detection of Loitering Individuals)
3절 객체 추적(Object tracking)
1. 사람 추적(People Tracking)
2. 객체 추적을 통한 카메라 위상(topology) 인지
4절 객체 인지(Object Recognition)
1. 얼굴 인지(Face Recognition)
2. 감정 인지
3. 손 동작 인지
4. 동작과 행동 인지(Motion and Activity Recognition)
5. 패턴 학습(Pattern Learning)

5장 객체 추출
1절 객체 인지(Object Recognition)
1. 컬러모델의 종류와 특성
2절 배경 모델링(Background Modeling)
1. 배경차분과 장면차분
2. 적응적 배경 모델링
3절 객체 추출(Object Detection)
1. 화소 레벨 검출
2. 블랍 레벨 검출
3. 객체 레벨 검출
4절 얼굴 검출(Face Detection)
1. 얼굴 검출 기법

6장 객체 추적
1절 물체추적을 위한 파티클 필터링
1. 관련 기술
2. 3차원 물체추적을 위해 선택된 투영평면 선택
2절 다수물체 Association과 추적(Multitarget Association and Tracking)
1. 관련 기술
2. 기술 분석
3절 비주얼 신호를 이용한 물체 추적
1. 싱글 카메라 트래킹
2. 멀티 카메라 트래킹
3. 다중 카메라 환경에 위치 인식
4. 영상의 특성
5. 영상내의 객체 위치 인식
4절 음성센서와 영상센서를 융합한 물체 추적
1. 배경과 문제설명
2. 추적 성능 향상을 위한 영상센서에 의한 정보를 이용한 ASSOCIATION
3. 영상센서를 통한 발산탐지와 상태 정정
4. 결론
5절 다중스펙트럼 영상처리(Hyperspectral Image processing)
1. 물체 인식을 위한 다중스펙트럼 영상처리
2. 관련 연구
3. 영상의 연관계수
4. Percentage of Detected Image
5. 계산 량을 줄이는 방법
6. 알고리즘 디자인
7. 결론

7장 영상처리를 이용한 공공 안전 관리
1절 지능적인 영상처리 기기
1. 모바일 영상처리 기기에 관한 관련연구
2. 스마트 펜던트
3. 지능형 가로등
2절 Context Aggregator
1. 개발 목표
2. 개발내용
3절 Context Broker
1. Context Broker 연동
2. 공공안전 Domain Service
4절 시나리오
1. 시나리오
2. 환경 구성도
3. 안전지수기반 서비스 제공모델
4. 도메인 설정 및 적용 시나리오
5. 공공안전 Application

8장 결론

별첨 참고문헌

별첨 : 영상처리 참조 성과물
1절 영상처리 논문
1. 사람의 움직임 추적에 근거한 다중 카메라의 시공간 위상 학습 [남윤영, 류정훈, 조용원, 최유주, 조위덕, 2007 한국정보과학회 논문지]
2. 스마트 펜던트: 사람의 행동 인식과 위치 추적을 위한 지능형 디바이스[남윤영, 조용원, 김태겸, 김진형, 조위덕, 2007 한국컴퓨터종합학술대회]
3. Learning Spatio-Temporal Topology of a Multi-Camera Network by Tracking Multiple People[남윤영, 류정훈, 조용원, 최유주, 조위덕, 2007 Int`l Journal of Signal Processing]
4. SmartPendant: An Intelligent Device for Human Activity Recognition and Location Tracking[남윤영, 조용원, 김태겸, 김진형, 조위덕, 2007 International Conference/Workshop on Ubiquitous Convergence Technology]
5. 사람의 움직임 추적에 근거한 다중 카메라의 시공간 위상 학습[남윤영, 류정훈, 조용원, 최유주, 조위덕. 2007 정보과학회논문지]
6. Robust Extraction of Moving Objects based on Hue and Hue Gradient[최유주, 이제성, 조위덕. 2007 HCI International]
7. 조명 변화에 안정적인 손 형태 인지 기술[최유주, 이제성, 유효선, 이정원, 조위덕. 2007 한국정보처리학회 논문지]
8. Grid-based Approach for Detecting Head and Hand Regions[최유주, 김구진, 조위덕. 2007 ICIC]
9. 카메라 뷰잉 각도에 안정적인 얼굴 검출[이원재, 조위덕, 최유주. 2007 정보처리학회 추계학술대회]
10. 비모수적 클러스터링을 이용한 의상 색상 유사도[주형돈, 홍민, 조위덕, 최유주. 2007 정보처리학회 추계학술대회]
11. 다중 클래스 SVM을 이용한 효과적인 손형태 인식[변재희, 남윤영, 최유주. 2007 정보과학회 추계학술대회]
12. 제스처 인터렉션 지원을 위한 동적 사용자 특징 추출[이제성, 최유주. 2007 HCI 국내학술대회]
2절 영상처리 특허
1. 움직임을 추적하여 영상획득기기들의 네트워크 구성을 추론하는 장치 및 방법[남윤영, 류정훈, 조위덕, 10-2007-0086253]
2. 평행 투영 모델을 이용한 자기위치 인식 방법[남윤영, 경연태, 조승한, 홍상진, 조위덕, 10-2007-0092775]
3. 사용자의 행동인식 및 위치추적 시스템[남윤영, 조용원, 김진형, 조위덕, 10-2007-0108292]
4. 복잡성이 감소된 고분광 프로세싱에 기반을 둔 실시간 타겟 검출 방법[남윤영, 박경수, 홍상진, 조위덕, 10-2008-0017674]
5. 파티클 필터 기반의 음향 센서를 이용한 3차원 공간에서의 객체 추적 방법[남윤영, 이진석, 홍상진, 조위덕, 10-2008-0017756]
6. 기준 좌표상의 시각적 이미지를 이용한 객체 위치 측정 방법[남윤영, 박경수, 이진석, 홍상진, 조위덕, 10-2008-0017936]
7. Apparatus and method for inferencing topology of multiple cameras network by tracking movement [남윤영, 류정훈, 조위덕, PCT/KR2007/005225]
8. Method fo...