KR20040018586A - 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치 및 이를 적용한감시시스템 - Google Patents

얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치 및 이를 적용한감시시스템 Download PDF

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Abstract

얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치 및 이를 적용한 감시시스템이 개시된다. 이 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치는 감산기, 움직임 판별부 및 얼굴검출기를 구비한다. 감산기는 현재 입력되는 영상과 이미 저장되어 있는 이전 영상의 밝기값에 대한 차영상을 구한다. 움직임 판별부는 전체 입력영상에서 밝기값 변화가 있는지 없는지를 계산하고, 밝기값 변화에 의하여 움직임 영역이 있는가를 판단한다. 얼굴검출기는 움직임 영역이 있는 경우, 움직임 영역이 있는 부분에 사람의 얼굴특성이 있는지 없는지 판별하고, 얼굴영역이 있는 경우 움직임 감지신호를 출력한다. 본 발명에 의하면, 보다 지능적인 움직임 검출을 통해 보안 시스템에 사용되는 제품들의 성능을 높이고, 저장용량을 효과적으로 사용할 수 있다.

Description

얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치 및 이를 적용한 감시시스템{Motion detecting device using face characteristics and monitoring system adapting it}
본 발명은 디지털 비디오 기반의 보안시스템에서 입력영상으로부터 움직임을 검출하기 위한 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 움직임의 변화가 있는 영역에서 얼굴 영역이 있는지를 다시 확인하여 움직임 검출의 정확성을 높인 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치 및 이를 적용한 감시시스템에 관한 것이다.
네트워크 카메라, 웹 트랜스미터, 디지털 비디오 레코더(DVR) 등을 구비한 보안시스템에서 감시 영상을 저장하기 위해서는 입력영상을 압축하고, 또한 저장순간을 판별하는 것이 필요하다.
만약, 보안 시스템에서 입력된 영상의 데이타를 모두 저장해야 한다면 많은 메모리와 불필요한 시스템 자원의 낭비를 초래할 것이다.
따라서, 영상의 효율적인 저장과 시스템 자원의 낭비를 막기 위해서 침입자가 침입을 했거나 감시하는 영역내에서 움직임 등을 감지했을 경우에만 영상을 기록해야할 필요가 있다.
도 1은 종래의 보안 시스템에 구비되어 있는 움직임 검출기의 일예를 나타내는 블록도이다.
도 1에 도시되어 있듯이, 종래의 움직임 검출기(10)는 프레임 메모리(11),감산기(12), 절대치부(13), 특징값 추출부(14), 제 1임계값 설정부(15), 비교부(16), 이치화부(17), 가산기(18) 및 움직임판별부(19)를 구비한다.
감산기(12)는 프레임 메모리(11)에 저장되어 있는 이전 영상과 현재 입력된 영상의 밝기값에 대한 차영상을 구한다.
절대치부(13)는 감산기(12)에 의해 구해진 차영상의 절대값을 취한다.
특징값 추출부(14)는 움직임 검출을 위해 필요한 특징값을 구한다.
이러한 특징값으로는 평균, 표준편차, 정규화분포 및 히스토그램 등이 있다.
임계값 설정부(15)는 특징값에 의거하여 움직임이 있는 화소를 결정하는 제 1임계값을 설정한다.
비교부(16)는 감산기(12)에 의해 구해진 이전 영상과 현재의 입력 영상의 밝기값에 대한 차영상과 제 1임계값을 비교한다. 제 1임계값보다 차영상의 값이 큰 경우에는 움직임이 있는 화소로 판단하고, 작은 경우에는 움직임이 없는 화소로 판단한다.
이치화부(17)는 밝기값 변화가 있는 화소와 없는 화소를 이진화한다. 즉, 밝기값 변화가 있는 화소는 +1, 그렇지 않은 화소는 0으로 이진화한다.
가산기(18)는 이치화된 영상에서 움직임이 있는 화소들의 전체 합을 구한다.
움직임 판별부(19)는 움직임이 있는 화소들의 전체 합이 임의의 임계값보다 크게 되면 최종적으로 현재 영상에서 움직임이 있다고 판별한다.
그런데, 종래의 움직임 검출기는 조명의 변화, 동물, 낙엽, 자동차 불빛 등의 밝기(luminance) 변화로 인해 움직임 검출에 오류가 많이 발생하였고, 빈번한오작동에 의해 영상을 저장하는 공간사용의 효율성이 떨어지는 문제점이 있었다.
또한, 영상의 밝기 정보 변화만을 이용하기 때문에 신뢰성이 낮았다.
그리고, 움직임 화소를 판별하기 위한 제 1임계값과 최종 움직임을 판별하기 위한 제 2임계값의 설정이 어려운 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 카메라 영상을 이용한 보안 시스템에서 보다 지능적인 움직임 검출을 통해 보안 시스템에 사용되는 제품들의 성능을 높이고, 저장용량을 효과적으로 사용할 수 있는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치 및 이를 적용한 감시시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.
도 1은 종래의 보안 시스템에 구비되어 있는 움직임 검출기의 일예를 나타내는 블록도,
도 2는 본 발명에 따른 얼굴특징을 이용한 움직임 검출기의 일 예를 나타내는 블록도,
도 3은 도 2의 얼굴검출기의 일 예를 나타내는 블록도,
도 4는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출기의 움직임 검출방법을 나타내는 플로우도, 그리고
도 5는 본 발명에 따른 얼굴특징을 이용한 움직임 검출기가 적용된 감시시스템의 일 예를 나타내는 도면이다.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명*
10, 3: 움직임 검출기11, 21: 프레임 메모리
12, 22: 감산기13, 23: 절대치부
14, 24: 특징값 추출부15, 25: 제 1임계값 설정부
16, 26: 비교부17, 27: 이치화부
18, 28: 가산기19, 29: 움직임판별부
30: 얼굴검출기
상기 목적을 달성하기 위하여, 현재 입력되는 영상과 이미 저장되어 있는 이전 영상의 밝기값에 대한 차영상을 구하는 감산기; 전체 입력영상에서 밝기값 변화가 있는지 없는지를 계산하고, 밝기값 변화에 의하여 움직임 영역이 있는가를 판단하는 움직임 판별부;및 움직임 영역이 있는 경우, 움직임 영역이 있는 부분에 사람의 얼굴특성이 있는지 없는지 판별하고, 얼굴영역이 있는 경우 움직임 감지신호를 출력하는 얼굴검출기를 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치가 제공된다.
상기 다른 목적을 달성하기 위하여, 감시영역에 적어도 하나 이상 설치되어 해당 영역의 영상을 입력하는 입력장치; 입력된 영상을 저장하는 기록장치; 입력된영상 신호에 밝기의 변화가 있는지 아닌지 확인하고, 밝기의 변화가 있는 영역인 경우, 얼굴 영역인지 아닌지 확인하고, 얼굴 영역인 경우 움직임 감지신호를 출력하는 움직임 검출부; 및 상기 움직임 검출부로부터 움직임 감지신호를 입력받으면, 해당하는 영상을 저장하도록 하는 저장명령을 상기 기록장치에 출력하는 출력부;를 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치가 적용된 감시시스템이 제공된다.
또한, 상기 출력부는 경고음을 발생하는 것이 바람직하다.
또한, 상기 출력부는 움직임 검출 메시지를 적어도 전자우편·PDA·휴대폰 중 어느 하나로 송신하는 것이 바람직하다.
다음은 본 발명의 일 실시예에 대하여 도면을 참고하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 얼굴특징을 이용한 움직임 검출기의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 2에 도시되어 있듯이, 본 발명에 따른 얼굴특징을 이용한 움직임 검출기(3)는 프레임 메모리(21), 감산기(22), 절대치부(23), 특징값 추출부(24), 제 1임계값 설정부(25), 비교부(26), 이치화부(27), 가산기(28), 움직임판별부(29) 및 얼굴검출기(30)를 구비한다.
다음은 이러한 얼굴특징을 이용한 비디오 신호의 움직임 검출기(20)의 동작을 설명한다.
비디오 신호는 입력되는 영상에 대한 움직임 검출을 위하여 프레임메모리(21)에 저장된다.
감산기(22)는 프레임 메모리(21)에 저장되어 있는 이전 영상과 현재 입력된 영상의 밝기값에 대한 차영상을 구한다.
절대치부(23)는 감산기(22)에 의해 구해진 차영상의 절대값을 취한다.
특징값 추출부(24)는 움직임 검출을 위해 필요한 특징값을 구한다.
이러한 특징값으로는 주로 통계적 특징 값을 사용하는데, 대표적인 통계적 특징 값들로는 평균, 표준편차 및 히스토그램 등이 있다.
평균은 움직임을 검출하는데 가장 많이 사용되는 특징 값으로, 연산량과 계산 시간이 적고 구현이 쉬우며, 움직임 검출 성능이 우수하다. 표준편차는 밝기 변화에 특히 민감하지만, 평균값보다 계산량이 많은 단점이 있다.
임계값 설정부(25)는 특징값 추출부(24)에 의해 구해진 특징값에 따라서 임계값을 설정한다.
비교부(26)는 감산기(22)에 의해 구해진 이전 영상과 현재의 입력 영상의 밝기값에 대한 차영상과 설정된 임계값을 비교한다. 임계치보다 차영상의 값이 큰 경우에는 움직임이 있는 화소로 판단하고, 작은 경우에는 움직임이 없는 화소로 판단한다.
이치화부(27)는 밝기값의 변화가 있는 화소(즉, 움직임이 있는 화소)와 밝기값의 변화가 없는 화소(즉, 움직임이 없는 화소)를 이진화한다. 즉, 밝기값 변화가 있는 화소는 +1, 그렇지 않은 화소는 0으로 이진화한다.
가산기(28)는 이치화된 영상에서 움직임이 있는 화소들의 전체 합을 구한다.
움직임 판별부(29)는 움직임이 있는 화소들의 전체 합이 임의의 임계값보다크게 되면 일차적으로 현재 영상에서 움직임이 있다고 판별한다.
얼굴검출기(30)는 움직임이 있다고 일차적으로 판별된 영상중에서 사람의 얼굴 영상이 있는지 없는지 검출한다. 만약, 얼굴 영상이 있으면, 최종적으로 움직임이 있는 것이므로 움직임 감지신호를 출력한다.
다음은 얼굴검출기(30)에 대하여 도 3을 참고하여 설명한다.
얼굴검출부(30)는 M-grid Gabor Wavelet 기반 후보영역 검출부(31), 저해상도 SVM(Support Vector Machine)기반 후보영역 검출부(33) 및 고해상도 SVM기반 최종얼굴검출부(34)를 구비한다.
M-grid Gabor Wavelet 기반 후보영역 검출부(31)는 비디오 시퀀스가 프레임 단위로 입력이 되면, 모든 가능한 위치에 "M" like shape grid를 매치시켜 특징 벡터를 추출하고, 평균 벡터와의 거리를 계산한다. 평균벡터와의 거리가 기 학습에 의해 얻어진 최대치 거리보다 작으면 얼굴 영역이라고 판단하여 얼굴이 존재하는 후보영역을 검출한다.
저해상도 SVM기반 후보영역 검출부(33)는 기 학습단계에서 정규화된 다수의 얼굴 영상(20 x 20 화소 크기)들에 대해 PCA(Principal Component Analysis)를 수행하고 20개의 eigen 벡터를 사용하여 특징 벡터를 추출한다. 추출된 다수의 얼굴 특징 벡터들과 비얼굴 특징 벡터 들을 SVM(Support Vector Machine)에 인가하여 얼굴 클래스와 비얼굴 클래스를 구분할 수 있는 결정 경계(Decision boundary)를 얻는다. 검출단계에서는 M-grid Gabor Wavelet 기반 후보영역 검출부(31)에서 얼굴 이라고 판단된 후보지점을 중심으로 가능한 부분영상(Observation window)들을 모두 조사하여 기 학습된 결정 경계에 의해 얼굴 후보 영역을 찾는다.
고해상도 SVM기반 최종얼굴검출부(34)는 앞단의 저해상도 SVM 기반 후보영역 검출부(33)의 학습 및 검출단계와 유사한 방법으로 학습단계에서는 40 x 40 화소크기의 얼굴 영상을 사용하고, 50개의 eigen 벡터를 사용하여 특징을 추출한다. 검출단계에서는 저해상도 SVM 기반 후보영역 검출부(33)를 수행하여 검출된 얼굴이라고 판단된 후보영역을 중심으로 고해상도 SVM을 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출한다.
그러나, 도 3에 제시된 얼굴검출기는 일 예에 불과하며, 예를 들면, 얼굴모양정보를 기반으로 하는 얼굴검출기, 얼굴의 특징점들을 기반으로 하는 얼굴검출기, 패턴기반 접근 얼굴검출기, 칼라 정보를 활용한 얼굴검출기 등이 사용될 수 있다.
다음은 얼굴특징을 이용한 움직임 검출기의 움직임 검출방법을 도 4를 참고하여 설명한다.
얼굴특징을 이용한 움직임 검출기는 현재 입력되는 영상과 이미 저장되어 있는 이전 영상의 밝기값에 대한 차영상을 구한다(단계 S402).
그리고, 전체 입력영상에서 밝기값 변화가 있는지 없는지를 계산하여, 밝기값 변환에 의하여 움직임 영역이 있는가를 판단한다(단계 S404).
움직임 영역이 있는 경우 얼굴검출기를 동작시켜서(단계 S406), 움직임 영역이 있는 영상 전체에 사람의 얼굴특성이 있는지 없는지 판별한다(단계 S408).
입력영상에서 얼굴영역이 있는 경우, 움직임 감지신호를 출력한다(단계S410).
도 5는 본 발명에 따른 얼굴특징을 이용한 움직임 검출기가 적용된 감시시스템(100)의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 감시시스템(100)은 입력장치(1), 신호처리부(2), 움직임 검출부(3), 표시장치(4), 출력부(5) 및 기록장치(6)를 구비한다.
이러한 감시시스템은 필요에 따라서, 하나의 장치로 구성될 수도 있고, 표시장치(4)와 기록장치(6)가 네트워크를 통하여 입력장치(1)와 연결되도록 구성할 수도 있다.
이러한 감시시스템으로 사용가능한 기기로는 디지털 비디오 레코더(DVR), 인터넷 비디오 서버, PDA, IMT 단말기 등이 있다.
입력장치(1)는 감시영역에 적어도 하나 이상 설치되는 디지털 비디오 카메라로서, 영상신호를 입력한다.
신호처리부(2)는 입력된 영상 신호를 표시장치(4)에 표시하거나 기록장치(6)에 기록하기 위해 데이터 압축 등의 필요한 처리를 행한다.
신호처리부(2)를 통해 처리된 영상신호는 움직임 검출부(3)에 인가된다. 움직임 검출부(3)는 영상신호가 입력되면, 입력된 영상 신호에서 밝기에 변화가 있는 영역인지 아닌지 확인한다. 또한, 밝기에 변화가 있는 영역은 얼굴영역인지 아닌지 다시 확인하여, 얼굴인 경우 움직임 감지신호를 출력한다.
그러면, 움직임 검출부(3)로부터 움직임 감지신호를 입력받은 출력부(5)는 제어 알고리즘에 따라 움직임 검출 경보를 발생하거나, 해당하는 영상을 저장하도록 하는 저장명령을 기록장치(6)에 출력하거나, 또는 움직임 검출 메시지를 전자우편·PDA·휴대폰 등으로 송신한다.
본 발명에 따른 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치 및 이를 적용한 감시시스템에 의하면, 보다 지능적인 움직임 검출을 통해 보안 시스템에 사용되는 제품들의 성능을 높이고, 저장용량을 효과적으로 사용할 수 있다.
또한, 전체 영상에서 얼굴을 찾지 않고, 밝기 변화가 있는 경우에 한 해 얼굴영역을 검색함으로써 계산량을 줄일 수 있는 효과가 있다.
이상에서 대표적인 실시예를 통하여 본 발명에 대하여 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims (7)

  1. 현재 입력되는 영상과 이미 저장되어 있는 이전 영상의 밝기값에 대한 차영상을 구하는 감산기;
    전체 입력영상에서 밝기값 변화가 있는지 없는지를 계산하고, 밝기값 변화에 의하여 움직임 영역이 있는가를 판단하는 움직임 판별부;및
    움직임 영역이 있는 경우, 움직임 영역이 있는 부분에 사람의 얼굴특성이 있는지 없는지 판별하고, 얼굴영역이 있는 경우 움직임 감지신호를 출력하는 얼굴검출기를 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치.
  2. 제 1항에 있어서,
    움직임 검출을 위해 필요한 특징값을 구하는 특징값 추출부;
    상기 구해진 특징값에 따라서 임계값을 설정하는 임계값 설정부;
    상기 감산기에 의해 구해진 이전 영상과 현재의 입력 영상의 밝기값에 대한 차영상과 설정된 임계값을 비교하고, 상기 임계값보다 상기 차영상의 값이 큰 경우 움직임이 있는 것으로 판단하는 비교부;
    움직임이 있는 화소를 이진화하는 이치화부;
    이치화된 영상에서 움직임이 있는 화소들의 전체 합을 구하는 가산기;를 더 구비하고,
    움직임이 있는 화소들의 전체 합이 임의의 임계값보다 크게 되면 현재 영상에서 움직임이 있다고 판별하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 얼굴검출기는
    움직임이 있다고 판별된 영역에 특정 패턴을 적용시켜 얼굴이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 검출하는 후보영역 검출부;
    얼굴의 특정 부위가 될 수 있는 후보 영역을 찾는 저해상도 SVM(Support Vector Machine)기반 후보영역 검출부; 및
    고해상도 SVM을 이용하여 최종적으로 얼굴을 검출하는 고해상도 SVM기반 최종얼굴검출부를 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치.
  4. 감시영역에 적어도 하나 이상 설치되어 해당 영역의 영상을 입력하는 입력장치;
    입력된 영상을 저장하는 기록장치;
    입력된 영상 신호에 밝기의 변화가 있는지 아닌지 확인하고, 밝기의 변화가 있는 영역인 경우, 얼굴 영역인지 아닌지 확인하고, 얼굴 영역인 경우 움직임 감지신호를 출력하는 움직임 검출부;
    상기 움직임 검출부로부터 움직임 감지신호를 입력받으면, 해당하는 영상을 저장하도록 하는 저장명령을 상기 기록장치에 출력하는 출력부;를 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치가 적용된 감시시스템.
  5. 제 4항에 있어서, 상기 움직임 검출부는
    현재 입력되는 영상과 이미 저장되어 있는 이전 영상의 밝기값에 대한 차영상을 구하는 감산기;
    전체 입력영상에서 밝기값 변화가 있는지 없는지를 계산하고, 밝기값 변화에의하여 움직임 영역이 있는가를 판단하는 움직임 판별부;및
    움직임 영역이 있는 경우, 움직임 영역이 있는 부분에 사람의 얼굴특성이 있는지 없는지 판별하고, 얼굴영역이 있는 경우 움직임 감지신호를 출력하는 얼굴검출기를 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치가 적용된 감시시스템.
  6. 제 4항에 있어서,
    상기 출력부는 경고음을 발생하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치가 적용된 감시시스템.
  7. 제 4항에 있어서,
    상기 출력부는 움직임 검출 메시지를 적어도 전자우편·PDA·휴대폰 중 어느 하나로 송신하는 것을 특징으로 하는 얼굴특징을 이용한 움직임 검출장치가 적용된 감시시스템.
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