KR20080057500A - 사람 움직임 추적 시스템 및 그 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사람들의 움직임 추적 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 본 발명의 사람들의 움직임 추적 시스템은, 입력되는 이전 프레임과 현재 프레임의 각 픽셀을 비교하여 상기 프레임에서 적어도 하나의 움직임 영역을 추출하는 움직임 영역 추출부, 상기 움직임 영역들 중에서 설정된 사람 영상 특징에 기초하여 적어도 하나의 사람 영상 영역을 판별하는 사람영상 영역 판별부, 상기 판별된 사람 영상 영역들 각각을 포함하는 각각의 윈도우를 부가하는 윈도우 설정부, 및 상기 이전 프레임과 현재 프레임에 대해 부가된 윈도우들을 각각 대응 비교하여 상기 사람 영상 영역들에 포함된 사람 영상의 움직임 정보를 산출하는 사람영상 움직임 산출부를 포함하며, 이에 의해, 동영상 내에서 사람들의 움직임을 실시간으로 추적할 수 있다.
Figure P1020060130862
움직임, 추적, 이동, 사람, 물체, 동영상, 프레임

Description

사람 움직임 추적 시스템 및 그 방법{System and Method for tracking movement images of people}
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 복수의 사람 움직임 추적 시스템을 도시한 블록도, 그리고
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 복수의 사람 움직임 추적 방법을 도시한 흐름도이다.
본 발명은 사람 움직임 추적 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 촬영되어 입력되는 동영상 정보로부터 사람에 대한 영상정보를 구분하여 각 사람들의 움직임을 추적할 수 있는 사람 움직임 추장 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
일반적으로, 움직임 추적 방법은 입력되는 동영상으로부터 현재 프레임과 과거 프레임 간의 차이에 의해 움직임 영상을 찾고, 찾은 움직임 영상을 기초로 이후에 입력되는 동영상에 포함된 움직임 영상과 차이 정보를 통해 해당 움직임 영상에 포함된 물체의 움직임을 추적하는 방법이 이용되고 있다.
그런데, 종래의 움직임 추적 방법은 입력되는 영상에 포함된 하나의 물체에 대한 움직임 정보를 추적하는 것에 그치고 있다. 즉, 종래에는 기술상 직접적으로 여러 물체나 사람들을 동시에 추적하는 방법 및 시스템에 관한 구체적인 연구가 이루어 지지 않고 있었다.
단지, 세계적으로 비전(vision)과 관련한 기술 분야 연구자들이 관련 연구들을 수행하고 있을 뿐이다. 현재 수행되고 있는 연구들은 주로 사람의 동작을 매 영상 프레임마다 모아서 일정 단위 묶음으로 인식하는 방법, 특정 물체를 지정하여 그 물체의 움직임을 추적하는 방법, 및 자동차 등을 대상으로 차선을 인식하면서 주위 차들의 움직임을 분석하는 방법 등 다양한 주제 및 목표를 가지고 연구가 진행되고 있다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 제1 목적은, 입력되는 영상 프레임으로부터 움직이는 사람의 영상 정보를 보다 용이하게 획득할 수 있는 사람 움직임 추적 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
본 발명의 제2 목적은, 동영상으로부터 사람에 기인하는 영상 영역을 찾아서 사람들의 움직임 영상을 다중으로 동시에 추적할 수 있는 사람 움직임 추적 시스템 및 그 방법을 제공하는 데 있다.
상기와 같은 목적은 본 발명의 실시예에 따른 사람들의 움직임 추적 시스템은, 입력되는 이전 프레임과 현재 프레임의 각 픽셀을 비교하여 상기 프레임에서 적어도 하나의 움직임 영역을 추출하는 움직임 영역 추출부; 상기 움직임 영역들 중에서 설정된 사람 영상 특징에 기초하여 적어도 하나의 사람 영상 영역을 판별하는 사람영상 영역 판별부; 상기 판별된 사람 영상 영역들 각각을 포함하는 각각의 윈도우를 부가하는 윈도우 설정부; 상기 이전 프레임과 현재 프레임에 대해 부가된 윈도우들을 각각 대응 비교하여 상기 사람 영상 영역들에 포함된 사람 영상의 움직임 정보를 산출하는 사람영상 움직임 산출부; 및 상기 사람 영상 영역 판별부에서 상기 움직임 영역들로부터 상기 사람 영상 영역을 판별하기 위해 기준이 되는 상기 사람영상 특징정보, 상기 윈도우 설정부에서 설정되는 각 프레임별 윈도우 정보, 및 상기 사람영상 움직임 산출부에서 산출된 사람 영상 움직임 정보를 저장하는 저장부를 포함하여 구성된다.
상기 사람 영상 영역 판별부는 상기 판별된 사람 영상 영역들을 각각 구분하기 위해 상기 사람 영상 영역들에 대해 서로 다른 식별정보를 부여한다.
상기 윈도우 설정부는 상기 사람 영상 영역들 각각에 대해 설정된 사람 특징이 최대로 포함되도록 상기 윈도우의 위치 및 크기를 조정하여 부가한다.
한편, 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 사람 움직임 추적 방법은, 동영상 프레임을 입력 받는 단계; 상기 입력되는 동영상의 이전 프레임과 현재 프레임의 각 픽셀을 비교하여 상기 프레임에서 적어도 하나의 움직 임 영역을 추출하는 단계; 상기 움직임 영역들 중에서 설정된 사람 영상 특징에 기초하여 적어도 하나의 사람 영상 영역을 판별하는 단계; 상기 판별된 사람 영상 영역들 각각을 포함하는 각각의 윈도우를 부가하는 단계; 새로 프레임이 입력되면, 상기 부가된 윈도우와 동일한 사람 영상 영역을 갖는 윈도우의 크기 및 위치를 조정하는 단계; 및 상기 현재 프레임과 상기 새로 입력된 프레임에 대해 각각 부가된 윈도우들을 대응 비교하여 상기 사람 영상 영역들에 포함된 사람 영상의 움직임 정보를 산출하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 사람 움직임 추적 방법은, 상기 사람 영상 영역 판별 단계는 상기 판별된 사람 영상 영역들을 각각 구분하기 위해 상기 사람 영상 영역들에 대해 서로 다른 식별정보를 부여하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 사람 움직임 추적 방법은, 상기 사람 영상 영역 판별 단계에서 상기 움직임 영역들로부터 상기 사람 영상 영역을 판별하기 위해 기준이 되는 상기 사람영상 특징정보, 상기 윈도우 부가 단계에서 부가되는 각 프레임별 윈도우 정보, 및 상기 사람영상 움직임 산출 단계에서 산출된 사람 영상 움직임 정보 중 적어도 하나의 정보를 저장하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 실시예에 따른 사람 움직임 추적 방법은, 상기 사람 영상 움직임 정보 산출 단계에서 산출된 상기 사람 움직임 정보를 입력되는 명령에 따라 사용자 인터페이스를 통해 선택적으로 표시하는 단계를 더 포함한다.
본 발명에 따르면, 동영상 내에서 사람들의 움직임을 실시간으로 추적할 수 있으므로 하나의 화면에서 복수의 사람들에 대한 움직임을 관찰하여 각 사람들의 움직임을 분석할 필요가 있는 각종 스포츠 분야나 공항 또는 쇼핑센터 및 역 등에서 주의를 요하는 행동을 하는 사람들의 감시 및 해당 사람들의 움직임 분석 등의 보안 분야에 다양하게 사용될 수 있다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예들을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 도면들 중 동일한 구성요소들은 가능한 한 어느 곳에서든지 동일한 부호들로 나타내고 있음에 유의해야 한다. 또한 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 공지 기능 및 구성에 대한 상세한 설명은 생략한다.
본 발명은 입력되는 동영상에서 프레임과 프레임 사이의 픽셀 정보로부터 움직임 영역을 감지하고 이것들 중 사람에 기인하는 움직임 영역을 찾은 다음 사람들의 움직임 영상을 다중으로 동시에 추적하는 시스템 및 그 방법을 제안한다.
구체적으로, 본 발명은 입력되는 현재 프레임과 이전 프레임의 차이를 구해서 움직임을 포함하는 영역을 분리한 후, 분리된 영역이 사람인가를 판별하여 사람인 경우 영역을 포함하는 윈도우를 부가하고, 새로운 프레임이 입력되었을 경우 해당 사람의 특징이 최대로 포함될 수 있도록 윈도우의 위치 및 크기를 조정하며, 마지막 조정된 윈도우들을 기반으로 각 사람의 영상마다 움직임 정보를 계산하여 사람 영상에 대한 움직임을 추적하는 기술적 특징을 갖는다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 복수의 사람 움직임 추적 시스템을 도시한 블록도이다.
도시된 바와 같이, 사람 움직임 추적 시스템은, 영상 입력부(110), 움직임 영역 추출부(120), 사람 영상 영역 판별부(130), 윈도우 설정부(140), 사람 영상 움직임 산출부(150), 및 저장부(200)를 포함하여 구성된다.
영상 입력부(110)는 유입되는 동영상 정보를 입력받아 프레임별로 움직임 영역 추출부(120)에 제공한다.
움직임 영역 추출부(120)는 이전에 영상 입력부(110)에서 제공되는 동영상 정보의 프레임을 저장하고, 현재 영상 입력부(110)로부터 제공되는 현재 프레임을 입력 받아 저장되어 있는 이전 프레임과 각 픽셀별로 차이를 비교하여 상기 동영상에서 움직임이 발생한 영역들을 분리 추출한다.
사람 영상 영역 판별부(130)는 움직임이 발생한 영역들로부터 사람 영상 영역을 판별하고, 판별된 사람 영상 영역에 대해 각각 식별정보(ID)를 부여한다. 본 실시예에서 사람 영상 영역 판별부(130)는 움직임 영역 추출부(120)에서 추출된 움직임이 발생한 영역들을, 기존에 저장부(200)에 저장되어 있는 사람영상 특징정보(230)와 비교하여 각 움직임 발생 영역들에 대한 사람 영상 여부를 판별한다.
윈도우 설정부(140)는 사람 영상 영역 판별부(130)에서 판별된 사람 영상 영역에 대해, 각 사람 영상 영역에서 사람의 특징 영상을 가장 많이 포함하는 최소 윈도우를 설정하여 사람 영상 영역에 각각 부가한다. 본 실시예에서 윈도우 설정부(140)는 각 사람 영상 영역을 중심으로 윈도우를 상하좌우로 이동하면서 사람 영상의 특징이 최대가 되는 위치 및 크기로 윈도우를 설정하여 부가한다.
이후에 새로운 프레임이 입력되면, 움직임 영역 추출부(120)는 입력된 프레임과 이전 프레임의 픽셀을 비교하여 새로운 움직임 영역을 추출한다. 사람 영상 영역 판별부(130)는 추출된 움직임 영역들 중에서 사람 영상 영역을 판별하고, 판 별 결과 사람 영상 영역에 대해 가장 마지막에 부여된 식별 정보(ID) 다음 번호를 식별 정보로 부여한다.
한편, 사람 영상 움직임 산출부(150)는 이전 프레임과 현재 프레임에서 사람 영상 영역에 부가된 각각의 윈도우 변경 정보에 기초하여, 각 식별정보에 대응하는 사람 영상 영역에 포함된 사람 영상의 움직임 정보를 산출한다.
저장부(200)는 영상 입력부(110)를 통해 입력되는 입력 영상(210)을 저장한다. 저장부(200)는 움직임 영역 추출부(120)에서 추출된 각 프레임에 대해 움직임이 있는 픽셀들을 포함하는 움직임 영역 정보(220)를 저장한다. 이때 움직임 영역정보(220)는 해당 프레임별로 움직임 영역 개수 정보 및 움직임 영역 위치 정보를 포함한다.
또한 저장부(200)는 사람 영상 영역 판별부(130)가 움직임 영역 정보(220)로부터 사람 영상 영역을 판별하기 위한 기준이 되는 사람 영상 특징정보(230)를 저장한다. 이에 따라, 저장부(200)는 사람 영상 영역 판별부(130)에서 판별된 사람 영상 영역정보(240)를 저장한다.
저장부(200)는 윈도우 설정부(140)에 의해 설정된 사람 영상 영역정보(240)에 대한 각 윈도우 정보(250)를 저장한다. 이때 저장부(200)의 윈도우 정보(250)에는 이후에 새로운 프레임이 입력됨에 따라 사람 영상 영역을 포함하는 각 윈도우의 변경정보를 포함한다.
저장부(200)는 사람 영상 움직임 산출부(150)에서 산출된 사람 영상 영역에 포함된 사람 영상들에 대한 움직임 정보(260)를 저장한다.
한편, 본 실시예에서 이전에 부여된 식별정보(ID)의 사람 영상 영역이 다음에 입력되는 프레임에서 존재하지 않는 경우, 그 사람 영상 영역의 정보 보존을 위해 부여된 식별정보는 중복하여 사용하지 않는다. 본 실시예에서 매 프레임마다 사람 영상 영역에 대해 부여되는 사라지는 식별정보와 새로 생성되는 식별정보가 발생하며, 저장부(200)에서는 동영상의 입력이 종료되는 순간의 프레임까지 부여되는 식별정보 및 해당 식별정보의 윈도우 위치 정보를 저장한다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 복수의 사람 움직임 추적 방법을 도시한 흐름도이다.
먼저, 영상 입력부(110)는 유입되는 동영상 정보를 프레임별로 입력받는다(S110).
동영상 정보가 프레임별로 입력되면, 움직임 영역 추출부(120)는 이전에 입력된 프레임과 현재 입력되는 프레임을 각 픽셀별로 차이를 비교하여 현재 프레임에서 움직임이 발생한 영역들을 분리 추출한다(S120). 이때 저장부(200)는 추출한 움직임이 발생한 영역들에 대한 정보를 저장한다.
입력된 프레임으로부터 움직임 영역이 추출되면, 사람 영상 영역 판별부(130)는 저장부(200)에 저장된 사람 영상 특징정보(230)에 기초하여 움직임이 발생한 영역들로부터 사람 영상 영역을 판별한다(S130). 이때 사람 영상 영역 판별부(130)는 판별된 사람 영상 영역들에 대해 각각 식별정보(ID)를 부여한다. 저장부(200)는 판별된 사람 영상 영역정보를 식별정보와 함께 저장한다.
사람 영상 영역이 판별되면, 윈도우 설정부(140)는 사람 영상 영역 판별 부(130)에서 판별된 사람 영상 영역에 대해, 각 사람 영상 영역에서 사람의 특징 영상을 가장 많이 포함하는 최소 윈도우를 설정하여 사람 영상 영역에 각각 부가한다(S140).
이후 영상 입력부(110)는 새로 유입되는 동영상 프레임을 입력받는다(S150). 윈도우 설정부(140)는 새로 입력된 프레임으로부터 S130 단계에서 동일하게 판별된 사람 영상 영역의 특징이 최대로 포함되도록 부가된 윈도우의 위치 및 크기를 조정한다(S160).
이때 저장부(200)는 각 사람 영상 영역들에 대응하는 식별정보별 윈도우 정보를 저장한다(S170).
이에 따라, 사람 영상 움직임 산출부(150)는 이전 프레임과 현재 프레임에서 얻어낸 사람 영상 영역들에 각각 대응하는 윈도우 정보를 비교하여, 각 식별정보의 사람 영상에 대한 움직임 정보를 산출하고 저장부(200)에 저장한다(S180).
이후, 영상 입력부(110)는 새로운 영상 프레임의 입력 여부를 판별한다(S190). 새로운 영상 프레임이 입력된 것으로 판별되면, 사람 움직임 추적 시스템은 S120 단계 내지 S180 단계를 수행한다.
S190 단계에서 새로운 영상 프레임이 입력되지 않은 것으로 판별되면, 입력되는 명령에 따라 저장된 사람 영상 움직임 정보(260)를 사용자 인터페이스를 통해 표시할 수 있다(S195).
이상에서는 본 발명에서 특정의 바람직한 실시예에 대하여 도시하고 또한 설명하였다. 그러나 본 발명은 상술한 실시예에 한정되지 아니하며, 특허 청구의 범 위에서 첨부하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 및 균등한 타 실시가 가능할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부한 특허청구범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
상술한 본 발명에 따르면, 동영상 내에서 사람들의 움직임을 실시간으로 추적할 수 있으므로 하나의 화면에서 복수의 사람들에 대한 움직임을 관찰하여 각 사람들의 움직임을 분석할 필요가 있는 각종 스포츠 분야나 공항 또는 쇼핑센터 및 역 등에서 주의를 요하는 행동을 하는 사람들의 감시 및 해당 사람들의 움직임 분석 등의 보안 분야에 다양하게 사용될 수 있다.

Claims (8)

  1. 입력되는 이전 프레임과 현재 프레임의 각 픽셀을 비교하여 상기 프레임에서 적어도 하나의 움직임 영역을 추출하는 움직임 영역 추출부;
    상기 움직임 영역들 중에서 설정된 사람 영상 특징에 기초하여 적어도 하나의 사람 영상 영역을 판별하는 사람영상 영역 판별부;
    상기 판별된 사람 영상 영역들 각각을 포함하는 각각의 윈도우를 부가하는 윈도우 설정부; 및
    상기 이전 프레임과 현재 프레임에 대해 부가된 윈도우들을 각각 대응 비교하여 상기 사람 영상 영역들에 포함된 사람 영상의 움직임 정보를 산출하는 사람영상 움직임 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 사람 영상 영역 판별부는 상기 판별된 사람 영상 영역들을 각각 구분하기 위해 상기 사람 영상 영역들에 대해 서로 다른 식별정보를 부여하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 윈도우 설정부는 상기 사람 영상 영역들 각각에 대해 설정된 사람 특징이 최대로 포함되도록 상기 윈도우의 위치 및 크기를 조정하여 부가하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 시스템.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 사람 영상 영역 판별부에서 상기 움직임 영역들로부터 상기 사람 영상 영역을 판별하기 위해 기준이 되는 상기 사람영상 특징정보, 상기 윈도우 설정부에서 설정되는 각 프레임별 윈도우 정보, 및 상기 사람영상 움직임 산출부에서 산출된 사람 영상 움직임 정보 중 적어도 하나의 정보를 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 시스템.
  5. 동영상 프레임을 입력 받는 단계;
    상기 입력되는 동영상의 이전 프레임과 현재 프레임의 각 픽셀을 비교하여 상기 프레임에서 적어도 하나의 움직임 영역을 추출하는 단계;
    상기 움직임 영역들 중에서 설정된 사람 영상 특징에 기초하여 적어도 하나의 사람 영상 영역을 판별하는 단계;
    상기 판별된 사람 영상 영역들 각각을 포함하는 각각의 윈도우를 부가하는 단계;
    새로 프레임이 입력되면, 상기 부가된 윈도우와 동일한 사람 영상 영역을 갖는 윈도우의 크기 및 위치를 조정하는 단계; 및
    상기 현재 프레임과 상기 새로 입력된 프레임에 대해 각각 부가된 윈도우들을 대응 비교하여 상기 사람 영상 영역들에 포함된 사람 영상의 움직임 정보를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 사람 영상 영역 판별 단계는 상기 판별된 사람 영상 영역들을 각각 구분하기 위해 상기 사람 영상 영역들에 대해 서로 다른 식별정보를 부여하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 사람 영상 영역 판별 단계에서 상기 움직임 영역들로부터 상기 사람 영상 영역을 판별하기 위해 기준이 되는 상기 사람영상 특징정보, 상기 윈도우 부가 단계에서 부가되는 각 프레임별 윈도우 정보, 및 상기 사람영상 움직임 산출 단계에서 산출된 사람 영상 움직임 정보 중 적어도 하나의 정보를 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 방법.
  8. 제 5항에 있어서,
    상기 사람 영상 움직임 정보 산출 단계에서 산출된 상기 사람 움직임 정보를 입력되는 명령에 따라 사용자 인터페이스를 통해 선택적으로 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 움직임 추적 방법.
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