Bayesian Network based Event Recognition in Multi-Camera Environment

멀티카메라 환경에서의 베이지안 네트워크 기반 이벤트 인식

기존의 멀티 카메라 시스템은 넓은 영역을 커버하거나 이동 중인 물체를 트래킹 하기 위한 목적으로 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 시스템은 하나의 카메라가 커버하는 영상이 가려지면 정보를 잃게 되는 단점이 있다. 멀티 카메라 시스템은 하나의 영역을 여러 카메라가 커버하도록 하여 이런 단점을 극복할 수 있다. 또한 다양한 시점의 카메라에서 수집되는 영상의 경우, 영상에 따라 담고 있는 정보가 다르므로 여러 카메라의 입력 정보를 함께 활용하여 보다 많은 정보를 얻을 수도 있다. 본 논문은 이런 장점을 활용하여 멀티 카메라 환경에서의 이벤트 인식 문제를 다룬다. 이를 위해 사무실 환경에 8대의 카메라를 설치하였으며, 시나리오에 따라 영상을 수집하였다. 수집된 영상은 전문가에 의해 어노테이션 된 후 인식 모델의 학습에 사용되며, 학습된 베이지안 네트워크 모델의 구조와 파라미터를 도메인 지식에 기반해서 수정하여 최종 이벤트 인식 모델을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 이벤트 인식 모델의 인식률은 평균 87.0%로 Naive Bayes보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.