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베르누이혼합모델을 이용하여 동영상에서 배경 영역을 자동으로 분류하는 장치로서,상기 동영상을 입력받아 이미지로 캡쳐하는 이미지캡쳐모듈(10); 및상기 동영상이 이진값의 흑백 영상이 아닌 경우 상기 이미지캡쳐모듈(10)로 캡쳐한 이미지를 흑백 이미지로 변환하는 이미지선처리모듈(20); 및상기 흑백 이미지의 모든 픽셀에대한 베르누이혼합모델의 파라미터를 추정하는 파라미터추정모듈(30); 및상기 베르누이혼합모델과 추정한 파라미터를 이용하여 상기 모든 픽셀이 배경 영역에 속하는지 판단하는 배경추정모듈(40); 및상기 배경추정모듈(40)로부터 배경 영역에 속하는 모든 픽셀의 위치정보를 수집하여 상기 캡쳐된 이미지의 배경모델을 생성하는 배경모델링모듈(50); 및상기 생성된 배경모델을 사용자가 인식가능한 데이터형식으로 생성하여 출력장치로 전달하는 출력모듈(60);을 포함하는 것을 특징으로 하되,상기 파라미터추정모듈(30)과 배경추정모듈(40)은 상기 흑백 이미지의 모든 픽셀에 대해서 상기 파라미터 추정 및 상기 모든 픽셀이 배경 영역에 속하는지 판단을 반복하는 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링장치
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제 1항에 있어서, 상기 이미지선처리모듈(20)은, 사용자에게 기준명암도를 입력받고, 상기 캡쳐한 이미지를 각 픽셀이 0~255의 명암도로 표현되는 그레이스케일 이미지로 변환한 후 상기 그레이스케일 이미지에서 각 픽셀의 명암도가 상기 기준명암도를 초과하는 픽셀은 흰색으로 상기 기준명암도 이하인 픽셀은 검정색으로 변환하는 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링장치
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제 1항에 있어서, 상기 파라미터추정모듈(30)은,상기 베르누이혼합모델에 적용되는 아래 [수학식 1]과 같은 베르누이혼합분포에 대해 EM알고리즘을 수행하여 상기 파라미터인 와 를 추정하되,수렴조건인 를 만족할 때까지 상기 EM알고리즘을 반복하여 수행하며,상기 , 는 이번 회의 EM알고리즘에서 추정된 와 의 값이며, 상기 , 는 전 회의 EM알고리즘에서 추정된 와 의 값이되, 상기 모든 픽셀에 대해 EM알고리즘을 실시한 첫 회에는 , 은 사용자에게서 입력받은 값이며,는 사용자가 입력한 의 수렴조건, 는 사용자가 입력한 의 수렴조건, 는 의 인덱스값을 가진 흑백 이미지에서 의 인덱스 값을 가진 베르누이 분포의 가중치,는 의 인덱스값을 가진 흑백 이미지에서 의 인덱스 값을 가진 베르누이 분포에 속하는 이 1일 확률,는 상기 모든 픽셀 중 임의의 픽셀이 속한 베르누이 분포의 인덱스이며, 는 상기 모든 픽셀 중 임의의 픽셀이 속한 흑백 이미지의 인덱스인 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링장치
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제 1항에 있어서, 상기 배경추정모듈(40)은,사용자가 설정한 임계치를 입력받고, 상기 모든 픽셀에 대한 아래 [수학식 1]과 같은 베르누이혼합분포를 계산하여 나온 확률값이 상기 임계치를 초과하면 확률값이 상기 임계치를 초과한 해당픽셀을 상기 배경 영역에 속하는 것으로 판단하고, 임계치 이하이면 확률값이 상기 임계치 이하인 해당픽셀을 객체 영역에 속하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링장치
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베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링장치(100)를 사용하여 동영상에서 배경 영역을 자동으로 분류하는 방법으로서,이미지캡쳐모듈(10)이 상기 동영상을 입력받아 이미지로 캡쳐하는 이미지캡쳐단계(S10); 및상기 동영상이 이진값의 흑백 영상이 아닌 경우 이미지선처리모듈(20)이 상기 이미지캡쳐모듈(10)로 캡쳐한 이미지를 흑백 이미지로 변환하는 이미지선처리단계(S20); 및파라미터추정모듈(30)이 상기 흑백 이미지의 모든 픽셀에 대한 베르누이혼합모델의 파라미터를 추정하는 파라미터추정단계(S30); 및배경추정모듈(40)이 상기 베르누이혼합모델과 추정한 파라미터를 이용하여 상기 모든 픽셀이 배경 영역에 속하는지 판단하는 배경추정단계(S40); 및상기 배경추정모듈(40)로부터 배경 영역에 속하는 모든 픽셀의 위치정보를 수집하여 상기 캡쳐된 이미지의 배경모델을 생성하는 배경모델링단계(S50); 및출력모듈(60)이 상기 배경모델을 사용자가 인식가능한 데이터형식으로 생성하여 출력장치로 전달하는 출력단계(S60);을 포함하는 것을 특징으로 하되,상기 (S30)단계와 (S40)단계가 상기 흑백 이미지의 모든 픽셀에 대해서 수행될 때까지 반복수행되고, 상기 (S10)단계 내지 (S60)단계는 상기 동영상에 대하여 일정 시간 간격으로 반복 수행되는 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링방법
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제 5항에 있어서, 상기 이미지선처리단계(S20)는,상기 이미지선처리모듈(20)이 사용자에게 기준명암도를 입력받고, 상기 캡쳐한 이미지를 각 픽셀이 0~255의 명암도로 표현되는 그레이스케일 이미지로 변환한 후 상기 그레이스케일 이미지에서 각 픽셀의 명암도가 상기 기준명암도를 초과하는 픽셀은 흰색으로 상기 기준명암도 이하인 픽셀은 검정색으로 변환하는 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링방법
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제 5항에 있어서, 상기 파라미터추정단계(S30)는,상기 파라미터추정모듈(30)이 상기 베르누이혼합모델에 적용되는 아래 [수학식 1]과 같은 베르누이혼합분포에 대해 EM알고리즘을 수행하여 상기 베르누이혼합분포의 파라미터인 와 를 추정하되,수렴조건인 를 만족할 때까지 상기 EM알고리즘을 반복하여 수행하며,상기 , 는 이번 회의 EM알고리즘에서 추정된 와 의 값이며, 상기 , 는 전 회의 EM알고리즘에서 추정된 와 의 값이되, 상기 모든 픽셀에 대해 EM알고리즘을 실시한 첫 회에는 , 은 사용자에게서 입력받은 값이며,는 사용자가 입력한 의 수렴조건, 는 사용자가 입력한 의 수렴조건, 는 의 인덱스값을 가진 흑백 이미지에서 의 인덱스 값을 가진 베르누이 분포의 가중치,는 의 인덱스값을 가진 흑백 이미지에서 의 인덱스 값을 가진 베르누이 분포에 속하는 이 1일 확률,는 상기 모든 픽셀 중 임의의 픽셀이 속한 베르누이 분포의 인덱스, 는 상기 모든 픽셀 중 임의의 픽셀이 속한 흑백 이미지의 인덱스인 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링방법
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제 5항에 있어서, 상기 배경추정단계(S40)는,상기 배경추정모듈(40)이 상기 모든 픽셀에 대한 아래 [수학식 1]과 같은 베르누이혼합분포를 계산하여 나온 확률값이 사용자가 설정한 임계치를 초과하면 확률값이 상기 임계치를 초과한 해당픽셀을 상기 배경 영역에 속하는 것으로 판단하고, 임계치 이하이면 확률값이 상기 임계치 이하인 해당픽셀을 객체 영역에 속하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 베르누이혼합모델을 이용한 배경모델링방법
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제 5항 내지 제 8항 중 어느 한 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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