Performance Evaluation of Background Subtraction Based Moving Object Detection Approach
Md Alamgir Hossain, Md. Imtiaz Hossain, Md. Delowar Hossain, Ga‐Won Lee, Eui‐Nam Huh · 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 · 2020
배경 분리 알고리즘은 비디오 시퀀스에서 배경을 재구성하여 움직이는 객체를 찾아내기 위한 기술로, 광범위한 응용 분야에 활용되고 있다. 배경 분리 알고리즘의 연구는 주로 복잡도를 줄이면서 정확성을 높이는 데 중점을 두고 있으나, 복잡도를 측정하거나 정확도를 평가하는 방법에 대한 연구는 상대적으로 미비한 상태이다. 따라서, 본 연구에서는 산업 및 학술적으로 모두 사용 가능한 배경 분리 알고리즘의 정확도와 계산 복잡도 평가 방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 클러스터 기반 기법, 통계 기반 기법, 표본 합의 기반 기법의 세가지 종류와 배경 분리 알고리즘을 구현하고 평가한다. 특히 배경 분리 알고리즘의 분할 정확도를 평가하는데 가장 적합한 방법인 F-measure를 다른 혼합 지표와 함께 사용하였으며, CDD-2012, CDD-2014, 카네기멜론의 데이터시트를 픽셀당 메모리 사용량, 초당 프레임 수로 복잡도를 평가하여 정확도와 계산 복잡도를 나타낸 실험 결과를 본문(섹션 4)에 제시하였다.