| 영상감지(Detection)와 얼굴인식(Facial Identification) | 2010.08.23 |
다양한 환경에서 고객의 요구는 다양하게 증가하므로 하나만을 하는 것은 한계가 있다. 얼굴인식과 자동차번호판 인식 등이 영상감지 등과 같이 수행이 되는 것이 시스템 구축의 경제성과 효율성에서 현실적인 솔루션이다. 통상 영상감지는 침입, 배회 등의 감지를 위해 넓은 화각과 원거리 감지를 말하고, 인식은 얼굴이나 번호판 인식을 위해 아주 가까운 거리를 요구한다. \r\n
과거의 영상감지나 인식을 위한 영상분석 솔루션은 이러한 분리로 인해 다양한 카메라들이 다른 위치에서 필요했다. 충분한 얼굴인식을 위해선 양 눈 사이에 300픽셀을 요구하기 때문에 상당히 가까이 카메라를 설치해야만 했다. \r\n이러한 기술적 한계를 극복하기 위해서는 최근 혼잡한 상황에서 인식되는 새로운 얼굴인식 시스템이 발표되기도 했다. 이 얼굴인식 솔루션은 과거와 달리 양 눈 사이에 22픽셀만을 요구하고, 표준형 메가픽셀 카메라로 혼잡한 군중 속에서 인식을 수행한다. \r\n나아가 같은 카메라를 갖고 감지를 수행할 수 있다. 이러한 신기술은 스토리지 용량을 줄여주며, 낮은 Bandwidth를 유지하게 해준다. 예를 들면 5메가픽셀 카메라와 스토리지, Bandwidth를 구축하는데 200배 정도 자원을 절약할 수 있다. \r\n최근 Jihadi Social Networking 사이트에서 발표된 Jeff Bardin 씨의 컨설팅을 보면 테러리스트들이 어느 장소에 폭탄을 두고 싶어 하는지를 알 수 있다. 이 권고에 따르면 테러리스트들은 최대의 피해를 얻기 위해 가장 혼잡한 곳에 폭탄을 두고 싶어 하며, 한적한 곳에는 폭탄을 두지 않는다. 공항의 승객 터미널이나 열차 승·하차장, 은행 로비 등 혼잡한 곳이 그들의 목표다. 그들은 혼잡한 곳에서는 보안담당자나 일반적인 보안설비가 무용지물이거나 작동하지 않는다는 것을 잘 알고 있으며, 테러를 가하려는 그들의 행동에 어떤 특이성을 발견하기 힘들다는 것도 잘 알고 있기 때문이다. 그러므로 테러의 위험에 노출될 수 있는 공항, 열차터미널, 지하철, 백화점, 은행 등 혼잡한 곳에서는 그러한 혼잡한 상황에서도 방치된 가방을 인식하거나 주요한 범죄자나 감시 대상의 얼굴을 인식할 수 있는 솔루션이 필요하다. \r\n\r\n \r\n 그러한 혼잡한 환경에서의 영상감지 및 얼굴인식 시스템은 아래와 같은 요건을 충족해야 한다. \r\n01 영상분석 시스템은 방치된 물건을 혼잡한 중이라도 몇 분에서 몇 십분 안에 감지할 수 있어야 한다. 이러한 혼잡 중의 방치물체 감지는 4×4 픽셀 사이즈까지 감지할 수 있어야 하며, 50%에 가까운 혼잡도에서도 15분 이상 방치된 물체를 감지할 수 있어야 한다. \r\n02 또한 영상분석 시스템은 얼굴인식도 동시에 수행해야 한다. 얼굴인식 시스템은 혼잡한 환경에서 카메라로 접근하는 사람들의 얼굴을 인식할 수 있어야 하며, 20미터의 거리 내에서 다양한 조명 변화 환경에서도 인식이 가능해야 한다. \r\n이러한 영상분석에 대한 올바른 이해와 적용을 통해 고객은 시행착오와 불필요한 예산 낭비를 줄이면서 효율적인 영상분석 시스템을 구축할 수 있다. \r\n<글 : 이 영 택 │ iOmniscient Korea 대표(ytlee@iomniscient.com)> \r\n\r\n\r\n |
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