<<
| Signature | MA 014 |
| Author | José Garrido |
| Title | Vergleich von Background Subtraction Methoden zur Anwendung in Videosicherheitssystemen |
| Tutor | Dipl.-Ing. Ruben Heras Evangelio |
| Professor | Dr.-Ing. Thomas Sikora |
| Date | 09.12.2011 |
| Abstract | Automatische Videosicherheitssysteme können einen wertvollen Beitrag dazu leisten, wenn es darum geht, den öffentlichen Raum zu schützen oder auch Industrieanlagen zu kontrollieren. Die Automatisierung von Sicherheitssystemen muss verschiedenen Anforderungen gerecht werden: dazu gehören die Identifizierung von Eindringlingen sowie die Registrierung von zurückgelassenen Objekten. Ein wichtiger Teil dieser Aufgabe besteht darin, die Detektion und Segmentierung sich bewegender Objekte durch Hintergrundsubtraktion (Backgroundsubstraktion BS) vom Hintergrund zu unterscheiden. Obwohl bereits einige interessante Untersuchungen zum Thema Backgroundsubstraktion existieren, sind die Vergleichskriterien mitunter ungenau definiert oder nicht miteinander kompatibel. Ein weiterer Mangel besteht darin, dass teilweise nur sehr einfache Beispielvideosequenzen benutzt werden, die den in der Realität auftretenden Gegebenheiten nicht gerecht werden. Hinzu kommt, dass die meisten Modelle nur ein recht begrenztes Anwendungsgebiet haben. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden 14 unterschiedliche und allgemein akzeptierte BS-Algorithmen ohne Vor- und Nachbearbeitung analysiert. Dabei werden sie unter zwei Hauptkriterien miteinander verglichen: Qualität der Bewegungsmaske und Laufzeit des Analyseprozesses. Die Methoden wurden in C++ implementiert und getestet. Es wurden sowohl fehleranfällige Methoden korrigiert als auch andere mögliche Optimierungen durchgeführt. Die Einstellungen der Methoden wurden vereinheitlicht um einen realistischen Vergleich zu ermöglichen. Die Methoden wurden anhand von sechs wirklichkeitsnahen Videosequenzen getestet und ihre Ergebnisse in Bezug auf die zwei Kriterien Maskenqualität und Laufzeit in einem Ranking dargestellt. Die Codebook-Methode stellte sich in diesem Zusammenhang als die beste und am flexibelsten einsetzbare Methode heraus. Zusätzlich wurden die BS-Methoden in eine Bibliothek eingefügt, wo man ihre Anwendung, Einstellung sowie die Ergebnisse schnell und übersichtlich finden kann. Darüber hinaus wurde eine Software entwickelt und implementiert, die die Nutzung der Bibliothek in einer visuellen Umgebung erlaubt. Mithilfe dieser Software erhält man die graphische Darstellung der Ergebnisse einer BS-Methode. So kann man die jeweilige Methode und ihre Einstellung für die laufende Anwendung schnell und je nach Bedarf optimieren und erhält ein sofortiges, graphisch dargestelltes Ergebnis. Die Bibliothek kann auch durch neue Methoden erweitert werden. |
| Key words | Median Background Subtraction, Median Filtering, BS-Methode, Gaussian, Estimation, Codebook, Video |
BibTeX