식별 및 인식

조명

조명은 사람이나 사물의 식별 기능에 큰 영향을 줍니다. 그림자, 높은 대비 및 역광 장면은 모두 조명 상태가 양호한 경우에 비해 식별 및 인식을 더욱 어렵게 만듭니다. 여기에 나와 있는 예에서는 양호한 실외 조명을 보다 어려운 조건과 비교합니다.

15-20 m 거리에서 안면이 약 80 픽셀을 커버하도록 하려면 50 mm 렌즈가 필요합니다. 그러나 예에 명확히 나와 있는 것처럼 이러한 해상도에서도 사무실 복도나 지하철역의 일반적인 조도인 100-150 lux에서는 확실한 식별이 보장되지 않습니다. 광역역광보정(WDR)과 같은 카메라 기능과 저조도 상황에서도 높은 성능을 제공하는 센서는 도움이 되지만 최상의 결과는 추가적인 조명과 카메라 위치의 조절을 통해 역광을 방지하는 경우에 확보할 수 있습니다.

실외 감시의 경우, 낮 시간에 걸쳐서 햇빛의 강도 및 방향이 변화한다는 점을 고려해야 합니다. 날씨 상태도 조명 및 반사에 영향을 미칩니다. 예를 들어, 눈은 반사 조명의 강도를 높이며, 비와 젖은 포장도로는 반사광의 많은 부분을 흡수합니다. 사람 얼굴을 식별하려면 300-500 lux의 균형 잡힌 조명이 필요합니다. 번호판을 식별하기 위해서는 150 lux면 충분할 수 있습니다.

그림 3: 조명 조건이 식별에 영향을 주는 방법의 예. 이미지 A) 조도가 1600이며 조명 방향이 양호함. B) 조도가 350 lux이며 역광이 있음. C) 조도가 7 lux이며 조명 방향이 양호함. D) 조도가 1.5임 

저조도에서는 카메라 센서가 이미지에 영향을 줄 수 있는 상당한 양의 노이즈를 생성합니다. 이로 인해 식별이 어려워질 수 있습니다. 조명 수준이 주어진 경우, 노이즈, 셔터 속도, 피사계심도 간에는 항상 균형이 유지됩니다. 이 경우 조명 상태를 향상시키면 이들 간의 균형을 높은 수준으로 올릴 수 있습니다.

색 충실도

색은 식별 면에서 중요한 경우가 많습니다. 색 충실도를 확보하려면 사용되는 광원의 색 온도에 맞게 카메라의 화이트 밸런스를 조절해야 합니다. 실외 감시의 경우, 색 온도는 낮 시간에 따라 변화하며, 이로 인해 색 충실도를 유지할 수 있도록 자동 화이트 밸런싱이 필요합니다.
HDTV용 SMPTE(Society of Motion Picture and Television Engineers) 표준 규격 카메라는 색 충실도 관련 엄격한 요건을 충족시킬 수 있습니다.

카메라 배치