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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2013002473A1
公开(公告)日：2013-01-03
申请号：PCT/KR2012/001383
申请日：2012-02-23
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단 , 김대진 , 김대환 , 김연호 , 안현진
CPC classification number: G06K9/00375 , G06K9/00201
Abstract: 본 발명에 따른 부피 특징 벡터와 3차원 하르-유사 필터를 이용한 물체 검출 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 물체 검출 방법은, 특정 물체가 포함된 다차원 영상을 이용하여 특정 물체 검출을 위한 방법으로, 미리 생성된 3차원 입방체 필터를 적용하여 윈도우 슬라이딩된 영상의 각 윈도우 슬라이드에 대하여, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터를 미리 정의된 특정한 형태로 정규화하는 단계, 3차원 입방체 필터의 각 셀에 상기 정규화된 데이터의 대응되는 부분을 할당한 후, 각 셀의 부피를 산출하여 부피 특징을 갖는 하나의 부피 특징 벡터로 표현하는 단계, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터가 특정 물체에 해당하는지 여부를 판단하기 위하여 부피 특징 벡터를 분류기에 적용하는 단계를 포함하여 구성된다.
Abstract translation: 根据本发明，公开了一种使用体积特征矢量和三维Haar滤波器来检测物体的方法和装置。 根据本发明的用于检测对象的方法是使用包括特定对象的多维图像来检测特定对象的方法，包括以下步骤：对与预定的窗口滑动的窗口相对应的区域的数据进行归一化 通过应用先前生成的三维立方过滤器相对于经过窗口滑动的图像的每个窗口滑块的特定形式; 将归一化数据的相应部分分配给三维立方体滤波器中的每个单元，然后计算每个单元的体积以将单元的体积表示为一个体积特征向量; 以及将所述体积特征向量应用于分类器，以便确定与所述窗口幻灯片相对应的区域的数据是否对应于所述特定对象。
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公开(公告)号：KR101233843B1
公开(公告)日：2013-02-15
申请号：KR1020110064089
申请日：2011-06-29
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00375 , G06K9/00201
Abstract: 본 발명에 따른 부피 특징 벡터와 3차원 하르-유사 필터를 이용한 물체 검출 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 물체 검출 방법은, 특정 물체가 포함된 다차원 영상을 이용하여 특정 물체 검출을 위한 방법으로, 미리 생성된 3차원 입방체 필터를 적용하여 윈도우 슬라이딩된 영상의 각 윈도우 슬라이드에 대하여, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터를 미리 정의된 특정한 형태로 정규화하는 단계, 3차원 입방체 필터의 각 셀에 상기 정규화된 데이터의 대응되는 부분을 할당한 후, 각 셀의 부피를 산출하여 부피 특징을 갖는 하나의 부피 특징 벡터로 표현하는 단계, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터가 특정 물체에 해당하는지 여부를 판단하기 위하여 부피 특징 벡터를 분류기에 적용하는 단계를 포함하여 구성된다. 본 발명에 따른 부피 특징 벡터와 3차원 하르-유사 필터를 이용한 물체 검출 방법 및 장치를 이용하면, 3차원 입방체 필터를 이용하여 영상의 3차원 부피특징벡터를 추출하고, 이를 하르-유사 필터와 조합하여 3차원 하르-유사필터를 생성하고, 아다부스트 알고리즘을 사용하여 최적의 필터를 선택함으로써 보다 정확하게 물체, 특히 손을 검출하는 효과가 있다.
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公开(公告)号：KR1020130002869A
公开(公告)日：2013-01-08
申请号：KR1020110064089
申请日：2011-06-29
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00375 , G06K9/00201
Abstract: PURPOSE: An object detecting method by using a volume feature vector and a 3D Haar-similarity filter and a device thereof are provided to extract a 3D volume feature vector of an image with a 3D cube filter, generate the 3D Haar-similarity filter with the combination of the extracted vector and a Haar-similarity filter, and detect an object by selecting an optimal filter with Adaboost algorithm. CONSTITUTION: An object detecting device normalizes data in an area corresponding to a window slide as a predefined specific form(S110). The device allocates parts corresponding to the normalized data to each cell of 3D cube filter. The device calculates a volume of each cell. The device expresses a volume feature vector having a volume feature(S120). The device applies the volume feature vector to classifiers(S140,S150). [Reference numerals] (10) Window slide with a 3D cube filter; (20) 3D Haar-similarity filter (hand detecting device); (30) 3D Haar-similarity filter (hand inspecting device); (AA) Start; (BB) Maximum hand area; (CC) Hand area; (DD) End; (S110) Normalizing data; (S120) Vectorizing a volume feature; (S123) Calculating the volume of each cell; (S125) Expressing the volume of each cell as a single volume feature vector; (S140) Classification by the application of a first classifier; (S150) Classification by the application of a second classifier; (S160) Detecting a hand area
Abstract translation: 目的：提供使用体积特征向量和3D Haar相似性滤波器及其装置的对象检测方法，以利用3D立方体滤波器提取图像的3D体积特征向量，并且生成3D Haar相似性滤波器 提取的矢量和Haar相似滤波器的组合，并通过使用Adaboost算法选择最佳滤波器来检测对象。 构成：对象检测装置将与窗口幻灯片相对应的区域中的数据规格化为预定义的特定形式（S110）。 设备将与归一化数据相对应的部分分配给3D立方体过滤器的每个单元。 设备计算每个单元的体积。 该装置表示具有体积特征的体积特征向量（S120）。 该设备将体积特征向量应用于分类器（S140，S150）。 （附图标记）（10）具有3D立方体过滤器的窗玻璃; （20）3D哈尔相似滤波器（手检器）; （30）3D哈尔相似滤波器（手检装置）; （AA）开始; （BB）最大手区; （CC）手区; （DD）结束; （S110）归一化数据; （S120）矢量化音量特征; （S123）计算每个单元的体积; （S125）将每个单元的体积表示为单个体积特征向量; （S140）通过应用第一分类器进行分类; （S150）通过应用第二分类器进行分类; （S160）检测手区
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公开(公告)号：KR101511450B1
公开(公告)日：2015-04-10
申请号：KR1020130152128
申请日：2013-12-09
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/6204 , G06K9/00342
Abstract: 객체의움직임을추적하는방법에있어서, 산등성이데이터추출방법과객체의관절움직임추적방법및 장치가개시된다. 산등성이데이터추출방법은, 객체의영상으로부터객체의외곽선내 포인트를선정하는단계와, 외곽선내 포인트의기울기거리값을산출하는단계와, 기울기거리값과외곽선내 포인트에인접한외곽선내 포인트들의기울기거리값의관계에기초하여외곽선내 포인트가산등성이포인트인지를결정하는단계를포함하여구성될수 있다. 객체의관절움직임추적방법은객체의산등성이포인트의분포를나타내는적어도하나의산등성이영역에관한정보를포함하는객체의초기정보를획득하는단계와, 초기정보에기반하여, 객체의시간적으로연속된영상으로부터객체의관절움직임을추적하는단계를포함하여구성될수 있다.
Abstract translation: 公开了用于提取脊数据的方法，用于跟踪物体的关节的运动的方法和装置。 用于提取脊数据的方法可以包括以下步骤：从对象的图像中选择对象的轮廓中的点; 计算轮廓中的点的倾斜距离值; 并且基于与轮廓中的点相邻的另一轮廓中的点的倾斜距离值与倾斜距离值之间的关系，确定轮廓中的点是否是脊点。 用于跟踪对象的关节运动的方法可以包括以下步骤：获得对象的初始信息，包括关于提供对象的脊点分布的至少一个脊区域的信息; 以及基于初始信息在对象的时间连续图像中跟踪对象的关节的移动。
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