카메라 움직임 판별 장치 및 방법
    41.
    发明公开
    카메라 움직임 판별 장치 및 방법 失效
    用于分辨摄像机运动的装置和方法

    公开(公告)号:KR1020030049804A

    公开(公告)日:2003-06-25

    申请号:KR1020010080123

    申请日:2001-12-17

    CPC classification number: H04N5/145

    Abstract: PURPOSE: An apparatus and a method for discriminating camera motion are provided to improve the speed of discriminating the camera motion by combining motion vectors extracted from horizontal and vertical mean video. CONSTITUTION: A frame video memory(20) divides a plurality of moving picture frames(10) into each frame for storing the divided frames. A buffer(21) extracts and stores the frames stored in the frame video memory in order. A block dividing unit(22) segments one frame stored in the buffer into a plurality of blocks. A mean video generator(31) manufactures the mean video for extracting camera motion by using the segmented block. A horizontal mean video memory(32) and a vertical mean video memory stores horizontal mean video and vertical mean video. A motion vector extracting unit(441) extracts motion vectors existing in the block by using the data stored in the horizontal mean video memory and the vertical mean video memory. A motion vector memory(42) stores the motion vector data. A camera motion discriminator(51) discriminates camera motion by using the data of the motion vector memory.

    Abstract translation: 目的:提供用于识别相机运动的装置和方法,通过组合从水平和垂直平均视频中提取的运动矢量来提高辨别相机运动的速度。 构成:帧视频存储器(20)将多个运动图像帧(10)划分成每个帧以存储分割的帧。 缓冲器(21)依次提取存储在帧视频存储器中的帧。 块分割单元(22)将存储在缓冲器中的一帧分割成多个块。 平均视频发生器(31)通过使用分段块制造用于提取相机运动的平均视频。 水平平均视频存储器(32)和垂直平均视频存储器存储水平平均视频和垂直平均视频。 运动矢量提取单元(441)通过使用存储在水平平均视频存储器和垂直平均视频存储器中的数据来提取存在于块中的运动矢量。 运动矢量存储器(42)存储运动矢量数据。 相机运动鉴别器(51)通过使用运动矢量存储器的数据来识别相机运动。

    모델 기반 이동 물체 추적 장치 및 그 방법
    42.
    发明公开
    모델 기반 이동 물체 추적 장치 및 그 방법 无效
    基于车辆的车辆跟踪装置及其方法

    公开(公告)号:KR1020010057810A

    公开(公告)日:2001-07-05

    申请号:KR1019990061220

    申请日:1999-12-23

    Abstract: PURPOSE: A model basis vehicle tracing apparatus and method thereof is provided to trace vehicle having variable speed, changeable shape and size even at video clip by using the tracing apparatus based on model. CONSTITUTION: A video clip input part(10) is there. An initial model generating part(20) generates an initial color model and an edge model through sampling of object region at first frame of video clip which is input from the video clip input part(10). A characteristic abstraction part(30) abstracts characteristic through distance transformation of edge picture at each frame of video clip which is input from the video clip input part(10). A model positioning part(40) decides model position using the result of characteristic abstraction which is abstracted by the edge model and the color model and the characteristic abstraction part(30). An object abstraction and model modification part(50) abstracts objects from model position and an input frame decided and modifies the edge model and the color model to use at the next frame.

    Abstract translation: 目的:提供一种基于模型的车辆追踪装置及其方法,以便通过使用基于模型的跟踪装置来跟踪具有变速,可变形状和尺寸的车辆。 构成:视频剪辑输入部分(10)在那里。 初始模型生成部件(20)通过从视频剪辑输入部件(10)输入的视频剪辑的第一帧的对象区域的采样生成初始颜色模型和边缘模型。 特征抽象部分(30)通过从视频剪辑输入部分(10)输入的视频剪辑的每个帧处的边缘图像的距离变换来抽象特征。 模型定位部分(40)使用边缘模型和颜色模型和特征抽象部分(30)抽象的特征抽象结果来决定模型位置。 对象抽象和模型修改部分(50)从模型位置抽象对象,并且输入框架决定并修改在下一帧使用的边缘模型和颜色模型。

    회전특성을이용한손모양인식장치및그방법

    公开(公告)号:KR100282618B1

    公开(公告)日:2001-02-15

    申请号:KR1019970065067

    申请日:1997-12-01

    Abstract: 본 발명은 회전 특성을 이용한 손 모양 인식 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 손 모양의 회전 특성을 고려한 특징 값을 특징 추출용 마스크를 이용하여 추출하고, 이를 바탕으로 신경망을 이용해 수화의 정적인 손 모양을 인식하는데, 이는 입력 영상과 손 모양이 위치한 영역의 일정 최소 경계 직사각형(MBR) 위치 정보가 사용자나 이전 단계에 의해서 미리 정해져 있을 경우, 신경망을 이용한 손 모양의 이치화를 수행하고 나서, 그 손 모양을 회전시키고 특징 추출용 마스크를 고정시킨 채 회전 변형을 고려한 특징 값을 추출한 후, 그 추출된 특징 값을 받아 신경망에서 학습하여 손 모양을 인식함으로써, 컴퓨터와 사람간의 사람의 수화를 통한 상호 정보 전달에 기여할 수가 있다.

    극좌표 상의 궤적분석에 의한 동적 제스쳐 인식 시스템 및 방법
    44.
    发明公开
    극좌표 상의 궤적분석에 의한 동적 제스쳐 인식 시스템 및 방법 无效
    通过分析极坐标轨迹进行识别系统和方法

    公开(公告)号:KR1020000039192A

    公开(公告)日:2000-07-05

    申请号:KR1019980054447

    申请日:1998-12-11

    Abstract: PURPOSE: A gesture recognizing system and method in accordance with the trace analysis on polar coordinates is provided to pursue the motion of hand by using the natural color information included in the hand and to recognize the obtained information as the dynamic pattern. CONSTITUTION: A gesture recognizing system and method in accordance with the trace analysis on polar coordinates comprises a hand region extractor(11), a key-gesture spotter(12) and a gesture recognizer(13). The hand region extractor(11) separates the hand region from the video image inputted continuously and extracts the dynamic gesture. The key-gesture spotter(12) separates the key-gesture which is the meaning gesture from the dynamic gesture. The gesture recognizer(13) extracts the command is meant by the key-gesture. A gesture identification method in accordance with the track analysis on polar coordinates comprises the steps of;inputting the hand motion gesture image which means the specific command;separating the hand region from the hand motion gesture image and obtaining a track of gesture;separating the key-gesture which is the meaning gesture from the track of gesture;and extracting the command is meant by the key-gesture.

    Abstract translation: 目的:提供根据极坐标轨迹分析的手势识别系统和方法,通过使用手中包含的自然色信息来追踪手的运动,并将获得的信息识别为动态图案。 构成:根据极坐标的轨迹分析的手势识别系统和方法包括手区域提取器(11),按键手势识别器(12)和手势识别器(13)。 手区域提取器(11)将手区域与连续输入的视频图像分离,并提取动态姿态。 按键手势识别器(12)将来自动态手势的意义手势的键手势分开。 手势识别器(13)提取命令是通过按键手势来表示的。 根据对极坐标的轨迹分析的手势识别方法包括以下步骤:输入表示特定命令的手运动手势图像;将手区域与手运动手势图像分离并获得手势轨迹;分离键 - 这是从手势的轨迹的意思手势;以及提取命令是由键 - 手势表示的。

    회전특성을이용한손모양인식장치및그방법
    45.
    发明公开
    회전특성을이용한손모양인식장치및그방법 失效
    使用旋转特性的手部装置和设备

    公开(公告)号:KR1019990046908A

    公开(公告)日:1999-07-05

    申请号:KR1019970065067

    申请日:1997-12-01

    Abstract: 본 발명은 회전 특성을 이용한 손 모양 인식장치 및 그 방법에 관한 것이다. 손 모양의 회전 특성을 고려한 특징 값을 특징 추출용 마스크를 이용하여 추출하고, 이를 바탕으로 신경망을 이용해 수화의 정적인 손 모양을 인식한다. 이는 입력 영상과 손 모양이 위치한 영역의 일정 최소 경계 직사각형(MBR) 위치 정보가 사용자나 이전 단계에 의해서 미리 정해져 있을 경우, 신경망을 이용한 손 모양의 이치화를 수행하고 나서, 그 손 모양을 회전시키고 특징 추출용 마스크를 고정시킨 채 회전 변형을 고려한 특징 값을 추출한 후, 그 추출된 특징 값을 받아 신경망에서 학습하여 손 모양을 인식한다. 따라서, 컴퓨터와 사람간의 사람의 수화를 통한 상호 정보 전달에 기여할 수가 있다.

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