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    지수함수 기반의 입자 리샘플링 방법 및 그 방법을 이용한 영상객체 추적방법
    3.
    发明申请
    지수함수 기반의 입자 리샘플링 방법 및 그 방법을 이용한 영상객체 추적방법 审中-公开
    基于引用函数对粒子进行替换的方法和使用该方法跟踪视频对象的方法

    公开(公告)号：WO2012144813A2

    公开(公告)日：2012-10-26

    申请号：PCT/KR2012/002987

    申请日：2012-04-19

    Applicant: 전남대학교산학협력단 ,  오치민 ,  이슬람모하메드 자이둘 ,  이칠우

    Inventor： 오치민 ,  이슬람모하메드 자이둘 ,  이칠우

    IPC: G06T7/00 ,  G06T7/20

    CPC classification number: G06T7/277 ,  G06T2207/10016

    Abstract: 본 발명은 지수함수 기반의 입자 리샘플링 방법 및 그 방법을 이용한 영상객체 추적방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 파티클 필터를 이용하여 영상 객체를 추적할 때, 가중치가 높은 입자들을 다음 시간의 초기 입자들로 효과적으로 리샘플링함으로써 영상객체 추적의 정확도를 매우 향상시킬 수 있는 지수함수 기반의 입자 리샘플링 방법 및 그 방법을 이용한 영상객체 추적방법에 관한 것이다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种基于指数函数重新采样粒子的方法和使用该方法跟踪视频对象的方法，更具体地涉及一种基于指数函数重新采样粒子的方法和使用该方法跟踪视频对象的方法， 通过使用粒子滤波器跟踪视频对象，通过有效地重采样重粒子作为下一个时间序列的初始粒子来提高视频对象跟踪过程的准确性。

    수치적인 역 운동학 기반의 언센티드 칼만 필터를 이용한 인체 자세 추정 방법, 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체 및 서버 시스템
    4.
    发明申请
    수치적인 역 운동학 기반의 언센티드 칼만 필터를 이용한 인체 자세 추정 방법, 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체 및 서버 시스템 审中-公开
    使用基于数字反相动力学的未经授权的卡尔曼滤波器估计人类位置的方法，计算机可读介质及其服务器系统

    公开(公告)号：WO2012046913A1

    公开(公告)日：2012-04-12

    申请号：PCT/KR2010/008334

    申请日：2010-11-24

    Applicant: 전남대학교산학협력단 ,  서융호 ,  오치민 ,  이칠우

    Inventor： 서융호 ,  오치민 ,  이칠우

    IPC: H04N13/00 ,  H04N5/262 ,  G06T7/20

    CPC classification number: H04N5/247 ,  G06T7/75 ,  H04N5/23219

    Abstract: 본 발명은 인체 자세 추정 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 수치적인 역 운동학에 기반하여 이전시간의 영상의 인체 자세로부터 현재시간의 영상의 인체 자세를 추정하되, 언센티드 칼만 필터를 이용하여 관절의 변화를 갱신함으로써, 인체 자세를 빠르게 추정할 수 있는 수치적인 역 운동학 기반의 언센티드 칼만 필터를 이용한 인체 자세 추정 방법, 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체, 그 프로그램을 통신망을 통해 전송할 수 있는 서버 시스템에 관한 것이다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种用于估计人姿态的方法，更具体地说，涉及一种使用基于数值逆运动学的无色卡尔曼滤波器估计人姿态的方法，用于执行该方法的计算机可读介质，以及一 服务器系统，用于通过通信网络发送程序，其可以基于数值反向运动学和先前图像中的人物姿势来估计当前图像中的人类姿势，从而可以快速估计人类姿势， 使用无色卡尔曼滤波器估计发音变化。

    휴대용 단말기에서 제스처를 인식하기 위한 장치 및 방법
    6.
    发明公开
    휴대용 단말기에서 제스처를 인식하기 위한 장치 및 방법 有权
    移动装置识别手段的装置和方法

    公开(公告)号：KR1020110032429A

    公开(公告)日：2011-03-30

    申请号：KR1020090089906

    申请日：2009-09-23

    Applicant: 삼성전자주식회사 ,  전남대학교산학협력단

    Inventor： 송희준 ,  윤제한 ,  심현식 ,  박영희 ,  이칠우 ,  김민욱 ,  오치민 ,  아후라흐만디

    IPC: H04B1/40 ,  H04N5/262

    CPC classification number: H04N5/262 ,  G06F3/017 ,  G06F17/30286 ,  H04B1/3827 ,  H04B1/401

    Abstract: PURPOSE: An apparatus for improving gesture recognizing ratio in a mobile device is provided to generate integrated specification information from a plurality of input data, and recognize a gesture. CONSTITUTION: A gesture recognition unit(102) comprises a data acquisition unit(104), a feature extraction unit(106), and an integrated information generator(108). The data acquisition unit acquires a plurality of input data through cameras. The feature extraction unit performs pre-processing about a plurality of input data. The feature information extraction unit classifies the domain capable of gesture recognition. The integrated information generator mixes the extracted feature information to one integrated feature information.

    Abstract translation: 目的：提供一种用于改善移动设备中的手势识别比率的装置，用于从多个输入数据生成综合指定信息，并识别手势。 构成：手势识别单元（102）包括数据获取单元（104），特征提取单元（106）和综合信息生成器（108）。 数据采集​​单元通过照相机获取多个输入数据。 特征提取单元执行关于多个输入数据的预处理。 特征信息提取单元对能够进行手势识别的域进行分类。 综合信息发生器将所提取的特征信息与一个综合特征信息进行混合。

    빈도수 기반의 영상 내 얼굴객체 추적방법
    7.
    发明授权
    빈도수 기반의 영상 내 얼굴객체 추적방법 有权
    基于频率的面位置跟踪

    公开(公告)号：KR101524516B1

    公开(公告)日：2015-06-02

    申请号：KR1020130146913

    申请日：2013-11-29

    Applicant: 전남대학교산학협력단

    Inventor： 이칠우 ,  오치민 ,  이석진

    IPC: G06K9/46

    CPC classification number: G06K9/00288 ,  G06F17/30256 ,  G06K9/00758 ,  G06K9/6226 ,  G06T2207/30201

    Abstract: 본발명은영상내 얼굴객체추적방법에관한것으로, 보다구체적으로는입력되는영상의얼굴객체와이전영상의얼굴객체간의동일성을판단하여이전영상의얼굴객체의정보를갱신함으로써얼굴객체를추적하고, 추적중인얼굴객체에추적빈도수확률을부여하여추적빈도수확률이낮은얼굴객체에대해서는추적을종료함으로써얼굴객체추적의정확도를향상시킬수 있는빈도수기반의영상내 얼굴객체추적방법에관한것이다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种面部对象追踪方法，更具体地说，涉及一种基于频率的面部对象追踪方法，包括：确定输入的图像面部对象和先前图像面部对象是否相同的步骤; 通过更新先前图像面对象上的信息来跟踪面部对象的步骤; 向被追踪的面部对象提供跟踪频率概率的步骤; 以及完成跟踪具有低跟踪频率概率的面部对象的步骤。 因此，本发明可以提高跟踪对象的精度。

    추적기의 강탈 회피를 위한 벌점 그래프 기반의 다중 영상 객체 추적 방법
    8.
    发明公开
    추적기의 강탈 회피를 위한 벌점 그래프 기반의 다중 영상 객체 추적 방법 有权
    基于用于避免跟踪器重叠问题的罚款图的多目标跟踪

    公开(公告)号：KR1020130013416A

    公开(公告)日：2013-02-06

    申请号：KR1020110075049

    申请日：2011-07-28

    Applicant: 전남대학교산학협력단

    Inventor： 오치민 ,  김종구 ,  서융호 ,  이칠우

    IPC: G06T7/20

    CPC classification number: G06K9/3241 ,  G06T7/277 ,  G06T2207/10016

    Abstract: PURPOSE: A multi image object tracking program based on a penalty point graph for a hijacking problem of a tracker is provided to add a penalty point, which is in inverse proportion to a distance of a neighbor image object, to a weighted value of each particle, thereby preventing a hijacking problem for object tracking. CONSTITUTION: A multi image object tracking program extracts an image object from a current image. The multi image object tracking program obtains location information of the extracted image object(S2000). The multi image object tracking program labels a new object by a new identifier(S3100). The multi image object tracking program generates a penalty point graph(S4000). The multi image object tracking program predicts a particle group of the each image object(S5000). The multi image object tracking program calculates particle weighted values of predicted particles(S6000). The multi image object tracking program assigns a penalty point to the weighted values(S7000). [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S1000) Inputting an image; (S2000) Extracting an image object and obtaining location information; (S3000) Location information; (S3100) Adding to a tracing list; (S4000) Generating a penalty point graph; (S5000) Predicting the particle group of each image object; (S6000) Calculating particle weighted values; (S7000) Applying a penalty point to the particle weighted values; (S8000) Removing particles with '0' weighted values; (S9000) Updating the location of each image object and the penalty point graph; (S9100) Resampling the particle group; (S9200) Is a next image input ?

    Abstract translation: 目的：提供一种基于跟踪器劫持问题的惩罚点图的多图像对象跟踪程序，以将与邻近图像对象的距离成反比的惩罚点与每个粒子的加权值相加 ，从而防止对象跟踪的劫持问题。 构成：多图像对象跟踪程序从当前图像中提取图像对象。 多图像对象跟踪程序获取提取的图像对象的位置信息（S2000）。 多图像对象跟踪程序通过新的标识符标记新对象（S3100）。 多图像对象跟踪程序生成罚点图（S4000）。 多图像对象跟踪程序预测每个图像对象的粒子群（S5000）。 多图像对象跟踪程序计算预测粒子的粒子加权值（S6000）。 多图像对象跟踪程序将惩罚点分配给加权值（S7000）。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S1000）输入图像; （S2000）提取图像对象并获取位置信息; （S3000）位置信息; （S3100）添加到跟踪列表中; （S4000）生成罚点图; （S5000）预测每个图像对象的粒子群; （S6000）计算粒子加权值; （S7000）对粒子加权值应用罚点; （S8000）去除“0”加权值的颗粒; （S9000）更新每个图像对象的位置和罚点图; （S9100）重新采样粒子群; （S9200）是下一张图像输入吗？

    추적기의 강탈 및 중앙화 회피를 위한 근접 및 밀착 벌점 기반의 다중 영상객체 추적방법
    9.
    发明授权
    추적기의 강탈 및 중앙화 회피를 위한 근접 및 밀착 벌점 기반의 다중 영상객체 추적방법 有权
    基于邻接和接触罚款的多目标跟踪，用于避免跟踪的重叠和中心问题

    公开(公告)号：KR101594871B1

    公开(公告)日：2016-02-17

    申请号：KR1020140160626

    申请日：2014-11-18

    Applicant: 전남대학교산학협력단

    Inventor： 이칠우 ,  오치민

    IPC: G06T7/20

    Abstract: 본발명은다중영상객체추적방법에관한것으로, 보다구체적으로는다중객체추적시근거리에있는객체들이서로접근하는겹쳐지는중앙화(centralization)에의해객체들간에서로식별자가바뀌거나사라지는현상인강탈현상(hijacking problem)을방지할수 있는추적기의강탈및 중앙화회피를위한근접및 밀착벌점기반의다중영상객체추적방법에관한것이다.

    Abstract translation: 本发明涉及一种用于跟踪多个图像对象的方法，更具体地说，涉及一种基于接近度和接触罚分跟踪多个图像对象的方法，以避免劫持和集中化跟踪器。 基于接近度和接触罚分来跟踪多个图像对象的方法，以避免劫持和集中化跟踪器，可以防止劫持问题，这是一个问题，即通过集中进行标识符在附近对象之间改变或消失的问题， 跟踪多个对象时的其他对象。

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