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公开(公告)号：KR100951890B1
公开(公告)日：2010-04-12
申请号：KR1020080008162
申请日：2008-01-25
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/00201 , G06K9/6292 , G06T7/35 , G06T7/73 , G06T7/77 , G06T2207/10028
Abstract: 본 발명은 상황 모니터링을 적용한 실시간 물체 인식 및 자세 추정 시스템 및 방법에 관한 것으로, 실시간 영상정보를 입력받아 단일 혹은 다수의 증거를 추출하고, 상기 추출된 증거 등을 모델 상의 정보와 비교하여 물체를 인식하고, 물체의 위치 및 자세를 공간상의 확률적인 입자형태로 표현하는 제1 단계; 입자형태로 생성된 물체의 다양한 위치 및 자세를 확률적으로 융합하고 부정확한 정보를 제거하여 물체의 위치 및 자세를 최종적으로 판단하는 제2 단계; 실시간 영상정보와 상기 제2 단계에서의 물체의 위치 및 자세 정보를 입력받아 관심 영역을 생성하고 실시간 환경 정보를 수집 및 계산하는 제3 단계; 상기 제3 단계의 정보를 입력받아 증거 혹은 증거의 집합을 확률적으로 선택하고 수집하는 제4 단계; 및 상기 제1, 2 단계와 상기 제3, 4 단계를 병렬적으로 구성하고, 물체의 인식 및 자세 추정 결과가 확률적으로 만족될 때까지 반복하여 실행하는 제5 단계를 구비하는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 구성을 구비함으로써, 환경 변화에 대한 상황 모니터링에 기초하여 최적의 증거를 자동으로 선택 및 수집하여 사용함으로써, 잡음, 텍스쳐, 어클루젼(occlusion) 등 열악한 환경 조건에서도 강인한 물체 인식 및 자세 추정을 할 수 있는 이점이 있다.
물체 인식, 자세 추정, 상황 모니터링, 증거선택, 확률적 정보 융합Abstract translation: 提供了使用现场监测的实时对象识别和姿态估计的系统和方法。 该方法包括以下步骤：a）接收2D和3D图像信息，从接收到的2D和3D图像信息中提取证据，通过将证据与模型进行比较来识别对象，并通过概率粒子表示位置和姿态; b）概率地融合各种位置和姿势，并最终通过过滤不准确的信息来确定位置和姿势; c）通过从步骤b）接收2D和3D图像信息以及位置和姿势来生成ROI并收集和计算环境信息; d）通过接收步骤c）中的信息并提出机器人的收集附加证据的认知行动来概率地选择证据或一组证据; 以及e）平行地重复步骤a）和b）和步骤c）和d），直到概率地满足对象识别和姿态估计的结果。
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公开(公告)号：KR1020090081968A
公开(公告)日：2009-07-29
申请号：KR1020080008162
申请日：2008-01-25
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/00201 , G06K9/6292 , G06T7/35 , G06T7/73 , G06T7/77 , G06T2207/10028
Abstract: A real-time object recognition and posture estimating system applied with situation monitoring and a method thereof are provided to perform strong object recognition and posture estimation even under weak environments where noise is generated. An image obtaining unit(100) consecutively takes a picture of an object to be recognized, at various visual angles. A real-time environment monitoring unit(200) inputs 2D image information and 3D image information. The real-time environment monitoring unit calculates and collects real-time environment information. A multi-evidence extracting unit(300) extracts various evidences from the real-time image information. An evidence selecting and collecting unit(400) suggests an additional robot action for selecting the most suitable evidence and collecting the selected evidence.
Abstract translation: 提供应用情境监测的实时对象识别和姿势估计系统及其方法，即使在产生噪声的弱环境下也能执行强对象识别和姿势估计。 图像获取单元（100）以各种视角连续地拍摄要识别的对象的图像。 实时环境监测单元（200）输入2D图像信息和3D图像信息。 实时环境监测单元计算并收集实时环境信息。 多证据提取单元（300）从实时图像信息中提取各种证据。 证据选择和收集单位（400）提出了一种额外的机器人行动，用于选择最合适的证据并收集选定的证据。
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公开(公告)号：KR100748405B1
公开(公告)日：2007-08-10
申请号：KR1020060012816
申请日：2006-02-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06F17/18
Abstract: 제약조건 다양체를 기반으로 하여 각 변수의 추정치와 분산값을 알아내기 위한 기술에 관한 것으로, 입자를 이용하여 시스템의 상태 변수에 대한 불확실한 데이터 또는 정보를 필터링 및 융합하기 위하여 입자를 샘플링하는 방법에 있어서, 시스템 모델, 측정 모델 또는 다른 시스템이 갖는 제약조건의 비선형성이 상태변수의 확률분포에 주는 영향을 고려하여 샘플링하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 제약조건 다양체에 기반한 센서 융합 및 필터링 방법 및 시스템을 이용하는 것에 의해, 융합 및 필터링 성능 저하를 줄일 수 있고, 가우시안 근사화 오차를 줄일 수 있고, 불일치된 정보를 검출할 수 있다.
센서 융합, 필터링, 제약조건 다양체, 주변 확률 분포, 결합 확률 분포-
公开(公告)号：KR1020060092063A
公开(公告)日：2006-08-22
申请号：KR1020060012816
申请日：2006-02-10
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06F17/18
Abstract: 제약조건 다양체를 기반으로 하여 각 변수의 추정치와 분산값을 알아내기 위한 기술에 관한 것으로, 입자를 이용하여 시스템의 상태 변수에 대한 불확실한 데이터 또는 정보를 필터링 및 융합하기 위하여 입자를 샘플링하는 방법에 있어서, 시스템 모델, 측정 모델 또는 다른 시스템이 갖는 제약조건의 비선형성이 상태변수의 확률분포에 주는 영향을 고려하여 샘플링하는 구성을 마련한다.
상기와 같은 제약조건 다양체에 기반한 센서 융합 및 필터링 방법 및 시스템을 이용하는 것에 의해, 융합 및 필터링 성능 저하를 줄일 수 있고, 가우시안 근사화 오차를 줄일 수 있고, 불일치된 정보를 검출할 수 있다.
센서 융합, 필터링, 제약조건 다양체, 주변 확률 분포, 결합 확률 분포
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