피라미드 구조 기반 기계 학습을 이용한 객체 인식 장치 및 방법

    公开(公告)号:KR101914208B1

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:KR1020170114977

    申请日:2017-09-08

    Abstract: 실시예들은객체를포함하는객체이미지를획득하는이미지획득부; 상기객체이미지를스케일링하여제1 스케일링정보를생성하는스케일링부; 상기객체이미지로부터제1 특징을추출하여제1 특징정보를생성하는제1 필터및 상기제1 특징정보를샘플링하는제1 샘플링층을포함하는제1 특징추출부; 상기샘플링된제1 특징정보및 제1 스케일링정보로부터제2 특징을추출하여제2a 서브특징정보및 제2b 서브특징정보를각각생성하는제2 필터, 상기제2a 서브특징정보및 제2b 서브특징정보를비교하여제2 특징정보를생성하는제2 특징비교층; 및및 상기제2 특징정보를샘플링하는제2 샘플링층을포함하는제2 특징추출부; 상기제1 특징정보및 제2 특징정보중 적어도하나에기초하여상기객체에대한특징벡터를생성하는특징벡터생성부; 및상기특징벡터를이용하여상기객체에대응하는식별자를결정하는객체인식부를포함하는피라미드구조기반기계학습을통한객체인식장치및 방법에관련된다.

    임의 시점의 영상 생성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

    公开(公告)号:KR101794709B1

    公开(公告)日:2017-11-08

    申请号:KR1020160038336

    申请日:2016-03-30

    Inventor: 조정현 김익재

    Abstract: 임의시점의영상생성방법은, 입력되는다시점영상을분석하여카메라의위치와자세(pose) 정보를추출하는단계; 새로운시점의영상을생성하기위한임의시점을입력하는단계; 상기임의시점에서의영상을생성하기위한적어도두 개이상의보간용시점을선택하는단계; 상기적어도두 개이상의보간용시점에서의영상들을보간(Interpolation)하여상기임의시점에서의영상을생성하는단계; 및상기임의시점에서의영상을출력하는단계를포함한다. 이에따라, 촬영된영상의시점과다른새로운시점에서의영상을신속하고정확하게생성할수 있다.

    임의 시점의 영상 생성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치
    7.
    发明公开
    임의 시점의 영상 생성 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치 有权
    在任意时间的图像生成方法,用于执行图像生成的记录介质和设备

    公开(公告)号:KR1020170111964A

    公开(公告)日:2017-10-12

    申请号:KR1020160038336

    申请日:2016-03-30

    Inventor: 조정현 김익재

    Abstract: 임의시점의영상생성방법은, 입력되는다시점영상을분석하여카메라의위치와자세(pose) 정보를추출하는단계; 새로운시점의영상을생성하기위한임의시점을입력하는단계; 상기임의시점에서의영상을생성하기위한적어도두 개이상의보간용시점을선택하는단계; 상기적어도두 개이상의보간용시점에서의영상들을보간(Interpolation)하여상기임의시점에서의영상을생성하는단계; 및상기임의시점에서의영상을출력하는단계를포함한다. 이에따라, 촬영된영상의시점과다른새로운시점에서의영상을신속하고정확하게생성할수 있다.

    Abstract translation: 一种生成任意视点图像的方法包括:通过分析输入的多视点图像来提取相机的位置和姿势信息; 输入用于生成新视点的图像的任意视点; 在任意时间点选择至少两个内插时间点来产生图像; 在至少两个内插时间点内插图像以在任意时间点生成图像; 并在任意时间输出图像。 因此,可以快速且准确地生成与捕捉图像不同的新视点的图像。

    행동 인식 학습용 동적 데이터베이스 구축 장치 및 방법

    公开(公告)号:KR102241287B1

    公开(公告)日:2021-04-16

    申请号:KR1020180173573

    申请日:2018-12-31

    Abstract: 실시예들은데이터베이스구축장치에포함된행동인식대상특성, 행동인식범위특성, 행동인식환경특성, 관측특성에기초하여행동인식학습용동영상을생성하고, 학습샘플을생성하여사용자가원하는사항들이반영된행동인식학습용데이터베이스를구축할수 있다. 그결과, 상기행동인식학습용데이터베이스를이용하여기계학습한애플리케이션은행동인식성능에있어사용자가원하는기계학습대상에최적화되고, 학습장치에최적화되어높은성능을가진다.

Patent Agency Ranking