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公开(公告)号：KR101158729B1
公开(公告)日：2012-06-22
申请号：KR1020100029386
申请日：2010-03-31
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/20
Abstract: 이 발명은 블랍 추론 그래프를 이용하여 단일 객체의 분열(fragment) 문제와 복수 객체의 그룹핑(grouping) 문제를 해결하는 실시간 다수 객체 추적시스템 및 방법에 관한 것이다. 이 발명에 따른 실시간 다수 객체 추적시스템은, 프레임 t-1에서 추출된 블랍 집합 B
t-1 의 각 원소에 칼만 필터를 적용한 예측 블랍 집합 와 프레임 t에서 추출된 블랍 집합 B
t 사이에서 발생하는 블랍 연관 이벤트의 종류를 추출하고 상기 추출된 블랍 연관 이벤트의 종류에 따라 블랍을 추적하는 블랍추적수단과, 상기 프레임 t-1에서 생성된 블랍 추론 그래프를 이용하여 상기 프레임 t에서 추적된 블랍들에 대해 상기 블랍 연관 이벤트의 종류에 따라 새로운 버텍스와 유향에지를 추가하거나 삭제하여 상기 블랍 추론 그래프를 업데이트하는 블랍추론그래프갱신수단과, 상기 블랍 추론 그래프를 구성하는 버텍스들 중 일관된 움직임을 갖는 버텍스들을 하나의 객체로 묶고 하나의 라벨을 할당하는 블랍추론그래프라벨링수단과, 상기 블랍 추론 그래프를 구성하는 버텍스들의 라벨과 블랍 연관 이벤트의종류에 따라 객체 연관 이벤트 발생 여부를 판단하고, 객체 연관 이벤트를 기반으로 상기 버텍스에 객체를 할당하는 객체위치할당수단을 포함하며, 상기 블랍 연관 이벤트의 종류는 계속, 병합, 분리, 등장, 퇴장을 포함한다.-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101884874B1
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：KR1020170009273
申请日：2017-01-19
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명의일 실시예에따른부분이미지기반객체판별방법은타겟이미지를입력받는단계, 타겟이미지의기울기및 스케일이기 설정된크기로변환된복수의변환타겟이미지를생성하는단계, 변환타겟이미지의각각의타겟특징점을추출하는단계, 타겟특징점을기준으로소정크기의타겟부분이미지를생성하고, 타겟부분이미지의각각의타겟특징벡터를추출하는단계, 데이터베이스의카테고리의각각에서각각의카테고리에매핑된특징벡터중 타겟특징벡터의각각과거리가가장가까운제1 특징벡터를추출하는단계, 타겟특징벡터의각각과타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터와의연관관계를나타내는스파스배열을계산하는단계, 스파스배열을기초로타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터중 타겟특징벡터의각각과연관관계가가장큰 제1 특징벡터의카테고리를판별하는단계, 판별된카테고리및 스파스배열의각각을기초로타겟이미지와연관관계가가장큰 카테고리를판별하는단계및 타겟이미지의객체를판별된카테고리와대응되는이미지의객체로판별하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101158728B1
公开(公告)日：2012-06-22
申请号：KR1020100029385
申请日：2010-03-31
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 이 발명은 카메라로부터 얻은 영상으로부터 배경 부분을 제거하고 전경 영상을 검출하는 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 조명 변화나 주기적인 변화에 강인한 실시간 전경 영상 검출시스템 및 방법에 관한 것이다.
이 발명에 따른 실시간 전경 영상 검출시스템은, 카메라에서 획득된 배경 영상으로부터 배경 모델을 학습하는 배경모델학습부와, 상기 카메라에서 획득된 입력 영상과 상기 배경모델학습부에서 학습된 배경 모델을 입력받아 상기 입력 영상의 각 픽셀 단위로 전경 여부를 판단하여 상기 입력 영상 중 전경 영역을 추출하는 픽셀단위전경영역추출부와, 상기 픽셀단위전경영역추출부에서 추출된 상기 전경 영역에 대해 인접 픽셀들을 묶어서 지역 단위로 구분하는 지역설정부와, 상기 지역설정부에서 구분된 지역 단위로 전경 여부를 확인하여 최종 전경 영상을 추출하는 지역단위전경영역확인부를 포함한다.-
公开(公告)号：KR1020110109595A
公开(公告)日：2011-10-06
申请号：KR1020100029385
申请日：2010-03-31
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: H04N5/2628 , G06T5/002 , G06T5/008 , G06T7/13 , G06T2207/20182 , H04N5/2624 , H04N7/18
Abstract: 이 발명은 카메라로부터 얻은 영상으로부터 배경 부분을 제거하고 전경 영상을 검출하는 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 조명 변화나 주기적인 변화에 강인한 실시간 전경 영상 검출시스템 및 방법에 관한 것이다.
이 발명에 따른 실시간 전경 영상 검출시스템은, 카메라에서 획득된 배경 영상으로부터 배경 모델을 학습하는 배경모델학습부와, 상기 카메라에서 획득된 입력 영상과 상기 배경모델학습부에서 학습된 배경 모델을 입력받아 상기 입력 영상의 각 픽셀 단위로 전경 여부를 판단하여 상기 입력 영상 중 전경 영역을 추출하는 픽셀단위전경영역추출부와, 상기 픽셀단위전경영역추출부에서 추출된 상기 전경 영역에 대해 인접 픽셀들을 묶어서 지역 단위로 구분하는 지역설정부와, 상기 지역설정부에서 구분된 지역 단위로 전경 여부를 확인하여 최종 전경 영상을 추출하는 지역단위전경영역확인부를 포함한다.-
公开(公告)号：KR1020180085565A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：KR1020170009273
申请日：2017-01-19
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06T7/11 , G06F17/30244 , G06T3/40 , G06T7/0002
Abstract: 본발명의일 실시예에따른부분이미지기반객체판별방법은타겟이미지를입력받는단계, 타겟이미지의기울기및 스케일이기 설정된크기로변환된복수의변환타겟이미지를생성하는단계, 변환타겟이미지의각각의타겟특징점을추출하는단계, 타겟특징점을기준으로소정크기의타겟부분이미지를생성하고, 타겟부분이미지의각각의타겟특징벡터를추출하는단계, 데이터베이스의카테고리의각각에서각각의카테고리에매핑된특징벡터중 타겟특징벡터의각각과거리가가장가까운제1 특징벡터를추출하는단계, 타겟특징벡터의각각과타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터와의연관관계를나타내는스파스배열을계산하는단계, 스파스배열을기초로타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터중 타겟특징벡터의각각과연관관계가가장큰 제1 특징벡터의카테고리를판별하는단계, 판별된카테고리및 스파스배열의각각을기초로타겟이미지와연관관계가가장큰 카테고리를판별하는단계및 타겟이미지의객체를판별된카테고리와대응되는이미지의객체로판별하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR1020110109596A
公开(公告)日：2011-10-06
申请号：KR1020100029386
申请日：2010-03-31
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/20
Abstract: 이 발명은 블랍 추론 그래프를 이용하여 단일 객체의 분열(fragment) 문제와 복수 객체의 그룹핑(grouping) 문제를 해결하는 실시간 다수 객체 추적시스템 및 방법에 관한 것이다.
이 발명에 따른 실시간 다수 객체 추적시스템은, 프레임 t-1에서 추출된 블랍 집합 으로부터 예측된 블랍집합 와 프레임 t에서 추출된 블랍 집합 사이에서 발생하는 블랍 연관 이벤트를 추출하고 상기 추출된 블랍 연관 이벤트의 종류에 따라 블랍을 추적하는 블랍추적수단과, 상기 프레임 t-1에서 생성된 블랍 추론 그래프를 이용하여 상기 프레임 t에서 추적된 블랍들에 대해 상기 블랍 연관 이벤트의 종류에 따라 새로운 버텍스와 유향에지를 추가하거나 삭제하여 상기 블랍 추론 그래프를 업데이트하는 블랍추론그래프갱신수단과, 상기 블랍 추론 그래프를 구성하는 버텍스들 중 일관된 움직임을 갖는 버텍스들을 하나의 객체로 묶고 하나의 라벨을 할당하는 블랍추론그래프라벨링수단과, 상기 블랍 추론 그래프를 구성하는 버텍스들의 라벨과 블랍 연관 이벤트의종류에 따라 객체 연관 이벤트 발생 여부를 판단하고, 객체 연관 이벤트를 기반으로 상기 버텍스에 객체를 할당하는 객체위치할당수단을 포함한다.
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