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깊이 영상을 이용한 실린더 모델 기반의 포즈 인식 시스템, 매체 및 서버 시스템

  • 기술번호 : KST2014043007
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 포즈 인식 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 깊이 카메라로부터 입력되는 깊이 영상을 3D 영상으로 변환하고, 실린더 모델을 이용하여 상기 3D 영상의 머리, 팔, 몸통, 다리와 같은 인체 특징점을 간단한 연산을 통해 획득함으로써 빠르고 효과적으로 포즈 인식을 수행할 수 있는 포즈 인식 시스템에 관한 것이다.
Int. CL H04N 13/00 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01) G06T 7/20 (2006.01)
CPC G06T 17/10(2013.01) G06T 17/10(2013.01) G06T 17/10(2013.01) G06T 17/10(2013.01)
출원번호/일자 1020110027909 (2011.03.29)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1156154-0000 (2012.06.07)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20120618) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.03.29)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이칠우 대한민국 광주광역시 북구
2 박재완 대한민국 광주광역시 북구
3 신도성 대한민국 광주광역시 북구
4 김동민 대한민국 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아이엠 대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 ***, ***호 (역삼동, 혜전빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 광주광역시 북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2011-0227099-83
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.04.19 수리 (Accepted) 9-1-2012-0029740-41
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.04.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0236834-27
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.05.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0368024-22
6 등록결정서
Decision to grant		 2012.05.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0308349-17
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2012-5157698-67
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000058-61
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.08 수리 (Accepted) 4-1-2015-5076218-57
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2016-5093177-51
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.30 수리 (Accepted) 4-1-2018-5056463-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기준 포즈들의 영상특징인 기준 특징점들과 현재 포즈의 영상특징인 현재 특징점을 서로 비교하여 상기 현재 포즈가 상기 기준 포즈들 중, 어떠한 포즈에 속하는지 판단함으로써 현재 포즈를 인식하는 사람 포즈 인식 시스템으로써,깊이 카메라(Depth camera)로 촬영된, 상기 기준 포즈의 깊이 영상(Depth image)을 입력받는 깊이 영상 입력수단;상기 깊이 영상 중, 사람 영상을 공간 좌표계 상의 3D 영상으로 생성하는 3D 영상 생성수단;상기 3D 영상의 외부 전체를 감싸는 원통 형상의 외부 실린더 모델을 생성하여 상기 3D 영상의 외부에 매칭하는 외부 실린더 모델 생성수단;상기 외부 실린더 모델의 지름을 상기 3D 영상의 양 어깨의 길이만큼 축소한 길이의 지름을 갖는 내부 실린더 모델을 생성하여, 상기 3D 영상의 몸통에 매칭하는 내부 실린더 모델 생성수단; 및상기 각 실린더 모델과 상기 3D 영상이 맞닿는 지점이며, 상기 공간 좌표계상의 좌표 정보들로 이루어지는 인체 특징점을 추출하는 인체 특징점 추출 수단;을 포함하며, 상기 인체 특징점을 상기 기준 특징점으로 획득하는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 시스템
2 2
제 1 항에 있어서,상기 인체 특징점들을 평면공간에 투영하여 선형적 인체 특징점을 획득하는 선형적 인체 특징점 획득 수단;을 더 포함하며, 상기 선형적 인체 특징점을 상기 기준 특징점으로 획득하는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 시스템
3 3
제 2 항에 있어서,상기 기준 특징점은 서로 다른 기준 포즈들에 대한 선형적 인체 특징점들로 이루어지는 복수 개의 기준 특징점들로 획득되고,상기 깊이 영상 획득 수단, 상기 3D 영상 생성수단, 상기 외부 실린더 모델 생성수단, 상기 내부 실린더 모델 생성수단, 상기 인체 특징점 추출수단 및 상기 선형적 인체 특징점 획득 수단은 상기 현재 포즈의 깊이 영상에 대해 각 기능을 수행하여 상기 현재 포즈의 선형적 인체 특징점들을 상기 현재 특징점으로 획득하며,상기 현재 특징점이 상기 기준 특징점들 중 어떠한 기준 특징점에 속하는지 판단하며, 상기 현재 특징점이 속하는 기준 특징점의 획득기반이 된 기준 포즈를 상기 현재 포즈인 것으로 인식하는 포즈 인식 수단;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 시스템
4 4
제 3 항에 있어서,상기 포즈 인식 수단은 서포트 벡터 머신(SVM:Support Vector Machine)을 이용하여 상기 기준 특징점들과 상기 현재 특징점을 서로 비교함으로써, 상기 현재 특징점이 상기 기준 특징점들 중 어떠한 기준 특징점에 속하는지 판단하는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 시스템
5 5
제 4 항에 있어서,상기 포즈 인식 수단은 알비에프 커널(RBF kernel:Radial Basis Function kernel)을 이용하여 상기 기준 특징점들을 선형분리하고, 상기 서포트 벡터 머신을 이용하여 상기 현재 특징점이 상기 기준 특징점들 중 어떠한 기준 특징점에 속하는지 판단하는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 시스템
6 6
제 3 항에 있어서,상기 포즈 인식 수단은 상기 각 기준 포즈에 대한 기준 특징점들을 주성분 분석(PCA:Principal Component Analysis), 선형판별분석(LDA:Linear Discriminant Analysis) 또는 신경망분석(neural networks)을 이용하여 분류하여 상기 현재 특징점이 상기 기준 특징점들 중 어떠한 기준 특징점에 속하는지 판단하는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 시스템
7 7
제 2 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 인체 특징점들이 투영되는 평면공간:은상기 내부 실린더 모델의 윗면이며, 사람의 머리에 대한 인체 특징점이 표시되는 원형의 제1 평면;상기 내부 실린더 모델의 윗 모서리는 상기 제1 평면의 외주와 접하게 하고, 측면은 둘레를 윗 모서리에서 아래 모서리 방향으로 순차적으로 늘려, 모든 높이에서의 측면 둘레가 상기 제1 평면이 위치하는 평면상에서 상기 제1 평면의 외주와 동심원을 이루도록 한 것으로, 사람의 어깨에 대한 인체 특징점이 표시되는 환형의 제2 평면; 및상기 외부 실린더 모델의 윗 모서리는 상기 제2 평면의 외주와 접하게 하고, 측면은 둘레를 윗 모서리에서 아래 모서리 방향으로 순차적으로 늘려, 모든 높이에서의 측면 둘레가, 상기 제1 평면이 위치하는 평면상에서 상기 제1 평면의 외주와 동심원을 이루도록 한 것으로, 사람의 손, 발, 팔꿈치 또는 무릎에 대한 인체 특징점이 표시되는 환형의 제3 평면;으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 시스템
8 8
컴퓨터가 기준 포즈들의 영상특징인 기준 특징점들과 현재 포즈의 영상특징인 현재 특징점을 서로 비교하여 상기 현재 포즈가 상기 기준 포즈들 중, 어떠한 포즈에 속하는지 판단하여 현재 포즈를 인식하도록 기능하게 하는 포즈 인식 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체로써,상기 포즈 인식 프로그램은 상기 컴퓨터를,깊이 카메라(Depth camera)로 촬영된, 상기 기준 포즈의 깊이 영상(Depth image)을 입력받는 깊이 영상 입력수단;상기 깊이 영상 중, 사람 영상을 공간 좌표계 상의 3D 영상으로 생성하는 3D 영상 생성수단;상기 3D 영상의 외부 전체를 감싸는 원통 형상의 외부 실린더 모델을 생성하여 상기 3D 영상의 외부에 매칭하는 외부 실린더 모델 생성수단;상기 외부 실린더 모델의 지름을 상기 3D 영상의 양 어깨의 길이만큼 축소한 길이의 지름을 갖는 내부 실린더 모델을 생성하여, 상기 3D 영상의 몸통에 매칭하는 내부 실린더 모델 생성수단; 및상기 각 실린더 모델과 상기 3D 영상이 맞닿는 지점이며, 상기 공간 좌표계상의 좌표 정보들로 이루어지는 인체 특징점을 추출하는 인체 특징점 추출 수단;으로 기능하게 하여 상기 인체 특징점을 상기 기준 특징점으로 획득하게 하는 것을 특징으로 하는 포즈 인식 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
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1 문화체육관광부 전남대학교산학협력단 문화기술(CT) 연구소 육성사업-활성화과제 2차년도 지능형 상호작용 기반 실감형 콘텐츠 개발