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파티클 필터(Particle filter)에서 현재 시간의 입자 결정을 위해 사용된 예측 입자들을 다음 시간의 초기 입자로 리샘플링(re-sampling)하는 입자 리샘플링 방법으로써, 상기 예측 입자들을 각각 해당 예측 입자의 가중치를 지수로 하는 지수함수 값에 비례하는 정수 값만큼 복사하여 리샘플링하는 것을 특징으로 하는 입자 리샘플링 방법
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제 1 항에 있어서,상기 리샘플링:은 상기 각 예측 입자에 대해 해당 예측 입자의 가중치를 지수로 하는 지수함수 값인 가중치 지수함수 값을 구하는 단계; 상기 각 예측 입자의 가중치 지수함수 값을 ''0''에서 ''1''사이의 값으로 정규화하고 정규화된 가중치 지수함수 값에 상기 예측 입자들 전체 개수를 곱하여 상기 각 예측 입자의 정규화된 복사 값을 구하는 단계; 및상기 각 예측 입자들을 해당 예측 입자의 정규화된 복사 값만큼 복사하여 상기 다음 시간의 초기 입자로 리샘플링하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입자 리샘플링 방법
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제 2 항에 있어서,상기 가중치 지수함수 값은 해당 예측 입자의 가중치에 비선형성 조절 파라미터를 곱한 값을 지수로 하는 지수함수 값인 것을 특징으로 하는 입자 리샘플링 방법
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제 2 항에 있어서,상기 각 복사 값은 근사화된 정수 값인 것을 특징으로 하는 입자 리샘플링 방법
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제 3 항에 있어서,상기 각 예측 입자들의 아래의 수학식에 의해 계산되는 복사 값만큼 복사되어 리샘플링되는 것을 특징으로 하는 입자 리샘플링 방법
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제 1 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항의 입자 리샘플링 방법을 컴퓨터상에서 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
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초기 영상 내의 추적 대상인 영상객체를 일정한 개수의 초기 입자로 생성하는 제1단계;현재 영상이 입력되고 상기 각 초기 입자에 난수(random number)를 더하여 상기 현재 영상 내에서 상기 영상객체로 예측되는 객체인 예측 입자들을 생성하는 제2단계;상기 각 예측 입자들에 대해 상기 초기 영상의 영상객체와의 유사도인 가중치를 계산하는 제3단계;상기 가중치를 기반으로 상기 현재 영상 내의 상기 영상객체의 위치를 결정하는 제4단계; 및상기 예측 입자들을 리샘플링하여 다음 영상의 예측 입자 계산의 기반이 되는 초기 입자들을 생성하되, 상기 예측 입자들을 각각 해당 예측 입자의 가중치를 지수로 하는 지수함수 값에 비례하는 정수 값만큼 복사하여 상기 다음 영상의 초기 입자들을 생성하는 제5단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상객체 추적방법
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제 8 항에 있어서,상기 제5단계:는상기 각 예측 입자에 대해 해당 예측 입자의 가중치를 지수로 하는 지수함수 값인 가중치 지수함수 값을 구하는 제5-1단계; 상기 각 예측 입자의 가중치 지수함수 값을 ''0''에서 ''1''사이의 값으로 정규화하고 정규화된 가중치 지수함수 값에 상기 예측 입자들 전체 개수를 곱하여 상기 각 예측 입자의 정규화된 복사 값을 구하는 제5-2단계; 및상기 각 예측 입자들을 해당 예측 입자의 정규화된 복사 값만큼 복사하여 상기 다음 영상의 초기 입자로 리샘플링하는 제5-3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상객체 추적방법
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제 9 항에 있어서,상기 가중치 지수함수 값은 해당 예측 입자의 가중치에 비선형성 조절 파라미터를 곱한 값을 지수로 하는 지수함수 값인 것을 특징으로 하는 영상객체 추적방법
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제 9 항에 있어서,상기 복사 값은 근사화된 정수 값인 것을 특징으로 하는 영상객체 추적방법
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제 11 항에 있어서,상기 각 예측 입자들의 아래의 수학식에 의해 계산되는 복사 값만큼 복사되어 리샘플링되는 것을 특징으로 하는 영상객체 추적방법
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제 8 항 내지 제 12 항 중 어느 한 항의 영상객체 추적방법을 컴퓨터상에서 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
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