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물체의 시점변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2014049564
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 영상데이터를 입력받으면 상기 영상데이터의 윤곽선을 추출하고, 상기 윤곽선에서 특징점들을 추출하여 물체를 바라보는 시점을 미리 가정하지 않고 특징점 쌍에 대해 물체의 시점 변화에 강건한 형태기술자 벡터를 이용하여 범주 물체를 인식하는, 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법 및 장치에 관한 것이다.이를 위하여, 본 발명에 따른 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법은 (a) 영상데이터를 입력받는 단계와 (b) 상기 영상데이터 중에서 범주 물체를 인식하는 단계 및 (c) 범주 물체 인식 결과를 출력하는 단계를 포함한다.이에 따라, 물체의 시점에 대한 가정 없이도 다양한 시점에서의 범주 물체를 인식할 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06T 7/149(2013.01) G06T 7/149(2013.01) G06T 7/149(2013.01)
출원번호/일자 1020100136158 (2010.12.28)
출원인 한국과학기술연구원
등록번호/일자 10-1184588-0000 (2012.09.14)
공개번호/일자 10-2012-0074356 (2012.07.06) 문서열기
공고번호/일자 (20120921) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.12.28)
심사청구항수 24

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김동환 대한민국 경기도 하남시 대청로 **,
2 박성기 대한민국 서울특별시 도봉구
3 김수환 대한민국 서울특별시 서초구
4 김문상 대한민국 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장한특허법인 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로 ***, **층 (서초동, 서초지웰타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술연구원 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2010-0865218-83
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.01.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0002097-19
3 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2011.02.07 수리 (Accepted) 1-1-2011-0084066-11
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.02.10 수리 (Accepted) 1-1-2011-0094641-44
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.01.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0049351-45
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.03.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0234754-80
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2012-0234753-34
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2012.06.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0352566-84
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.07.11 수리 (Accepted) 1-1-2012-0554796-14
10 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2012.07.11 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2012-0554797-59
11 보정요구서
Request for Amendment		 2012.07.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2012-0090674-85
12 [출원서등 보정]보정서(납부자번호)
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment(Payer number)		 2012.07.18 수리 (Accepted) 1-1-2012-0570864-96
13 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2012.08.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0470478-09
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.19 수리 (Accepted) 4-1-2014-5022002-69
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번호 청구항
1 1
삭제
2 2
(a) 영상데이터를 입력받는 단계;(b) 상기 영상데이터 중에서 범주 물체를 인식하는 단계; 및(c) 범주 물체 인식 결과를 출력하는 단계;를 포함하되,상기 (b) 단계는,(d) 상기 영상데이터의 윤곽선을 검출하는 단계;(e) 상기 윤곽선의 특징점을 추출하여 형태기술자 벡터를 산출하는 단계;(f) 윤곽선의 특징점이 추출된 모델데이터와 상기 영상데이터 간에 스펙트럴 정합(spectral matching)을 수행하는 단계;(g) 상기 스펙트럴 정합 결과를 개선하는 단계; 및(h) 상기 영상데이터 중에서 정합 위치를 추정하여 범주 물체를 인식하는 단계;를 포함하고,상기 (d) 단계는,모서리를 검출하여 상기 모서리가 기설정된 범위 이내이고, 법선 벡터의 방향이 기설정된 범위 이내인 모서리 픽셀들을 병합하여 윤곽선을 검출하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
3 3
삭제
4 4
제 2 항에 있어서,상기 형태기술자 벡터는,상기 특징점의 쌍의 법선 벡터, 상기 특징점의 쌍 사이의 거리, 상기 특징점의 곡률 또는 상기 특징점의 위치 벡터 중 적어도 하나를 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 형태기술자 벡터는,형태기술자 벡터를 eij, 상기 특징점의 쌍인 (i, j)의 법선 벡터를 각각 θi와 θj, θij를 θi와 θj의 차의 절대치, 상기 i, j의 위치를 각각 (xi, yi), (xj, yj), 특징점 쌍 (i,j) 사이의 거리를 dij, 상기 i, j의 곡률을 각각 ki, kj, 특징점 j에 대해서 특징점 i의 위치 벡터를 기준으로 특징점 i의 방향성을 측정한 것을 σij라 하고, 상기 σij는 수학식 로 계산된다고 할 때, 수학식 로 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
6 6
제 2 항에 있어서, 상기 (f) 단계는,상기 모델데이터와 상기 영상데이터의 특징점 쌍간에 변형을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
7 7
제 6 항에 있어서,상기 형태기술자 벡터는, 상기 모델데이터 및 상기 영상데이터의 특징점 쌍을 각각 (i,j), (a,b), 상기 (i,j)와 (a,b) 사이의 변형을 측정하는 형태기술자 벡터를 gij(a,b), i와 a, j와 b 사이의 지역적인 형태 히스토그램의 차이를 각각 Cia, Cjb, 특징점 쌍 (i,j) 사이의 거리를 dij, ε1 내지 ε6은 (i,j)와 (a,b)에서 정의된 6차원의 형태기술자 벡터의 차벡터의 각 원소라고 할 때, 수학식 으로 정의되고, 상기 γ는 수학식 (δ는 0으로 나누어지는 경우를 방지하기 위한 작은 양의 상수값)에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
8 8
제 2 항에 있어서,상기 (f) 단계는, 상기 특징점의 쌍에 대한 기하학적인 유사도를 측정하여 행렬을 구성하고, 상기 행렬의 가장 큰 고유값에 대응되는 고유 벡터를 계산하여 기하학적인 유사도가 큰 특징점들의 군집을 구하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
9 9
제 8 항에 있어서,상기 (f) 단계는,상기 특징점의 쌍에 대한 기하학적인 유사도를 측정하는 포텐셜 함수를 계산할 때, 상기 모델데이터와 상기 영상데이터의 특징점 쌍이 각각 같은 윤곽선 위에 존재하는 경우에 대한 페널티 상수를 부여하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
10 10
제 9 항에 있어서, 상기 포텐셜 함수는, 상기 모델데이터 및 상기 영상데이터의 특징점 쌍을 각각 (i,j), (a,b), 상기 페널티 상수를 ρ, 포텐셜 함수를 Gia:jb, 상기 (i, j)와 (a, b) 사이의 변형을 측정하는 벡터를 gij(a,b), 가중치 벡터를 w, 상기 i, j의 신뢰도를 vij라고 할 때에,수학식 에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
11 11
제 10항에 있어서, 상기 i, j의 신뢰도는 vij는, θi, θj가 특징점 i와 j의 법선벡터라고 할 때,수학식 에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
12 12
제 11항에 있어서,상기 (f) 단계는, 상기 페널티 상수가 부여된 특징점의 쌍들에 대해서만 윤곽선을 구성하도록 하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
13 13
제 2 항에 있어서,상기 (g) 단계는,상기 스펙트럴 정합에 의한 대응점들에 대해서 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
14 14
제 13 항에 있어서, 상기 RANSAC 알고리즘의 적용은, 2차원 호모그래피 변환을 추정하고 대칭전달오차를 이용하여 윤곽선을 제거하여 새로운 대응점을 탐색하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 방법
15 15
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16 16
영상데이터를 입력받는 데이터입력부;상기 영상데이터 중에서 범주 물체를 인식하는 범주물체인식부; 및상기 범주물체인식부의 인식 결과를 출력하는 출력부;를 포함하되,상기 범주물체인식부는,상기 영상데이터의 윤곽선을 검출하는 윤곽선검출부;상기 윤곽선의 특징점을 추출하여 형태기술자 벡터를 산출하는 특징추출부;상기 윤곽선의 특징점이 추출된 모델데이터와 상기 영상데이터 간에 스펙트럴 정합을 수행하는 스펙트럴정합부;상기 스펙트럴정합부의 정합 결과를 개선하는 정합결과개선부; 및상기 영상데이터 중에서 정합 위치를 추정하여 범주 물체를 인식하는 정합위치추정부;를 포함하고, 상기 윤곽선검출부는,모서리를 검출하여 상기 모서리가 기설정된 범위 이내이고, 법선 벡터의 방향이 기설정된 범위 이내인 모서리 픽셀들을 병합하여 윤곽선을 검출하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
17 17
삭제
18 18
제 16 항에 있어서, 상기 형태기술자 벡터는,상기 특징점의 쌍의 법선 벡터, 상기 특징점의 쌍 사이의 거리, 상기 특징점의 곡률 또는 상기 특징점의 위치 벡터 중 적어도 하나를 이용하여 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
19 19
제 18 항에 있어서,상기 형태기술자 벡터는, 형태기술자 벡터를 eij, 상기 특징점의 쌍인 (i, j)의 법선벡터를 각각 θi와 θj, θij를 θi와 θj의 차의 절대치, 상기 i, j의 위치를 각각 (xi, yi), (xj, yj), 특징점 쌍 (i,j) 사이의 거리를 dij, 상기 i, j의 곡률을 각각 ki, kj, 특징점 j에 대해서 특징점 i의 위치벡터를 기준으로 특징점 i의 방향성을 측정한 것을 σij라 하고, 상기 σij는 수학식 로 계산된다고 할 때, 수학식 로 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
20 20
제 16 항에 있어서, 상기 스펙트럴정합부는, 상기 모델데이터와 상기 영상데이터의 특징점 쌍간에 변형을 측정하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
21 21
제 20 항에 있어서, 상기 형태기술자 벡터는, 상기 모델데이터 및 상기 영상데이터의 특징점 쌍을 각각 (i,j), (a,b), 상기 (i,j)와 (a,b) 사이의 변형을 측정하는 형태기술자 벡터를 gij(a,b), i와 a, j와 b 사이의 지역적인 형태 히스토그램의 차이를 각각 Cia, Cjb, 특징점 쌍 (i,j) 사이의 거리를 dij, ε1 내지 ε6은 (i,j)와 (a,b)에서 정의된 6차원의 형태기술자 벡터의 차벡터의 각 원소라고 할 때, 수학식 으로 정의되고, 상기 γ는 수학식 (δ는 0으로 나누어지는 경우를 방지하기 위한 작은 양의 상수값)에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
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제 16 항에 있어서, 상기 스펙트럴정합부는, 상기 특징점의 쌍에 대한 기하학적인 유사도를 측정하여 행렬을 구성하고, 상기 행렬의 가장 큰 고유값에 대응되는 고유 벡터를 계산하여 기하학적인 유사도가 큰 특징점들의 군집을 구하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
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제 22 항에 있어서, 상기 스펙트럴정합부는, 상기 특징점의 쌍에 대한 기하학적인 유사도를 측정하는 포텐셜 함수를 계산할 때, 상기 모델데이터와 상기 영상데이터의 특징점 쌍이 각각 같은 윤곽선 위에 존재하는 경우에 대한 페널티 상수를 부여하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
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제 23 항에 있어서, 상기 포텐셜 함수는, 상기 모델데이터 및 상기 영상데이터의 특징점 쌍을 각각 (i,j), (a,b), 상기 페널티 상수를 ρ, 포텐셜 함수를 Gia:jb, 상기 (i, j)와 (a, b) 사이의 변형을 측정하는 벡터를 gij(a,b), 가중치 벡터를 w, 상기 i, j의 신뢰도를 vij라고 할 때에,수학식 에 의해 정의되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
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제 24 항에 있어서, 상기 i, j의 신뢰도 vij는, θi, θj가 특징점 i와 j의 법선벡터라고 할 때,수학식 에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
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제 25 항에 있어서, 상기 스펙트럴정합부는, 상기 페널티 상수가 부여된 특징점의 쌍들에 대해서만 윤곽선을 구성하도록 하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
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제 16 항에 있어서, 상기 정합결과개선부는, 상기 스펙트럴 정합에 의한 대응점들에 대해서 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 적용하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
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제 27 항에 있어서, 상기 RANSAC 알고리즘의 적용은, 2차원 호모그래피 변환을 추정하고 대칭전달오차를 이용하여 윤곽선을 제거하여 새로운 대응점을 탐색하는 것을 특징으로 하는 물체의 시점 변화에 강건한 윤곽선 기반의 범주 물체 인식 장치
29 29
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