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피플 카운팅 시스템에 있어서, 출입구의 상단 및 정면에 각각 설치되어 출입자의 영상을 촬영한 후, 촬영된 상단 영상 및 정면영상을 각각 입력하는 제1,2 영상 입력부; 상기 제1,2 영상 입력부로부터 각각 입력되는 상단 영상과 정면 영상으로부터 각각 머리 객체와 얼굴 객체를 각각 추출하는 제1,2 객체 추출부; 상기 제2 객체 추출부에서 추출된 얼굴 객체에 대하여 기 설정된 나이 분류 데이터를 이용하여 얼굴 나이를 분류하는 얼굴 나이 분류부; 상기 제1 객체 추출부에서 추출된 상단 영상에 대한 머리 객체 정보와 상기 얼굴 나이 분류부로부터 분류된 얼굴 나이 정보를 이용하여 출입자의 수를 나이별로 분류하여 카운팅하는 카운팅 처리부; 및상기 얼굴 나이 추출을 위한 나이분류 데이터를 저장하고, 상기 카운팅 처리부에서 나이별로 분류되어 카운팅되는 출입자의 카운팅 정보를 저장하는 데이터베이스를 포함하고,상기 제1,2 영상 입력부는 깊이 카메라인 피플 카운팅 시스템
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제1항에 있어서, 상기 제1 객체 추출부는, 상기 제1 영상 입력부를 통해 입력되는 RGBD 영상으로부터 배경 영상을 제거하는 배경 제거부; 상기 배경 제거부를 통해 배경이 제거된 전경 영상으로부터 전경 객체를 추출하는 전경 객체 추출부; 상기 전경 객체 추출부에서 추출된 전경 객체에 대하여 객체 블랍을 지정하는 객체 블랍 지정부; 및 상기 객체 블랍 지정부를 통해 지정된 블랍을 이용하여 머리 객체를 검출한 후, 검출된 머리 객체 정보를 카운팅 처리부로 제공하는 객체 검출부를 포함하는 피플 카운팅 시스템
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제4항에 있어서, 상기 배경 제거부에서 배경 영상 제거는 차 연산 및 가우시안 혼합 모델링 방법을 통해 수행하는 피플 카운팅 시스템
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제5항에 있어서, 상기 가우시안 혼합 모델링은 아래의 수학식을 이용하는 피플 카운팅 시스템
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제5항에 있어서, 상기 객체 블랍 지정부에서 전경객체에 대한 블랍 지정은 히스토그램 분석 및 레이블링 기법을 이용하고, 객체 검출부에서 머리 객체의 검출은 레이블링 필터링을 통해 검출하는 피플 카운팅 시스템
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제1항에 있어서, 상기 제2 객체 추출부는, 상기 제2 영상 입력부를 통해 입력되는 RGBD 영상으로부터 배경 영상을 제거하는 배경 제거부; 상기 배경 제거부를 통해 배경이 제거된 전경 영상으로부터 전경 객체를 추출하는 전경 객체 추출부; 및상기 전경 객체 추출부에서 추출된 전경 영상으로부터 사람 객체를 검출하는 객체 검출부를 포함하는 피플 카운팅 시스템
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제8항에 있어서, 상기 객체 검출부는 상기 추출된 전경 영상에서 깊이 정보를 이용한 관절 추적 방법을 이용하여 사람 객체를 검출하는 피플 카운팅 시스템
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제1항에 있어서, 상기 얼굴 나이 분류부는, 상기 제2 객체 추출부에서 추출된 얼굴 객체 영역을 대상으로 깊이 데이터 기반 AAM(Active Appearance Models) 방법을 이용하여 얼굴을 인식하는 얼굴 인식부; 상기 얼굴 인식부에서 인식된 얼굴 영상으로부터 121개의 얼굴 특징점을 추출하는 얼굴 특징점 추출부; 상기 추출된 121개의 얼굴 특징점들로부터 8개의 나이 특징점을 추출하는 나이 특징점 추출부; 상기 추출된 121개의 얼굴 특징점들로부터 9개의 주름 영역 보조점을 추출하는 주름 영역 보조점 추출부; 상기 나이 특징점 추출부에서 추출된 8개의 나이 특징점들로부터 7개의 얼굴 특징 비율을 측정하는 얼굴 특징 비율 측정부; 상기 주름 영역 보조점 추출부에서 추출된 9개의 주름 영역 보조점들과 나이 특징점 추출부에서 추출된 8개의 나이 특징점들로부터 4개의 주름 영역을 검출하는 주름 영역 검출부; 상기 주름 영역 검출부로부터 검출된 4개의 주름 영역에 대한 주름 밀도를 측정하는 주름 밀도 측정부; 및 상기 얼굴 특징 비율 측정부에서 측정된 7개의 얼굴 특징 비율값과 주름 밀도 측정부에서 측정된 4개의 주름 밀도값을 입력벡터로 하여 설정된 나이 분류 데이터에 따라 얼굴 객체를 설정된 나이 그룹으로 분류하는 나이 그룹 분류부를 포함하는 피플 카운팅 시스템
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제10항에 있어서, 상기 얼굴 특징 비율 측정부에서 측정되는 7개의 얼굴 특징 비율은 아래의 수학식을 이용하여 측정하는 피플 카운팅 시스템
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제10항에 있어서, 상기 주름 밀도 측정부는 아래의 수학식을 이용하여 측정하는 피플 카운팅 시스템
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제10항에 있어서, 상기 나이 그룹 분류부는, 신경망 방법을 이용하여 객체의 나이를 분류하는 피플 카운팅 시스템
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제1항에 있어서, 상기 카운팅 처리부는, 상기 제1 객체 추출부와 제2 객체 추출부에서 추출된 각각의 객체가 상호 동일한 사람에 대한 객체인지를 판별하는 동일 객체 판별부; 상기 동일 객체 판별부에서 각각의 객체가 동일한 사람의 객체로 판별되면, 각각 객체에 대하여 객체별 고유 태그를 부여하는 객체별 고유 태그 부여부; 상기 각 객체별로 부여된 태그 정보를 이용하여 객체를 추적하는 객체 추적부; 상기 객체 추적부에서 추적된 객체 정보와 얼굴 나이 추출부에서 추출된 얼굴 객체에 대한 얼굴 나이 정보를 이용하여 입장객의 수를 나이별로 카운팅하고, 상기 추적된 객체 정보를 이용하여 퇴장객의 수를 카운팅하는 카운팅부를 포함하는 피플 카운팅 시스템
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제14항에 있어서, 상기 동일 객체 판별분부는 머리 객체 블랍의 중심점과 얼굴 객체 블랍의 중심점에 대한 거리를 매핑해 교차되는 지점의 객체를 동일객체로 판별하는 피플 카운팅 시스템
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제14항에 있어서, 상기 객체 추적부에서의 객체 추적은 확장 칼만 필터(EKF) 알고리즘을 이용하는 피플 카운팅 시스템
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제14항에 있어서, 상기 입장객과 퇴장객의 카운팅은 라인 드로잉기법을 이용하여 카운팅하는 피플 카운팅 시스템
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피플 카운팅 장치에 있어서, 출입구의 상단 및 정면에 각각 설치되어 출입자의 영상을 촬영한 후, 촬영된 RGBD 상단 영상 및 RGBD 정면영상을 각각 입력하는 제1,2 영상 입력부; 상기 제1,2 영상 입력부를 통해 각각 입력되는 RGBD 영상으로부터 배경 영상을 각각 제거하고, 배경이 제거된 제1,2 전경 영상으로부터 제1,2 전경 객체를 추출하는 전경 객체 추출부; 상기 추출된 제1 전경 객체에 대하여 객체 블랍을 지정하고, 지정된 블랍을 이용하여 머리 객체를 검출하고, 상기 추출된 제2 전경 객체로부터 사람 객체를 검출하는 객체 검출부;상기 각각의 객체가 상호 동일한 사람에 대한 객체인지를 판별하고, 동일한 사람의 객체로 판별되면, 각각 객체에 대하여 객체별 고유 태그를 부여하는 객체별 고유 태그 부여부; 상기 각 객체별로 부여된 태그 정보를 이용하여 객체를 추적하는 객체 추적부; 상기 객체 추적부에서 추적된 객체를 이용하여 입장객의 수를 카운팅하는 카운팅부를 포함하는 피플 카운팅 장치
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얼굴 나이 판별장치에 있어서, 출입구의 정면에 설치되어 출입자의 영상을 촬영한 후, 촬영된 정면영상에 대한 RGBD 영상데이터를 입력하는 영상 입력부; 상기 영상 입력부를 통해 입력되는 RGBD 영상데이터로부터 배경 영상을 각각 제거하고, 배경이 제거된 전경 영상으로부터 전경 객체를 추출하는 전경 객체 추출부; 상기 추출된 전경 객체로부터 얼굴 객체를 검출하는 객체 검출부;상기 검출된 얼굴 객체 영역을 대상으로 깊이 데이터 기반 AAM(Active Appearance Models) 방법을 이용하여 얼굴을 인식하여 인식된 얼굴 영상으로부터 121개의 얼굴 특징점을 추출하는 얼굴 특징점 추출부; 상기 추출된 121개의 얼굴 특징점들로부터 8개의 나이 특징점을 추출하는 나이 특징점 추출부; 상기 추출된 121개의 얼굴 특징점들로부터 9개의 주름 영역 보조점을 추출하는 주름 영역 보조점 추출부; 상기 나이 특징점 추출부에서 추출된 8개의 나이 특징점들로부터 7개의 얼굴 특징 비율을 측정하는 얼굴 특징 비율 측정부; 상기 주름 영역 보조점 추출부에서 추출된 9개의 주름 영역 보조점들과 나이 특징점 추출부에서 추출된 8개의 나이 특징점들로부터 4개의 주름 영역을 검출하는 주름 영역 검출부; 상기 주름 영역 검출부로부터 검출된 4개의 주름 영역에 대한 주름 밀도를 측정하는 주름 밀도 측정부; 및 상기 얼굴 특징 비율 측정부에서 측정된 7개의 얼굴 특징 비율값과 주름 밀도 측정부에서 측정된 4개의 주름 밀도값을 입력벡터로 하여 설정된 나이 분류 데이터에 따라 얼굴 객체를 설정된 나이 그룹으로 분류하는 나이 그룹 분류부를 포함하는 얼굴 나이 판별장치
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