| 1 |
1
영상이 입력되면 배경 모델을 갱신하여, 상기 영상으로부터 새로운 배경 영상을 생성하고, 상기 영상과 상기 배경 영상의 차연산을 통해 배경을 제거한 전경영상을 획득하는 배경제거부;특징 트리를 참조하여 상기 영상과 상기 전경영상에 나타난 특징점을 결정하고, 결정된 특징점을 추출하는 특징점 결정부;상기 특징점 결정부를 통하여 추출된 특징점을 이용하여 영상에 나타난 객체의 상황을 기 분류된 상황 중 어느 하나로 선택하는 상황 선택부;상기 객체의 상태가 오크루젼으로 선택될 경우 기 저장된 객체 모델과 오크루젼이 발생한 상기 영상에서 추출한 특징점을 비교하여 상기 객체를 분리하고 상기 객체의 움직임을 결정하는 객체 결정부; 및상기 객체 결정부를 통하여 결정된 상기 객체의 움직임을 업데이트하고, 상기 객체의 움직임을 예측한 후 예측된 객체의 움직임을 추적 인폼(Inform)을 통해 상기 상황 선택부로 전달하는 객체 추적부를 포함하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 2 |
2
제 1항에 있어서,상기 배경제거부는 기대치 최대화(Expectation Maximization) 알고리즘을 사용하여 갱신되는 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 차연산을 수행하여 전경영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 3 |
3
제 1항에 있어서,상기 특징 트리는 복수의 특징들을 연산 시간을 기반으로 연산비용에 따라 복수의 단계로 분류하여 저장하는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 4 |
4
제 3항에 있어서,상기 특징 트리는 물리적인 거리, 또는 색상의 히스토그램을 포함하는 저비용 특징, 기울기 정보, 또는 텍스쳐를 포함하는 중간 비용 특징, 코너, 또는 블랍을 포함하는 고비용 특징으로 단계화되는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 5 |
5
제 4항에 있어서,상기 상황 선택부는 우선 저비용의 특징점을 이용하여 상황을 선택한 후 추가적인 연산이 필요한 경우 단계적으로 점차 고비용의 특징점을 이용하여 상황을 선택하는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 6 |
6
제 1항에 있어서,상기 기 분류된 상황이란 객체의 사라짐, 새로운 객체, 정상적인 추적, 오크루젼, 객체의 분리, 지연된 결정으로 분류되는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 7 |
7
제 6항에 있어서,하나의 추적 정보와 정합되는 블랍이 없는 경우 상기 사라짐, 하나의 블랍과 정합되는 추적 정보가 없는 경우 상기 새로운 객체, 하나의 추적 정보와 하나의 블랍이 정합되는 경우 상기 정상적인 추적, 두 개의 블랍이 하나의 추적 정보와 정합되는 경우 상기 오크루젼, 하나의 블랍에 두 개의 추적 정보가 정합되는 경우 상기 객체의 분리, 두 개 이상의 추적 정보와 두 개 이상의 블랍이 정합되는 경우 상기 지연된 결정으로 판단되는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 8 |
8
제 1항에 있어서,객체의 상황 분류에 허용된 모든 시간 또는 특징을 사용하고도 상기 상황의 신뢰도가 소정 임계치(Threshold)를 넘지 않는 경우 연결정(Soft Decision)을 적용하여 지연된 결정으로 분류하는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 시스템
|
| 9 |
9
배경제거부에서 영상이 입력되면 배경 모델을 갱신하여, 상기 영상으로부터 새로운 배경 영상을 생성하고, 상기 영상과 상기 배경 영상의 차연산을 통해 배경을 제거한 전경영상을 획득하는 단계;특징점 결정부에서 특징 트리를 참조하여 상기 영상과 상기 전경영상에 나타난 특징점을 결정하고, 결정된 특징점을 추출하는 단계; 상황 선택부에서 상기 특징점 결정부를 통하여 추출된 특징점을 이용하여 영상에 나타난 객체의 상황을 기 분류된 상황 중 어느 하나로 선택하는 단계;객체 결정부에서 상기 객체의 상태가 오크루젼으로 선택될 경우 기 저장된 객체 모델과 오크루젼이 발생한 상기 영상에서 추출한 특징점을 비교하여 상기 객체를 분리하고 상기 객체의 움직임을 결정하는 단계; 및객체 추적부에서 상기 객체 결정부를 통하여 결정된 상기 객체의 움직임을 업데이트하고, 상기 객체의 움직임을 예측한 후 예측된 객체의 움직임을 추적 인폼(Inform)을 통해 상기 상황 선택부로 전달하는 단계를 포함하는 다중 객체 추적 방법
|
| 10 |
10
제 9항에 있어서,상기 특징 트리는 복수의 특징들을 연산 시간을 기반으로 연산비용에 따라 복수의 단계로 분류하여 저장하는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 방법
|
| 11 |
11
제 10항에 있어서,상기 상황 선택부는 우선 저비용의 특징점을 이용하여 상황을 선택한 후 추가적인 연산이 필요한 경우 단계적으로 점차 고비용의 특징점을 이용하여 상황을 선택하는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 방법
|
| 12 |
12
제 9항에 있어서,상기 기 분류된 상황이란 객체의 사라짐, 새로운 객체, 정상적인 추적, 오크루젼, 객체의 분리, 지연된 결정으로 분류되는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 방법
|
| 13 |
13
제 9항에 있어서,객체의 상황 분류에 허용된 모든 시간 또는 특징을 사용하고도 상기 상황의 신뢰도가 소정 임계치(Threshold)를 넘지 않는 경우 연결정(Soft Decision)을 적용하여 지연된 결정으로 분류하는 것을 특징으로 하는 다중 객체 추적 방법
|
| 14 |
14
제 9항 내지 제 13항 중 어느 한 항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
|
