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객체 인식 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2015012879
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 객체 인식 방법 및 그 장치가 개시된다. 객체 인식 방법은 입력 영상에서 복수의 코너점을 검출하는 단계; 입력 영상의 에지 거리를 기반으로 상기 검출된 코너점에 대한 코너점 가중치를 각각 계산하는 단계; 입력 영상과 상기 입력 영상을 회전한 회전 영상과의 차이를 이용하여 코너점 회전 민감도를 계산하는 단계; 코너점 가중치와 코너점 회전 민감도를 이용하여 검출된 코너점들 중 적어도 하나를 특징점으로 추출하는 단계; 및 추출된 특징점을 이용하여 객체를 인식하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/4609(2013.01) G06K 9/4609(2013.01) G06K 9/4609(2013.01)
출원번호/일자 1020140012145 (2014.02.03)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1453713-0000 (2014.10.15)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20141022) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.02.03)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김신덕 대한민국 경기도 고양시 덕양구
2 정현섭 대한민국 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 서울특별시 서대문구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2014.02.03 수리 (Accepted) 1-1-2014-0104414-81
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2014.05.09 수리 (Accepted) 1-1-2014-0439558-14
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2014.05.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2014.05.14 수리 (Accepted) 9-1-2014-0040911-35
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2014.05.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0374664-34
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2014.07.29 수리 (Accepted) 1-1-2014-0715120-27
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2014.07.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0715121-73
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.09.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5114224-78
9 등록결정서
Decision to grant
2014.09.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0666303-94
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 영상에서 복수의 코너점을 검출하는 단계;상기 입력 영상의 에지 거리를 기반으로 상기 검출된 코너점에 대한 코너점 가중치를 각각 계산하는 단계; 상기 입력 영상과 상기 입력 영상을 회전한 회전 영상과의 차이를 이용하여 코너점 회전 민감도를 계산하는 단계;상기 코너점 가중치와 상기 코너점 회전 민감도를 이용하여 상기 검출된 코너점들 중 적어도 하나를 특징점으로 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징점을 이용하여 객체를 인식하는 단계를 포함하는 객체 인식 방법
2 2
제1 항에 있어서,상기 코너점에 대한 가중치를 계산하는 단계 이전에,상기 입력 영상을 N개의 영역으로 분할하는 단계를 더 포함하는 객체 인식 방법
3 3
제2 항에 있어서,상기 에지 거리는 상기 분할된 영역의 대각선 거리인 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
4 4
제1 항에 있어서,상기 코너점을 검출하는 단계 이전에, 상기 입력 영상을 그레이스케일 영상으로 변환하는 단계를 선행하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
5 5
제2 항에 있어서,상기 코너점 가중치를 계산하는 단계는,상기 분할된 영역의 에지 거리와 상기 코너점에서 상기 에지까지의 거리를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
6 6
제1 항에 있어서,상기 코너점 가중치는 하기 수식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
7 7
제1 항에 있어서,상기 코너점 회전 민감도를 계산하는 단계는,상기 입력 영상을 일정 각도 단위로 회전한 영상과 상기 입력 영상간의 픽셀값의 차이값을 계산하는 단계; 및상기 계산된 차이값 중 가장 큰 차이값을 상기 코너점 회전 민감도로 설정하는 단계를 포함하는 객체 인식 방법
8 8
제7 항에 있어서,상기 차이값을 계산하는 단계는,상기 입력 영상에서 상기 코너점을 일정 크기의 영상으로 자른 후 일정 각도로 회전한 영상으로 계산되는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
9 9
제7 항에 있어서,상기 코너점 회전 민감도는 하기 수식을 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
10 10
제2 항에 있어서,상기 특징점을 추출하는 단계는,상기 코너점에 대해 상기 코너점 가중치와 상기 코너점 회전 민감도를 합산하는 단계; 및상기 합산한 결과값이 최소인 적어도 코너점을 상기 특징점으로 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
11 11
제10 항에 있어서,상기 특징점을 추출하는 단계는,상기 N개의 분할된 영역 각각에 대한 상기 합산한 결과값이 최소인 적어도 하나의 코너점을 상기 특징점으로 추출하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
12 12
제1 항에 있어서,상기 특징점을 추출하는 단계 이후에,상기 특징점과 다른 특징점을 연결한 에지 정보 및 상기 특징점의 주변 픽셀 정보를 특징점 패턴 정보로 생성하는 단계를 더 포함하는 객체 인식 방법
13 13
제12 항에 있어서,상기 객체를 인식하는 단계는,상기 특징점 패턴 정보를 더 이용하여 상기 객체를 인식하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
14 14
제12 항에 있어서,상기 주변 픽셀 정보는 상기 특징점을 기준으로 주변의 일정 크기의 픽셀값과 상기 픽셀값을 합산한 전체 픽셀값인 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
15 15
제12 항에 있어서,상기 객체를 인식하는 단계는,상기 특징점의 주변 픽셀 정보를 기저장된 객체의 특징점의 주변 픽셀 정보와 1차 비교하여 오차범위 이내이면, 상기 에지 정보와 기저장된 객체의 에지 정보를 2차 비교하여 객체를 인식하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
16 16
제1 항 내지 제15 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 기록매체 제품
17 17
입력 영상에서 복수의 코너점을 검출하는 코너점 검출부;상기 검출된 코너점에 대한 코너점 가중치 및 코너점 회전 민감도를 계산하고, 상기 계산된 코너점 가중치 및 코너점 회전 민감도를 이용하여 특징점을 추출하는 특징점 추출부; 및상기 추출된 특징점을 이용하여 객체를 인식하는 단계를 포함하는 객체 인식 장치
18 18
제17 항에 있어서,상기 특징점 추출부는,상기 입력 영상을 복수의 영역으로 분할하고, 상기 분할된 영역의 에지 거리를 기반으로 상기 코너점에 대한 코너점 가중치를 각각 계산하고,상기 입력 영상과 상기 입력 영상을 일정 각도 단위로 회전한 영상과의 차이값을 이용하여 코너점 회전 민감도를 계산하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.