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실시간 동영상의 실루엣 기반 대상체 행동 분석 시스템 및방법

  • 기술번호 : KST2015082089
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 실시간 동영상의 실루엣 기반 대상체 행동 분석 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 입력되는 영상에 대해 배경 영상을 제외한 움직이는 전경 객체를 검출하는 전경 검출부; 상기 검출한 전경 객체에 대한 실루엣 외부 윤곽선을 추출하는 윤곽선 추출부; 상기 추출된 실루엣 외부 윤곽선 신호에 대해 분할된 다중 서브 대역별로 웨이브렛 필터링을 수행하여 추출된 특징점들을 코너점들로 하고, 상기 코너점들에 대해 구성한 히스토그램인 코너 히스토그램을 생성하는 코너 히스토그램 생성부; 입력되는 영상에서 객체의 자세를 판별하기 위한 기준 설정시, 상기 전경 검출부 및 상기 윤곽선 추출부를 이용해 미리 만들어진 다수의 실루엣 윤곽선 샘플데이터를 상기 코너 히스토그램 생성부로 전달하고, 상기 코너 히스토그램 생성부에서 생성된 상기 미리 만들어진 다수의 실루엣 윤곽선 샘플데이터의 코너 히스토그램을 각 자세별로 누적하고, 누적한 코너 히스토그램의 평균값을 계산하여 평균값 히스토그램 모델을 구축하는 모델 생성부; 및 실시간으로 입력되는 영상에서 객체의 자세 판정시, 상기 코너 히스토그램 생성부에서 생성되는 현재 프레임의 코너점들에 대한 히스토그램과 상기 모델 생성부에서 사전에 생성된 평균값 히스토그램 모델에 대해 히스토그램 단위로 유사도를 계산하여 현재 프레임에서 계산된 히스토그램과 유사도가 최대가 되는 값을 측정하여 상기 객체의 현재 프레임에 대한 자세로 판정하는 최대 유사도 측정부를 포함한다. 인간행동분석, 배경분리, 다중밴드 신호처리, 행동, 동영상, 실루엣
Int. CL G06T 7/20 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020060123837 (2006.12.07)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-0847143-0000 (2008.07.11)
공개번호/일자 10-2008-0051956 (2008.06.11) 문서열기
공고번호/일자 (20080718) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2006.12.07)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박찬규 대한민국 대전 중구
2 손주찬 대한민국 대전 대덕구
3 조현규 대한민국 대전 서구
4 조영조 대한민국 경기 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인씨엔에스 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, 대림아크로텔 *층(도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2006.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2006-0908010-19
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2007.11.05 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2007.12.05 수리 (Accepted) 9-1-2007-0073959-46
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2007.12.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2007-0683921-02
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.02.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0120466-12
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)		 2008.02.18 수리 (Accepted) 1-1-2008-0120465-77
7 등록결정서
Decision to grant		 2008.05.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0283764-93
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력되는 영상에 대해 배경 영상을 제외한 움직이는 전경 객체를 검출하는 전경 검출부; 상기 검출한 전경 객체에 대한 실루엣 외부 윤곽선을 추출하는 윤곽선 추출부; 상기 추출된 실루엣 외부 윤곽선 신호에 대해 분할된 다중 서브 대역별로 웨이브렛 필터링을 수행하여 추출된 특징점들을 코너점들로 하고, 상기 코너점들에 대해 구성한 히스토그램인 코너 히스토그램을 생성하는 코너 히스토그램 생성부; 입력되는 영상에서 객체의 자세를 판별하기 위한 기준 설정시, 상기 전경 검출부 및 상기 윤곽선 추출부를 이용해 미리 만들어진 다수의 실루엣 윤곽선 샘플데이터를 상기 코너 히스토그램 생성부로 전달하고, 상기 코너 히스토그램 생성부에서 생성된 상기 미리 만들어진 다수의 실루엣 윤곽선 샘플데이터의 코너 히스토그램을 각 자세별로 누적하고, 누적한 코너 히스토그램의 평균값을 계산하여 평균값 히스토그램 모델을 구축하는 모델 생성부; 및 실시간으로 입력되는 영상에서 객체의 자세 판정시, 상기 코너 히스토그램 생성부에서 생성되는 현재 프레임의 코너점들에 대한 히스토그램과 상기 모델 생성부에서 사전에 생성된 평균값 히스토그램 모델에 대해 히스토그램 단위로 유사도를 계산하여 현재 프레임에서 계산된 히스토그램과 유사도가 최대가 되는 값을 측정하여 상기 객체의 현재 프레임에 대한 자세로 판정하는 최대 유사도 측정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
2 2
제 1항에 있어서, 상기 전경 검출부에서 검출된 전경 객체 영상으로부터 잡음 영상을 제거하여 상기 윤곽선 추출부로 출력하는 필터를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
3 3
제 2항에 있어서, 상기 필터는 저역통과필터 또는 형태학적 필터가 적용되는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
4 4
제 1항 또는 제 2항에 있어서, 상기 전경 검출부 전단에 배치되어 입력되는 영상의 프레임들에 대해 혼합가우시안 배경을 생성하여 상기 전경 검출부로 출력하는 배경 모델 관리부를 더 포함하며, 상기 전경 검출부는 상기 배경 모델 관리부에서 출력된 혼합가우시안 배경 모델의 배경과 실시간으로 입력되는 동영상 프레임 간의 차를 이용해 정지된 배경에서 움직임을 갖는 상기 전경 객체를 검출하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
5 5
제 4항에 있어서, 입력되는 실시간 동영상 프레임들을 상기 혼합 가우시안 배경 생성을 위해 초기화하여 상기 배경 모델 관리부로 출력하는 영상 초기화부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
6 6
제 5항에 있어서, 카메라를 통해 실시간으로 동영상 스트림을 촬영하여 상기 영상 초기화부 및 상기 전경 검출부로 출력하는 카메라부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
7 7
제 1항에 있어서, 상기 코너점들은 상기 객체의 머리, 손, 다리, 겨드랑이, 어깨, 및 무릎 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
8 8
제 1항에 있어서, 상기 모델 생성부에서 생성한 상기 객체의 각 자세별 평균값 히스토그램 모델을 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
9 9
제 8항에 있어서, 상기 객체의 자세는 서있는 자세, 앉아있는 자세, 및 누워 있는 자세 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
10 10
제 8항에 있어서, 상기 모델 생성부는, 상기 객체의 자세들 및 각 자세의 정면, 좌우 양측면, 및 뒷면 자세별로 실루엣 윤곽선 샘플데이터를 수집하여 상기 코너 히스토그래프 생성부로 전달하는 실루엣 윤곽 수집부; 및 상기 실루엣 윤곽선 샘플데이터에 대한 코너 히스토그램을 누적하여 상기 객체의 자세들 및 각 자세의 정면, 좌우 양측면, 및 뒷면 자세들에 대한 평균값을 산출하여 구한 평균값 히스토그램 모델을 상기 저장부에 저장하는 평균 값 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
11 11
제 8항에 있어서, 상기 코너 히스토그램 생성부는, 상기 윤곽선 추출부에서 입력되는 실루엣 객체 윤곽선 영상에 대해 상기 실루엣의 무게 중심점을 계산하는 무게중심 계산부; 상기 무게 중심점으로부터 상기 윤곽선의 첫 출발점으로부터 전체 윤곽선을 따라 유클리디안 거리를 계산하는 유클리디안 거리 산출부; 상기 유클리디안 거리 정보를 다중 서브 대역으로 분할하는 다중 대역 웨이브렛 필터; 및 상기 분할된 다중 서브 대역의 신호들에 대해 상기 코너값의 위치가 변하지 않는 코너점들만 추출하여 코너 히스토그램을 생성하는 다중 대역 코너히스토그램 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
12 12
제 11항에 있어서, 상기 다중 대역 웨이브렛 필터는 상기 유클리디안 거리 정보를 8개의 다중 서브 대역으로 분할하는 것을 특징으로 하는 대상체 행동 분석 시스템
13 13
실시간으로 동영상 스트림을 수집하는 단계; 상기 수집한 동영상 스트림으로부터 정지된 배경에서 움직임을 갖는 전경 객체 영상을 검출하는 단계; 상기 검출한 전경 객체 영상으로부터 잡음을 제거하기 위해 필터링을 수행하는 단계; 상기 잡음 제거 필터링이 수행된 객체 실루엣 영상에 대해, 실루엣 외곽의 윤곽선들을 추출하는 단계; 상기 추출된 윤곽선 신호로부터 분할된 다중 서브 대역별로 웨이브렛 필터링을 수행하여 추출된 특징점인 코너점들에 대해 구성한 히스토그램을 코너 히스토그램으로 생성하는 단계; 상기 생성한 현재 프레임의 코너 히스토그램과 미리 구해진 각 자세별로 누적된 코너 히스토그램의 평균값을 계산하여 구한 평균값 히스토그램 모델을 히스토그램 단위로 유사도를 계산하여 현재 프레임에서 계산된 히스토그램과 유사도가 최대가 되는 값을 측정하는 단계; 및 상기 측정된 최대 유사도의 히스토그램을 상기 객체의 현재 프레임 자세로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실루엣 기반 대상체 영상을 이용한 대상체 행동 분석 방법
14 14
제 13항에 있어서, 실시간으로 입력되는 실루엣 영상에서 상기 객체의 행동을 판별하기 위한 기준으로 상기 평균값 히스토그램 모델을 생성하는 단계;를 상기 실시간으로 동영상 스트림을 수집하는 단계 이전에 수행하고, 상기 평균값 히스토그램 모델 생성 단계는, 기녹화된 샘플데이터에서 상기 객체의 각 자세별 실루엣 윤곽 영상정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 영상 정보에 대해 생성된 코너 히스토그램을 상기 객체의 각 자세별로 누적하는 단계; 상기 누적된 코너 히스토그램을 상기 객체의 각 자세별로 평균값을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 각 자세별 평균값을 상기 평균값 히스토그램 모델로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실루엣 기반 대상체 영상을 이용한 대상체 행동 분석 방법
15 15
제 13항에 있어서, 상기 객체의 자세는 상기 객체의 서있는 자세, 앉아있는 자세, 및 누워 있는 자세 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 실루엣 기반 대상체 영상을 이용한 대상체 행동 분석 방법
16 16
제 15항에 있어서, 상기 객체의 자세는 상기 객체의 각 자세별 정면, 좌우 양측면, 및 뒷면 자세 영상 중 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실루엣 기반 대상체 영상을 이용한 대상체 행동 분석 방법
17 17
제 13항에 있어서, 상기 코너점들은 상기 객체의 머리, 손, 다리, 겨드랑이, 어깨, 및 무릎 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 실루엣 기반 대상체 영상을 이용한 대상체 행동 분석 방법
18 18
제 13항에 있어서, 상기 코너 히스토그램 생성 단계는, 상기 실루엣 객체 윤곽선 영상에 대해 무게 중심점을 계산하는 단계; 상기 무게 중심점으로부터 상기 윤곽선의 첫 출발점으로부터 전체 윤곽선을 따라 유클리디안 거리를 계산하는 단계; 상기 유클리디안 거리 신호를 다중 대역 웨이브렛 필터링을 통해 다중 서브대역으로 분할하는 단계; 및 상기 필터링된 다중 대역의 신호들에 대해 적어도 23 스케일까지 코너값의 위치가 변하지 않는 코너점들만 추출하여 상기 코너 히스토그램을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실루엣 기반 대상체 영상을 이용한 대상체 행동 분석 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US08000500 US 미국 FAMILY
2 US20080137950 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2008137950 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US8000500 US 미국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.