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행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015091946
  • 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 발명의 행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 장치는, 카메라로부터 제공되는 깊이 영상을 수집하는 영상 입력 블록과, 수집된 깊이 영상으로부터 인체를 검출하는 인체 검출 블록과, 상기 인체로부터 추출한 3차원 액션 볼륨과 기 학습된 행동 모델에 의거하여 상기 인체의 행동을 인식하는 행동 인식 블록을 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 7/20 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020130117373 (2013.10.01)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2106135-0000 (2020.04.23)
공개번호/일자 10-2015-0039252 (2015.04.10) 문서열기
공고번호/일자 (20200504) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.08.06)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김도형 대한민국 대전광역시 유성구
2 김재홍 대한민국 대전광역시 중구
3 김계경 대한민국 대구 수성구
4 윤영우 대한민국 대전 유성구
5 윤우한 대한민국 대전광역시 유성구
6 윤호섭 대한민국 대전시 유성구
7 이재연 대한민국 대전 유성구
8 지수영 대한민국 대전 유성구
9 조영조 대한민국 경기 성남시 분당구
10 반규대 대한민국 대전광역시 서구
11 박종현 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 성병기 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 재우빌딩)(마루특허법률사무소)
2 최윤서 대한민국 서울특별시 강남구 도곡로 *** (역삼동, 미진빌딩), *층(윤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.10.01 수리 (Accepted) 1-1-2013-0892024-69
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)		 2016.10.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-0982731-78
4 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.08.06 수리 (Accepted) 1-1-2018-0772367-16
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.08.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0570936-84
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.09.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0986737-48
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)		 2019.09.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0986736-03
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.02.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0145249-92
9 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2020.03.23 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0302509-16
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0302508-60
11 등록결정서
Decision to Grant Registration		 2020.03.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0218200-56
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
카메라로부터 제공되는 깊이 영상을 수집하는 영상 입력 블록과,수집된 깊이 영상으로부터 인체를 검출하는 인체 검출 블록과,상기 인체로부터 추출한 3차원 액션 볼륨과 기 학습된 행동 모델에 의거하여 상기 인체의 행동을 인식하는 행동 인식 블록을 포함하되,상기 행동 인식 블록은,상기 인체의 행동의 시작부터 종료까지의 전체 깊이 영상을 누적하여 3차원 액션 볼륨을 생성하는 액션 볼륨 생성부와,생성된 상기 3차원 액션 볼륨을 기 설정된 크기로 정규화 하는 정규화부와,정규화 된 상기 3차원 액션 볼륨에 대하여 좌상단에서부터 우하단까지 순차적으로 영상 전체를 스캔하면서 각 픽셀의 깊이 값들을 비교함으로써, 각 액션 볼륨에 대한 특징벡터를 추출하는 특징 추출부와,기 학습된 행동 모델에 대한 학습 특징 및 행동 라벨을 저장하는 행동 학습 DB와,추출된 상기 특징벡터와 상기 행동 학습 DB 내 기 학습된 행동 모델의 학습 특징을 비교함으로써, 가장 유사한 학습 특징의 행동 라벨을 상기 인체의 행동으로 결정(인식)하는 행동 인식부를 포함하되,상기 액션 볼륨 생성부는,아래의 수학식을 통해 상기 3차원 액션 볼륨을 생성하는,(상기 수학식에서, 상기 V(i,j,t)는 t 시점에서 액션 볼륨 깊이 영상의 (i,j) 위치에서의 깊이 값(depth value)을, 상기 D(i,j,t)는 t 시점에서 입력 깊이 영상의 (i,j) 위치에서의 깊이 값을 각각 나타냄
2 2
제 1 항에 있어서,상기 행동 인식 블록은,SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 상기 인체의 행동을 인식하는행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 장치
3 3
삭제
4 4
삭제
5 5
제 1 항에 있어서,상기 액션 볼륨 생성부는,상기 D(i,j,t)가 0(제로)이 아닌 모든 지점에서 상기 3차원 액션 볼륨을 생성하는행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 장치
6 6
제 1 항에 있어서,상기 특징 추출부는,3D LBP(local binary pattern)를 이용하여 상기 특징을 추출하는행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 장치
7 7
제 1 항에 있어서,상기 기 학습된 행동 모델은,SVM(support vector machine) 학습 분류기를 이용하여 생성되는행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 장치
8 8
깊이 영상을 수집하는 과정과,수집된 깊이 영상으로부터 인체를 검출하는 과정과,상기 인체로부터 3차원 액션 볼륨을 검출하는 과정과,검출된 상기 3차원 액션 볼륨과 기 학습된 행동 모델에 의거하여 상기 인체의 행동을 인식하는 과정을 포함하되,상기 인식하는 과정은,상기 인체의 행동의 시작부터 종료까지의 전체 깊이 영상을 누적하여 3차원 액션 볼륨을 생성하는 과정과,생성된 상기 3차원 액션 볼륨을 기 설정된 크기로 정규화 하는 과정과,정규화 된 상기 3차원 액션 볼륨에 대하여 좌상단에서부터 우하단까지 순차적으로 영상 전체를 스캔하면서 각 픽셀의 깊이 값들의 비교를 통해 각 액션 볼륨에 대한 특징벡터를 추출하는 과정과,추출된 상기 특징벡터와 기 학습된 행동 모델의 학습 특징을 비교함으로써, 가장 유사한 학습 특징의 행동 라벨을 상기 인체의 행동으로 결정하는 과정을 포함하되,상기 3차원 액션 볼륨은,아래의 수학식을 통해 생성되는,(상기 수학식에서, 상기 V(i,j,t)는 t 시점에서 액션 볼륨 깊이 영상의 (i,j) 위치에서의 깊이 값(depth value)을, 상기 D(i,j,t)는 t 시점에서 입력 깊이 영상의 (i,j) 위치에서의 깊이 값을 각각 나타냄
9 9
제 8 항에 있어서,상기 인식하는 과정은,SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 상기 인체의 행동을 인식하는행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 방법
10 10
삭제
11 11
삭제
12 12
제 8 항에 있어서,상기 특징은,3D LBP(local binary pattern)를 이용하여 추출되는행동 인식 기반의 응용 서비스 제공 방법
지정국 정보가 없습니다
순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - 패밀리정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US09183431 US 미국 FAMILY
2 US20150092981 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2015092981 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US9183431 US 미국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.