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깊이 맵 생성 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015116398
  • 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 깊이 맵 생성 방법 및 장치가 개시되어 있다. 깊이 맵 생성 방법은 복수의 키 프레임에 대해 에러 함수를 기반으로 3D 템플릿 모델과 2D 객체를 매칭하는 단계, 매칭된 3D 템플릿 모델을 기반으로 상기 2D 객체의 깊이 정보를 예측하는 단계와 2D 객체를 복수의 칼라-세그멘트로 분할하고, 분할된 칼라-세그멘트와 상기 2D 객체의 깊이 정보를 기반으로 깊이 맵을 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 따라서, 전화된 3D(dimension) 영상에 대한 시각적인 왜곡을 감소시킬 수 있다.
Int. CL H04N 13/00 (2006.01)
CPC H04N 13/0271(2013.01) H04N 13/0271(2013.01)
출원번호/일자 1020130039010 (2013.04.10)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1435325-0000 (2014.08.21)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140827) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.04.10)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 노준용 대한민국 대전광역시 유성구
2 이정진 대한민국 대전광역시 유성구
3 박종진 대한민국 경기도 안양시 동안구
4 이상우 대한민국 서울 도봉구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 다해 대한민국 서울특별시 강남구 삼성로***, *층(삼성동,고운빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.04.10 수리 (Accepted) 1-1-2013-0310230-74
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.03.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0224590-25
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.06.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0519402-55
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2014-0519401-10
5 등록결정서
Decision to grant		 2014.08.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0544841-18
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
깊이 맵 생성 방법에 있어서,복수의 키 프레임에 대해 에러 함수를 기반으로 3D 템플릿 모델과 2D 객체를 매칭하는 단계; 상기 매칭된 3D 템플릿 모델을 기반으로 상기 2D 객체의 깊이 정보를 예측하는 단계; 및상기 2D 객체를 복수의 칼라-세그멘트로 분할하고, 상기 분할된 칼라-세그멘트와 상기 2D 객체의 깊이 정보를 기반으로 깊이 맵을 생성하는 단계를 포함하되,상기 3D 템플릿 모델은 사람의 관절 정보를 포함하는 모델인 깊이 맵 생성 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 복수의 키 프레임에 대해 에러 함수를 기반으로 3D 템플릿 모델과 2D 객체를 매칭하는 단계는,상기 에러 함수를 기반으로 상기 복수의 키 프레임에 대해 관련된 관절 각도 포즈 정보 및 루트 위치 정보를 예측하는 단계; 및상기 관련된 관절 각도 포즈 정보 및 상기 루트 위치 정보를 기반으로 상기 3D 템플릿 모델과 상기 2D 객체를 매칭하는 단계를 포함하되,상기 관련된 관절 각도 포즈는 상기 복수의 키 프레임 사이에 산출된 상기 3D템플릿 모델의 관절에 대한 정보이고,상기 루트 위치 정보는 상기 복수의 키 프레임 사이에 산출된 상기 3D 템플릿 모델에서 루트의 위치를 나타내는 정보인 깊이 맵 생성 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 에러 함수는 관절 투사 제약 정보, 각도 포즈 한계 제약 정보, 관련된 z-깊이 제약 정보 및 연속적인 관절 각도 제약 정보를 파라메터로 사용하는 함수이고,상기 관절 투사 제약 정보는 상기 3D 템플릿 모델의 관절 위치를 2D 평면에 투사한 위치와 상기 2D 객체의 관절 위치의 차이를 기반으로 산출되는 정보이고,상기 각도 포즈 한계 제약 정보는 상기 3D 템플릿 모델의 관절이 미리 결정된 범위에 있는지 여부를 기반으로 산출되는 정보이고,관련된 z-깊이 제약 정보는 관절과 상기 관절의 모 관절에 대한 상대적인 깊이 정보를 기반으로 산출되는 정보이고, 연속적인 관절 각도 제약 정보는 연속적으로 연결된 관절의 변화 정도를 기반으로 산출되는 정보인 깊이 맵 생성 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 2D 객체를 복수의 칼라-세그멘트로 분할하고, 상기 분할된 칼라-세그멘트와 상기 2D 객체의 깊이 정보를 기반으로 깊이 맵을 생성하는 단계는,상기 복수의 칼라-세그먼트는 제1 칼라-세그먼트와 제2 칼라-세그먼트이고,상기 제1 칼라-세그먼트에 포함된 픽셀의 깊이 값의 평균값인 제1 평균값을 산출하는 단계;상기 제1 평균값을 기반으로 상기 픽셀을 제1 깊이 픽셀과 제2 깊이 픽셀로 분류하는 단계;상기 제2 칼라-세그먼트에 포함된 픽셀의 깊이 값의 평균값인 제2 평균값을 산출하는 단계;상기 제2 평균값을 기반으로 상기 제2 깊이 픽셀 중 상기 제2 칼라-세그먼트에 포함될 깊이 픽셀을 결정하는 단계를 더 포함하되,상기 제1 깊이 픽셀은 상기 제1 평균값과의 깊이 값의 차이가 일정 범위보다 작거나 같은 픽셀이고, 상기 제2 깊이 픽셀은 상기 제1 평균값과의 깊이 값의 차이가 일정 범위보다 큰 픽셀이고,상기 제2 깊이 픽셀 중 상기 제2 칼라-세그먼트에 포함될 깊이 픽셀은 상기 제2 평균값과의 깊이 값의 차이가 일정 범위보다 작거나 같은 픽셀인, 깊이 맵 생성 방법
5 5
제4항에 있어서,상기 제1 깊이 픽셀의 2D(dimension) 좌표를 상기 제1 칼라-세그먼트를 기반으로 평균값 좌표로 전환하여 와핑하는 단계; 및상기 제2 깊이 픽셀의 2D 좌표를 상기 제2 칼라-세그먼트를 기반으로 평균값 좌표로 전환하여 와핑하는 단계를 더 포함하는 깊이 맵 생성 방법
6 6
제1항에 있어서, 상기 3D 템플릿 모델은,상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절들의 원점에 대한 정보인 관절 원점 정보; 상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절들의 회전축에 관한 정보인 관절 회전 축 정보;상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절과 상기 관절의 모 관절 사이의 움직임 정보인 관절 병진 운동 정보; 상기 복수의 키 프레임 사이에서 산출된 상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절들 사이의 정보인 관련된 관절 각도 포즈 정보; 및상기 복수의 키 프레임 사이에 산출된 상기 3D 템플릿 모델의 루트 위치(root position)에 대한 정보인 루트 위치 정보를 포함하는 깊이 맵 생성 방법
7 7
프로세서를 포함하는 깊이 맵 생성 장치에 있어서,상기 프로세서는 복수의 키 프레임에 대해 에러 함수를 기반으로 3D 템플릿 모델과 2D 객체를 매칭하고 상기 매칭된 3D 템플릿 모델을 기반으로 상기 2D 객체의 깊이 정보를 예측하고 상기 2D 객체를 복수의 칼라-세그멘트로 분할하고, 상기 분할된 칼라-세그멘트와 상기 2D 객체의 깊이 정보를 기반으로 깊이 맵을 생성하도록 구현되되,상기 3D 템플릿 모델은 사람의 관절 정보를 포함하는 모델인 깊이 맵 생성 장치
8 8
제7항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 에러 함수를 기반으로 상기 복수의 키 프레임에 대해 관련된 관절 각도 포즈 정보 및 루트 위치 정보를 예측하고 상기 관련된 관절 각도 포즈 정보 및 상기 루트 위치 정보를 기반으로 상기 3D 템플릿 모델과 상기 2D 객체를 매칭하도록 구현되되,상기 관련된 관절 각도 포즈는 상기 복수의 키 프레임 사이에 산출된 상기 3D템플릿 모델의 관절에 대한 정보이고,상기 루트 위치 정보는 상기 복수의 키 프레임 사이에 산출된 상기 3D 템플릿 모델에서 루트의 위치를 나타내는 정보인 깊이 맵 생성 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 에러 함수는 관절 투사 제약 정보, 각도 포즈 한계 제약 정보, 관련된 z-깊이 제약 정보 및 연속적인 관절 각도 제약 정보를 파라메터로 사용하는 함수이고,상기 관절 투사 제약 정보는 상기 3D 템플릿 모델의 관절 위치를 2D 평면에 투사한 위치와 상기 2D 객체의 관절 위치의 차이를 기반으로 산출되는 정보이고,상기 각도 포즈 한계 제약 정보는 상기 3D 템플릿 모델의 관절이 미리 결정된 범위에 있는지 여부를 기반으로 산출되는 정보이고,관련된 z-깊이 제약 정보는 관절과 상기 관절의 모 관절에 대한 상대적인 깊이 정보를 기반으로 산출되는 정보이고, 연속적인 관절 각도 제약 정보는 연속적으로 연결된 관절의 변화 정도를 기반으로 산출되는 정보인 깊이 맵 생성 장치
10 10
제7항에 있어서, 상기 프로세서는, 상기 복수의 칼라-세그먼트는 제1 칼라-세그먼트와 제2 칼라-세그먼트이고, 상기 제1 칼라-세그먼트에 포함된 픽셀의 깊이 값의 평균값인 제1 평균값을 산출하고 상기 제1 평균값을 기반으로 상기 픽셀을 제1 깊이 픽셀과 제2 깊이 픽셀로 분류하고, 상기 제2 칼라-세그먼트에 포함된 픽셀의 깊이 값의 평균값인 제2 평균값을 산출하고 상기 제2 평균값을 기반으로 상기 제2 깊이 픽셀 중 상기 제2 칼라-세그먼트에 포함될 깊이 픽셀을 결정하도록 구현되되,상기 제1 깊이 픽셀은 상기 제1 평균값과의 깊이 값의 차이가 일정 범위보다 작거나 같은 픽셀이고, 상기 제2 깊이 픽셀은 상기 제1 평균값과의 깊이 값의 차이가 일정 범위보다 큰 픽셀이며, 상기 제2 깊이 픽셀 중 상기 제2 칼라-세그먼트에 포함될 깊이 픽셀은 상기 제2 평균값과의 깊이 값의 차이가 일정 범위보다 작거나 같은 픽셀인, 깊이 맵 생성 장치
11 11
제10항에 있어서, 상기 프로세서는,상기 제1 깊이 픽셀의 2D(dimension) 좌표를 상기 제1 칼라-세그먼트를 기반으로 평균값 좌표로 전환하여 와핑하고 상기 제2 깊이 픽셀의 2D 좌표를 상기 제2 칼라-세그먼트를 기반으로 평균값 좌표로 전환하여 와핑하도록 구현되는 깊이 맵 생성 장치
12 12
제7항에 있어서, 상기 3D 템플릿 모델은,상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절들의 원점에 대한 정보인 관절 원점 정보; 상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절들의 회전축에 관한 정보인 관절 회전 축 정보;상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절과 상기 관절의 모 관절 사이의 움직임 정보인 관절 병진 운동 정보; 상기 복수의 키 프레임 사이에서 산출된 상기 3D 템플릿 모델을 구성하는 관절들 사이의 정보인 관련된 관절 각도 포즈 정보; 및상기 복수의 키 프레임 사이에 산출된 상기 3D 템플릿 모델의 루트 위치(root position)에 대한 정보인 루트 위치 정보를 포함하는 깊이 맵 생성 장치
13 13
복수의 키 프레임에 대해 에러 함수를 기반으로 사람의 관절 정보를 포함하는 3D 템플릿 모델과 2D 객체를 매칭하는 단계; 상기 매칭된 3D 템플릿 모델을 기반으로 상기 2D 객체의 깊이 정보를 예측하는 단계; 및상기 2D 객체를 복수의 칼라-세그멘트로 분할하고, 상기 분할된 칼라-세그멘트와 상기 2D 객체의 깊이 정보를 기반으로 깊이 맵을 생성하는 단계를 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 해독 가능 기록 매체
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