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깊이 영상을 획득하는 깊이 영상 획득부;상기 깊이 영상 획득부로부터 깊이 영상을 수신하고, 상기 수신된 깊이 영상으로부터 픽셀별 특징을 추출하여 사람의 신체 부위별로 특징 집합을 생성하는 특징 추출부;상기 특징 추출부에서 생성된 특징 집합을 이용하여 사람의 신체 부위별 위치를 판별하는 분류기를 학습시키는 분류기 학습부; 및상기 분류기 학습부가 상기 분류기를 학습시킨 상태에서 상기 깊이 영상 획득부에 수신되는 깊이 영상으로부터 픽셀별 특징을 추출하고, 상기 학습된 분류기를 통해 각 픽셀별 신체 부위를 판별하고, 신체 부위별 3차원 위치 정보를 추적하는 위치 결정부를 포함하는 위치 추적 장치
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제1항에 있어서,상기 특징 추출부 및 상기 위치 결정 모듈은 깊이 영상의 각 픽셀과 해당 픽셀 주변 픽셀과의 거리 정보를 기초로 패턴을 추출하고, 상기 패턴을 미리 정의된 제1 유사도 기준에 따라 각 패턴 별로 군집화하여 패턴 사전을 생성하고, 상기 패턴 사전의 각 패턴 단어 별로 미리 정의된 제2 유사도 기준에 따라 깊이 영상의 각 픽셀에 반영하여 신체 부위별로 상기 특징 집합을 생성하는 것을 특징으로 하는 위치 추적 장치
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제1항에 있어서,상기 분류기 학습부는 랜덤 포레스트(Randomized Forests) 알고리즘을 이용하는 것을 특징으로 하는 위치 추적 장치
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깊이 영상 획득부로부터 깊이 영상을 획득하는 단계;상기 획득된 깊이 영상으로부터 각 픽셀별 해당 신체 부위에 대한 정보를 포함하는 데이터베이스를 생성하는 단계;특징 추출부를 이용하여 상기 획득된 데이터베이스의 깊이 영상 각 픽셀의 특징을 추출하여 신체 부위별 특징 집합을 생성하는 단계;분류기 학습부를 이용하여 상기 생성된 신체 부위별 특징 집합을 이용하여신체 부위별 위치를 판별하는 분류기를 학습시키는 단계;상기 분류기 학습부가 상기 분류기를 학습시킨 상태에서 상기 특징 추출부를 이용하여 상기 깊이 영상 획득부에 수신되는 깊이 영상의 픽셀별 특징을 추출하는 단계; 및위치 결정부가 상기 학습된 분류기와 상기 추출된 깊이 영상의 픽셀별 특징을 이용하여 신체 부위별 3차원 위치 정보를 추적하는 단계를 포함하는 위치 추적 방법
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제4항에 있어서,상기 특징 추출부를 이용하여 신체 부위별 특징 집합을 생성하는 단계는,상기 깊이 영상의 각 픽셀과 해당 픽셀 주변 픽셀까지의 거리 정보를 기초로 패턴을 추출하는 단계;상기 패턴을 미리 정의된 제1 유사도 기준에 따라 각 패턴 별로 군집화하여 패턴 사전을 생성하는 단계; 및상기 패턴 사전의 각 패턴 단어 별로 미리 정의된 제2 유사도 기준에 따라 깊이 영상의 각 픽셀에 반영하는 단계;깊이 영상의 각 픽셀별로 주변 픽셀에 반영된 패턴 단어의 빈도수를 계산하여 특징을 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징을 신체 부위별로 수집하여 신체 부위별 특징 집합을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 추적 방법
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제4항에 있어서,상기 분류기를 학습시키는 단계는 랜덤 포레스트(Randomized Forests) 알고리즘을 이용하여 수행하는 것을 특징으로 하는 위치 추적 방법
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