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입력 이미지 프레임으로부터 추출된 전경 영역들의 모션 벡터들을 이동 방향을 기준으로 한 적어도 하나의 방향 군집으로 군집화하고, 각 방향 군집에 속하는 모션 벡터들에 상응하는 전경 영역 픽셀들을 집결하여 적어도 하나의 방향별 전경 영역 집합들을 생성하는 방향 분할 모듈;상기 입력 이미지 프레임으로부터 추출된 전경 영역들의 특징점 개수 성분 및 통계적 특징 성분들 중에서 주성분 분석 알고리즘에 의해 선정되는 적어도 하나의 통계적 특징 주성분에 기초하여 전체 보행자들을 계수하는 보행자 계수 모듈; 및상기 입력 이미지 프레임 내의 전체 보행자 수와, 전경 영역 전체에 대한 각 방향별 전경 영역 집합들의 관계에 기초하여, 방향별 보행자들을 각각 계수하는 방향별 보행자 계수 모듈을 포함하는 이동 방향별 보행자 계수 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 특징점 추출 알고리즘은 SURF, SIFT, 해리스 코너 검출기, 포스트너 검출기, 카나데-루카스-토마시 알고리즘 중 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 방향별 보행자 계수 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 통계적 특징 성분은 전경 영역의 면적, 전경 영역의 외곽선 길이, 전경 영역의 텍스처의 균질성, 전경 영역의 텍스처의 대비도, 전경 영역의 텍스처의 에너지 또는 전경 영역의 텍스처의 엔트로피 속성 중 선택되는 복수 개의 성분을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 방향별 보행자 계수 장치
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청구항 1에 있어서, 상기 방향별 보행자 계수 모듈은, 산출된 전경 영역들의 전체 면적에 대비한 방향별 전경 영역 집합들 각각의 면적의 비율 값들에 상기 입력 이미지 프레임 내의 전체 보행자 수를 승산하여, 방향별 보행자들을 각각 계수하도록 동작하는 것을 특징으로 하는 이동 방향별 보행자 계수 장치
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입력 이미지 프레임으로부터 전경 영역들을 추출하는 단계;상기 전경 영역들의 모션 벡터들을 추출하는 단계;추출된 모션 벡터들의 극좌표계 각도로 표현되는 이동 방향 성분들을 적어도 하나의 방향 군집들로 군집화하는 단계;각 방향 군집에 속하는 모션 벡터들에 상응하는 전경 영역 픽셀들을 집결하여 적어도 하나의 방향별 전경 영역 집합들을 생성하는 단계;상기 입력 이미지 프레임으로부터 추출된 전경 영역들의 특징점 개수 성분 및 통계적 특징 성분들 중에서 주성분 분석 알고리즘에 의해 선정되는 적어도 하나의 통계적 특징 주성분에 기초하여 전체 보행자들을 계수하는 단계; 및상기 입력 이미지 프레임 내의 보행자 수와, 전경 영역 전체에 대한 각 방향별 전경 영역 집합들의 관계에 기초하여 방향별 보행자들을 각각 계수하는 단계를 포함하는 이동 방향별 보행자 계수 방법
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청구항 6에 있어서, 상기 전경 영역은 가우시안 혼합 모델링 기법에 기초하여 추출되는 것을 특징으로 하는 이동 방향별 보행자 계수 방법
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청구항 6에 있어서, 상기 모션 벡터는 루카스-카나데 알고리즘, 혼-슁크 알고리즘, CLG(Combined Local-Global) 알고리즘 중 어느 하나를 통해 연산된 광학적 흐름 벡터들로서 추출되는 것을 특징으로 하는 이동 방향별 보행자 계수 방법
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청구항 6에 있어서, 상기 특징점 추출 알고리즘은 SURF, SIFT, 해리스 코너 검출기, 포스트너 검출기, 카나데-루카스-토마시 알고리즘 중 선택되는 것을 특징으로 하는 이동 방향별 보행자 계수 방법
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청구항 6에 있어서, 상기 방향별 보행자들을 계수하는 단계는산출된 전경 영역의 전체 면적에 대비한 방향별 전경 영역 집합들 각각의 면적의 비율 값들에 상기 입력 이미지 프레임 내의 전체 보행자 수를 승산하여, 방향별 보행자들을 각각 계수하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 방향별 보행자 계수 방법
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컴퓨터에서 청구항 6 내지 청구항 10 중 어느 한 청구항에 따른 이동 방향별 보행자 계수 방법의 각 단계들을 수행하도록 작성된 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 독출 가능한 기록 매체
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