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영상 내의 표적 인식 방법

  • 기술번호 : KST2015154841
  • 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 영상 내의 표적 인식 방법에 관한 것으로서, 표적의 회전 및 크기 변화에도 높은 인식률을 얻고자 하는 것을 목적으로 한다. 이러한 본 발명의 영상 내의 표적 인식 방법은, 영상 내의 인식 대상 표적의 경계선을 추출하는 단계; 추출된 표적의 경계선 정보를 바탕으로 경계선으로 이루어지는 도형의 내부에 기준점을 설정하는 단계; 설정된 기준점과 상기 경계선상의 모든 픽셀들 간의 거리를 계산하는 단계; 계산된 모든 거리 정보를 이용하여 DFV(Distance Feature Vector:거리특징벡터)를 생성하고, 생성된 DFV를 다수의 구간으로 분할하는 단계; 분할된 각 구간에 대하여, 사전에 구축된 기준 모델과의 최적 정합 순서를 찾기 위한 1차 모델링을 수행하는 단계; 최적 정합 순서에 대한 최종 정합 값의 계산에 필요한 정보를 생성하기 위한 2차 모델링을 수행하는 단계; 1차 모델링 과정에서 추출한 정보를 이용하여 1차 정합을 수행하여, 각 표적에 대한 최적 정합 순서를 탐색하는 단계; 탐색된 최적 정합 순서에 따라 상기 2차 모델링 과정에서 추출한 정보를 이용하여 2차 정합을 수행하여 최종 정합 값을 계산하는 단계; 및 계산된 최종 정합 값을 바탕으로 상기 인식 대상 표적을 식별해 내는 단계를 포함한다. 이와 같은 본 발명에 의하면, 표적의 회전 및 크기 변화에 관계없이 높은 인식률을 얻을 수 있다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06K 9/80 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/3233(2013.01) G06K 9/3233(2013.01) G06K 9/3233(2013.01)
출원번호/일자 1020080008352 (2008.01.28)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-0933483-0000 (2009.12.15)
공개번호/일자 10-2009-0082546 (2009.07.31) 문서열기
공고번호/일자 (20091223) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.01.28)
심사청구항수 4

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 고보연 대한민국 대전 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인원전 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 풍림빌딩 *층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.01.28 수리 (Accepted) 1-1-2008-0066753-65
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.12.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2009.01.16 수리 (Accepted) 9-1-2009-0004867-17
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.06.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0274651-66
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2009.08.28 수리 (Accepted) 1-1-2009-0528265-34
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.08.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0528263-43
7 등록결정서
Decision to grant		 2009.12.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0508160-27
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.07.22 수리 (Accepted) 4-1-2013-0033275-90
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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임의의 영상 내의 인식 대상 표적의 경계선을 추출하는 단계; 상기 추출된 표적의 경계선 정보를 바탕으로 경계선으로 이루어지는 임의의 형태의 도형의 내부에 기준점을 설정하는 단계; 상기 설정된 기준점과 상기 경계선상의 모든 픽셀들 간의 거리를 계산하는 단계; 상기 계산된 모든 거리 정보를 이용하여 DFV(Distance Feature Vector:거리특징벡터)를 생성하고, 생성된 DFV를 다수의 구간으로 분할하는 단계; 상기 분할된 각 구간에 대하여, 사전에 구축된 기준 모델과의 최적 정합 순서를 찾기 위하여 상기 도형에 대한 1차 모델링을 수행하는 단계; 상기 최적 정합 순서에 대한 최종 정합 값의 계산에 필요한 정보를 생성하기 위하여 상기 도형에 대한 2차 모델링을 수행하는 단계; 상기 1차 모델링 과정에서 추출한 정보를 이용하여 상기 기준 모델과 상기 도형과의 1차 정합을 수행하여, 각 표적에 대한 최적 정합 순서를 탐색하는 단계; 상기 탐색된 최적 정합 순서에 따라 상기 2차 모델링 과정에서 추출한 다항식 급수계수 정보를 이용하여 추정된 DFV 값과 상기 도형에서 계산된 DFV 값과의 2차 정합을 수행하여 오차를 계산하고, 이를 바탕으로 최종 정합 값을 계산하는 단계; 및 상기 계산된 최종 정합 값을 바탕으로 상기 인식 대상 표적을 식별해 내는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 내의 표적 인식 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 1차 모델링 단계에서 상기 분할된 각 구간별로 상기 기준점과 경계선상의 픽셀들 간의 거리 중 최소 또는 최대가 되는 지점인 정점(peak point)들의 상대 크기 및 정점 간의 이격 거리에 대한 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 내의 표적 인식 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 2차 모델링 단계에서 상기 1차 모델링 시 사용된 분할 구간마다 상기 DFV 값을 다항식의 급수형태(테일러(Taylor) 급수를 이용하여 2차항까지만 취하는 다항식의 급수형태)로 근사화하고, 급수로 표현된 다항식에서 각 항의 계수정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 내의 표적 인식 방법
4 4
제1항에 있어서, 상기 1차 정합 단계에서 상기 1차 모델링 시 추출된 구간별 정점 간의 상대 크기(상기 기준점과 경계선상의 픽셀들 간의 거리 중 최소 또는 최대가 되는 지점들 간의 기준점으로부터 그 지점들까지의 각각의 거리에 대한 상대적인 크기) 및 정점 간의 이격 거리(상기 기준점과 경계선상의 픽셀들 간의 거리 중 최소 또는 최대가 되는 하나의 지점과 다른 지점 사이의 거리) 정보를 이용하여 상기 분할된 구간만을 순환 이동시키면서 정합 값을 계산하여 최적 정합 순서를 탐색하는 것을 특징으로 하는 영상 내의 표적 인식 방법
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패밀리정보가 없습니다
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