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수치적인 역 운동학 기반의 언센티드 칼만 필터를 이용한 인체 자세 추정 방법, 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체 및 서버 시스템

  • 기술번호 : KST2015176799
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 인체 자세 추정 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 수치적인 역 운동학에 기반하여 이전시간의 영상의 인체 자세로부터 현재시간의 영상의 인체 자세를 추정하되, 언센티드 칼만 필터를 이용하여 관절의 변화를 갱신함으로써, 인체 자세를 빠르게 추정할 수 있는 수치적인 역 운동학 기반의 언센티드 칼만 필터를 이용한 인체 자세 추정 방법, 그 방법을 실행하기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체, 그 프로그램을 통신망을 통해 전송할 수 있는 서버 시스템에 관한 것이다.
Int. CL H04N 13/00 (2006.01) G06T 7/20 (2006.01) H04N 5/262 (2006.01)
CPC
출원번호/일자 1020100098453 (2010.10.08)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1034675-0000 (2011.05.04)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20110516) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.10.08)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 서융호 대한민국 광주광역시 북구
2 오치민 대한민국 광주광역시 북구
3 이칠우 대한민국 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인아이엠 대한민국 서울특별시 강남구 봉은사로 ***, ***호 (역삼동, 혜전빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.10.08 수리 (Accepted) 1-1-2010-0652324-85
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2010.10.22 수리 (Accepted) 1-1-2010-0684363-49
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0017095-22
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.01.13 수리 (Accepted) 1-1-2011-0029780-79
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.01.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0056513-28
6 등록결정서
Decision to grant		 2011.04.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0227967-45
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.07.23 수리 (Accepted) 4-1-2012-5157698-67
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000058-61
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.08 수리 (Accepted) 4-1-2015-5076218-57
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2016-5093177-51
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.30 수리 (Accepted) 4-1-2018-5056463-72
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이전시간에 입력되거나 계산된 제1 영상의 인체 자세로부터 현재시간에 입력된 제2 영상의 인체 자세를 추정하기 위한 인체 자세 추정방법에 있어서,상기 제1 영상의 인체 특징점들의 위치 값인 제1 위치 값과 상기 인체 특징점을 연결하는 관절의 회전 값인 제1 관절 회전 값을 계산하여 획득하는 제1 단계;상기 제2 영상을 입력받아, 상기 제2 영상에서 상기 인체 특징점들의 위치 값인 제2 위치 값을 계산하여 획득하는 제2 단계; 상기 제1 관절 회전 값의 변화를 예측한 예측 회전 값과 상기 예측 회전 값을 위치 값으로 변환한 관측 위치 값을 산출하는 제3 단계; 상기 예측 회전 값과 상기 관측 위치 값을 기반으로 언센티드 칼만 필터(UKF:Unscented Kalman Filter)를 이용하여 상기 예측 회전 값에서 노이즈를 제거한 최종 관측 회전 값을 산출하는 제4 단계; 및상기 최종 관측 회전 값을 위치 값으로 변환하여 최종 관측 위치 값을 획득하고, 상기 최종 관측 위치 값과 상기 제2 위치 값의 차이인 위치 오차 값을 구하며, 상기 위치 오차 값이 정해진 임계 위치 오차 값 이하일 경우, 상기 제2 영상의 인체 자세는 인체 특징점들이 상기 최종 관측 회전 값을 갖는 관절들로 연결되는 자세로 추정하고, 상기 위치 오차 값이 상기 임계 위치 오차 값을 초과하면, 상기 제1 관절 회전 값을 상기 최종 관측 회전 값으로 갱신하여 상기 위치 오차 값이 상기 임계 위치 오차 값 이하가 될 때까지 상기 제3 단계, 상기 제4 단계 및 상기 위치 오차 값의 계산을 반복수행하는 제5 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 제3 단계:는이전 상태 값과 공분산으로 계산되는 시그마 포인트들(sigma points)을 생성하는 제3-1 단계;상기 시그마 포인트들을 평균하여 상기 예측 회전 값을 구하는 제3-2 단계; 및관측 함수에 상기 시그마 포인트들을 입력하여 상기 시그마 포인트들을 위치 값인 예측 위치 값들을 구하고, 상기 예측 위치 값들을 평균하여 상기 관측 위치 값을 산출하는 제3-3 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 제4 단계:는상기 시그마 포인트들과 상기 예측 위치 값들의 교차 공분산에 상기 관측 위치 값의 역행렬을 곱하여 칼만 게인(Kalmal gain)을 구하는 제4-1 단계; 및상기 제2 위치 값과 상기 관측 위치 값의 차이 값에 상기 칼만 게인을 곱하고 상기 시그마 포인트들의 평균값을 합하여 상기 최종 관측 회전 값을 구하는 제4-1 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
4 4
제 2 항에 있어서,상기 제3 단계 이전에,뉴튼-랩슨법(Newton-Raphson Method)을 이용하여 상기 제1 관절 회전 값이 변화할 것으로 예상되는 방향정보인 뉴튼 스탭을 구하는 제a 단계;를 더 포함하고,상기 각 시그마 포인트는 상기 뉴튼 스탭이 더해져 생성되는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 제a 단계의 뉴튼 스탭은 순 운동학 함수를 상기 인체 특징점을 연결하는 각 관절 회전 값에 대해 편미분한 자코비안 행열(J)의 의사역행렬(J+,pseudo-inverse matrix)에 상기 제1 위치 값과 상기 제2 위치 값의 차이를 곱하여 구해지고,상기 제5 단계에서 상기 제1 관절 회전 값이 갱신될 경우, 상기 뉴튼 스탭은 상기 갱신된 제1 관절 회전 값에 대해 편미분한 자코비안 행열(J)의 의사역행렬(J+,pseudo-inverse matrix)에 상기 갱신된 제1 관절 회전 값과 상기 제2 위치 값의 차이를 곱하여 구해지는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
6 6
제 2 항에 있어서,상기 제3 단계는, 상기 제3-1 단계 이후에,상기 시그마 포인트들의 공분산을 계산하는 제b 단계를 더 포함하고,상기 제5 단계에서 상기 제1 관절 회전 값이 갱신될 경우, 상기 시그마 포인트의 생성에 사용되는 공분산은 상기 시그마 포인트들의 공분산에 상기 칼만 게인, 상기 예측 위치 값의 공분산 및 상기 칼만 게인의 대칭행열을 곱한 값을 감한 값으로 갱신되는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 제1 영상 및 상기 제2 영상은 각각 서로 다른 방향에서 촬영한 적어도 두 개의 영상으로 이루어지며, 상기 제1 위치 값과 상기 제2 위치 값은 x-y-z축 상의 3차원 위치 값으로 계산되어 획득되고, 상기 제1 관절 회전 값은 x-y-z축을 기준으로 회전한 3차원 회전 값으로 계산되어 획득되는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
8 8
제 7 항에 있어서,상기 제1 단계:는상기 제1 영상을 구성하는 각 영상들의 배경을 제거하는 제1-1 단계;배경이 제거된 영상 내에서 피부색이 있는 지점을 검출하고, 검출된 지점을 상기 인체 특징점으로 획득하는 제1-2 단계; 및카메라 교정 기법(camera calibration)을 이용하여 상기 제1 영상의 3차원 위치 값 및 3차원 회전 값을 구하는 1-3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
9 9
제 8 항에 있어서,상기 제2 단계:는 상기 제2 영상을 구성하는 각 영상들의 배경을 제거하는 제2-1 단계;배경이 제거된 영상 내에서 피부색이 있는 지점을 검출하고, 검출된 지점을 상기 인체 특징점으로 획득하는 제2-2 단계;카메라 교정 기법(camera calibration)을 이용하여 상기 제2 영상의 3차원 위치 값을 구하는 제2-3 단계; 및상기 제2 영상의 3차원 위치 값을 상기 제1 영상의 3차원 위치 값의 좌표로 정규화하여 상기 제2 위치 값을 획득하는 제2-4 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
10 10
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 인체 특징점들은 얼굴, 오른손, 왼손, 오른발 및 왼발 중 적어도 하나를 포함하고,상기 인체 특징점들을 연결하는 관절은 목, 척추, 오른쪽 어깨, 오른쪽 팔꿈치, 왼쪽 어깨, 왼쪽 팔꿈치, 오른쪽 골반, 오른쪽 무릎, 왼쪽 골반 및 왼쪽 무릎 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 인체 자세 추정방법
11 11
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항의 인체 자세 추정방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체
12 12
제 1 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항의 인체 자세 추정방법을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램이 저장되고, 상기 프로그램을 통신망을 통해 전송할 수 있는 서버 시스템
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1 지식경제부 전남대학교산학협력단 대학 IT 연구센터 육성·지원사업 / 정보통신기술인력양성(R＆D) 차세대 휴대폰용 지능형 사용자 인터페이스 플랫폼 기술개발