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중심 가중치 맵을 이용한 중요도 영역 검출 장치 및 방법, 이를 위한 프로그램을 기록한 기록 매체

  • 기술번호 : KST2015177365
  • 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 중심 가중치(Centroid Weight Mask, 이하, CWM로 기재하도록 함) 맵을 이용한 중요도 영역 검출 장치 및 방법, 이를 위한 프로그램을 기록한 기록 매체에 관한 것으로서, 특히 본 발명에 따른 중요도 영역 검출 장치는 소정 영상이 입력되는 입력부; 상기 입력된 입력 영상으로부터 객체로 추정되는 중요도 영역을 추출하기 위해서 컬러(color), Intensity, DoG(Different of gaussian), CWM(Centroid weight map)으로 대표되는 특징맵들을 생성하고, 상기 생성한 특징맵들을 사용하여 중요도 영역을 추출하는 제어부를 포함하고, 상기 CWM 특징맵은 사전 정보 없이 클러스터링을 수행하는 중심-이동 알고리즘(Mean-Shift Algorithm)을 기반으로 생성하고, 상기 중심-이동 알고리즘(Mean-Shift Algorithm)을 사용하여 격자무뉘 맵을 만들어 일부 영역픽셀들만 계산하여 생성된 특징맵인 것을 특징한다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/46(2013.01) G06K 9/46(2013.01) G06K 9/46(2013.01) G06K 9/46(2013.01) G06K 9/46(2013.01)
출원번호/일자 1020130168414 (2013.12.31)
출원인 전남대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1517538-0000 (2015.04.28)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20150515) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.12.31)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오강한 대한민국 광주 북구
2 김수형 대한민국 광주 북구
3 나인섭 대한민국 광주 광산구
4 이칠우 대한민국 광주 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 박종한 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로**길 * (구로동, 에이스하이엔드타워*차) ***호(한림특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 전남대학교산학협력단 대한민국 광주광역시 북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.12.31 수리 (Accepted) 1-1-2013-1210920-70
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.12.24 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.01.09 수리 (Accepted) 9-1-2015-0005201-17
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.01.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0035752-82
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)		 2015.03.16 수리 (Accepted) 1-1-2015-0251605-43
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.03.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0251606-99
7 등록결정서
Decision to grant		 2015.04.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0247664-23
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.06.08 수리 (Accepted) 4-1-2015-5076218-57
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2016.07.07 수리 (Accepted) 4-1-2016-5093177-51
10 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
소정 영상이 입력되는 입력부;상기 입력된 입력 영상으로부터 객체로 추정되는 중요도 영역을 추출하기 위해서 컬러(color), Intensity, DoG(Different of gaussian), CWM(Centroid weight map)으로 대표되는 특징맵들을 생성하고, 상기 생성한 특징맵들을 사용하여 중요도 영역을 추출하는 제어부;를 포함하고,상기 CWM 특징맵은 사전 정보 없이 클러스터링을 수행하는 중심-이동 알고리즘(Mean-Shift Algorithm)을 기반으로 생성하고, 상기 중심-이동 알고리즘(Mean-Shift Algorithm)을 사용하여 격자무뉘 맵을 만들어 일부 영역픽셀들만 계산하여 생성된 특징맵인 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 장치
2 2
제1 항에 있어서, 상기 제어부는,상기 입력된 영상의 이미지를 빨강(R), 녹색(G), 파랑(B), 황상(Y) 들의 채널로 분할하고, 하기의 003c#수학식 1003e#을 사용해서 빨강역역과 파랑역역에 민감한 특징맵을 생성하는 컬러 특징맵 생성부;상기 입력된 영상의 이미지를 빨강(R), 녹색(G), 파랑(B)의 채널로 분할하여 인텐시티 특징맵을 생성하는 인텐시티 특징맵 생성부;상기 입력된 영상으로부터 객체의 엣지(edge) 추출하고, 입력된 영상을 스케일(scale)과 가우시안 블러(Gaussian blur) 파라메터를 변환시킨 후 영상의 차영상을 모두 계산하여 특징맵을 생성하는 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG) 특징맵 생성부;객체의 중심점을 추정하여 중심에 가까울수록 높은 값을 지니는 가중치 맵을 생성하는 중심 가중치(Centroid Weight Mask, CWM) 특징맵 생성부;상기 컬러 특징맵 생성부, 상기 인텐시티 특징맵 생성부, 상기 DoG 특징맵 생성부, 상기 CWM 특징맵 생성부에서 생성한 특징맵들을 이용하여 최종 중요도 영역을 계산하여 중요도 영역을 검출하는 중요도 영역 검출부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 장치
3 3
삭제
4 4
제2 항에 있어서, 상기 인텐시티(Intensity) 특징맵 생성부는,하기의 003c#수학식 2003e#를 사용해서 인텐시티 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 장치
5 5
제2 항에 있어서, 상기 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG) 특징맵 생성부에서 사용되는 상기 스케일(scale) 영상은 하기 003c#수학식 3003e#에 의해서 정의할 수 있고, 상기 003c#수학식 3003e#에서 는 입력 영상이고, 는 가우시안 블러(Gaussian blur) 함수이고, 상기 가우시안 블러(Gaussian blur) 함수는 하기 003c#수학식 4003e#에 의해서 정의할 수 있는 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 장치
6 6
제5 항에 있어서, 상기 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG) 특징맵 생성부는,상기의 003c#수학식 3003e# 및 003c#수학식 4003e#에서 스케일(scale)은 변화시키지 않고, 오직 가우시안 블러(Gaussian blur) 파라미터 값만을 변화시켜 연상간 차를 계산하는 방법을 사용하는 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 장치
7 7
제2 항에 있어서, 상기 중심 가중치(Centroid Weight Mask, CWM) 특징맵 생성부는,상기 입력된 영상을 기반으로 격자무뉘 마스크를 생성하고, 중심-이동 알고리즘을 사용해서 격자무뉘 픽셀에 해당하는 각각의 픽셀의 부류를 결정한 후 상기 중심-이동 알고리즘에 의해서 분할된 부류 중 가장 작은 분산을 지니는 부류의 중심을 객체의 중심이라 추정하고, 상기 추정된 중심점을 기반으로 CWM 특징을 계산하여 특징맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 장치
8 8
삭제
9 9
삭제
10 10
입력 영상에서 특징 매칭(Local Feature Matching) 알고리즘을 사용하여 특징을 추출하는 과정;K-NN 매칭(Matching) 알고리즘을 이용해서 입력된 영상과 데이터베이스 영상에서 가장 가까운 특징을 지닌 영상을 선택하는 과정;ORSA(Optimized Random Sampling Algorithm) 알고리즘을 사용하여 출력된 데이터 셋 영상의 좌표를 입력된 영상에 제공해주고, 객체를 배경으로부터 분할하는 과정;컬러 히스토그램 매칭을 통해 가장 특징값이 가까운 영상을 인식하여 중요도 영역을 검출하는 과정;을 포함하는 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 방법
11 11
제10 항에 있어서, 상기 특징을 추출하는 과정은,상기 입력된 영상의 이미지를 빨강(R), 녹색(G), 파랑(B), 황상(Y) 들의 채널로 분할하고, 하기의 003c#수학식 1003e#을 사용해서 빨강역역과 파랑역역에 민감한 특징맵을 생성하는 단계;상기 입력된 영상의 이미지를 빨강(R), 녹색(G), 파랑(B)의 채널로 분할하여 인텐시티 특징맵을 생성하는 단계;상기 입력된 영상으로부터 객체의 엣지(edge) 추출하고, 입력된 영상을 스케일(scale)과 가우시안 블러(Gaussian blur) 파라메터를 변환시킨 후 영상의 차영상을 모두 계산하여 가우시안의 차(Difference of Gaussian, DoG) 특징맵을 생성하는 단계;객체의 중심점을 추정하여 중심에 가까울수록 높은 값을 지니는 중심 가중치(Centroid Weight Mask, CWM) 특징맵을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 중요도 영역 검출 방법
12 12
제10항 또는 제11항 중 어느 한 항에 기재된 중요도 영역 검출 방법을 수행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 전남대학교 산학협력단 대학 IT연구센터 육성·지원사업 차세대 휴대폰용 지능형 사용자 인터페이스 플랫폼 기술 개발