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스테레오 영상 획득 장치가 인식대상의 영상을 획득하는 제 1과정;특징 추출 장치가, 입력되는 상기 영상의 정보를 기반으로 가상의 격자형 평면을 구성시키고, 그 구성시킨 가상의 격자형 평면을 이용하여 상기 입력영상의 동작에 대한 매 프레임마다의 특징벡터를 추출하는 제 2과정;자세코드 시퀀스 생성기가, 입력되는 상기 매 프레임마다의 특징벡터를, 모델 동작 학습기를 통해 얻어진 동작공간에서 가장 가까운 거리를 갖는 자세코드로 변환하여 자세코드 시퀀스를 생성하는 제 3과정; 및 동작 인식기가, 입력되는 상기 매 프레임의 자세코드 시퀀스를, 학습에 의해 미리 형성된 모델 동작과 비교하여 상기 입력영상의 동작을 최종적으로 인식하는 제 4과정을 구비하고, 상기 제 2과정은, 상기 입력되는 영상으로부터 시차 영상 및 얼굴 영역을 추출하는 제 1단계; 상기 추출된 얼굴 영역을 기준으로 인식대상의 신체 영역을 추출하되 상기 추출된 얼굴 영역의 밝기값보다 어두운 화소값을 갖는 시차 영상의 영역을 제거하여 상기 인식대상의 신체 영역을 추출하는 제 2단계; 상기 추출된 신체 영역중에서 얼굴 영역의 위치를 기준으로 가상의 격자형 평면을 구성시킨 후에 인식대상의 동작에 따라 상기 가상의 격자형 평면을 변형시키는 제 3단계; 및 상기 변형된 가상의 격자형 평면이 가지는 위치 정보를 이용하여 매 프레임마다의 특징벡터를 추출하는 제 4단계로 구성되는 것을 특징으로 하는 가상의 격자형 평면을 이용한 동작 인식 방법
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제 2항에 있어서,상기 시차 영상의 화소값은 다음의 식에 의해 얻어지고, 상기 식에서 F(x,y)는 시차 영역(x, y)의 화소값이고, Df는 얼굴 영역의 거리이며, c는 상수인 것을 특징으로 하는 가상의 격자형 평면을 이용한 동작 인식 방법
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제 2항에 있어서,상기 제 3단계는, 상기 인식대상의 신체 영역을 포함하는 최소의 사각형 면적을 구하고, 상기 구한 최소의 사각형 면적의 가장자리에서부터 중심 방향으로 탐색을 시작하되 제로(zero)가 아닌 화소를 만날 때까지 반복하여 상기 최소의 사각형 면적의 외곽선 정보를 얻은 후에, 상기 외곽선 정보에 의해 구축한 외곽선 영역의 내부에 각 노드를 배치시키고서 각 노드의 거리 정보를 이용하여 촬상수단과 상기 인식대상을 잇는 축으로 상기 가상의 격자형 평면을 변형시키는 것을 특징으로 하는 가상의 격자형 평면을 이용한 동작 인식 방법
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제 2항 또는 제 6항에 있어서,상기 제 4단계에서 얻어지는 특징벡터는 가상의 격자형 평면의 가로/세로 해상도에 따라 다음의 식과 같은 차원이 결정되고,상기 식에서 는 특징벡터, 는 평면의 각 노드(각 노드는 축, 축, 축 위치 정보를 가짐), 은 가상의 격자형 평면의 가로세로 해상도인 것을 특징으로 하는 가상의 격자형 평면을 이용한 동작 인식 방법
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