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변화값 템플릿을 이용한 객체 모델링 방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2015182262
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 변화값 템플릿을 이용한 객체 모델링 방법 및 그 시스템이 개시된다. 본 발명의 객체 모델링 방법은 입력 영상을 수신하는 단계; 상기 입력 영상에서 타겟 객체를 설정하는 단계; 상기 설정된 타겟 객체에서 에지를 검출하여 에지 영상을 생성하는 단계; 상기 에지 영상의 각 픽셀을 기준으로 소정 영역을 설정하는 단계; 및 상기 소정 영역별 대표 변화값을 산출하여 변화값 영상을 생성하는 단계를 구비하여, 타겟 객체를 모델링함으로써 영상에서 비슷한 색상 분포가 객체 주변에 존재하는 경우와 조명에 따라 영상의 색상이 변하는 경우에도 강건하게 객체를 추적할 수 있도록 한다.
Int. CL G06T 7/20 (2011.01) G06T 15/00 (2011.01)
CPC G06T 7/20(2013.01) G06T 7/20(2013.01) G06T 7/20(2013.01) G06T 7/20(2013.01)
출원번호/일자 1020080132018 (2008.12.23)
출원인 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0996209-0000 (2010.11.17)
공개번호/일자 10-2010-0073366 (2010.07.01) 문서열기
공고번호/일자 (20101124) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.12.23)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황인택 대한민국 서울특별시 동작구
2 최광남 대한민국 서울특별시 용산구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한지희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *** 한국지식재산센터 *층 (공익변리사 특허상담센터)(한국지식재산보호원)
2 권영규 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *** *** (역삼동, 재승빌딩 *층)(프라임특허법률사무소)
3 윤재석 대한민국 서울특별시 서초구 서초대로**길 **(서초동) *층(정석국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울 동작구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2008.12.23 수리 (Accepted) 1-1-2008-0882442-99
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2009.06.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2009.07.16 수리 (Accepted) 9-1-2009-0043188-83
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2010.04.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0168329-84
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2010.06.22 수리 (Accepted) 1-1-2010-0399378-15
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2010.07.22 수리 (Accepted) 1-1-2010-0474818-07
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2010.07.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0474817-51
8 등록결정서
Decision to grant
2010.10.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0458159-98
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148883-62
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2011.07.20 수리 (Accepted) 4-1-2011-5148879-89
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.01.03 수리 (Accepted) 4-1-2014-0000494-54
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.10.20 수리 (Accepted) 4-1-2014-5123944-33
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2018.07.04 수리 (Accepted) 4-1-2018-5125629-51
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.07.29 수리 (Accepted) 4-1-2019-5151122-15
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.01 수리 (Accepted) 4-1-2019-5153932-16
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 영상을 수신하는 단계; 상기 입력 영상에서 타겟 객체를 설정하는 단계; 상기 설정된 타겟 객체에서 에지를 검출하여 에지 영상을 생성하는 단계; 상기 에지 영상의 각 픽셀을 기준으로 소정 영역을 설정하는 단계; 상기 소정 영역별 대표 변화값을 산출하는 단계; 및 상기 에지 영상의 각 기준 픽셀 값을 상기 기준 픽셀을 포함하는 상기 소정 영역의 대표 변화값으로 대체하여 변화값 영상을 생성하는 단계를 구비하는 객체 모델링 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 영상 모델링 방법은 상기 변화값 영상 또는 상기 변화값 영상의 정규화된 영상을 가우시안 블러링(Gaussian blurring)하는 단계를 더 구비하는 객체 모델링 방법
3 3
제1항에 있어서, 상기 변화값 영상을 생성하는 단계는 상기 소정 영역별로 해당 소정 영역 내에서 두 픽셀로 이루어지는 다수의 픽셀쌍을 선택하는 단계; 상기 다수의 픽셀쌍 각각에 대하여 두 픽셀간 변화값을 구하는 단계; 및 상기 두 픽셀간 변화값에 기초하여 해당 영역의 대표 변화값을 구하는 단계를 구비하는 객체 모델링 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 해당 영역의 대표 변화값을 구하는 단계는 상기 두 픽셀간 변화값들 중 최대 변화값을 구하는 단계; 및 상기 최대 변화값을 상기 해당 영역의 대표 변화값으로 설정하는 단계를 구비하는 객체 모델링 방법
5 5
제3항에 있어서, 상기 두 픽셀간 변화값, G(x, y)는 (여기서, 상기 Cj(i)는 픽셀i의 벡터, Cj(W)는 픽셀 i와 쌍을 이루는 픽셀 W의 벡터, N(1이상의 정수)은 각 벡터의 원소의 수임)와 상응하는 객체 모델링 방법
6 6
제3항에 있어서, 상기 소정 영역은 상기 소정 영역 내의 기준 픽셀을 포함하는 M x M 픽셀 영역이고, 상기 M은 2 이상의 정수인 객체 모델링 방법
7 7
제6항에 있어서, 상기 기준 픽셀과 상기 소정 영역 내의 다른 각각의 픽셀이 상기 소정 영역의 다수의 픽셀쌍 중 하나의 픽셀쌍이 되는 객체 모델링 방법
8 8
제6항에 있어서, 상기 소정 영역의 다수의 픽셀쌍은 상기 소정 영역 내의 픽셀들 중 선택 가능한 두 픽셀의 모든 조합을 포함하는 객체 모델링 방법
9 9
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 기재된 객체 모델링 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체
10 10
제1 영상을 수신하는 단계; 상기 제1 영상에서 타겟 객체를 정의하는 단계; 상기 정의된 타겟 객체를 모델링하는 단계; 제2 영상을 수신하는 단계; 상기 제2 영상에서 상기 제1 영상의 타겟 객체의 위치를 중심으로 다수의 후보들을 설정하는 단계; 상기 제2 영상의 상기 다수의 후보들을 각각 모델링하는 단계; 모델링된 상기 제1 영상의 타겟 객체와 모델링된 상기 제2 영상의 상기 다수의 후보들 각각과의 유사도를 구하여 비교하는 단계; 및 상기 다수의 후보들 중 상기 제1 영상의 타겟 객체와 유사도가 가장 높은 후보를 상기 제2 영상에서의 타겟 객체로 결정하는 단계를 구비하며, 상기 정의된 타겟 객체를 모델링하는 단계 및 상기 다수의 후보들을 각각 모델링하는 단계 각각은 모델링 대상 영상에서 에지를 검출하여 에지 영상을 생성하는 단계; 상기 에지 영상의 각 픽셀을 기준으로 소정 영역별 대표 변화값을 산출하는 단계; 및 상기 에지 영상의 각 기준 픽셀 값을 상기 기준 픽셀을 포함하는 상기 소정 영역의 대표 변화값으로 대체하여 변화값 영상을 생성하는 단계를 구비하며, 상기 모델링 대상 영상은 상기 정의된 타겟 영상 또는 상기 다수의 후보들 각각 인영상 처리 방법
11 11
삭제
12 12
제10항에 있어서, 상기 변화값 영상을 생성하는 단계는 상기 소정 영역별로 해당 소정 영역 내에서 두 픽셀로 이루어지는 다수의 픽셀쌍을 선택하는 단계; 상기 다수의 픽셀쌍 각각에 대하여 두 픽셀간 변화값을 구하는 단계; 상기 두 픽셀간 변화값들 중 최대 변화값을 구하는 단계; 및 상기 최대 변화값을 해당 영역의 대표 변화값으로 하여 상기 변화값 영상을 생성하는 단계를 구비하는 영상 처리 방법
13 13
제10항 또는 제12항에 기재된 방법을 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체
14 14
입력 영상을 수신하고 상기 입력 영상에서 모델링 대상 영상을 설정하는 영상 수신부; 상기 모델링 대상 영상에서 에지를 검출하여 에지 영상을 생성하는 에지 검출부; 및 상기 에지 영상의 각 픽셀을 기준으로 소정 영역별 대표 변화값을 산출하고, 상기 에지 영상의 각 기준 픽셀 값을 상기 기준 픽셀을 포함하는 상기 소정 영역의 대표 변화값으로 대체하여 변화값 영상을 생성하는 변화값 영상 생성부를 구비하는 영상 처리 시스템
15 15
제14항에 있어서, 상기 영상 처리 시스템은 상기 변화값 영상을 정규화하는 정규화부; 상기 정규화부에 의해 정규화된 영상을 가우시안 블러링(Gaussian blurring)하는 블러링부; 및 상기 블러링부의 출력 영상에 기초하여, 상기 입력 영상을 분석하고 처리하는 영상 분석 모듈을 더 구비하는 영상 처리 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.