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스테레오 비전의 현재 프레임 좌우 영상의 깊이 정보를 이용하여 객체 후보군을 추출하는 일반 객체 인식 단계; 상기 객체 후보군에서 관심 대상이 되는 특정 객체를 추출하는 특정 객체 인식 단계; 이전 프레임 영상에서 추출된 관심 영역을 이용하여 현재 프레임의 관심 영역을 추정하는 타겟 특정 인식 단계; 및 상기 인식된 객체 후보군과 상기 인식된 특정 객체와 상기 추정된 관심 영역을 관측 벡터로 하고, 상기 이전 프레임 영상의 관심 영역을 움직임 모델로 하여, 현재 프레임 영상에서 다중 객체를 추적하는 단계를 포함하되, 상기 다중 객체를 추적하는 단계는,상기 관측 벡터에 대하여 현재 프레임 영상에서 관심영역에 대한 사후 확률이 최대가 되는 사후 상태 벡터를 추정하는 단계를 포함하는 것인 스테레오 영상 기반 다중 객체 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 일반 객체 인식 단계는,시차 맵(disparity map)을 이용한 v-disparity 알고리즘, column detection 알고리즘, 3D 클러스터링 알고리즘 중 적어도 하나를 이용하여 상기 현재 프레임 상의 모든 객체를 추출하는 단계를 포함하는 것인 스테레오 영상 기반 다중 객체 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 다중 객체를 추적하는 단계는,아래의 수식과 같이, 상기 움직임 모델에 의한 사전 확률(a priori probability)과 상기 관측 벡터에 대한 우도(likelihood)를 곱한 값이 최대가 되는 사후 상태 벡터를 추정하는 단계를 포함하는 것인 스테레오 영상 기반 다중 객체 추적 방법
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제2항에 있어서, 추적의 대상이 되는 특정 객체에 대한 관측 모델이 복수인 경우, 상기 다중 객체를 추적하는 단계는,아래의 수식과 같이, 현재 사전 상태 추정 벡터()에 대한 각각의 관측 벡터의 조건부 확률에 의해 결정되는 가중치를 이용하여 상기 관측 벡터에 대한 우도를 결정하는 단계를 포함하는 것인 스테레오 영상 기반 다중 객체 추적 방법
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제5항에 있어서, 상기 다중 객체를 추적하는 단계는,아래의 수식과 같이, 각각의 관측 벡터에 대한 가중치가 적용된 상기 우도를 이용하여 사후 상태 벡터를 추정하는 단계를 포함하는 것인 스테레오 영상 기반 다중 객체 추적 방법
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제1항에 있어서, 상기 사후 상태 벡터를 추정하는 단계는,입자 필터(Particle Filter) 알고리즘, 마르코프 사슬 몬테 카를로(Markov chain monte carlo: MCMC) 알고리즘과 같은 샘플링 기반의 객체 추적 알고리즘을 이용하여 사후 확률이 최대가 되는 상태 벡터를 추출하는 단계를 포함하는 것인 스테레오 영상 기반 다중 객체 추적 방법
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제1항, 제2항 및 제4항 내지 제7항 중 어느 한 항에 기재된 다중 객체 추적방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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