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영상 입력부가 획득한 영상의 화소 중, 영상 패치 셀과 공유 영역을 가지는 화소의 상기 공유 영역에 대한 점유율을 계산하여 상기 영상 패치 셀에 대한 기울기 히스토그램(HOG, Histogram of Oriented Gradient)을 산출하고, 산출 결과를 이용하여 상기 영상 패치 셀의 크기 변환에 따라 불변하는 기울기 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부; 및상기 기울기 히스토그램 특징 벡터를 이용하여 상기 영상 내의 객체를 검출하되, 상기 영상 패치 셀의 크기 변환에 따라 불변하는 상기 기울기 히스토그램 특징 벡터를 이용하여 상기 영상 내에서 다양한 크기의 객체를 검출하는 객체 검출부를 포함하는 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 장치
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제1항에 있어서, 상기 특징 벡터 추출부는 상기 영상 패치 셀의 셀 당 화소수가 정수가 아닌 경우, 상기 영상 패치 셀의 영역에 적어도 일부가 포함되는 화소의 상기 공유 영역에 대한 점유율을 계산하는 것인 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 장치
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제1항에 있어서, 상기 특징 벡터 추출부는 상기 영상 패치 셀을 이루는 선분인 변에 의하여 분할되는 화소 중 상기 영상 패치 셀의 영역에 포함되는 부분의 점유율을 계산하고, 상기 영상 패치 셀의 영역에 할당되는 기울기 히스토그램을 누적하여, 영상 패치의 기울기 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 것인 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 장치
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제3항에 있어서, 상기 특징 벡터 추출부는 상기 영상 패치 셀의 변 중 동일한 하나의 변에 의하여 분할되는 화소의 집합인 분할 화소 영역 중 상기 영상 패치 셀의 영역에 포함되는 부분의 점유율을 계산하는 것인 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 장치
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제4항에 있어서, 상기 특징 벡터 추출부는 상기 분할되는 화소 중, 상기 영상 패치 셀의 꼭지점을 포함하고 상기 영상 패치 셀의 두 개의 변에 의하여 분할되는 모서리 화소의 상기 공유 영역에 대한 점유율을 계산하되, 상기 모서리 화소의 공유 영역에 대한 점유율은 상기 두 개의 변 각각에 의하여 분할되는 분할 화소 영역의 점유율을 곱하여 계산하는 것인 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 장치
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(a) 입력된 영상의 화소 중, 영상 패치 셀과 공유 영역을 가지는 화소의 상기 공유 영역에 대한 점유율을 고려하여 상기 영상 패치 셀에 대한 기울기 히스토그램을 산출하고, 산출 결과를 이용하여 상기 영상 패치 셀의 크기 변환에 따라 불변하는 기울기 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 단계; 및(b) 상기 기울기 히스토그램 특징 벡터를 이용하여 상기 영상 내의 객체를 검출하되, 상기 영상 패치 셀의 크기 변환에 따라 불변하는 상기 기울기 히스토그램 특징 벡터를 이용하여 상기 영상 내에서 다양한 크기의 객체를 검색하는 단계를 포함하는 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 방법
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제7항에 있어서, 상기 (a) 단계는 상기 영상 패치 셀의 셀 당 화소수가 정수가 아닌 경우, 상기 영상 패치 셀의 변에 의하여 분할되는 화소의 상기 공유 영역에 대한 점유율을 계산하고, 상기 영상 패치 셀에 할당되는 기울기 히스토그램을 누적하여 영상 패치의 기울기 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 것인 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 방법
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제8항에 있어서, 상기 (a) 단계는 상기 영상 패치 셀을 이루는 변 중 동일한 하나의 변에 의하여 분할되는 화소의 집합인 분할 화소 영역의 상기 공유 영역에 대한 점유율을 계산하는 것 인 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 방법
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제9항에 있어서, 상기 (a) 단계는 상기 분할되는 화소 중, 상기 영상 패치 셀의 꼭지점을 포함하고 상기 영상 패치 셀의 변 중 두 개의 변에 의하여 분할되는 모서리 화소의 상기 공유 영역에 대한 점유율을 계산하되, 상기 모서리 화소의 공유 영역에 대한 점유율은 상기 두 개의 변 각각에 의하여 분할되는 분할 화소 영역의 점유율을 곱하여 계산하는 것인 크기 불변 특징 벡터를 이용한 고속 객체 검출 방법
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