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계층적 불변 모멘트를 이용한 외곽선 영상기반 ASL 숫자인식 방법(ASL Numbers Recognition Method Using Hierarchical Moment Invariants Based on Edge Image)

  • 기술번호 : KST2017010110
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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 계층적 불변 모멘트를 이용한 외곽선 영상기반 ASL(American sign language) 숫자인식 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 조명 변화에 따른 오검출을 줄이고자 HSV 색 공간을 사용하고, 검출된 이진화 영상을 침식과 팽창연산 순의 열림 연산으로 잡영을 제거하며, 캐니 엣지(Canny-edge)로 외곽선을 획득한 후 계층적 불변 모멘트를 실행하여 ASL 숫자를 인식하는 방법에 관한 것이다.본 발명에 따른 계층적 불변 모멘트를 이용한 외곽선 영상기반 ASL 숫자인식 방법은 영상 프레임 입력 단계; RGB에서 HSV로 색 공간 변환 단계; 가우시안 필터링에 의한 초기 잡음 제거 단계; 손바닥의 이진 영상 획득 단계; 손바닥 이진 영상을 관심영역으로 설정하는 단계; 내부 레이블링에 의한 손 내부 잡음 제거 단계; 거리변환벡터로 손 중심점을 검출하는 단계; 거리변환벡터로 손목을 타원의 차 연산으로 제거하는 단계; 캐니 알고리즘에 의한 손바닥 외곽정보 획득 단계; 방향 계층에서 입력 받은 영상의 고유 방향 정보 획득 단계; 물체 외형 계층의 편심도 계산 단계; 물체 외형 계층의 진원도 계산 단계; 편심도 및 진원도에 의한 손 외부 변화 특징값 획득 단계; 수평/수직 분산의 합에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계; 상호 분산에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계; 왜도 감소에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계; 왜도 상쇄에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계; 편심도에 의한 손 외부 변화 특징값 정규화 단계; 진원도에 의한 손 외부 변화 특징값 정규화 단계; 수평/수직 분산의 합 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계; 상호 분산 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계; 왜도 감소 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계; 왜도 상쇄 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계; 상기 정규화 된 특징값의 입력층 설정 및 목표값 설정 단계; 역전파 인공신경망으로 분류하여 최종 손 모양을 인식하는 단계;를 포함하여 실시 흐름이 형성되는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06K 9/00 (2016.01.13) G06K 9/40 (2016.01.13) G06K 9/46 (2016.01.13) G06K 9/62 (2016.01.13)
CPC G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01)
출원번호/일자 1020150174883 (2015.12.09)
출원인 동아대학교 산학협력단, 주식회사 엠디테크
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0068661 (2017.06.20) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.12.09)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동아대학교 산학협력단 대한민국 부산광역시 사하구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강대성 대한민국 부산 금정구
2 임혜연 대한민국 부산시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정병홍 대한민국 대전광역시 서구 청사로 ***(둔산동,매그놀리아) 매그놀리아 ***호(베스티안특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 아이지오 부산광역시 기장군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.12.09 수리 (Accepted) 1-1-2015-1205284-91
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.01.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2017-0007507-98
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.03.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0198100-36
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)		 2017.05.16 수리 (Accepted) 1-1-2017-0461653-18
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.05.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0461654-64
7 등록결정서
Decision to grant		 2017.09.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0622793-25
8 [출원인변경]권리관계변경신고서
[Change of Applicant] Report on Change of Proprietary Status		 2018.03.09 수리 (Accepted) 1-1-2018-0237232-02
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번호 청구항
1 1
계층적 불변 모멘트를 이용한 외곽선 영상기반 ASL 숫자인식 방법에 있어서, 손 모양 영상을 인식하고 색 공간을 변환하며 잡음을 제거한 후 외곽선을 검출하는 전처리 단계(S100); 방향 계층, 물체외형 계층 및 불변모멘트 계층 방법으로 손 모양의 특징값을 산출하는 계층적 불변 모멘트 시행 단계(S200); 역전파 인공신경망을 이용하여 손 모양의 특징값을 분류하는 신경망 분류 단계(S300);가 포함되고, 상기 계층적 불변 모멘트 시행 단계(S200)는, 방향 계층에서 입력 받은 영상의 고유 방향 정보 획득 단계(S210); 물체 외형 계층의 편심도 계산 단계(S220); 상기 물체 외형 계층의 진원도 계산 단계(S230); 상기 편심도 및 상기 진원도에 의한 손 외부 변화 특징값 획득 단계(S240); 수평/수직 분산의 합(I1)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S250); 상호 분산(I2)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S260); 왜도 감소(I3)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S270); 왜도 상쇄(I4)에 대한 불변 모멘트값으로 미세 손 영상 특징값 획득 단계(S280);가 추가로 포함되는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법
2 2
제 1 항에 있어서, 상기 전처리 단계(S100)는, 영상 프레임의 입력 단계(S110); RGB에서 HSV로 색 공간을 변환하는 단계(S120); 가우시안 필터링에 의한 초기 잡음 제거 단계(S130); 손바닥 이진 영상 획득 단계(S140); 상기 손바닥 이진 영상을 관심영역으로 설정하는 단계(S150); 내부 레이블링에 의한 손바닥 내부 잡음 제거 단계(S160); 거리변환벡터에 의한 손 중심점 검출 단계(S170); 타원의 차 연산으로 손목을 제거하는 단계(S180); 캐니 외곽선 검출 알고리즘에 의한 손바닥 외곽정보 획득 단계(S190);가 추가로 포함되는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법
3 3
제 2 항에 있어서, 상기 전처리 단계(S100)는 상기 손 모양 영상을 입력 받아서 HSV 색 공간으로 변환하고, 가우시안 필터링으로 초기 잡음을 1차 제거하며 Hue영역 범위를 조절하여 이진 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법
4 4
제 2 항에 있어서, 이중 레이블링을 사용하여 손바닥 내부에서 발생하는 잡음을 2차 제거하고 손바닥 ROI를 기준으로 내부에 상기 ROI를 재생성하여 미세 잡음을 3차 제거하는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법
5 5
제 2 항에 있어서, 상기 거리변환벡터로 상기 손 중심점 부분을 검출하고 상기 타원의 차 연산으로 손목 부분을 제거하며 상기 캐니 외곽선 검출 알고리즘으로 상기 손목 부분이 제거된 상기 이진 영상에서 외곽선을 검출하는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법
6 6
삭제
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삭제
8 8
삭제
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제 1 항에 있어서, 상기 신경망 분류 단계(S300)는, 편심도에 의한 손 외부 변화 특징값 정규화 단계(S310); 진원도에 의한 손 외부 변화 특징값 정규화 단계(S320); 수평/수직 분산의 합(I1) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S330); 상호 분산(I2) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S340); 왜도 감소(I3) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S350); 왜도 상쇄(I4) 불변 모멘트에 의한 미세 손 영상 특징값 정규화 단계(S360); 상기 정규화 된 특징값의 입력층 설정 및 목표값 설정 단계(S370); 상기 역전파 인공신경망으로 분류하여 최종 손 모양을 인식하는 단계(S380);가 추가로 포함되는 것을 특징으로 하는 ASL 숫자인식 방법
10 10
삭제
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 주식회사 엠디테크 정보통신·방송 연구 개발사업 사고차량 주행분석시스템 기술개발