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영상 촬영부에 의해 획득되는 영상 및 영상 깊이 정보를 수신하고, 수신된 영상을 분석하여, 영상의 상태를 판단하는 영상상태 판단부;입력되는 영상 및 영상 깊이 정보를 수신하고, 수신된 영상에서 노이즈를 제거하는 전처리부;입력되는 영상 및 영상 깊이 정보를 수신하고, 수신한 영상 및 영상 깊이 정보를 분석하여, 영상 내 인체의 관절별 특성 정보를 생성하는 특성 추출부; 및상기 특성 정보를 수신하고, 수신한 특성 정보를 양자화하여 포즈를 인지하고, 인지된 포즈에 대한 코드북을 생성하는 포즈 인식부로 구성되는인체 포즈 인지 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 영상 촬영부는 2D 영상 및 그와 관련한 영상 깊이 정보를 생성하는 다수의 3D 카메라로 구성되는인체 포즈 인지 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 영상상태 판단부는 영상의 상태가 양호한 것으로 판단되면, 수신한 영상 및 영상 깊이 정보를 상기 특성 추출부로 전송하고, 영상의 상태가 불량한 것으로 판단되면, 수신한 영상 및 영상 깊이 정보를 상기 전처리부로 전송하는 것인 인체 포즈 인지 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 전처리부는 Median Filter를 이용하여 영상에서 노이즈를 제거한 후, 관심 영역을 설정하고, 설정된 관심 영역에 대해 Hole Filling을 하는 것인 인체 포즈 인지 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 특성 추출부는 영상 내의 인체를 관절별로 구분하고, 구분된 관절의 좌표를 검출하고, 검출된 관절 좌표를 시스템 정의 좌표계에 위치시켜 특성 정보를 생성하는 것인 인체 포즈 인지 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 시스템 정의 좌표계는 구 형태로 이루어지며, 구 중심은 3차원 좌표계에서의 허리 관절에 대응하며, 허리 관절을 중심으로 한 인체의 위쪽 및 아래쪽의 위치를 나타내는 θ축과 , 허리 관절을 중심으로 한 인체의 방향을 나타내는 α축을 이루어져, 2차원의 좌표(θ,α)로 표현되는 좌표계인 인체 포즈 인지 시스템
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제 5 항에 있어서,상기 특성 추출부는 구분된 관절 부위에 Mean Shift 기법의 Densify Estimator를 적용하여 관절별 좌표를 검출하는 것인 인체 포즈 인지 시스템
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영상 촬영부에 의해 획득되는 영상 및 영상 깊이 정보를 수신하고, 수신된 영상을 분석하여, 영상의 상태를 판단하는 단계;상기 영상의 상태를 판단하는 단계에서의 판단 결과, 영상이 양호한 것으로 판단되면, 영상 및 영상 깊이 정보를 분석하여, 영상 내 인체의 관절별 특성 정보를 생성하는 단계; 및 상기 특성 정보를 양자화하여 포즈를 인지하고, 인지된 포즈에 대한 코드북을 생성하는 단계를 포함하는인체 포즈 인지 방법
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제 8 항에 있어서,상기 영상 내 인체의 관절별 특성 정보를 생성하는 단계는,영상 내의 인체를 관절별로 구분하고, 구분된 관절의 좌표를 검출하고, 검출된 관절 좌표를 시스템 정의 좌표계에 위치시켜 특성 정보를 생성하는 것인 인체 포즈 인지 방법
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제 9 항에 있어서,상기 검출된 관절 좌표를 시스템 정의 좌표계에 위치시키는 것은,상기 검출된 관절 좌표를 중심이 3차원 좌표계에 있어서의 허리 관절에 대응하며, 허리 관절을 중심으로 한 인체의 위쪽 및 아래쪽의 위치를 나타내는 θ축과 , 허리 관절을 중심으로 한 인체의 방향을 나타내는 α축을 이루어져, 2차원의 좌표(θ,α)로 표현되는 좌표계에 위치시키는 것인 인체 포즈 인지 방법
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제 8 항에 있어서,상기 구분된 관절의 좌표를 검출하는 것은 구분된 관절 부위에 Mean Shift 기법의 Densify Estimator를 적용하여 관절별 좌표를 검출하는 것인 인체 포즈 인지 방법
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제 8 항에 있어서,상기 영상의 상태를 판단하는 단계에서의 판단 결과, 영상이 불량한 것으로 판단되면, 영상에서 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하는인체 포즈 인지 방법
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제 12 항에 있어서,상기 영상에서 노이즈를 제거하는 단계는,Median Filter를 이용하여 영상에서 노이즈를 제거한 후, 관심 영역을 설정하고, 설정된 관심 영역에 대해 Hole Filling을 하는 것인 인체 포즈 인지 방법
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