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입력 이미지에서 타원 객체를 포함하는 객체탐색영역을 획득하는 탐색부;객체탐색영역 이미지를 분석하여 조명의 현재상태를 판단하고 판단된 조명의 현재상태에 따라 객체 위치 결정을 위한 데이터를 획득하는 분석부; 및상기 분석부를 통해 획득된 데이터를 이용하여 전경 및 배경을 분리하고 분리된 전경 이미지에서 객체 위치를 결정하는 결정부;를 포함하고,상기 분석부는객체탐색영역 이미지를 대상으로 조명상태가 불안정하면 객체탐색영역 이미지와 조명상태가 매칭되는 기준 이미지 데이터를 획득하는 유사조명 획득부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 탐색부는아다부스트 학습 알고리즘을 이용하여 검출된 영역을 객체탐색영역으로 설정하는 방식, 이전 프레임에서 추적된 객체의 주변영역을 현재 프레임의 객체탐색영역으로 설정하는 방식 및 사용자로부터 직접 입력받아 객체탐색영역을 설정하는 방식 중 적어도 하나 이상을 이용하여 객체탐색영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 분석부는조명 왜곡을 이용하여 조명 유사도를 알아내고, 조명 유사도를 기반으로 Page Hinckley Test(PHT)를 이용하여 조명의 현재상태를 측정하는 조명상태 측정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 분석부는프레임 간 기울기를 이용하여 현재 조명상태가 불안정한지 안정한지를 판단하는 조명상태 판단부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 결정부는이미지 명세화를 이용하여 객체탐색영역 이미지의 픽셀 히스토그램 분포를, 객체탐색영역 이미지의 조명상태와 매칭되는 기준 이미지 데이터의 픽셀 히스토그램 분포 형태로 변형시키는 전처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 결정부는객체탐색영역 이미지의 조명상태와 매칭되는 기준 이미지 데이터로부터 선택적 가우시안 혼합 모델의 매개변수를 획득하고, 선택적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 전처리 된 이미지의 전경과 배경을 분리하는 이미지 분할부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 결정부는분리된 전경 이미지 내에서 변형된 허프 변환을 이용하여 타원 객체의 위치를 추적하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 결정부는칼만 필터를 이용하여 이전 객체 추적정보를 기반으로 현재 객체 위치정보를 부드러운 움직임으로 보정하는 위치 보정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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제 1 항에 있어서, 상기 객체 추적장치는데이터 접근을 위해 필요한 기준 이미지 데이터와 이미지 분할 매개변수가 저장되는 데이터베이스; 를 더 포함하며,상기 기준 이미지 데이터는 각 조명상태에서의 그레이 스케일 형태로 조명상태 측정 및 이미지 전처리의 매개변수로 사용되고, 상기 이미지 분할 매개변수는 전경 및 배경 분리 모델의 매개변수로 사용되는 것을 특징으로 하는 객체 추적장치
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