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3차원 물체 레이블링 산정 장치에 있어서,컬러 영상 데이터 및 깊이 영상 데이터를 포함하는 RGB-D 영상을 입력하는 영상 입력부; 상기 RGB-D 영상의 각 복셀 내 포인트에 대해 물체 범주 별 계산된 탐지 정보와 미리 구축된 3차원 위치 정보를 이용하여 산출한 위치 타당성 정보를 이용하여 노드 평가 값을 산출하는 노드 평가부;상기 RGB-D 영상 내 인접한 복셀들 간의 평활화 점수 및 컨벡스 점수를 이용하여 에지 평가 값을 산출하는 에지 평가부; 및상기 노드 평가 값 및 상기 에지 평가 값을 이용하여 상기 RGB-D 영상 내에 위치한 물체에 대한 레이블링을 수행하는 물체 레이블링부를 포함하되,상기 에지 평가부는인접 복셀들이 동일한 물체의 일부를 형성하며 부드럽게 연결될 수 있는지 평가하는 평활화 점수 산출부;인접 복셀 들이 형성하는 표면이 얼마나 볼록하거나 오목한지 평가하는 컨벡스 점수 산출부; 및 평활화 점수 및 컨벡스 점수를 이용하여 에지 평가 함수를 연산하는 에지 평가 함수 연산부를 포함하는 3차원 물체 레이블링 산정 장치
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제1항에 있어서,상기 노드 평가부는상기 RGB-D 영상을 3차원 포인트 클라우드로 재구성한 뒤, 재구성된 포인트 클라우드를 균일한 크기로 세그먼테이션하여 생성한 복셀을 이용하는 3차원 물체 레이블링 산정 장치
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제1항에 있어서,상기 노드 평가부는RGB-D 장면 영상에 포함된 각 복셀 내 포인트에 대해 물체 범주 별 탐지 점수를 계산하는 물체 탐지 점수 산출부;상기 포인트에 대해 물체 범주 별 위치 타당성 점수를 계산하는 위치 타당성 점수 산출부; 및 상기 물체 범주 별 탐지 점수 및 상기 위치 타당성 점수를 이용하여 노드 평가 함수를 연산하는 노드 평가 함수 연산부를 포함하는 3차원 물체 레이블링 산정 장치
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제3항에 있어서,상기 물체 탐지 점수 산출부는훈련용 RGB-D 물체 영상으로부터 추출한 HOG(Histogram of Oriented Gradients) 특징 벡터와 SVM(Support Vector Machine) 분류기를 이용하여 구현된 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방식의 물체 탐지기를 이용하는 3차원 물체 레이블링 산정 장치
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제1항에 있어서,상기 평활화 점수 산출부는포츠(Potts) 점수 모델 또는 포츠 점수 모델을 확장하여 이용하는 3차원 물체 레이블링 산정 장치
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제1항에 있어서,상기 물체 레이블링부는확률 그래프 모델의 하나인 마코프 랜덤 필드 모델을 위한 에너지 함수를 적용하여 각 복셀이 속한 물체 및 물체의 범주를 추론하는 3차원 물체 레이블링 산정 장치
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3차원 물체 레이블링 산정 방법에 있어서,RGB-D 영상의 각 복셀 내 포인트에 대해 물체 범주 별 계산된 탐지 정보와 미리 구축된 3차원 위치 정보를 이용하여 산출한 위치 타당성 정보를 이용하여 노드 평가 값을 산출하는 단계;상기 RGB-D 영상 내 인접한 복셀들 간의 평활화 점수 및 컨벡스 점수를 이용하여 에지 평가 값을 산출하는 단계; 및상기 노드 평가 값 및 상기 에지 평가 값을 이용하여 상기 RGB-D 영상 내에 위치한 물체에 대한 레이블링을 수행하는 단계를 포함하되,상기 에지 평가 값을 산출하는 단계는인접 복셀들이 동일한 물체의 일부를 형성하며 부드럽게 연결될 수 있는지 평가하는 단계;인접 복셀 들이 형성하는 표면이 얼마나 볼록하거나 오목한지 평가하는 단계; 및 평활화 점수 및 컨벡스 점수를 이용하여 에지 평가 함수를 연산하는 단계를 포함하는 3차원 물체 레이블링 산정 방법
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제9항에 있어서,상기 노드 평가 값을 산출하는 단계는RGB-D 장면 영상에 포함된 각 복셀 내 포인트에 대해 물체 범주 별 탐지 점수를 계산하는 단계;상기 포인트에 대해 물체 범주 별 위치 타당성 점수를 계산하는 단계; 및 상기 물체 범주 별 탐지 점수 및 상기 위치 타당성 점수를 이용하여 노드 평가 함수를 연산하는 단계를 포함하는 3차원 물체 레이블링 산정 방법
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제9항 또는 제10항의 3차원 물체 레이블링 산정 방법을 실행하기 위하여 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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