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(a) 보행자 영상의 각 프레임에서 보행자의 블롭(blob)을 검출하는 단계;(b) 의사결정 트리 기법을 이용하여 상기 블롭(blob)을 분할 또는 병합하여 식별하는 단계; 및(c) 휴리스틱 연계 알고리즘을 이용하여 이전 프레임의 블롭과 현재 프레임의 블롭을 연계시켜 나타나는 블롭의 궤적을 통해 보행자의 궤적을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 1에 있어서,상기 보행자의 블롭(blob)은,이전 프레임에서의 영역, 경계, 종횡비, 질량, 중심, 평균색 및 현재 프레임의 블롭과의 최 근접 거리 중 적어도 어느 하나의 특징(feature)으로 표현되는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 1에 있어서,상기 (a) 단계는,입력되는 보행자 영상의 각 프레임에서 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경 영상 및 전경 영상을 분리하는 단계; 및분리된 전경 영상으로부터 보행자의 블롭(blob)을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 1에 있어서,상기 (b) 단계는,의사결정 트리 기법을 이용하여 검출된 블롭을 분할 및 병합 블롭으로 분류하는 단계; 및 분류된 블롭을 의사결정 트리 기법을 이용하여 분할 및 병합하여 보행자 수와 블롭의 수를 일치시키고, 보행자에 대응되는 블롭으로 할당하여 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 1에 있어서,상기 의사결정 트리는 ID3 학습 알고리즘에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 1에 있어서,상기 블롭의 분할은,수직 방향으로 분할하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 1에 있어서,상기 (c) 단계는,(c1) 식별된 각 블롭은 퍼지 C 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘을 이용하여 분류하는 단계;(c2) 분류된 각 블롭에 대하여 이전 프레임 블롭과 현재 프레임 블롭을 휴리스틱 연계 알고리즘을 이용하여 대응 연계시키는 단계; 및 (c3) 대응하는 각 블롭들 간의 최단거리를 통해 보행자의 궤적을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 7에 있어서,상기 (c1) 단계는,(c1-1) 각 블롭을 중심으로 가정한 클러스터의 개수를 정하여 초기화하는 단계;(c1-2) 클러스터의 중심점을 계산하는 단계; 및(c1-3) 클러스터의 중심점에 대한 소속함수를 계산하는 단계를 포함하여 반복하되, 클러스터의 변화가 임계치보다 작으면 반복을 종료하는 단계인 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 8에 있어서,클러스터의 변화가 임계치 이상이면, (c1-2) 단계 이하를 반복하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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청구항 7에 있어서,(c2) 단계는,이전 프레임에서 블롭의 이동 거리, 이동 각도 및 이동 속도를 고려한 비용 이익 매트릭스를 생성하는 단계; 및현재 프레임에서 각 블롭에 대응되는 이전 프레임의 블롭을 휴리스틱 연계 알고리즘을 사용하여 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성방법
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입력된 보행자 영상의 각 프레임에서 보행자의 블롭(blob)을 검출하는 블롭 검출부;의사결정 트리 기법을 이용하여 상기 블롭(blob)을 분할 또는 병합하여 식별하는 블롭 식별부; 및 이전 프레임의 블롭과 현재 프레임의 블롭들을 휴리스틱 연계 알고리즘을 이용하여 연계시켜 나타나는 블롭의 궤적을 통해 보행자의 궤적을 생성하는 보행자 궤적 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성 시스템
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청구항 11에 있어서,상기 블롭 검출부는, 입력되는 보행자 영상의 각 프레임에서 가우시안 혼합모델을 이용하여 배경 영상 및 전경 영상을 분리하고, 분리된 전경 영상으로부터 보행자의 블롭(blob)을 검출하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성 시스템
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청구항 11에 있어서,상기 블롭 식별부는,의사결정 트리 기법을 이용하여 검출된 블롭을 분할 및 병합 블롭으로 분류하고, 분류된 블롭을 의사결정 트리 기법을 이용하여 분할 및 병합하여 보행자 수와 블롭의 수를 일치시키고, 보행자에 대응되는 블롭으로 할당하여 식별하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성 시스템
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청구항 11에 있어서,상기 보행자 궤적 생성부는,식별된 각 블롭은 퍼지 C 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘을 이용하여 분류하고, 분류된 각 블롭에 대하여 이전 프레임 블롭과 현재 프레임 블롭을 휴리스틱 연계 알고리즘을 이용하여 대응 연계시키며, 대응하는 각 블롭들 간의 최단거리를 통해 보행자의 궤적을 생성하는 것을 특징으로 하는 다중 보행자의 궤적 생성 시스템
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하드웨어와 결합되어,청구항 1의 다중 보행자의 궤적 생성방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터가 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터프로그램
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