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모바일 환경에서 학습된 정보를 이용하여 초기 객체를 자동으로 인식하고 인식된 객체의 정보를 업데이트 하는 초기화 모듈;객체의 색상정보를 이용한 추적과 객체의 특징점 정보를 이용한 추적을 융합하여 상기 초기화 모듈에서 인식된 객체를 추적하는 객체 추적 모듈;상기 초기화 모듈에서의 객체 검출, 인식 과정에서 생성된 가장 높은 신뢰도를 갖는 Level 0의 객체 정보를 기준으로 객체 추적에 성공한 객체를 평가하여 신뢰할 수 있는 객체인지 평가하여 학습을 하고, 신뢰도 수준을 결정하는 학습 모듈;상기 학습 모듈에서 학습된 객체의 정보를 이용하여 객체의 위치를 재탐색하고, 재탐색에 성공하였을 때 현재 재탐색된 객체의 정보를 기준으로 학습된 정보를 재정렬하는 객체 재탐색 모듈;을 포함하고,상기 학습 모듈에서의 신뢰도 수준을 결정하는 과정에서, Level 0의 기준 객체와 추적에 성공한 객체 사이의 매칭된 특징점이 포함된 라벨의 종류가 많을수록 신뢰도 수준이 높은 것으로 판단하고, 매칭된 특징점의 수가 많을수록 신뢰도 수준이 높은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 초기화 모듈은,SURF(Speeded-Up Robust Features) 특징점 묘사자를 학습한 정보와 LSH(Locality Sensitive Hashing)를 이용하여 학습된 정보와 현재 객체가 포함된 영상에 대하여 특징점을 매칭 및 비교하고 객체의 초기 정보와 위치정보를 업데이트하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 객체 추적 모듈은,객체의 히스토그램 정보중 가장 많은 색상을 기준으로 마스크를 생성하고,전경과 객체를 분리한 뒤 히스토그램 정보를 이용한 객체 추적 시스템(Camshift)를 적용하여 예상 객체 영역을 확보하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 시스템
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제 3 항에 있어서, 상기 객체 추적 모듈은,확보된 객체 영역을 다시 10x10 크기의 서브 윈도우(sub windows)로 세분화하여 객체의 정보와 유사한 영역을 확보하여 2차 마스크를 생성하고,2차 마스크를 통해 전경과 객체를 분리한 뒤, 분리된 객체 정보에 특징점을 추출하여 연산량을 줄이는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 학습 모듈에서의 신뢰도 수준을 결정하는 과정에서,객체정보에 대한 신뢰도는 초기화 모듈에서 검출된 객체 정보가 가장 신뢰성 있는 객체 정보로써 Level 0으로 정의하고, 객체를 추적하면서 Level 6까지의 객체 정보에 대한 신뢰도 수준을 정의하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 시스템
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제 5 항에 있어서, 객체 추적에 실패하였을 경우 이러한 신뢰도 수준의 객체 정보를 이용하여 객체를 재탐색 하고, 가장 유사한 정보를 가장 신뢰성 있는 Level 0로 정의하여 객체 정보를 재 정렬하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 객체 재탐색 모듈은,객체 추적이 실패하였을 때, 학습 모듈에서 학습된 객체의 정보를 이용하여 예상 객체 위치와 영역을 재탐색하고,현재 객체 정보와 가장 유사한 객체 정보를 기준으로 학습된 객체 정보를 정렬하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 시스템
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초기화 모듈에서 추적하고 싶은 객체를 선택하고 정보 초기화를 수행하는 단계;객체 선택이 완료되면, 객체 정보를 추출하는 단계;객체 추적 모듈에서 객체를 추적하기 위해 히스토그램 색상정보만을 이용한 추적과 특징점을 추적하기 위한 방법을 융합하여 객체 추적을 하는 단계;추적된 객체 정보가 계속해서 학습 모듈로 들어가고, 추적이 성공한 것으로 판단되면, 초기화 모듈을 통하여 얻은 표준 객체 정보(Standard object information)와 비교하여 일치 정도를 평가하는 단계;프레임마다 객체정보를 얻어서 Level 1 ~ Level 6까지 구성하여 객체를 추적하여 학습하는 단계;만약 객체 추적이 실패하면 객체 추적 모듈은 정지하고 객체 재탐색 모듈이 동작을 하여 재탐색을 하는 단계;를 포함하고,상기 표준 객체 정보는 추적하고 싶은 객체의 특징점, 색상정보, 모양을 추출한 것이고, 표준 객체 정보는 학습 모듈을 통해 가장 신뢰성 있는 정보 Level 0으로 데이터베이스에 저장되는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 방법
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제 9 항에 있어서, 프레임마다 객체정보를 얻어서 Level 1 ~ Level 6까지 구성하여 객체를 추적하여 학습하는 단계에서,추적된 객체정보가 Level 1이 되고, 계속해서 추적을 하고 정보를 얻고 그 다음 프레임에서 얻는 정보가 Level 1보다 더 신뢰할 수 있는 정보이면 이 정보가 Level 1이 되고 이전의 정보는 Level 2가 되는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 방법
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제 9 항에 있어서, 초기화 모듈은 인식된 객체의 정보를 업데이트 하고, 객체를 포함한 윈도우 포즈 정보를 업데이트 하기 위해 이전에 성공한 객체의 특징점 정보를 이용하여 현재 검출된 객체의 특징점과 매칭하여 6 자유도를 갖는 포즈 변화량 호모그래피(Homography)를 구하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 방법
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제 12 항에 있어서, 호모그래피를 이용하여 객체의 포즈를 업데이트 할 때 ,카메라는 고정되어있고 객체가 움직일 경우와, 객체가 고정되어있고 카메라가 움직이는 경우와, 객체와 카메라 모두 움직이는 경우를 구분하여 객체의 포즈를 정의하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 방법
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제 13 항에 있어서, 카메라는 고정되어있고 객체가 움직일 경우 객체만을 포함한 특징점 변화량만을 고려하여 호모그래피를 구하고, 객체를 포함한 윈도우 영역을 업데이트 하여 객체의 포즈를 정의하고,객체가 고정되어있고 카메라가 움직이는 경우, 객체를 포함한 윈도우 전체의 특징점을 제외하고 배경 영상만의 특징점을 고려하여 카메라의 포즈 변화를 계산 한 뒤, 객체가 포함된 윈도우의 위치정보를 업데이트 하여 객체의 포즈를 정의하고,객체와 카메라 모두 움직이는 경우, 객체만을 포함한 특징점의 변화량 만을 고려하여 호모그래피를 구한 후, 객체를 포함한 윈도우에 적용시켜 객체의 포즈를 정의하는 것을 특징으로 하는 모바일 환경 객체 신뢰도 평가와 학습을 통한 융합 객체 추적 방법
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