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전경 영역 국소화 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2018009579
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명의 실시 예에 따른 영상에서 전경 영역을 국소화하는 방법은, 영상을 입력 받는 영상 입력 단계와, 영상에서 회색 또는 컬러 가우스혼합모델에 기반을 둔 배경혼합모델을 사용하여 다수의 전경 후보 픽셀을 추출하는 단계와, 다수의 전경 후보 픽셀들에 공간적 가우스혼합모델 피팅을 수행하여 공간적 가우스혼합모델을 생성하는 단계와, 공간적 가우스혼합모델의 성분을 각 성분의 비중의 내림차순으로 정렬하는 단계 및 공간적 가우스혼합모델의 성분을 정렬된 순서에 따라 차례로, 평균이 가까운 두 성분을 병합하는 과정을 마지막 성분에까지 반복 수행하는 단계를 포함하여 구성된다.
Int. CL G06T 3/40 (2006.01.01) G06T 7/194 (2017.01.01) G06T 7/33 (2017.01.01)
CPC G06T 3/40(2013.01) G06T 3/40(2013.01) G06T 3/40(2013.01) G06T 3/40(2013.01)
출원번호/일자 1020160184132 (2016.12.30)
출원인 서강대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0078882 (2018.07.10) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.12.30)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 마포구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박형민 대한민국 서울특별시 강남구
2 제창수 대한민국 서울특별시 서대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인충현 대한민국 서울특별시 서초구 동산로 **, *층(양재동, 베델회관)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서강대학교산학협력단 서울특별시 마포구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.12.30 수리 (Accepted) 1-1-2016-1297544-81
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2017.01.02 수리 (Accepted) 1-1-2017-0002331-34
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2017.01.03 수리 (Accepted) 1-1-2017-0006686-19
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.01.11 수리 (Accepted) 4-1-2017-5005781-67
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.06.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.08.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0123782-86
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.09.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0663910-87
8 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2017.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2017-1135856-01
9 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2017.12.19 수리 (Accepted) 1-1-2017-1264047-73
10 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.01.18 수리 (Accepted) 1-1-2018-0060380-44
11 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2018.02.19 수리 (Accepted) 1-1-2018-0166871-13
12 지정기간연장 관련 안내서
Notification for Extension of Designated Period		 2018.02.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0029000-31
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.03.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0278393-38
14 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2018.03.20 수리 (Accepted) 1-1-2018-0279917-31
15 등록결정서
Decision to grant		 2018.07.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0516095-01
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.01.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5014626-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상에서 전경 영역을 국소화하는 방법에 있어서,영상을 입력 받는 영상 입력 단계;상기 영상에서 회색 또는 컬러 가우스혼합모델에 기반을 둔 배경혼합모델을 사용하여 다수의 전경 후보 픽셀을 추출하는 단계;상기 다수의 전경 후보 픽셀들에 공간적 가우스혼합모델 피팅을 수행하여 공간적 가우스혼합모델을 생성하는 단계;상기 공간적 가우스혼합모델의 성분을 각 성분의 비중의 내림차순으로 정렬하는 단계; 및상기 공간적 가우스혼합모델의 성분을 정렬된 순서에 따라 차례로, 평균이 가까운 두 성분을 병합하는 과정을 마지막 성분에까지 반복 수행하는 단계;를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 영상에서 전경 영역을 국소화하는 방법
2 2
영상에서 전경 영역을 국소화하는 방법에 있어서다수의 영상을 입력 받는 다수 영상 입력 단계; 다수의 각 영상 프레임에 대해 공간적 클러스터링 단계를 수행하여 공간적 전경 클러스터들을 생성하는 공간적 클러스터링 단계;상기 공간적 전경 클러스터들을 각 클러스터의 비중의 내림차순으로 정렬하는 공간적 클러스터 정렬 단계; 및상기 공간적 클러스터들을 정렬된 순서에 따라 차례로, 평균이 가까운 두 클러스터들을 병합하는 과정을 마지막 클러스터에까지 반복 수행하는 클러스터 병합 단계;를 포함하여 구성되고, 상기 공간적 클러스터링 단계는,입력 영상에서 회색 또는 컬러 가우스혼합모델에 기반을 둔 배경혼합모델을 사용하여 다수의 전경 후보 픽셀을 추출하는 광도 가우스혼합모델 기반 전경 후보 픽셀 추출 단계;상기 다수의 전경 후보 픽셀들에 공간적 가우스혼합모델 피팅을 수행하여 공간적 가우스혼합모델을 생성하는 공간적 가우스혼합모델 피팅 단계;상기 공간적 가우스혼합모델의 성분을 각 성분의 비중의 내림차순으로 정렬하는 공간적 가우스혼합모델 정렬 단계; 및상기 공간적 가우스혼합모델의 성분을 정렬된 순서에 따라 차례로, 평균이 가까운 두 성분을 병합하는 과정을 마지막 성분에까지 반복 수행하는 공간적 가우스혼합모델 성분 병합 단계를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 영상에서 전경 영역을 국소화하는 방법
3 3
제 1 항 내지 제 2 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체
4 4
영상에서 전경 영역을 국소화하는 장치에 있어서,영상을 입력받는 영상 입력 모듈;상기 영상에서 회색 또는 컬러 가우스 혼합모델에 기반을 둔 배경혼합모델을 사용하여 다수의 전경 후보픽셀을 추출하는 전경 후보 픽셀 추출모듈;추출된 다수의 전경 후보 픽셀들에 공간적 가우스 혼합모델 피팅을 수행하여 공간적 가우스혼합모델을 생성하는 공간적 가우스혼합모델 피팅 모듈;상기 공간적 가우스 혼합모델의 성분을 각 성분 비중의 내림차순으로 정렬하는 공간적 가우스 혼합모델 정렬 모듈; 및상기 공간적 가우스혼합모델의 성분을 정렬된 순서에 따라 차례로 평균이 가까운 두 성분을 병합하는 과정을 마지막 성분에까지 반복 수행하는 공간적 가우스혼합모델 성분 병합 모듈;을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 영상에서 전경 영역을 국소화하는 장치
5 5
영상에서 전경 영역을 국소화하는 장치에 있어서,다수의 영상을 입력받는 다수 영상 입력 모듈;다수의 각 영상 프레임에 대해 공간적 클러스터링을 수행하여 공간적 전경 클러스터들을 생성하는 공간적 클러스터링 모듈;상기 공간적 전경 클러스터들을 각 클러스터의 비중의 내림차순으로 정렬하는 공간적 클러스터 정렬 모듈; 및상기 공간적 클러스터들을 정렬된 순서에 따라 차례로, 평균이 가까운 두 클러스터들을 병합하는 과정을 마지막 클러스터에까지 반복 수행하는 클러스터 병합 모듈을 포함하고,상기 공간적 클러스터링 모듈은,입력 영상에서 회색 또는 컬러 가우스혼합모델에 기반을 둔 배경혼합모델을 사용하여 다수의 전경 후보 픽셀을 추출하는 광도 가우스혼합모델 기반 전경 후보 픽셀 추출 모듈;상기 다수의 전경 후보 픽셀들에 공간적 가우스혼합모델 피팅을 수행하여 공간적 가우스혼합모델을 생성하는 공간적 가우스혼합모델 피팅 모듈;상기 공간적 가우스혼합모델의 성분을 각 성분의 비중의 내림차순으로 정렬하는 공간적 가우스혼합모델 정렬 모듈; 및상기 공간적 가우스혼합모델의 성분을 정렬된 순서에 따라 차례로, 평균이 가까운 두 성분을 병합하는 과정을 마지막 성분에까지 반복 수행하는 공간적 가우스혼합모델 성분 병합 모듈을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 영상에서 전경 영역을 국소화하는 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.