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적어도 하나의 깊이센서로부터 획득된 깊이데이터로부터 객체에 관련된 포인트들이 포함된 객체 데이터와 목적 신체 부위에 관련된 포인트들이 포함된 신체 데이터를 추출하여 분류하는 단계,상기 추출된 신체 데이터로부터 추출한 신체 데이터들로부터 목적 신체 부위의 방향을 찾아 자세를 계산하는 분석 단계를 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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제1항에 있어서, 다수의 깊이센서를 사용하는 경우에 좌표계를 일치시키기 위한 캘리브레이션 단계를 추가로 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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제1항에 있어서, 각 깊이센서로부터 획득된 깊이데이터에서 분석에 필요 없는 배경 및 노이즈를 제거하는 단계를 추가로 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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제1항에 있어서, 상기 분류 단계는 깊이데이터에 포함된 객체의 위치를 추적하여 객체 데이터를 추출하는 객체 데이터 분류 단계를 포함하는데, 이 객체 데이터 분류 단계는객체의 실제 크기와 깊이데이터 내에 포함된 객체 데이터 크기를 비교하여 객체를 인식하고 인식된 객체 포인트들의 중심점을 계산하여 저장한 후, 깊이이미지의 다음 프레임에서 객체의 중심점을 계산하는 단계, 이전 프레임에서의 중심점과 현재 프레임에서의 중심점의 차이를 구하고, 사전에 지정한 프레임 수 동안에 상기 중심점의 차이가 계속하여 사전에 지정한 임계값 이하가 될 때에 최종적으로 객체를 판단하는 단계를 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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제1항에 있어서, 상기 분류 단계는 깊이데이터로부터 신체에 해당하는 부위를 추적하여 신체 데이터를 추출하는 신체 데이터 분류 단계를 포함하는데, 이 신체 데이터 분류 단계는신체에 해당하는 깊이데이터로부터 3차원 볼륨을 구성하여 각 복셀에 포함되는 포인트들에 대한 대표값을 계산하는 볼륨 샘플링 단계, 볼륨 샘플링 후에, 볼륨의 중심을 구하고 PCA를 통해 볼륨 포인트들의 배치 구조를 계산하여 신체의 기준 부위를 찾는 단계, 기준 부위의 복셀에서부터 인접 복셀을 탐색하면서 복셀 대표값과의 거리값을 계산하는 단계, 기준 부위부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 단계를 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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제5항에 있어서, 상기 신체의 기준 부위는 머리이고, 상기 목적 신체 부위는 발이며, 상기 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 단계는 머리부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 이 거리보다 멀리 있는 포인트들을 하반신으로, 하반신에서 기준 거리보다 멀리 떨어진 포인트들을 다리로 판단하여 다리 포인트들의 분포를 구하고, 주 축에서 가장 멀리 떨어져 있는 극점들을 구하여 각 극점으로부터 주변 복셀의 값을 탐색하며 이전에 구한 복셀의 누적 거리를 기준으로 발에 해당하는 복셀 주변에 해당하는 포인트들을 추출하여 최종적으로 발의 깊이데이터를 추출하는 단계를 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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제1항에 있어서, 상기 분석 단계는 추출한 신체 데이터들에 대해 PCA를 수행하여 주 축을 찾고 이를 기반으로 목적 신체 부위의 위치 및 방향을 찾는 단계를 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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제1항에 있어서, 상기 분석 단계에서 분석된 목적 신체 부위의 위치 및 방향을 시각적으로 출력하는 가시화부를 추가로 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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적어도 하나의 깊이센서로부터 획득된 깊이데이터로부터 객체에 관련된 포인트들이 포함된 객체 데이터와 목적 신체 부위에 관련된 포인트들이 포함된 신체 데이터를 추출하여 분류하는 수단,상기 추출된 신체 데이터로부터 추출한 신체 데이터들로부터 목적 신체 부위의 방향을 찾아 자세를 계산하는 분석 수단을 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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제9항에 있어서, 다수의 깊이센서를 사용하는 경우에 좌표계를 일치시키기 위해 캘리브레이션 수단을 추가로 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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제9항에 있어서, 각 깊이센서로부터 획득된 깊이데이터에서 분석에 필요 없는 배경 및 노이즈를 제거하는 수단을 추가로 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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제9항에 있어서, 상기 분류 수단은 깊이데이터에 포함된 객체의 위치를 추적하여 객체 데이터를 추출하는 객체 데이터 분류부를 포함하는데, 이 객체 데이터 분류부는객체의 실제 크기와 깊이데이터 내에 포함된 객체 데이터 크기를 비교하여 객체를 인식하고 인식된 객체 포인트들의 중심점을 계산하여 저장한 후, 깊이이미지의 다음 프레임에서 객체의 중심점을 계산하는 수단, 이전 프레임에서의 중심점과 현재 프레임에서의 중심점의 차이를 구하고, 사전에 지정한 프레임 수 동안에 상기 중심점의 차이가 계속하여 사전에 지정한 임계값 이하가 될 때에 최종적으로 객체를 판단하는 수단을 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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제9항에 있어서, 상기 분류 수단은 깊이데이터로부터 신체에 해당하는 부위를 추적하여 신체 데이터를 추출하는 신체 데이터 분류부를 포함하는데, 이 신체 데이터 분류부는신체에 해당하는 깊이데이터로부터 3차원 볼륨을 구성하여 각 복셀에 포함되는 포인트들에 대한 대표값을 계산하는 볼륨 샘플링 수단, 볼륨 샘플링 후에, 볼륨의 중심을 구하고 PCA를 통해 볼륨 포인트들의 배치 구조를 계산하여 신체의 기준 부위를 찾는 수단, 기준 부위의 복셀에서부터 인접 복셀을 탐색하면서 복셀 대표값과의 거리값을 계산하는 수단, 기준 부위부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 수단을 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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제13항에 있어서, 상기 신체의 기준 부위는 머리이고, 상기 목적 신체 부위는 발이며, 상기 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 수단은 머리부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 이 거리보다 멀리 있는 포인트들을 하반신으로, 하반신에서 기준 거리보다 멀리 떨어진 포인트들을 다리로 판단하여 다리 포인트들의 분포를 구하고, 주 축에서 가장 멀리 떨어져 있는 극점들을 구하여 각 극점으로부터 주변 복셀의 값을 탐색하며 이전에 구한 복셀의 누적 거리를 기준으로 발에 해당하는 복셀 주변에 해당하는 포인트들을 추출하여 최종적으로 발의 깊이데이터를 추출하는 수단을 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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제9항에 있어서, 상기 분석 수단은추출한 신체 데이터들에 대해 PCA를 수행하여 주 축을 찾고 이를 기반으로 목적 신체 부위의 위치 및 방향을 찾는 수단을 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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제9항에 있어서, 상기 분석 수단에서 분석된 목적 신체 부위의 위치 및 방향을 시각적으로 출력하는 가시화부를 추가로 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식장치
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적어도 하나의 깊이센서로부터 획득된 깊이데이터로부터 객체에 관련된 포인트들이 포함된 객체 데이터와 목적 신체 부위에 관련된 포인트들이 포함된 신체 데이터를 추출하여 분류하는 방법으로서,신체에 해당하는 깊이데이터로부터 3차원 볼륨을 구성하여 각 복셀에 포함되는 포인트들에 대한 대표값을 계산하는 볼륨 샘플링 단계, 볼륨 샘플링 후에, 볼륨의 중심을 구하고 PCA를 통해 볼륨 포인트들의 배치 구조를 계산하여 신체의 기준 부위를 찾는 단계, 기준 부위의 복셀에서부터 인접 복셀을 탐색하면서 복셀 대표값과의 거리값을 계산하는 단계, 기준 부위부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 단계를 포함하는, 깊이센서에 의한 자세 인식을 위한 신체 데이터 분류방법
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제17항에 있어서, 상기 신체의 기준 부위는 머리이고, 상기 목적 신체 부위는 발이며, 상기 기준 부위부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 단계는머리부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 이 거리보다 멀리 있는 포인트들을 하반신으로, 하반신에서 기준 거리보다 멀리 떨어진 포인트들을 다리로 판단하여 다리 포인트들의 분포를 구하고, 주 축에서 가장 멀리 떨어져 있는 극점들을 구하여 각 극점으로부터 주변 복셀의 값을 탐색하며 이전에 구한 복셀의 누적 거리를 기준으로 발에 해당하는 복셀 주변에 해당하는 포인트들을 추출하여 최종적으로 발의 깊이데이터를 추출하는 단계를 포함하는, 깊이센서를 이용한 자세 인식방법
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적어도 하나의 깊이센서로부터 획득된 깊이데이터로부터 객체에 관련된 포인트들이 포함된 객체 데이터와 목적 신체 부위에 관련된 포인트들이 포함된 신체 데이터를 추출하여 분류하는 장치로서,신체에 해당하는 깊이데이터로부터 3차원 볼륨을 구성하여 각 복셀에 포함되는 포인트들에 대한 대표값을 계산하는 볼륨 샘플링 수단, 볼륨 샘플링 후에, 볼륨의 중심을 구하고 PCA를 통해 볼륨 포인트들의 배치 구조를 계산하여 신체의 기준 부위를 찾는 수단, 기준 부위의 복셀에서부터 인접 복셀을 탐색하면서 복셀 대표값과의 거리값을 계산하는 수단, 기준 부위부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 수단을 포함하는, 깊이센서에 의한 자세 인식을 위한 신체 데이터 분류장치
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제19항에 있어서, 상기 신체의 기준 부위는 머리이고, 상기 목적 신체 부위는 발이며, 상기 기준 부위부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 목적 신체 부위의 신체 데이터를 추출하는 수단은머리부터 볼륨 중심점까지의 거리를 기준으로 이 거리보다 멀리 있는 포인트들을 하반신으로, 하반신에서 기준 거리보다 멀리 떨어진 포인트들을 다리로 판단하여 다리 포인트들의 분포를 구하고, 주 축에서 가장 멀리 떨어져 있는 극점들을 구하여 각 극점으로부터 주변 복셀의 값을 탐색하며 이전에 구한 복셀의 누적 거리를 기준으로 발에 해당하는 복셀 주변에 해당하는 포인트들을 추출하여 최종적으로 발의 깊이데이터를 추출하는 수단을 포함하는, 깊이센서에 의한 자세 인식을 위한 신체 데이터 분류장치
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