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객체 추적 검출기를 통해, 영상을 구성하는 복수의 프레임들 중 t-g+1(t와 g는 자연수로, t는 g보다 크거나 같은 수임)번째 프레임에서 t번째 프레임까지로 구성된 g개 프레임으로부터 복수의 트랙렛(tracklet)들이 검출되면, t번째 프레임에서 확인되는 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대한 컬러 히스토그램 수치 값을 기초로 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대한 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부;상기 복수의 트랙렛들 각각의 특징 벡터 간의 유사도에 기초하여 상기 복수의 트랙렛들이 상기 t번째 프레임에서 서로 구별되는 정도를 표상하는 제1 구별 정확도를 연산하는 제1 구별 정확도 연산부;상기 제1 구별 정확도가 기설정된(predetermined) 제1 기준치 미만인지 여부를 확인하는 제1 확인부;상기 제1 구별 정확도가 상기 제1 기준치 미만인 것으로 확인되면, 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해, 각 트랙렛의 특징 벡터와 상기 객체 추적 검출기를 통해 상기 t번째 프레임에서 검출되는 상기 복수의 트랙렛들 각각에 연관되지 않는 검출 반응에 대한 특징 벡터 간의 유사도를 기초로 제2 구별 정확도 - 상기 제2 구별 정확도는 상기 복수의 트랙렛들 각각이 상기 t번째 프레임에서 상기 검출 반응과 구별되는 정도를 표상하는 수치임 - 를 연산하는 제2 구별 정확도 연산부;상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해 연산된 상기 제2 구별 정확도가 기설정된 제2 기준치 미만인지 여부를 확인하는 제2 확인부; 및상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해 연산된 상기 제2 구별 정확도 중 제1 트랙렛에 대해 연산된 상기 제2 구별 정확도가 상기 제2 기준치 미만인 것으로 확인된 경우, 상기 g개 프레임 각각에 대해 상기 제1 트랙렛이 존재하는 영역에 대응하는 샘플 영역을 생성하고, 상기 g개의 프레임에서 생성된 샘플 영역 각각에 대한 추가 컬러 히스토그램 수치 값을 획득한 후 상기 t번째 프레임에서 확인되는 상기 제1 트랙렛에 대한 컬러 히스토그램 수치 값과 상기 추가 컬러 히스토그램 수치 값을 기초로 상기 제1 트랙렛에 대한 특징 벡터를 갱신하는 특징 벡터 갱신부를 포함하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 특징 벡터 생성부는상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해, 상기 t번째 프레임에서 확인되는 각 트랙렛에 대한 컬러 히스토그램 수치 값을 성분으로 포함하는 히스토그램 벡터를 생성하고, 상기 복수의 트랙렛들 각각의 히스토그램 벡터에 대해 기설정된 초기 가중치 행렬을 기초로 벡터 차원 축소를 위한 행렬 연산을 수행함으로써, 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대한 특징 벡터를 생성하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치
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제2항에 있어서,상기 특징 벡터 갱신부는상기 g개의 프레임에서 생성된 샘플 영역 각각에 대한 상기 추가 컬러 히스토그램 수치 값이 획득되면, 각 샘플 영역에서 획득된 상기 추가 컬러 히스토그램 수치 값을 성분으로 포함시킨 벡터를 생성함으로써, 각 샘플 영역에 대응하는 추가 컬러 히스토그램 벡터를 생성한 후 각 샘플 영역에 대응하는 상기 추가 컬러 히스토그램 벡터를 부분 행렬로 포함하는 컬러 히스토그램 특징 행렬을 생성하는 특징 행렬 생성부;상기 컬러 히스토그램 특징 행렬을 기초로 부분 최소 제곱법(Partial Least Square: PLS)에 기초한 가중치 벡터의 연산을 복수회 반복수행하여 복수의 가중치 벡터들을 생성하고, 상기 복수의 가중치 벡터들을 부분 행렬로 포함하는 가중치 행렬을 생성하는 가중치 행렬 생성부; 및상기 t번째 프레임에서 확인되는 상기 제1 트랙렛에 대한 컬러 히스토그램 수치 값을 성분으로 포함하는 제1 히스토그램 벡터에 대해 상기 가중치 행렬을 기초로 벡터 차원 축소를 위한 행렬 연산을 수행함으로써, 상기 제1 트랙렛에 대한 갱신된 특징 벡터를 생성하는 갱신 벡터 생성부를 포함하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치
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제3항에 있어서,상기 갱신 벡터 생성부는상기 가중치 행렬이 생성되면, 상기 가중치 행렬과 상기 초기 가중치 행렬에 대해 기설정된 밸런싱 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 보정 가중치 행렬을 생성하고, 상기 보정 가중치 행렬이 생성되면, 상기 보정 가중치 행렬을 기초로 상기 제1 히스토그램 벡터에 대해 벡터 차원 축소를 위한 행렬 연산을 수행함으로써, 상기 제1 트랙렛에 대한 상기 갱신된 특징 벡터를 생성하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 제1 구별 정확도 연산부는하기의 수학식 1에 기초하여 상기 제1 구별 정확도를 연산하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치
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제1항에 있어서,상기 제2 구별 정확도 연산부는하기의 수학식 2에 기초하여 상기 제2 구별 정확도를 연산하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치
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객체 추적 검출기를 통해, 영상을 구성하는 복수의 프레임들 중 t-g+1(t와 g는 자연수로, t는 g보다 크거나 같은 수임)번째 프레임에서 t번째 프레임까지로 구성된 g개 프레임으로부터 복수의 트랙렛(tracklet)들이 검출되면, t번째 프레임에서 확인되는 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대한 컬러 히스토그램 수치 값을 기초로 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대한 특징 벡터를 생성하는 단계;상기 복수의 트랙렛들 각각의 특징 벡터 간의 유사도에 기초하여 상기 복수의 트랙렛들이 상기 t번째 프레임에서 서로 구별되는 정도를 표상하는 제1 구별 정확도를 연산하는 단계;상기 제1 구별 정확도가 기설정된(predetermined) 제1 기준치 미만인지 여부를 확인하는 단계;상기 제1 구별 정확도가 상기 제1 기준치 미만인 것으로 확인되면, 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해, 각 트랙렛의 특징 벡터와 상기 객체 추적 검출기를 통해 상기 t번째 프레임에서 검출되는 상기 복수의 트랙렛들 각각에 연관되지 않는 검출 반응에 대한 특징 벡터 간의 유사도를 기초로 제2 구별 정확도 - 상기 제2 구별 정확도는 상기 복수의 트랙렛들 각각이 상기 t번째 프레임에서 상기 검출 반응과 구별되는 정도를 표상하는 수치임 - 를 연산하는 단계;상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해 연산된 상기 제2 구별 정확도가 기설정된 제2 기준치 미만인지 여부를 확인하는 단계; 및상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해 연산된 상기 제2 구별 정확도 중 제1 트랙렛에 대해 연산된 상기 제2 구별 정확도가 상기 제2 기준치 미만인 것으로 확인된 경우, 상기 g개 프레임 각각에 대해 상기 제1 트랙렛이 존재하는 영역에 대응하는 샘플 영역을 생성하고, 상기 g개의 프레임에서 생성된 샘플 영역 각각에 대한 추가 컬러 히스토그램 수치 값을 획득한 후 상기 t번째 프레임에서 확인되는 상기 제1 트랙렛에 대한 컬러 히스토그램 수치 값과 상기 추가 컬러 히스토그램 수치 값을 기초로 상기 제1 트랙렛에 대한 특징 벡터를 갱신하는 단계를 포함하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 특징 벡터를 생성하는 단계는상기 복수의 트랙렛들 각각에 대해, 상기 t번째 프레임에서 확인되는 각 트랙렛에 대한 컬러 히스토그램 수치 값을 성분으로 포함하는 히스토그램 벡터를 생성하고, 상기 복수의 트랙렛들 각각의 히스토그램 벡터에 대해 기설정된 초기 가중치 행렬을 기초로 벡터 차원 축소를 위한 행렬 연산을 수행함으로써, 상기 복수의 트랙렛들 각각에 대한 특징 벡터를 생성하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치의 동작 방법
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제8항에 있어서,상기 특징 벡터를 갱신하는 단계는상기 g개의 프레임에서 생성된 샘플 영역 각각에 대한 상기 추가 컬러 히스토그램 수치 값이 획득되면, 각 샘플 영역에서 획득된 상기 추가 컬러 히스토그램 수치 값을 성분으로 포함시킨 벡터를 생성함으로써, 각 샘플 영역에 대응하는 추가 컬러 히스토그램 벡터를 생성한 후 각 샘플 영역에 대응하는 상기 추가 컬러 히스토그램 벡터를 부분 행렬로 포함하는 컬러 히스토그램 특징 행렬을 생성하는 단계;상기 컬러 히스토그램 특징 행렬을 기초로 부분 최소 제곱법(Partial Least Square: PLS)에 기초한 가중치 벡터의 연산을 복수회 반복수행하여 복수의 가중치 벡터들을 생성하고, 상기 복수의 가중치 벡터들을 부분 행렬로 포함하는 가중치 행렬을 생성하는 단계; 및상기 t번째 프레임에서 확인되는 상기 제1 트랙렛에 대한 컬러 히스토그램 수치 값을 성분으로 포함하는 제1 히스토그램 벡터에 대해 상기 가중치 행렬을 기초로 벡터 차원 축소를 위한 행렬 연산을 수행함으로써, 상기 제1 트랙렛에 대한 갱신된 특징 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치의 동작 방법
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제9항에 있어서,상기 갱신된 특징 벡터를 생성하는 단계는상기 가중치 행렬이 생성되면, 상기 가중치 행렬과 상기 초기 가중치 행렬에 대해 기설정된 밸런싱 가중치를 기초로 한 가중 평균을 연산함으로써, 보정 가중치 행렬을 생성하고, 상기 보정 가중치 행렬이 생성되면, 상기 보정 가중치 행렬을 기초로 상기 제1 히스토그램 벡터에 대해 벡터 차원 축소를 위한 행렬 연산을 수행함으로써, 상기 제1 트랙렛에 대한 상기 갱신된 특징 벡터를 생성하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 제1 구별 정확도를 연산하는 단계는하기의 수학식 3에 기초하여 상기 제1 구별 정확도를 연산하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치의 동작 방법
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제7항에 있어서,상기 제2 구별 정확도를 연산하는 단계는하기의 수학식 4에 기초하여 상기 제2 구별 정확도를 연산하는 다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치의 동작 방법
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제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능 기록 매체
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제7항 내지 제12항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터와의 결합을 통해 실행시키기 위한 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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