| 1 |
1
가상 학습 데이터 생성 장치에 의해 수행되는 동작 인식을 위한 가상 학습 데이터 생성 방법으로서,인체의 움직임에 따라 실시간으로 3차원 인체 모델을 생성하는 단계;상기 3차원 인체 모델의 볼륨 데이터를 3차원 선형 구조로 변환하여 인체 근골격 정보를 추출하는 단계;상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 인체 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계; 및상기 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 동작 인식을 위한 가상 학습 데이터로 제공하는 단계를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 2 |
2
청구항 1에 있어서, 상기 인체 영상은 깊이 영상 및 컬러 영상 중 하나 이상을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서, 상기 인체의 움직임에 따라 실시간으로 3차원 인체 모델을 생성하는 단계는,복수의 깊이 카메라를 이용해 획득한 이미지로부터 프레임별로 상기 3차원 인체 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서, 상기 깊이 카메라는 RGB-D 센서 또는 깊이 센서를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 5 |
5
청구항 1에 있어서, 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계는, 깊이 맵을 이용한 렌더링 기술을 이용해 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 6 |
6
청구항 1에 있어서, 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계는, 카메라 위치 및 카메라 특성 중 적어도 하나를 추가하여 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링함으로써 깊이 영상과 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 7 |
7
청구항 1에 있어서, 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계는, 인체 모델의 텍스쳐, 배경 이미지, 카메라의 위치, 조명의 위치 및 종류 중 적어도 하나를 추가하여 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하고 컬러 영상과 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 8 |
8
청구항 3에 있어서, 상기 인체의 움직임에 따라 실시간으로 3차원 인체 모델을 생성하는 단계는, 상기 복수의 깊이 카메라를 이용해 획득한 이미지로부터 도출한 볼륨 데이터를 이용해 메쉬를 생성하는 단계; 및상기 생성된 3D 메쉬에 대해 홀 필링(hole filling)을 수행하는 단계를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 9 |
9
청구항 1에 있어서, 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 인체 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하는 단계는, 상기 3차원 인체 모델에 대한 T-포즈를 생성하는 단계;상기 T-포즈의 인체 모델을 실린더 모델로 매핑하는 단계; 및상기 실린더 모델에 대응하는 uv 맵 및 텍스쳐를 생성하여 텍스쳐 매핑을 수행하는 단계를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 10 |
10
청구항 9에 있어서, 상기 uv 맵 및 텍스쳐는, 신체 파트 간 간격이 일정 값 이상이고 각 신체 파트별 영역에 대한 텍스쳐의 사이즈가 실제 신체 파트의 사이즈보다 크게 생성되는, 가상 학습 데이터 생성 방법
|
| 11 |
11
동작 인식을 위한 가상 학습 데이터를 생성하는 장치로서,프로세서; 및상기 프로세서를 통해 실행되는 적어도 하나의 명령을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은, 인체의 움직임에 따라 실시간으로 3차원 인체 모델을 생성하도록 하는 명령;상기 3차원 인체 모델의 볼륨 데이터를 3차원 선형 구조로 변환하여 인체 근골격 정보를 추출하도록 하는 명령;상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 인체 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하도록 하는 명령; 및상기 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 동작 인식을 위한 가상 학습 데이터로 제공하도록 하는 명령을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 12 |
12
청구항 11에 있어서, 상기 인체 영상은 깊이 영상 및 컬러 영상 중 하나 이상을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 13 |
13
청구항 11에 있어서, 인체의 움직임에 따라 실시간으로 3차원 인체 모델을 생성하도록 하는 명령은,복수의 깊이 카메라를 이용해 획득한 이미지로부터 프레임별로 상기 3차원 인체 모델을 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 14 |
14
청구항 11에 있어서, 상기 깊이 카메라는 RGB-D 센서 또는 깊이 센서를 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 15 |
15
청구항 11에 있어서, 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 인체 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하도록 하는 명령은,상기 깊이 맵을 이용한 렌더링 기술을 이용해 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 16 |
16
청구항 11에 있어서, 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 인체 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하도록 하는 명령은,카메라 위치 및 카메라 특성 중 적어도 하나를 추가하여 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링함으로써 깊이 영상과 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 17 |
17
청구항 11에 있어서, 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하여 인체 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하도록 하는 명령은,인체 모델의 텍스쳐, 배경 이미지, 카메라의 위치, 조명의 위치 및 종류 중 적어도 하나를 추가하여 상기 3차원 인체 모델 및 상기 인체 근골격 정보를 렌더링하고 컬러 영상과 근골격 정보의 데이터 셋을 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 18 |
18
청구항 13에 있어서, 인체의 움직임에 따라 실시간으로 3차원 인체 모델을 생성하도록 하는 명령은,상기 복수의 깊이 카메라를 이용해 획득한 이미지로부터 도출한 볼륨 데이터를 이용해 메쉬를 생성하도록 하는 명령; 및상기 생성된 3D 메쉬에 대해 홀 필링(hole filling)을 수행하도록 하는 명령을 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 19 |
19
청구항 11에 있어서, 상기 프로세서에 의해 생성된 3차원 인체 모델, 컬러 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋, 상기 깊이 영상 및 근골격 정보의 데이터 셋 중 적어도 하나를 저장하는 저장소를 더 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
| 20 |
20
청구항 11에 있어서, 컬러 이미지 및 깊이 이미지 중 적어도 하나의 이미지를 획득하는 복수의 카메라를 포함하는 카메라 모듈을 더 포함하는, 가상 학습 데이터 생성 장치
|
