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안무 평가 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019034724
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 상기 안무 평가 장치 및 방법이 개시된다. 상기 안무 평가 장치 및 방법은 자세 추정부 및 안무 비교부를 포함함으로써, 복잡한 자세가 많은 안무 동작에서도 관절의 위치 파악이 용이하고, 몸통 및 사지의 움직임까지 분석함으로써, 고성능, 고정밀, 고신뢰성의 안무 평가 장치가 제공될 수 있다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01) H04N 13/20 (2018.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06Q 50/10(2013.01) G06Q 50/10(2013.01) G06Q 50/10(2013.01)
출원번호/일자 1020170184573 (2017.12.29)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1962045-0000 (2019.03.19)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20190325) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.12.29)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김연호 경상북도 포항시 남구
2 김대진 경상북도 포항시 남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.12.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-1313055-77
2 선행기술조사의뢰 취소
Revocation of Request for Prior Art Search		 2018.08.09 수리 (Accepted) 9-1-0000-0000000-00
3 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2018-0996723-54
4 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2018-0994872-02
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2018.10.12 수리 (Accepted) 9-1-2018-0053135-64
6 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2018.10.17 수리 (Accepted) 9-1-2018-0055755-08
7 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2018.10.18 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
8 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2018.10.22 수리 (Accepted) 9-1-2018-0056191-25
9 예비심사결과통지서
 2018.11.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0755558-22
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2018.11.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-1175576-83
11 등록결정서
Decision to grant		 2019.02.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0125133-12
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
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번호 청구항
1 1
안무자와 학습자의 안무를 평가하는 안무 평가 장치로서,깊이 영상(Depth Image) 데이터로부터 관절의 초기 위치 정보를 추적 및 검증하고, 상기 관절의 초기 위치 정보를 이용해 운동 모델(Kinemetic Model)을 생성하여 안무자 및 학습자의 안무 자세를 추정하는 자세 추정부; 및상기 자세 추정부로부터 산출된 관절의 위치를 바탕으로 안무 특성을 추출하여 안무자 및 학습자의 안무 동작을 비교 및 평가하는 안무 비교부를 포함하되,상기 안무 비교부는 안무자 및 학습자의 안무 특징을 추출하는 특징 추출부; 및안무자 및 학습자의 추출된 상기 안무 특징을 각각 비교하여 안무 정확도를 측정하는 특징 비교부를 포함하고,상기 특징 비교부는 하기 수학식 1을 만족하도록 안무자 및 학습자 간의 상기 안무 동작의 타이밍 정확도를 산출하는 제1 특징 비교부 및 하기 수학식 4를 만족하도록 안무자 및 학습자 간의 상기 안무 동작의 자세 정확도를 산출하는 제2 특징 비교부를 포함하여 하기 수학식 5에 따라 상기 안무 동작의 전체 정확도를 산출하되,[수학식 1][수학식 4][수학식 5]수학식 1에서의 St는 타이밍 정확도, Tt는 안무자의 DTW(Dynamic Time Warping) 데이터, Tl은 학습자의 DTW 데이터, α는 매개변수이고,수학식 4에서의 Sp는 자세 정확도, 은 안무자의 단위 영상에 대한 DTW 데이터, 는 학습자의 단위 영상에 대한 DTW 데이터, fl은 학습자의 프레임 특징 벡터, ft는 안무자의 프레임 특징 벡터, β는 매개변수이며
2 2
제1 항에 있어서,상기 자세 추정부는안무자 및 학습자의 신체 정보, 자세 정보 및 세부 정보 중 적어도 하나의 정보가 합성된 상기 깊이 영상 데이터를 생성하는 데이터 생성부; 및상기 깊이 영상 데이터로부터 신체 관절의 초기 위치 정보를 추출하고, 상기 신체 관절의 이동 예측 위치를 추정하는 데이터 학습부를 포함하는 안무 평가 장치
3 3
제2 항에 있어서,상기 데이터 학습부는랜덤 포레스트(Random Forest)를 이용하여 상기 깊이 영상 데이터로부터 신체 관절의 초기 위치 정보를 추출하는 제1 데이터 학습부; 및산등성이 데이터(Ridge Data)를 이용하여 상기 신체 관절의 이동 예측 위치를 추정하는 제2 데이터 학습부를 포함하는 안무 평가 장치
4 4
제3 항에 있어서,상기 신체 관절 간의 거리 정보 및 특정 관절 사이의 각도 정보를 포함하는 상기 운동 모델(Kinemetic Model)을 이용하여, 상기 제2 데이터 학습부의 상기 신체 관절의 이동 예측 위치를 검증하는 안무 평가 장치
5 5
삭제
6 6
제1 항에 있어서,상기 특징 추출부는상기 자세 추정부로부터 산출된 관절의 위치 데이터로부터 몸통 특징 벡터를 추출 및 분석하는 몸통 특징부; 및 상기 산출된 관절의 위치 데이터로부터 관절 특징 벡터를 추출 및 분석하는 관절 특징부를 포함하는 안무 평가 장치
7 7
제6 항에 있어서,상기 몸통 특징부는몸통의 중심 관절을 기준으로 상반부에 위치한 복수의 몸통 관절들의 3차원 공간에서의 이동 방향을 결정하여 몸통 벡터를 산출하는 몸통 특징 추출부; 및상기 산출된 몸통 벡터로부터 몸통의 움직임을 분석하는 몸통 특징 분석부를 포함하는 안무 평가 장치
8 8
제7 항에 있어서,상기 몸통 특징 추출부는제1 좌표를 기준으로, 좌우 어깨 관절들 및 상기 몸통 중심 관절의 위치들의 제1 몸통 특징 벡터를 산출하는 제1 몸통 특징 추출부; 및제2 좌표를 기준으로, 좌우 고관절들 및 몸통 중심 관절의 위치들의 제1 몸통 특징 벡터를 산출하는 제2 몸통 특징 추출부를 포함하되,상기 제1 좌표는 좌우 어깨 관절들을 잇는 직선을 x축으로 하고, 상기 x축에 수직이며 몸통 중심 관절을 잇는 직선을 y축으로 하며, 상기 x축 및 상기 y축을 직교하는 직선을 z축으로 하는 좌표이고,상기 제2 좌표는 좌우 고관절들을 잇는 직선을 x축으로 하고, 상기 x축에 수직이며, 몸통 중심 관절을 잇는 직선을 y축으로 하며, 상기 x축 및 상기 y축을 직교하는 직선을 z축으로 하는 좌표인 안무 평가 장치
9 9
삭제
10 10
안무자와 학습자의 안무를 평가하는 안무 평가 방법으로서,안무자 및 학습자의 깊이 영상 데이터로부터 관절의 초기 위치 정보를 추적 및 검증하고, 상기 관절의 초기 위치 정보를 이용해 운동 모델(Kinemetic Model)을 생성하여 안무자 및 학습자의 안무 자세를 각각 추정하는 단계;안무자 및 학습자의 안무 동작을 각각 추출하는 단계; 및안무자 및 학습자의 추출된 상기 안무 동작에 대한 안무 정확도를 산출하는 단계를 포함하되,상기 안무 정확도를 산출하는 단계는하기 수학식 1을 만족하도록 안무자 및 학습자 간의 상기 안무 동작의 타이밍 정확도를 산출하는 단계;하기 수학식 4를 만족하도록 안무자 및 학습자 간의 상기 안무 동작의 자세 정확도를 산출하는 단계; 및하기 수학식 5에 따라 상기 안무 동작의 전체 정확도를 산출하는 단계를 포함하고,[수학식 1][수학식 4][수학식 5]수학식 1에서의 St는 타이밍 정확도, Tt는 안무자의 DTW(Dynamic Time Warping) 데이터, Tl은 학습자의 DTW 데이터, α는 매개변수이며,수학식 4에서의 Sp는 자세 정확도, 은 안무자의 단위 영상에 대한 DTW 데이터, 는 학습자의 단위 영상에 대한 DTW 데이터, fl은 학습자의 프레임 특징 벡터, ft는 안무자의 프레임 특징 벡터, β는 매개변수이고
11 11
제10 항에 있어서,상기 자세를 각각 추정하는 단계는상기 운동 모델(kinematic model)을 이용하여, 상기 관절의 위치를 예측하는 단계; 및예측된 관절의 위치에 대한 타당성을 검증하는 단계를 더 포함하는 안무 평가 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 포항공과대학교 산학협력단 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업(SW스타랩) 지능형 자동차를 위한 객체 검출 및 인식 기술 개발
2 과학기술정보통신부 포항공과대학교 산학협력단 인공지능 예지형 시각 지능 원천 기술 개발