| 1 |
1
이미지 데이터로부터 객체 클래스들을 식별하고, 상기 식별된 객체 클래스들 및 상기 객체 클래스들의 확률들을 포함하는 제1 클래스 목록을 생성하도록 구성되는 객체 클래스 분류기;상기 제1 클래스 목록의 상기 객체 클래스들의 각각이 속한 서브 블록들을 식별하고, 상기 식별된 서브 블록들을 가리키는 서브 블록 인덱스를 상기 객체 클래스들의 각각에 추가하여 제2 클래스 목록을 생성하도록 구성되는 서브 블록 식별기;상기 제2 클래스 목록의 상기 객체 클래스들 및 서브 블록 인덱스들을 상기 확률들에 따라 정렬하여 제3 클래스 목록을 생성하도록 구성되는 객체 클래스 정렬기; 그리고상기 제3 클래스 목록의 상기 서브 블록 인덱스들에 기반하여 상기 객체 클래스들 중 중첩되는 객체 클래스들을 식별하고, 상기 중첩되는 객체 클래스들에 대해 비최대확률 클래스 제거를 수행하도록 구성되는 비최대확률 클래스 제거기를 포함하는 객체 인식 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 서브 블록들은 상기 이미지 데이터가 표시될 때의 프레임을 분할하는 객체 인식 장치
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 서브 블록 인덱스는 상기 객체 클래스들의 각각이 속한 최좌측, 최우측, 최상측, 그리고 최하측의 인덱스를 포함하는 객체 인식 장치
|
| 4 |
4
제1항에 있어서,상기 객체 클래스 정렬기는 제1 문턱 이하의 확률을 갖는 객체 클래스들의 확률들을 제거하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 5 |
5
제1항에 있어서,상기 비최대확률 클래스 제거기는 상기 제3 클래스 목록에 속한 상기 객체 클래스들(이하, 후보 객체 클래스들) 중에서 가장 큰 확률을 갖는 후보 객체 클래스를 기준 클래스로 선택하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 비최대확률 클래스 제거기는 상기 후보 객체 클래스들 중에서 상기 기준 클래스 다음으로 큰 확률을 갖는 후보 객체 클래스를 비교 객체 클래스로 선택하고, 그리고 상기 비교 객체 클래스의 서브 블록 인덱스와 상기 기준 객체 클래스의 서브 블록 인덱스를 비교하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 비교 객체 클래스와 상기 기준 객체 클래스가 중첩되는 서브 블록을 가질 때, 상기 비최대확률 클래스 제거기는 상기 비교 객체 클래스와 상기 기준 객체 클래스의 IOU(Intersection Over Union)을 계산하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 IOU가 제2 문턱보다 클 때, 상기 비최대확률 클래스 제거기는 상기 비교 객체 클래스의 확률을 제거하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 9 |
9
제7항에 있어서,상기 IOU가 상기 제2 문턱 이하일 때, 상기 비최대확률 클래스 제거기는 상기 후보 객체 클래스들 중에서 상기 비교 객체 클래스 다음으로 큰 확률을 갖는 후보 객체 클래스를 다음의 비교 객체 클래스로 선택하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 10 |
10
제7항에 있어서,상기 비교 객체 클래스와 상기 기준 객체 클래스가 상기 중첩되는 서브 블록을 갖지 않을 때, 상기 비최대확률 클래스 제거기는 상기 후보 객체 클래스들 중에서 상기 비교 객체 클래스 다음으로 큰 확률을 갖는 후보 객체 클래스를 다음의 비교 객체 클래스로 선택하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 11 |
11
제5항에 있어서,상기 기준 객체 클래스에 대한 상기 비최대확률 클래스 제거가 완료된 후에, 상기 비최대확률 클래스 제어기는 상기 후보 객체 클래스들 중에서 상기 기준 객체 클래스 다음으로 큰 확률을 갖는 후보 객체 클래스를 다음의 기준 객체 클래스로 선택하도록 더 구성되는 객체 인식 장치
|
| 12 |
12
객체 인식 장치의 동작 방법에 있어서:이미지 데이터를 수신하는 단계;상기 이미지 데이터에서 객체 클래스들을 식별하는 단계;상기 객체 클래스들의 각각이 속한 서브 블록들을 식별하는 단계; 그리고동일한 서브 블록에 대응하는 객체 클래스들에 대해 비최대확률 제거를 수행하는 단계를 포함하는 동작 방법
|
| 13 |
13
제12항에 있어서,상기 동일한 서브 블록에 대응하는 객체 클래스들에 대해 비최대확률 제거를 수행하는 단계는:상기 동일한 서브 블록에 대응하는 상기 객체 클래스들에 대해 IOU(Intersection Over Union)를 계산하는 단계; 그리고상기 IOU가 문턱보다 클 때, 상기 동일한 서브 블록에 대응하는 상기 객체 클래스들 중에서 더 낮은 확률을 갖는 객체 클래스를 제거하는 단계를 포함하는 동작 방법
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 동일한 서브 블록에 대응하는 객체 클래스들에 대해 비최대확률 제거를 수행하는 단계는:상기 IOU가 상기 문턱 이하일 때, 상기 동일한 서브 블록에 대응하는 상기 객체 클래스들을 서로 다른 객체들에 대응하는 것으로 인식하는 단계를 더 포함하는 동작 방법
|
| 15 |
15
제12항에 있어서,동일한 서브 블록에 대응하지 않는 객체 클래스들을 서로 다른 객체들에 대응하는 것으로 인식하는 단계를 더 포함하는 동작 방법
|
| 16 |
16
제12항에 있어서,상기 객체 클래스들 중에서 문턱 이하의 확률을 갖는 객체 클래스를 제거하는 단계를 더 포함하는 동작 방법
|
| 17 |
17
프로세서;이미지 데이터를 저장하도록 구성되는 메모리; 그리고상기 프로세서의 요청에 따라, 상기 메모리에 저장된 상기 이미지 데이터에 대해 객체 인식을 수행하도록 구성되는 객체 인식 장치를 포함하고,상기 객체 인식 장치는 상기 이미지 데이터에서 객체 클래스들을 인식하고, 상기 객체 클래스들 각각이 속한 서브 블록들을 검출하고, 그리고 상기 객체 클래스들에 대해 비최대확률 클래스 제거를 수행하되, 상기 검출된 서브 블록들에 기반하여 상기 객체 클래스들 중에서 일부 객체 클래스들에 대한 상기 비최대확률 클래스 제거가 생략되는 컴퓨팅 장치
|
| 18 |
18
제17항에 있어서,상기 비최대확률 클래스 제거는 상기 객체 클래스들 중 제1 객체 클래스와 제2 객체 클래스의 IOU(Intersection Over Union)를 계산하고, 상기 계산된 IOU가 문턱보다 클 때, 상기 제1 객체 클래스 및 제2 객체 클래스 중 더 낮은 확률을 갖는 객체 클래스를 제거하는 것을 포함하는 컴퓨팅 장치
|
| 19 |
19
제17항에 있어서,상기 객체 클래스들 중에서 중복되는 서브 블록을 갖지 않는 객체 클래스들에 대한 상기 비최대확률 클래스 제거는 생략되는 컴퓨팅 장치
|
| 20 |
20
제17항에 있어서,외부 장치와 통신하도록 구성되는 모뎀; 그리고외부의 장면을 촬영하도록 구성되는 카메라를 더 포함하고,상기 이미지 데이터는 상기 모뎀 및 상기 카메라 중 하나를 통해 상기 메모리에 저장되는 컴퓨팅 장치
|
