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하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법

  • 기술번호 : KST2020015047
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 보다 향상된 객체 추적 성능을 제공할 수 있는, 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법 및 네거티브 샘플 생성 방법이 개시된다. 개시된 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법은 동영상의 이전 프레임에서, 학습된 제1인공 신경망을 이용하여 타겟 객체에 대한 제1후보 객체들을 검출하는 단계; 상기 제1후보 객체들 중에서, 네거티브 샘플(negative sample)을 선택하는 단계; 상기 네거티브 샘플 및 상기 타겟 객체에 대한 미리 주어진 파지티브 샘플(positive sample)을 이용하여, 제2인공 신경망을 학습하는 단계; 및 상기 제2인공 신경망을 이용하여, 상기 동영상의 현재 프레임에서 상기 타겟 객체를 추적하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06T 7/246 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190073965 (2019.06.21)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0125366 (2020.11.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190048148   |   2019.04.25
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.06.21)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임종우 서울특별시 성동구
2 권기택 서울특별시 성동구
3 이학진 서울특별시 성동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.06.21 수리 (Accepted) 1-1-2019-0637043-85
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.10.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.11.08 수리 (Accepted) 9-1-2019-0050628-81
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.06.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0427916-74
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.08.11 수리 (Accepted) 1-1-2020-0842652-47
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.08.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0842673-06
9 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2020.11.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0806667-34
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.12.11 접수중 (On receiving) 1-1-2020-1346138-13
11 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.12.11 접수중 (On receiving) 1-1-2020-1346120-03
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
동영상의 이전 프레임에서, 학습된 제1인공 신경망을 이용하여 타겟 객체에 대한 제1후보 객체들을 검출하는 단계;상기 제1후보 객체들 중에서, 네거티브 샘플(negative sample)을 선택하는 단계;상기 네거티브 샘플 및 상기 타겟 객체에 대한 미리 주어진 파지티브 샘플(positive sample)을 이용하여, 제2인공 신경망을 학습하는 단계; 및상기 제2인공 신경망을 이용하여, 상기 동영상의 현재 프레임에서 상기 타겟 객체를 추적하는 단계를 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 타겟 객체에 대한 제1후보 객체들을 검출하는 단계는상기 이전 프레임의 전체 영역에 대해서, 상기 타겟 객체에 대한 제1이미지 패치를 이용하여, 제2이미지 패치의 형태로 상기 제1후보 객체들을 검출하는하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
3 3
제 2항에 있어서,상기 네거티브 샘플을 선택하는 단계는상기 제1이미지 패치와 상기 제2이미지 패치를 오버랩하여, 공통되는 영역의 크기를 결정하는 단계; 및상기 공통되는 영역의 크기와 제1임계값을 비교하여, 상기 제2이미지 패치 중에서 상기 네거티브 샘플을 선택하는 단계를 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
4 4
제 3항에 있어서,상기 파지티브 샘플은상기 이전 프레임에서, 상기 제1이미지 패치와 일부분이 오버랩되는 제3이미지 패치인하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
5 5
제 4항에 있어서,상기 제2이미지 패치 중에서 상기 네거티브 샘플을 선택하는 단계는상기 네거티브 샘플로 선택된 제2이미지 패치와 상기 제3이미지 패치를 오버랩하여, 공통되는 영역의 크기를 결정하는 단계; 및상기 공통되는 영역의 크기가 제2임계값보다 큰 제2이미지 패치를 상기 네거티브 샘플에서 제거하는 단계를 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
6 6
제 5항에 있어서,상기 제1인공 신경망을 이용하여, 상기 타겟 객체 추적 결과에 대한 제2후보 객체를 상기 현재 프레임에서 검출하는 단계; 및상기 제2후보 객체에서 선택된 네거티브 샘플의 개수에 따라서, 상기 제1임계값 또는 상기 제2임계값을 조절하는 단계를 더 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
7 7
동영상의 이전 프레임에서, 타겟 객체에 대한 후보 객체들을 검출하는 단계;상기 후보 객체들 중에서, 파지티브 샘플(positive sample) 및 네거티브 샘플(negative sample)을 결정하는 단계;상기 파지티브 샘플 및 네거티브 샘플을 이용하여, 인공 신경망을 학습하는 단계; 및상기 인공 신경망을 이용하여, 상기 동영상의 현재 프레임에서 상기 타겟 객체를 추적하는 단계를 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
8 8
제 7항에 있어서,상기 타겟 객체에 대한 후보 객체들을 검출하는 단계는상기 이전 프레임의 전체 영역에 대해서, 상기 타겟 추적 객체에 대한 제1이미지 패치를 이용하여, 제2이미지 패치의 형태로 상기 후보 객체들을 검출하는하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
9 9
제 8항에 있어서,상기 파지티브 샘플 및 네거티브 샘플을 결정하는 단계;상기 제1이미지 패치와 상기 제2이미지 패치를 오버랩하여, 공통되는 영역의 크기를 결정하는 단계; 및상기 공통되는 영역의 크기와 제1임계값을 비교하여, 상기 제2이미지 패치 중에서 상기 네거티브 샘플을 결정하는 단계를 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
10 10
제 9항에 있어서,상기 제2이미지 패치 중에서 상기 파지티브 샘플 및 네거티브 샘플을 결정하는 단계는상기 네거티브 샘플과 상기 파지티브 샘플을 오버랩하여, 공통되는 영역의 크기를 결정하는 단계; 및상기 공통되는 영역의 크기와 제2임계값을 비교하여, 상기 네거티브 샘플 중에서 일부 샘플을 제거하는 단계를 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 이용한 객체 추적 방법
11 11
동영상의 미리 설정된 프레임의 전체 영역에 대해서, 학습된 인공 신경망을 이용하여, 타겟 객체를 포함하는 제1이미지 패치에 대한 후보 객체들을 검출하는 단계;제2이미지 패치 형태로 검출된 상기 후보 객체와 상기 제1이미지 패치를 오버랩하여, 공통되는 영역의 크기를 결정하는 단계; 및상기 공통되는 영역의 크기와 제1임계값을 비교하여, 상기 제2이미지 패치 중에서 상기 네거티브 샘플을 선택하는 단계를 포함하는 하드 네거티브 마이닝을 위한 네거티브 샘플 생성 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(2017Y) 한양대학교 산학협력단 원천기술개발사업 / 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 / 차세대정보컴퓨팅기술개발사업 비전 모델 기반 공간 상황 인지 원천기술 연구