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영상에서 객체를 다수의 영역들로 분할하는 단계;분할된 영역들 각각에 대해, 외형 모델들을 생성하는 단계;생성된 외형 모델들을 각각 추적하면서, 객체를 추적하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 1에 있어서,생성 단계는,외형 모델들을 각 영역들에 대해 서로 독립적으로 생성하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 3에 있어서,외형 모델은가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)인 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 4에 있어서,가우시안 혼합 모델을 구성하는 가우시안 모델들은,영역 마다 상이할 수 있는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 5에 있어서,가우시안 모델의 가중치, 평균, 분산, 사용자 지정 상수는,영역 마다 상이할 수 있는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 4에 있어서,가우시안 혼합 모델을 구성하는 가우시안 모델들의 개수는,영역 마다 상이할 수 있는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 6에 있어서,객체의 내부에 위치하는 영역의 가우시안 혼합 모델을 구성하는 가우시안 모델들의 개수는,객체의 외부에 위치하는 영역의 가우시안 혼합 모델을 구성하는 가우시안 모델들의 개수 보다 많은 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 1에 있어서,분할 단계는,객체를 M×N 개의 영역들로 분할하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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청구항 1에 있어서,영역들의 사이즈는,모두 동일한 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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영상에서 객체를 다수의 영역들로 분할하고, 분할된 영역들 각각에 대해 외형 모델들을 생성하며, 생성된 외형 모델들을 각각 추적하면서 객체를 추적하는 프로세서; 및프로세서가 객체를 추적함에 있어 필요한 저장 공간을 제공하는 저장부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템
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영상을 획득하는 단계;획득한 영상에서 객체를 검출하는 단계;검출된 객체를 다수의 영역들로 분할하는 단계;분할된 영역들 각각에 대해, 외형 모델들을 생성하는 단계;생성된 외형 모델들을 각각 추적하면서, 객체를 추적하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법
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영상을 획득하는 통신부;획득한 영상에서 객체를 검출하고, 검출된 객체를 다수의 영역들로 분할하며, 분할된 영역들 각각에 대해 외형 모델들을 생성하고, 생성된 외형 모델들을 각각 추적하면서 객체를 추적하는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템
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