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전자 장치에 의해 수행되며, 동시에 n(단, n은 3이상의 자연수)개의 다른 뷰(view)로 촬영된 영상(video)을 이용하여 객체 또는 이벤트의 행위를 인지하는 방법으로서,다른 뷰의 영상에 대한 입력 데이터와, 영상 내 객체 또는 이벤트의 행위 종류에 대한 결과 데이터를 각각 포함한 학습 데이터를 이용하여, 머신 러닝 기법(machine learning)에 따라 n개의 분류기를 학습시키는 단계;대상 영역에 대한 n개의 다른 뷰의 영상을 학습된 각 분류기에 입력시켜, 각 분류기가 출력하는 n개의 행위 종류를 획득하는 단계; 및앙상블 기법(ensemble of classifiers)을 이용하여, 각 분류기로부터 획득한 n개의 행위 종류 중에 적어도 하나의 행위 종류를 결과로 도출하는 단계;를 포함하는 방법
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제1항에 있어서,상기 학습시키는 단계에서, 상기 n개의 분류기 각각에 대한 상기 입력 데이터는 서로 다른 뷰의 영상을 포함하며,상기 획득하는 단계에서, 상기 각 분류기에는 상기 대상 영역에 대한 서로 다른 뷰의 영상이 입력되는 방법
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제2항에 있어서,상기 학습시키는 단계는,각 카메라에서 촬영되는 다른 뷰의 n개 영상에서, 객체 또는 이벤트가 영상 내의 특정 영역에 위치하도록, 각 카메라 간에 캘리브레이션을 수행하는 단계; 및캘리브레이션이 수행된 각 카메라에서 촬영된 다른 뷰의 n개 영상을 이용하여, 상기 n개의 분류기를 학습시키는 단계;를 포함하는 방법
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제3항에 있어서,상기 특정 영역은 영상 내의 중심 영역에 해당하는 방법
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제2항에 있어서,상기 학습시키는 단계에서, 상기 n개의 분류기 각각에 대한 상기 입력 데이터는 서로 다른 뷰의 영상과, 해당 영상 내에서 객체 또는 이벤트가 출현하는 프레임의 정보와, 해당 영상 내에서 출현했던 객체 또는 이벤트가 사라지는 프레임의 정보를 각각 포함하는 방법
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동시에 n(단, n은 3이상의 자연수)개의 다른 뷰(view)로 촬영된 영상(video)을 이용하여 객체 또는 이벤트의 행위를 인지하는 장치로서,다른 뷰의 영상에 대한 입력 데이터와, 영상 내 객체 또는 이벤트의 행위 종류에 대한 결과 데이터를 각각 포함한 학습 데이터를 이용하여, 머신 러닝 기법(machine learning)에 따라 기 학습된 n개의 분류기를 저장하는 메모리; 및메모리에 저장된 각 분류기를 이용하여, 대상 영역에 대한 n개의 다른 뷰의 영상에서 객체 또는 이벤트에 대한 행위 인지를 제어하는 제어부;를 포함하며,상기 제어부는,대상 영역에 대한 n개의 다른 뷰의 영상을 각 분류기에 입력시켜, 각 분류기가 출력하는 n개의 행위 종류를 획득하고, 앙상블 기법(ensemble of classifiers)을 이용하여, 각 분류기로부터 획득한 n개의 행위 종류 중에 적어도 하나의 행위 종류를 그 결과로 도출하는 장치
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동시에 n(단, n은 3이상의 자연수)개의 다른 뷰(view)로 촬영된 영상(video)을 이용하여 객체 또는 이벤트의 행위를 인지하는 장치로서,다른 뷰의 영상에 대한 입력 데이터와, 영상 내 객체 또는 이벤트의 행위 종류에 대한 결과 데이터를 각각 포함한 학습 데이터를 이용하여, 머신 러닝 기법(machine learning)에 따라 기 학습된 n개의 분류기를 수신하는 통신부; 및통신부에 수신된 각 분류기를 이용하여, 대상 영역에 대한 n개의 다른 뷰의 영상에서 객체 또는 이벤트에 대한 행위 인지를 제어하는 제어부;를 포함하며,상기 제어부는,대상 영역에 대한 n개의 다른 뷰의 영상을 각 분류기에 입력시켜, 각 분류기가 출력하는 n개의 행위 종류를 획득하고, 앙상블 기법(ensemble of classifiers)을 이용하여, 각 분류기로부터 획득한 n개의 행위 종류 중에 적어도 하나의 행위 종류를 그 결과로 도출하는 장치
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동시에 n(단, n은 3이상의 자연수)개의 다른 뷰(view)의 영상(video)을 촬영하는 다수의 카메라; 및각 카메라에서 촬영된 다른 뷰의 영상을 이용하여 객체 또는 이벤트의 행위를 인지하는 전자 장치;를 포함하며,상기 전자 장치는,다른 뷰의 영상에 대한 입력 데이터와, 영상 내 객체 또는 이벤트의 행위 종류에 대한 결과 데이터를 각각 포함한 학습 데이터를 이용하여, 머신 러닝 기법(machine learning)에 따라 기 학습된 n개의 분류기를 저장하는 메모리; 및통신부에 수신된 각 분류기를 이용하여, 대상 영역에 대한 n개의 다른 뷰의 영상에서 객체 또는 이벤트에 대한 행위 인지를 제어하는 제어부;를 포함하며,상기 제어부는,대상 영역에 대한 n개의 다른 뷰의 영상을 각 분류기에 입력시켜, 각 분류기가 출력하는 n개의 행위 종류를 획득하고, 앙상블 기법(ensemble of classifiers)을 이용하여, 각 분류기로부터 획득한 n개의 행위 종류 중에 적어도 하나의 행위 종류를 그 결과로 도출하는 시스템
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제8항에 있어서,상기 카메라는 CCTV용 카메라인 시스템
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