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조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상유사성 판별 방법 및 공동현관 안전시스템

  • 기술번호 : KST2014022745
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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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 본 발명은 서로 다른 조명 환경하에서 촬영된 영상에 포함된 의상들 사이의 색상 유사성을 LBG 알고리즘을 이용하여 안정적으로 판별할 수 있도록 한 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법에 관한 것이다. 본 발명의 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법은 HSV 컬러모델로 표현된 2 이상의 의상 영상의 각 픽셀 정보를 HS 2차원 공간 상에 분포시키는 (a) 단계; 상기 (a) 단계에서 분포된 각 픽셀 정보의 분포 특성에 따른 각 의상 영상에서의 색상 클러스터를 LBG 알고리즘을 적용하여 추출하는 (b) 단계; 상기 (b) 단계에서 추출된 각 의상 영상에서의 색상 클러스터 상호 간의 대응 클러스터를 정의하는 (c) 단계; 상기 (c) 단계에서 정의된 대응 클러스터간의 평균 거리를 지정하여 유사도값을 산출하는 (d) 단계 및 상기 (d) 단계에서 산출된 유사도값을 미리 구축된 학습 모델 데이터에 대입하여 두 의상 영상의 유사 여부를 판별하는 (e) 단계를 포함하여 이루어진다. 본 발명의 실시 예에인 공동현관 안전 시스템에서는 현관과 복도 두 영역을 감시하는 각기 독립적인 두 대의 카메라 영상에서 상기 단계의 의상 색상 유사성 판별 방법을 적용하여 승인된 보행자와 미승인 보행자를 판별한다. 의상, 색상, 조명, HSV, 공간 분포, 색상 클러스터, LBG, 비모수
Int. CL H04N 9/64 (2006.01)
CPC G06T 7/90(2013.01) G06T 7/90(2013.01) G06T 7/90(2013.01) G06T 7/90(2013.01) G06T 7/90(2013.01) G06T 7/90(2013.01) G06T 7/90(2013.01)
출원번호/일자 1020080051391 (2008.06.02)
출원인 아주대학교산학협력단
등록번호/일자 10-0967064-0000 (2010.06.22)
공개번호/일자 10-2009-0042135 (2009.04.29) 문서열기
공고번호/일자 (20100629) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020070107119   |   2007.10.24
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2008.06.02)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최유주 대한민국 서울특별시 강남구
2 남윤영 대한민국 경기도 수원시 영통구
3 조위덕 대한민국 경기 성남시 분당구
4 홍 민 대한민국 경기도 용인시 수지구
5 주형돈 대한민국 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤재승 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로**길 *, 덕천빌딩 *층 (역삼동)(예준국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 아주대학교산학협력단 대한민국 경기도 수원시 영통구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2008.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2008-0392620-15
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.01.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0031328-60
3 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2010.03.18 수리 (Accepted) 1-1-2010-0170916-21
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2010.03.18 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2010-0170914-30
5 등록결정서
Decision to grant		 2010.06.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0261279-04
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.01.02 수리 (Accepted) 4-1-2014-5000672-13
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
HSV 컬러모델로 표현된 2 이상의 의상 영상의 각 픽셀 정보를 HS 2차원 공간 상에 분포시키는 (a) 단계; 상기 (a) 단계에서 분포된 각 픽셀 정보의 분포 특성에 따른 각 의상 영상에서의 색상 클러스터를 LBG 알고리즘을 적용하여 추출하는 (b) 단계; 상기 (b) 단계에서 추출된 각 의상 영상에서의 색상 클러스터 상호 간의 대응 클러스터를 정의하는 (c) 단계; 상기 (c) 단계에서 정의된 대응 클러스터간의 평균 거리를 지정하여 유사도값을 산출하는 (d) 단계; 및 상기 (d) 단계에서 산출된 유사도값을 미리 구축된 학습 모델 데이터에 대입하여 두 의상 영상의 유사 여부를 판별하는 (e) 단계를 포함하여 이루어진 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 단계 (a) 이전에, RGB 컬러모델로 표현된 의상 영상을 상기 HSV 컬러모델로 변환하는 단계를 더 구비한 것을 특징으로 하는 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 RGB 컬러모델의 상기 HSV 컬러모델로의 변환은, 에 의해 달성되며, S는 채도, V는 명도 는 색상인 것을 특징으로 하는 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 (e) 단계에서의 유사 여부 판별은 우도비 기반하에 수행되는 것을 특징으로 하는 조명변화 환경하에서 촬영된 다중 영상에서 의상 색상 유사성 판별 방법
5 5
제1영역에서 제1CCTV 영상을 촬영하는 제1CCTV; 제2영역에서 제2CCTV 영상을 촬영하는 제2CCTV; 상기 제1 또는 제2CCTV 영상으로부터 출입자의 몸통 영역을 검출하는 몸통 영역 검출기; 상기 제1CCTV 영상으로부터 검출된 몸통 영역에 대하여 제1색상 특징 벡터를 생성하고, 상기 제2CCTV 영상으로부터 검출된 몸통 영역에 대하여 제2색상 특징 벡터를 생성하는 의상 색상 분석기; 상기 제1색상 특징 벡터들을 저장하는 의상 색상 저장기; 상기 제2색상 특징 벡터들과 상기 의상 색상 저장기에 저장되어 있던 상기 제1색상 특징 벡터들을 비교하여, 상기 출입자에 대한 인증 여부를 판별하는 의상 색상 유사성 판별기를 구비하고, 상기 몸통 영역 검출기는, 상기 제1 및 제2CCTV 영상으로부터 제1 및 제2전경 영상을 각각 분리하는 전경영상 분리기; 상기 제1 및 제2CCTV 영상을 제1 및 제2HSV 컬러 영상으로 각각 변환하는 영상포맷 변환기; 및 아다부스트(AdaBoost) 알고리즘을 이용하여, 상기 제1 및 제2전경 영상들로부터 얼굴 영역들과 상기 몸통 영역들을 분리하는 몸통영역 분리기를 구비하는 것을 특징으로 하는 공동현관 안전시스템
6 6
삭제
7 7
제5항에 있어서, 상기 출입자의 지문을 입력받아 지문 인증 과정을 수행하는 지문 인식기를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 공동현관 안전시스템
8 8
제1영역에서 제1CCTV 영상을 촬영하는 제1CCTV; 제2영역에서 제2CCTV 영상을 촬영하는 제2CCTV; 출입자의 지문을 입력받아 지문 인증 과정을 수행하는 지문 인식기; 및 상기 지문 인식기에서 상기 출입자에 대하여 인증한 경우, HSV 컬러모델로 표현된 제1 및 제2CCTV 의상 영상의 각 픽셀 정보를 HS 2차원 공간 상에 분포시키고, 상기 각 픽셀 정보의 분포 특성에 따른 각 의상 영상에서의 색상 클러스터를 LBG 알고리즘을 적용하여 추출하고, 상기 추출된 각 의상 영상에서의 색상 클러스터 상호 간의 대응 클러스터를 정의하고, 상기 대응 클러스터간의 평균 거리를 지정하여 유사도 값을 산출하고, 상기 산출된 유사도 값을 미리 구축된 학습 모델 데이터에 대입하여 두 의상 영상의 유사 여부를 판별하는 영상 분석부를 구비하는 것을 특징으로 하는 공동현관 안전시스템
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