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영상 상의 물체 추적 방법

  • 기술번호 : KST2014037022
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 영상 상에서 물체의 외양과 움직임에 따라 물체를 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상 상의 물체 추적 방법은 영상 상에서 추적하고자 하는 물체에 대한 복수의 기본 외양 모델과 복수의 기본 움직임 모델을 조합하여 복수의 기본 추적기를 형성하는 단계, 그리고 상기 복수의 기본 추적기를 상호 작용시켜 상기 물체를 추적하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 영상 상에서 물체 추적이 어려운 상황들이 동시에 복합적으로 일어날 때에도 정확한 물체 추적이 가능해진다.
Int. CL G06T 7/20 (2017.01.01) H03M 13/39 (2006.01.01)
CPC G06T 7/251(2013.01) G06T 7/251(2013.01)
출원번호/일자 1020100017879 (2010.02.26)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1107736-0000 (2012.01.12)
공개번호/일자 10-2011-0098319 (2011.09.01) 문서열기
공고번호/일자 (20120120) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.02.26)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권준석 대한민국 서울특별시 관악구
2 이경무 대한민국 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인명인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층(역삼동, 두원빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2010-0128421-14
2 보정요구서
Request for Amendment		 2010.03.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2010-0020868-92
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2010.03.12 수리 (Accepted) 1-1-2010-0157036-18
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.01.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.02.21 수리 (Accepted) 9-1-2011-0016515-46
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0491852-74
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.27 수리 (Accepted) 4-1-2011-5195109-43
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.10.21 수리 (Accepted) 1-1-2011-0826402-64
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.10.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0826403-10
10 등록결정서
Decision to grant		 2011.11.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0696903-12
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상 상에서 추적하고자 하는 물체에 대한 복수의 기본 외양 모델과 복수의 기본 움직임 모델을 조합하여 복수의 기본 추적기를 형성하는 단계, 그리고상기 복수의 기본 추적기를 상호 작용시켜 상기 물체를 추적하는 단계를 포함하는 영상 상의 물체 추적 방법
2 2
제1항에서,상기 복수의 기본 외양 모델은 시간 t까지 구해지는 상기 물체의 외양상의 특징의 집합인 특징 템플릿셋( )으로부터 구해지고, 상기 복수의 기본 움직임 모델은 상이한 분산 값을 가지는 가우시안 퍼터베이션(Gaussian perturbation)에 의해 구해지는 영상 상의 물체 추적 방법
3 3
제 2 항에서,상기 물체의 외양 모델과 상기 복수의 기본 외양 모델은 다음 식을 만족하는 영상 상의 물체 추적 방법
4 4
삭제
5 5
삭제
6 6
삭제
7 7
제2항에서,상기 물체의 움직임 모델과 상기 복수의 기본 움직임 모델은 다음 식을 만족하며,[식] (여기서, 는 시간 (t-1)에서의 상기 물체의 상태에 대해 시간 t에서의 상기 물체의 상태를 제안하는 상기 물체의 움직임 모델의 유사도 값, 는 s개로 분해된 상기 복수의 기본 움직임 모델 중 j번째 기본 움직임 모델에 있어서 시간 (t-1)에서의 상기 물체의 상태에 대해 시간 t에서의 상기 물체의 상태를 제안하는 상기 복수의 기본 움직임 모델의 유사도 값, 그리고 는 시간 t에서의 j번째 기본 움직임 모델에 대한 가중치 값이다
8 8
제1항에서,상기 복수의 기본 추적기 중 하나는 상기 복수의 기본 외양 모델 중 하나와 상기 복수의 기본 움직임 모델 중 하나에 의해 형성되고, 메트로폴리스 해스팅즈 알고리즘(Metropolis Hastings algorithm)을 통해 MAP(Maximum a Posteriori) 평가를 위한 상태의 표본을 형성하며,상기 메트로폴리스 해스팅즈 알고리즘은 제안 단계(proposal step)와 수락 단계(acceptance step)를 포함하고,상기 제안 단계와 상기 수락 단계는 반복 회수가 미리 설정된 값에 도달할 때까지 반복적으로 수행되며,상기 제안 단계는 제안 밀도 함수(proposal density function)에 의해 새로운 상태가 제안되고,상기 제안 밀도 함수는 다음 식으로 표현되는 영상 상의 물체 추적 방법
9 9
제8항에서,상기 수락 단계는 수락 비(acceptance ratio)에 따라 수락 여부를 결정하고,상기 수락 비는 IMCMC(Interactive Markow Chain Monte Carlo) 방법에 의해 결정되며,상기 IMCMC 방법은 평행 모드(parallel mode)와 상호 작용 모드(interacting mode)에 따라 반복 수행되고,상기 수락 비는 상기 평행 모드에서 다음 식으로 표현되며,[식] (여기서, 는 시간 t에서의 상기 복수의 기본 움직임 모델 중 j번째 기본 움직임 모델에 있어서 상기 제안 밀도 함수( )에 의해 제안된 상기 새로운 상태에 대한 상기 복수의 기본 외양 모델 중 i번째 기본 외양 모델의 유사도 값, 그리고 는 시간 t에서의 상기 복수의 기본 움직임 모델 중 j번째 기본 움직임 모델로부터 구해지는 상기 물체의 상태에 대한 상기 복수의 기본 외양 모델 중 i번째 기본 외양 모델의 유사도 값이다
10 10
제9항에서,상기 IMCMC 방법은 α의 확률로 상기 상호 작용 모드에서 동작하며,상기 α는 상기 IMCMC 방법이 수렴에 이르도록 상기 반복 수행에 따라 값이 줄어드는 영상 상의 물체 추적 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.