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반복 패턴을 이용한 영상 처리 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2014053179
  • 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 개시된 기술에 따른 영상 처리 방법은 (a) 입력된 이미지로부터 복수의 특징점들을 추출하는 단계, (b) 상기 복수의 특징점들을 반복적인 패턴들로부터 추출된 적어도 하나의 제1 특징점과 두드러진 적어도 일부로부터 추출된 적어도 하나의 제2 특징점으로 분류하는 단계 및 (c) 상기 제1 특징점들을 이용하여 상기 반복적인 패턴들 각각에 대한 분류기를 생성하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/62 (2006.01.01) G06F 17/30 (2006.01.01) G06K 9/46 (2006.01.01)
CPC G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01) G06K 9/6267(2013.01)
출원번호/일자 1020110021444 (2011.03.10)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1247220-0000 (2013.03.19)
공개번호/일자 10-2012-0103284 (2012.09.19) 문서열기
공고번호/일자 (20130325) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.03.10)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 하성종 대한민국 경기도 남양주시
2 이상화 대한민국 서울특별시 강남구
3 김병희 대한민국 서울특별시 동작구
4 이바도 대한민국 경기도 성남시 분당구
5 장병탁 대한민국 서울특별시 서초구
6 조남익 대한민국 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 ** ***동 ***,***호(서초동, 한빛위너스)(현신특허사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 서울특별시 관악구
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		 2011.03.10 수리 (Accepted) 1-1-2011-0175014-60
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.03.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0023827-80
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.04.18 수리 (Accepted) 1-1-2011-0282612-30
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.27 수리 (Accepted) 4-1-2011-5195109-43
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.03.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.04.19 수리 (Accepted) 9-1-2012-0029676-16
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.04.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0233917-04
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.06.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0504236-52
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.06.25 수리 (Accepted) 1-1-2012-0504235-17
10 등록결정서
Decision to grant		 2012.09.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0560248-48
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
(a) 입력된 이미지로부터 복수의 특징점들을 추출하는 단계;(b) 상기 복수의 특징점들을 반복적인 패턴들로부터 추출된 적어도 하나의 제1 특징점과 두드러진 적어도 일부로부터 추출된 적어도 하나의 제2 특징점으로 분류하되, 상기 복수의 특징점들에 대하여 Mean Shift 클러스터링을 수행하여 만일 클러스터 내에 두 개 이상의 특징이 존재하면 상기 제1 특징점으로 분류하고 그렇지 않으면 상기 제2 특징점으로 분류하는 단계; 및(c) 상기 제1 특징점들을 이용하여 상기 반복적인 패턴들 각각에 대한 분류기를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는(a-1) 상기 입력된 이미지로부터 적어도 하나의 관심점을 추출하는 단계;(a-2) 상기 적어도 하나의 관심점의 주변 정보를 이용하여 표현자를 생성하는 단계; 및(a-3) 상기 적어도 하나의 관심점 또는 표현자를 이용하여 상기 특징점을 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는(c-1) 상기 적어도 하나의 제1 특징점에 대하여 Support Vector Data Description(SVDD)를 이용하여 핵심 표현자를 선정하는 단계; 및(c-2) 상기 핵심 표현자를 이용하여 상기 반복적인 패턴들 각각에 대한 분류기를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
5 5
(a) 입력된 질의 이미지로부터 복수의 특징점들을 추출하는 단계;(b) 상기 복수의 특징점들을 반복적인 패턴으로부터 추출된 적어도 하나의 제1 특징점과 두드러진 적어도 일부로부터 추출된 적어도 하나의 제2 특징점으로 분류하는 단계; (c) 상기 적어도 하나의 제2 특징점을 이용하여 학습 이미지의 해당 제2 특징점과 매칭하여 호모그라피를 계산하는 단계; 및(d) 상기 적어도 하나의 제1 특징점을 이용하여 학습 이미지의 해당 제1 특징점과 매칭하여 상기 호모그라피를 검증하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
6 6
제5항에 있어서, 상기 (a) 단계는(a-1) 상기 질의 이미지로부터 적어도 하나의 관심점을 추출하는 단계;(a-2) 상기 적어도 하나의 관심점의 주변 픽셀 정보를 이용하여 표현자를 생성하는 단계; 및(a-3) 상기 적어도 하나의 관심점 또는 표현자를 이용하여 상기 특징점을 표시하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
7 7
제5항에 있어서, 상기 (b) 단계는(b-1) 학습 이미지의 복수의 제1 특징점 각각에 대하여 복수의 분류기들을 생성하는 단계;(b-2) 상기 질의 이미지의 복수의 특징점들 각각에 대하여 상기 학습 이미지로부터 생성된 복수의 분류기들 중 적어도 하나를 만족하는지 검증하는 단계;(b-3) 만일 상기 질의 이미지의 복수의 특징점 중 어느 하나가 상기 학습 이미지로부터 생성된 복수의 분류기들 중 어느 하나를 만족하면, 상기 어느 하나를 해당 분류기에 상응하는 상기 제1 특징점으로 설정하는 단계; 및(b-4) 만일 상기 질의 이미지의 복수의 특징점 중 어느 하나가 상기 학습 이미지로부터 생성된 복수의 분류기들 모두를 만족하지 않으면, 상기 어느 하나를 상기 제2 특징점으로 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
8 8
제5항에 있어서, 상기 (c) 단계는(c-1) 상기 질의 이미지의 적어도 하나의 제2 특징점 각각에 대하여 NNDR 매칭을 이용하여 학습 이미지의 제2 특징점을 선택하여 매칭쌍을 생성하는 단계; 및(c-2) 상기 매칭쌍을 이용하여 상기 질의 이미지와 상기 학습 이미지 사이의 2차원 호모그라피를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법
9 9
입력 이미지에 대하여 복수의 특징점들을 추출하는 특징 추출부;상기 복수의 특징점들을 반복적인 패턴으로부터 추출된 적어도 하나의 제1 특징점과 두드러진 적어도 일부로부터 추출된 적어도 하나의 제2 특징점으로 구분하고, 제1 특징점 각각에 대하여 분류기를 생성하는 분류기부; 및상기 제1 특징점 및 상기 제2 특징점을 이용하여 이미지들을 매칭하는 매칭부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
10 10
제9항에 있어서, 상기 특징 추출부는상기 입력 이미지로부터 적어도 하나의 관심점을 추출하고 해당 관심점의 좌표를 제공하는 관심점 추출부; 및상기 관심점의 주변 픽셀 정보를 이용하여 표현자를 생성하는 표현자 생성부를 포함하고,(i)상기 표현자 또는 (ii)상기 관심점 좌표 및 상기 표현자를 상기 분류기부에 제공하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
11 11
제9항에 있어서, 상기 분류기부는Mean Shift 클러스터링을 이용하여 상기 복수의 특징점들 각각을 상기 제1 특징점 또는 상기 제2 특징점으로 구분하는 클러스터링 모듈; 및Support vector data description (SVDD)를 이용하여 상기 적어도 하나의 제1 특징점 각각에 대하여 분류기를 생성하는 분류기 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
12 12
제9항에 있어서, 상기 매칭부는학습 이미지의 제2 특징점과 질의 이미지의 제2 특징점을 매칭하여 호모그라피를 계산하고, 학습 이미지의 제1 특징점과 질의 이미지의 제1 특징점을 매칭하여 상기 호모그라피를 검증하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치
13 13
복수의 이미지들을 저장하는 이미지 데이터베이스에서 질의 이미지와 연관된 적어도 하나의 이미지를 검색하는 이미지 연관 검색 장치에 있어서, 상기 이미지 연관 검색 장치는상기 질의 이미지에 대하여 적어도 하나의 시각 단어를 추출하는 시각 단어 추출부; 상기 시각 단어의 종류 및 빈도를 기초로 상기 질의 이미지에 해당하는 객체에 관한 정보를 분석하는 객체 분석부; 및상기 객체에 관한 정보에 해당하는 적어도 하나의 이미지를 상기 이미지 데이터베이스에서 검색하는 검색부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 연관 검색 장치
14 14
제13항에 있어서, 상기 시각 단어 추출부는상기 질의 이미지에 대하여 복수의 특징점들을 추출하는 특징 추출부; 및상기 복수의 특징점들을 반복적인 패턴으로부터 추출된 적어도 하나의 제1 특징점과 두드러진 적어도 일부로부터 추출된 적어도 하나의 제2 특징점으로 구분하고, 제1 특징점 각각에 대하여 분류기를 생성하는 분류기부를 포함하고,상기 시각 단어는 상기 적어도 하나의 제1 특징점 또는 제2 특징점을 이용하여 표현되는 것을 특징으로 하는 이미지 연관 검색 장치
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 지식경제부 서울대학교 산학협력단 지식경제부 기술혁신사업 산업원천기술개발사업 차세대 맞춤형 서비스를 위한 기계학습 기반 멀티모달 복합정보 추출 및 추천기술 개발