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(승인 보류 - 내용 보완 필요함..) 영상 프레임 군집화 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2014056678
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 프레임 군집화 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 기존의 클러스터링 알고리즘에 비해 보다 정확하게 영상의 씬을 탐지할 수 있다.
Int. CL G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/6218(2013.01) G06K 9/6218(2013.01) G06K 9/6218(2013.01) G06K 9/6218(2013.01)
출원번호/일자 1020120105431 (2012.09.21)
출원인 한양대학교 에리카산학협력단
등록번호/일자 10-1323369-0000 (2013.10.23)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20131030) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.09.21)
심사청구항수 22

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 에리카산학협력단 대한민국 경기도 안산시 상록구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신동욱 대한민국 서울 강북구
2 김태환 대한민국 경기 안산시 단원구
3 김정선 대한민국 경기 안산시 상록구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 오세준 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 *길 ** *층(역삼동)(특허법인 고려)
2 권혁수 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(삼일빌딩, 역삼동)(KS고려국제특허법률사무소)
3 송윤호 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 *** (역삼동) *층(삼일빌딩)(케이에스고려국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 에리카산학협력단 경기도 안산시 상록구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.09.21 수리 (Accepted) 1-1-2012-0769673-83
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.08.01 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.08.30 수리 (Accepted) 9-1-2013-0073438-78
4 등록결정서
Decision to grant		 2013.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0674103-67
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
비디오 영상을 구성하는 프레임들의 컬러 히스토그램을 생성하는 컬러 히스토그램 생성부;상기 컬러 히스토그램을 사용하여 상기 프레임들을 다수의 그룹으로 군집화하는 군집화부; 그리고상기 프레임들의 가장자리에 위치한 픽셀을 비교하여 상기 다수의 그룹을 재군집화하는 재군집화부;를 포함하는 영상 프레임 군집화 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 군집화부는, 두 프레임의 컬러 히스토그램 간의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 계산하고, 상기 유클리디안 거리가 기설정된 임계치보다 작은 경우, 상기 두 프레임을 하나의 그룹으로 군집화하는 영상 프레임 군집화 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 재군집화부는, 상기 다수의 그룹 중 어느 한 그룹의 마지막 프레임의 가장자리 픽셀과 다음 그룹의 첫 프레임의 가장자리 픽셀을 비교하여 상기 다수의 그룹을 재군집화하는 영상 프레임 군집화 장치
4 4
제 1 항에 있어서,상기 재군집화부는, 두 프레임의 가장자리 중 픽셀값이 일치하는 영역의 길이가 기설정된 임계값보다 큰 경우, 상기 두 프레임이 속하는 그룹들을 하나의 그룹으로 재군집화하는 영상 프레임 군집화 장치
5 5
제 1 항에 있어서,상기 재군집화부는, 두 프레임의 코너에 위치한 픽셀의 픽셀값이 일치하는 경우, 상기 두 프레임이 속하는 그룹들을 하나의 그룹으로 재군집화하는 영상 프레임 군집화 장치
6 6
제 1 항에 있어서,상기 재군집화된 그룹에 포함된 프레임들 중 대표 프레임을 선택하는 대표 프레임 선택부;상기 대표 프레임에 포함된 객체의 컬러 히스토그램을 생성하는 객체 컬러 히스토그램 생성부; 그리고상기 객체의 컬러 히스토그램을 사용하여 상기 재군집화된 그룹을 상위그룹으로 군집화하는 그룹 군집화부;를 더 포함하는 영상 프레임 군집화 장치
7 7
제 6 항에 있어서,상기 객체 컬러 히스토그램 생성부는: 상기 대표 프레임으로부터 상기 객체의 에지를 추출하고,상기 객체의 에지와 상기 대표 프레임의 가장자리 사이의 배경색을 제거하고,상기 객체를 구성하는 색상의 분포를 나타내는 객체 컬러 히스토그램을 산출하는 영상 프레임 군집화 장치
8 8
제 6 항에 있어서,상기 그룹 군집화부는, 두 대표 프레임의 객체 컬러 히스토그램 간의 유클리디안 거리가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 두 대표 프레임이 속하는 재군집화된 그룹들을 하나의 상위그룹으로 군집화하는 영상 프레임 군집화 장치
9 9
제 6 항에 있어서,상기 그룹은 프레임들이 군집화된 샷(shot)이고, 상기 상위그룹은 샷들이 군집화된 씬(scene)인 영상 프레임 군집화 장치
10 10
비디오 영상을 구성하는 프레임들의 컬러 히스토그램을 사용하여 일차적으로 상기 프레임들을 그룹으로 군집화하고, 상기 프레임들의 가장자리에 위치한 픽셀을 비교하여 상기 그룹을 재군집화하는 영상 프레임 군집화 방법
11 11
제 10 항에 있어서,상기 영상 프레임 군집화 방법은:상기 프레임들의 컬러 히스토그램을 생성하는 단계;상기 컬러 히스토그램을 사용하여 상기 프레임들을 다수의 그룹으로 군집화하는 단계; 그리고상기 프레임들의 가장자리에 위치한 픽셀을 비교하여 상기 다수의 그룹을 재군집화하는 단계;를 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
12 12
제 11 항에 있어서,상기 다수의 그룹을 재군집화하는 단계는:제 1 그룹의 마지막 프레임의 가장자리와 제 2 그룹의 첫 프레임의 가장자리를 비교하는 단계를 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
13 13
제 11 항에 있어서,상기 다수의 그룹을 재군집화하는 단계는:제 1 그룹의 마지막 프레임의 코너와 제 2 그룹의 첫 프레임의 코너를 비교하는 단계를 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
14 14
제 12 항 또는 제 13 항에 있어서,상기 제 1 그룹과 상기 제 2 그룹은 시간상 연속적인 영상 프레임 군집화 방법
15 15
제 11 항에 있어서,상기 다수의 그룹을 재군집화하는 단계는:제 1 그룹의 마지막 프레임의 가장자리와 제 2 그룹의 첫 프레임의 가장자리를 비교하여, 상기 마지막 프레임의 가장자리와 상기 첫 프레임의 가장자리 중 픽셀값이 일치하는 영역을 검출하는 단계; 그리고상기 픽셀값이 일치하는 영역의 길이가 기설정된 임계값보다 큰 경우, 상기 제 1 그룹과 상기 제 2 그룹을 하나의 그룹으로 재군집화하는 단계;를 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
16 16
제 11 항에 있어서,상기 다수의 그룹을 재군집화하는 단계는:제 1 그룹의 마지막 프레임의 코너와 제 2 그룹의 첫 프레임의 코너를 비교하는 단계; 그리고상기 마지막 프레임의 코너와 상기 첫 프레임의 코너에 위치한 픽셀의 픽셀값이 일치하는 경우, 상기 제 1 그룹과 상기 제 2 그룹을 하나의 그룹으로 재군집화하는 단계;를 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
17 17
제 11 항에 있어서,상기 재군집화된 그룹에 포함된 프레임들 중 대표 프레임을 선택하는 단계;상기 대표 프레임에 포함된 객체의 컬러 히스토그램을 생성하는 단계; 그리고상기 객체의 컬러 히스토그램을 사용하여 상기 재군집화된 그룹을 상위그룹으로 군집화하는 단계;를 더 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
18 18
제 17 항에 있어서,상기 객체의 컬러 히스토그램을 생성하는 단계는:상기 대표 프레임으로부터 상기 객체의 에지를 추출하는 단계;상기 객체의 에지와 상기 대표 프레임의 가장자리 사이의 배경색을 제거하는 단계; 그리고상기 객체를 구성하는 색상의 분포를 나타내는 객체 컬러 히스토그램을 산출하는 단계;를 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
19 19
제 17 항에 있어서,상기 재군집화된 그룹을 상위그룹으로 군집화하는 단계는:제 1 재군집화된 그룹의 대표 프레임의 객체 컬러 히스토그램과, 제 2 재군집화된 그룹의 대표 프레임의 객체 컬러 히스토그램 간의 유클리디안 거리를 계산하는 단계; 그리고상기 유클리디안 거리가 기설정된 임계값보다 작은 경우, 상기 제 1 재군집화된 그룹과 상기 제 2 재군집화된 그룹을 하나의 상위그룹으로 군집화하는 단계;를 포함하는 영상 프레임 군집화 방법
20 20
영상 데이터를 수신하는 수신부;상기 영상 데이터가 나타내는 비디오 영상의 프레임들을 관련된 장면별로 군집화하는 영상 프레임 군집화부; 그리고상기 군집화에 관한 메타데이터가 추가된 영상 데이터를 출력하는 출력부;를 포함하며, 상기 영상 프레임 군집화부는: 상기 프레임들의 컬러 히스토그램을 생성하는 컬러 히스토그램 생성부; 상기 컬러 히스토그램을 사용하여 상기 프레임들을 다수의 그룹으로 군집화하는 군집화부; 그리고 상기 프레임들의 가장자리에 위치한 픽셀을 비교하여 상기 다수의 그룹을 재군집화하는 재군집화부;를 포함하는 영상 처리 장치
21 21
제 20 항에 있어서,상기 메타데이터는 상기 재군집화된 그룹의 경계에 해당되는 프레임의 인덱스 정보를 포함하는 영상 처리 장치
22 22
컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,비디오 영상을 구성하는 프레임들의 컬러 히스토그램을 생성하는 단계;상기 컬러 히스토그램을 사용하여 상기 프레임들을 다수의 그룹으로 군집화하는 단계; 그리고상기 프레임들의 가장자리에 위치한 픽셀을 비교하여 상기 다수의 그룹을 재군집화하는 단계;를 포함하는 영상 프레임 군집화 프로세스를 실행하는 프로그램이 기록된 기록매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.