| 1 |
1
입력 영상으로부터 배경 영상을 모델링하는 영상 전처리부;상기 입력 영상과 상기 배경 영상을 차분하여 움직임이 존재하는 움직임 객체 영역을 설정하는 움직임 객체 영역 설정부;상기 움직임 객체 영역에서 기울기 기반의 기울기 맵을 스캔하는 탐색창의 특징벡터 추출 영역을 달리하여 전신 및 상반신의 특징 벡터를 각각 추출하고, 상기 추출한 기울기 기반의 전신 및 상반신의 특징 벡터를 신경망 분류기의 입력으로 하여 사람이 존재하는 사람 영역을 검출하는 사람 영역 검출부; 및 상기 검출된 사람 영역내의 객체가 사람인지 아닌지를 확정하는 확정부;를 포함하고,상기 사람 영역 검출부는,상기 움직임 객체 영역내의 영상을 기울기 맵으로 변환하는 기울기 맵 생성부;상기 기울기 맵을 정규화하는 정규화 기울기 맵 생성부; 및 상기 정규화 기울기 맵 생성부에서의 정규화 기울기 맵에서 사람의 전신 및 상반신의 특징 벡터를 추출하고 이를 근거로 상기 사람 영역을 결정하는 판단부;를 포함하고,상기 판단부는,상기 정규화 기울기 맵에 탐색창을 적용시켜 상기 탐색창을 스캔하면서 상기 탐색창의 전 영역에서 사람의 전신에 대한 제1 특징 벡터와 상기 탐색창의 상위 반 영역에서 사람의 상반신에 대한 제2 특징 벡터를 각각 상기 스캔되는 탐색창들로부터 추출하는 특징 벡터 추출부; 및상기 탐색창들로부터 각각 추출되는 상기 제1 특징 벡터와 상기 제2 특징 벡터를 신경망 분류기의 입력으로 하여 상기 탐색창들의 상기 제1 특징 벡터에 대한 제1 검출점수와 상기 제2 특징 벡터에 대한 제2 검출점수를 생성하고, 상기 제1 검출점수와 상기 제2 검출점수를 합산한 점수가 최고인 탐색창을 상기 사람 영역으로 결정하는 분류부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 장치
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
청구항 1에 있어서,상기 기울기 맵 생성부는 하기의 수학식 1을 이용하여 상기 기울기 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 장치
|
| 4 |
4
청구항 1에 있어서,상기 정규화 기울기 맵 생성부는 하기의 수학식 2를 이용하여 상기 정규화 기울기 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 장치
|
| 5 |
5
삭제
|
| 6 |
6
청구항 1에 있어서,상기 분류부는 상기 탐색창별로 생성되는 전신 검출점수와 상반신 검출점수를 합하여 해당 탐색창의 검출점수로 하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 장치
|
| 7 |
7
청구항 1에 있어서,상기 신경망 분류기는 전신 신경망 분류기 및 상반신 신경망 분류기를 포함하고,상기 분류부는 상기 탐색창별로 각각 추출되는 사람의 전신에 대한 특징 벡터를 상기 전신 신경망 분류기의 입력으로 하고, 상기 탐색창별로 각각 추출되는 사람의 상반신에 대한 특징 벡터를 상기 상반신 신경망 분류기의 입력으로 하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 장치
|
| 8 |
8
청구항 7에 있어서,상기 확정부는 상기 전신 신경망 분류기에서의 전신 신경망 특징 벡터 및 상반신 신경망 분류기에서의 상반신 신경망 특징 벡터를 입력으로 하는 최종 신경망 분류기를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 장치
|
| 9 |
9
청구항 8에 있어서,상기 확정부는 상기 최종 신경망 분류기의 사람에 해당하는 출력 노드의 출력값과 비사람에 해당하는 출력 노드의 출력값과의 차이가 임계값을 넘으면 최종적으로 사람이 검출된 것으로 확정하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 장치
|
| 10 |
10
영상 전처리부가, 입력 영상으로부터 배경 영상을 모델링하는 단계;움직임 객체 영역 설정부가, 상기 입력 영상과 상기 배경 영상을 차분하여 움직임이 존재하는 움직임 객체 영역을 설정하는 단계;사람 영역 검출부가, 상기 움직임 객체 영역에서 기울기 기반의 기울기 맵을 스캔하는 탐색창의 특징벡터 추출 영역을 달리하여 전신 및 상반신의 특징 벡터를 각각 추출하는 단계;상기 사람 영역 검출부가, 상기 추출한 기울기 기반의 전신 및 상반신의 특징 벡터를 신경망 분류기의 입력으로 하여 사람이 존재하는 사람 영역을 검출하는 단계; 및 확정부가, 상기 검출된 사람 영역내의 객체가 사람인지 아닌지를 확정하는 단계;를 포함하고,상기 특징 벡터를 추출하는 단계는,상기 움직임 객체 영역내의 영상을 기울기 맵으로 변환하는 단계;상기 기울기 맵을 정규화하는 단계; 및 상기 정규화된 기울기 맵에서 사람의 전신 및 상반신의 특징 벡터를 추출하고 이를 근거로 상기 사람 영역을 결정하는 단계;를 포함하고,상기 사람 영역을 결정하는 단계는상기 정규화 기울기 맵에 탐색창을 적용시켜 상기 탐색창을 스캔하면서 상기 탐색창의 전 영역에서 사람의 전신에 대한 제1 특징 벡터와 상기 탐색창의 상위 반 영역에서 사람의 상반신에 대한 제2 특징 벡터를 각각 상기 스캔되는 탐색창들로부터 추출하는 단계; 및상기 탐색창들로부터 각각 추출되는 상기 제1 특징 벡터와 상기 제2 특징 벡터를 신경망 분류기의 입력으로 하여 상기 탐색창들의 상기 제1 특징 벡터에 대한 제1 검출점수와 상기 제2 특징 벡터에 대한 제2 검출점수를 생성하고, 상기 제1 검출점수와 상기 제2 검출점수를 합산한 점수가 최고인 탐색창을 상기 사람 영역으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 사람 검출 방법
|
| 11 |
11
삭제
|
| 12 |
12
청구항 10에 있어서,상기 기울기 맵은 하기의 수학식 1에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 사람 검출 방법
|
| 13 |
13
청구항 10에 있어서,상기 정규화된 기울기 맵은 하기의 수학식 2에 의해 생성되는 것을 특징으로 하는 사람 검출 방법
|
