맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

소그룹 기반 분류에 의한 수신호 인식 방법 및 이를기록한 기록매체

  • 기술번호 : KST2015114894
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
상담신청 PDF 받기
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 손자세에 따른 수신호를 소그룹 기반 분류에 의해 인식하는 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 수신호 인식 방법은, 다수의 손자세 모델에 대해, 영상 정합도가 높은 모델들끼리 소그룹으로 그룹핑하고, 임의의 소그룹을 구성하는 손자세 모델들이 공통적으로 가지는 제 1 특징값과 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상과 각 손자세 모델의 제 2 특징값을 데이터베이스에 저장한 상태에서, 질의 손영상이 입력되면 상기 질의 손영상의 제 1 특징값을 추출하는 제 1 특징값 추출단계와; 상기 질의 손영상과 상기 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상을 영상 비교하는 영상 비교단계와; 상기 질의 손영상의 제 1 특징값과 상기 영상 비교단계의 영상 비교 결과값을 이용하여 상기 질의 손영상이 속한 소그룹을 인식하는 소그룹 인식단계와; 상기 질의 손영상의 제 2 특징값을 추출하는 제 2 특징값 추출단계와; 상기 질의 손영상의 제 2 특징값과 상기 소그룹에 속한 손자세 모델들의 제 2 특징값을 비교하여 상기 질의 손영상과 부합되는 손자세 모델을 인식하고 상기 손자세 모델에 부여된 수신호를 인식하는 개별 손자세 인식단계를 포함한다.수신호, 손 제스처, 3차원 공간, 손자세, 손궤적, 소그룹 분류
Int. CL G06K 9/36 (2011.01) G06F 19/00 (2011.01)
CPC G06K 9/00389(2013.01) G06K 9/00389(2013.01)
출원번호/일자 1020020070120 (2002.11.12)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-0457928-0000 (2004.11.10)
공개번호/일자 10-2004-0042002 (2004.05.20) 문서열기
공고번호/일자 (20041118) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2002.11.12)
심사청구항수 8

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 김대진 대한민국 대구광역시서구
2 장효영 대한민국 서울특별시서대문구
3 김정배 대한민국 대전광역시유성구
4 변증남 대한민국 서울특별시강남구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 전영일 대한민국 광주 북구 첨단과기로***번길**, ***호(오룡동)(특허법인세아 (광주분사무소))

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2002.11.12 수리 (Accepted) 1-1-2002-0373207-53
2 공지예외적용대상 증명서류 제출서
Submission of Document Verifying Exclusion from Being Publically Known		 2002.11.13 수리 (Accepted) 1-1-2002-0374113-38
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2004.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2004-0001933-29
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2004.03.19 수리 (Accepted) 4-1-2004-0012166-74
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2004.04.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2004.05.14 수리 (Accepted) 9-1-2004-0029687-42
7 등록결정서
Decision to grant		 2004.10.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2004-0292993-04
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1

다수의 손자세 모델에 대해, 영상 정합도가 높은 모델들끼리 소그룹으로 그룹핑하고, 임의의 소그룹을 구성하는 손자세 모델들이 공통적으로 가지는 제 1 특징값과 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상과 각 손자세 모델의 제 2 특징값을 데이터베이스에 저장한 상태에서, 질의 손영상이 입력되면 상기 질의 손영상의 제 1 특징값을 추출하는 제 1 특징값 추출단계와;

상기 질의 손영상과 상기 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상을 영상 비교하는 영상 비교단계와;

상기 질의 손영상의 제 1 특징값과 상기 영상 비교단계의 영상 비교 결과값을 이용하여 상기 질의 손영상이 속한 소그룹을 인식하는 소그룹 인식단계와;

상기 질의 손영상의 제 2 특징값을 추출하는 제 2 특징값 추출단계와;

상기 질의 손영상의 제 2 특징값과 상기 소그룹에 속한 손자세 모델들의 제 2 특징값을 비교하여 상기 질의 손영상과 부합되는 손자세 모델을 인식하고 상기 손자세 모델에 부여된 수신호를 인식하는 개별 손자세 인식단계를 포함한 것을 특징으로 하는 소그룹 기반 분류에 의한 수신호 인식 방법

2 2

제 1 항에 있어서, 상기 제 1 특징값 추출단계는, 상기 질의 손영상을 스케레톤 연산하여 손가락 개수 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 소그룹 기반 분류에 의한 수신호 인식 방법

3 3

제 1 항에 있어서, 상기 영상 비교단계는, 상기 질의 손영상을 정규화하는 단계와, 상기 정규화된 질의 손영상과 상기 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상을 아래의 수식에 적용하여 영상 비교 결과값을 구하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소그룹 기반 분류에 의한 수신호 인식 방법

4 4

제 3 항에 있어서, 상기 질의 손영상을 정규화하는 단계는,

상기 질의 손영상을 아래의 수식에 적용하여 장축의 방향각을 구한 후, 상기 질의 손영상을 상기 방향각만큼 역회전하는 것을 특징으로 하는 소그룹 기반 분류에 의한 수신호 인식 방법

5 5

제 1 항에 있어서, 상기 제 2 특징값 추출단계는, 상기 질의 손영상을 아래의 수식 1에 적용하여 상기 질의 손영상의 장축과 단축의 길이비(E)를 구하고, 수식 2에 적용하여 상기 질의 손영상의 볼록 정도(C)를 구하는 것을 특징으로 하는 소그룹 기반 분류에 의한 수신호 인식 방법

6 6

컴퓨터에,

다수의 손자세 모델에 대해, 영상 정합도가 높은 모델들끼리 소그룹으로 그룹핑하고, 임의의 소그룹을 구성하는 손자세 모델들이 공통적으로 가지는 제 1 특징값과 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상과 각 손자세 모델의 제 2 특징값을 데이터베이스에 저장한 상태에서, 질의 손영상이 입력되면 상기 질의 손영상의 제 1 특징값을 추출하는 제 1 특징값 추출단계와;

상기 질의 손영상과 상기 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상을 영상 비교하는 영상 비교단계와;

상기 질의 손영상의 제 1 특징값과 상기 영상 비교단계의 영상 비교 결과값을 이용하여 상기 질의 손영상이 속한 소그룹을 인식하는 소그룹 인식단계와;

상기 질의 손영상의 제 2 특징값을 추출하는 제 2 특징값 추출단계와;

상기 질의 손영상의 제 2 특징값과 상기 소그룹에 속한 손자세 모델들의 제 2 특징값을 비교하여 상기 질의 손영상과 부합되는 손자세 모델을 인식하고 상기 손자세 모델에 부여된 수신호를 인식하는 개별 손자세 인식단계를 포함한 수신호 인식 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체

7 7

다수의 손자세 모델에 대해, 영상 정합도가 높은 모델들끼리 소그룹으로 그룹핑하고, 임의의 소그룹을 구성하는 손자세 모델들이 공통적으로 가지는 제 1 특징값과 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상과 각 손자세 모델의 제 2 특징값을 손자세 데이터베이스에 저장하고, 손자세와 손궤적의 조합에 하나의 의미를 부여하여 수신호 데이터베이스에 저장한 상태에서, 적어도 두 방향에서 사용자의 손을 연속적으로 촬영하는 영상 획득단계와;

각 방향에서 획득한 질의 손영상의 제 1 특징값을 추출하고, 상기 질의 손영상과 상기 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상을 영상 비교하며, 상기 질의 손영상의 제 1 특징값과 상기 영상 비교 결과값을 이용하여 상기 질의 손영상이 속한 소그룹을 인식하는 소그룹 인식단계와;

상기 질의 손영상의 제 2 특징값을 추출하고, 상기 질의 손영상의 제 2 특징값과 상기 소그룹에 속한 손자세 모델들의 제 2 특징값을 비교하여 상기 질의 손영상과 부합되는 손자세 모델을 인식하는 개별 손자세 인식단계와;

상기 영상 획득단계에서 촬영한 연속적인 질의 손영상의 궤적을 인식하는 손궤적 인식단계와;

상기 개별 손자세 인식단계에서 인식된 손자세와 상기 순궤적 인식단계에서 인식된 손궤적의 조합을 상기 수신호 데이터베이스에 적용하여 상기 사용자의 수신호를 인식하는 수신호 인식단계를 포함한 것을 특징으로 하는 소그룹 기반 분류에 의한 수신호 인식 방법

8 8

컴퓨터에,

다수의 손자세 모델에 대해, 영상 정합도가 높은 모델들끼리 소그룹으로 그룹핑하고, 임의의 소그룹을 구성하는 손자세 모델들이 공통적으로 가지는 제 1 특징값과 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상과 각 손자세 모델의 제 2 특징값을 손자세 데이터베이스에 저장하고, 손자세와 손궤적의 조합에 하나의 의미를 부여하여 수신호 데이터베이스에 저장한 상태에서, 적어도 두 방향에서 사용자의 손을 연속적으로 촬영하는 영상 획득단계와;

각 방향에서 획득한 질의 손영상의 제 1 특징값을 추출하고, 상기 질의 손영상과 상기 각 소그룹의 대표 손자세 모델 영상을 영상 비교하며, 상기 질의 손영상의 제 1 특징값과 상기 영상 비교 결과값을 이용하여 상기 질의 손영상이 속한 소그룹을 인식하는 소그룹 인식단계와;

상기 질의 손영상의 제 2 특징값을 추출하고, 상기 질의 손영상의 제 2 특징값과 상기 소그룹에 속한 손자세 모델들의 제 2 특징값을 비교하여 상기 질의 손영상과 부합되는 손자세 모델을 인식하는 개별 손자세 인식단계와;

상기 영상 획득단계에서 촬영한 연속적인 질의 손영상의 궤적을 인식하는 손궤적 인식단계와;

상기 개별 손자세 인식단계에서 인식된 손자세와 상기 순궤적 인식단계에서 인식된 손궤적의 조합을 상기 수신호 데이터베이스에 적용하여 상기 사용자의 수신호를 인식하는 수신호 인식단계를 포함한 수신호 인식 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체

지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.