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특징 기술자 생성 장치 및 방법, 그를 이용한 영상 객체 인식 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015116137
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 인식하고자하는 객체의 형상, 객체 주변의 환경변화 및 객체 회전에 의한 인식 능력 저하를 보완할 수 있는 객체특징점 및 특징 기술자를 생성하고, 생성된 특징 기술자를 이용하여, 영상 객체를 인식하는 기술에 관한 것으로, 본 발명에 따른 특징 기술자 생성 장치는 영상 객체의 형상으로부터 설정된 기준값 이상의 객체특징점을 생성하는 특징점생성부 및 상기 특징점생성부에서 생성된 상기 객체특징점을 식별하는 특징 기술자를 생성하는 특징기술자 생성부를 포함하는 것을 기술적 특징으로 한다.
Int. CL G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01)
출원번호/일자 1020120091137 (2012.08.21)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1374726-0000 (2014.03.10)
공개번호/일자 10-2014-0001062 (2014.01.06) 문서열기
공고번호/일자 (20140317) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020120069219   |   2012.06.27
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.08.21)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 우운택 대한민국 대전광역시 유성구
2 장영균 대한민국 대전광역시 유성구
3 김주환 대한민국 대전광역시 유성구
4 문승건 대한민국 대전광역시 유성구
5 남택진 대한민국 대전광역시 유성구
6 권동수 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 에이치엠피 대한민국 서울특별시 중구 세종대로*길 **, *층 (서소문동, 부영빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.08.21 수리 (Accepted) 1-1-2012-0669260-17
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.02.01 수리 (Accepted) 4-1-2013-5019983-17
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.07.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.08.07 수리 (Accepted) 9-1-2013-0062698-74
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.08.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0590724-52
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.10.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-0964330-47
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2013.10.24 수리 (Accepted) 1-1-2013-0964329-01
8 등록결정서
Decision to grant		 2014.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0151922-01
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
영상 객체의 형상으로부터 설정된 기준값 이상의 객체특징점을 생성하는 특징점생성부 및 상기 특징점생성부에서 생성된 상기 객체특징점을 식별하는 특징 기술자를 생성하는 특징기술자 생성부를 포함하는 특징 기술자 생성 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 특징점생성부는,영상 객체의 빠른 코너 탐색(Fast Corner Detection)으로 기본특징점을 생성하는 기본특징점 생성부;생성된 상기 기본특징점의 수가 기준치 이상인지 여부를 판단하는 특징점기준 판단부 및 상기 기본특징점 이외에 상기 영상 객체의 에지 샘플링으로 보완특징점을 생성하는 보완특징점 생성부를 포함하는 특징 기술자 생성 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 보완특징점은,세그먼테이션(segmentation)으로 배경 영역과 분리된 객체 영역에 위치한 에지의 랜덤 위치에서 추가로 생성한 객체특징점인 것을 특징으로 하는 특징 기술자 생성 장치
4 4
제1항에 있어서,상기 특징기술자 생성부는,상기 객체특징점의 위치에서 변화도 방향의 값에 따른 변화도 방향 기술자를 생성하는 변화도방향기술자 생성부;상기 객체특징점의 위치에서 패치 영상을 추출하여, 컬러 값에 따른 컬러 기술자를 생성하는 컬러기술자 생성부 및 상기 객체특징점에서 생성된 상기 방향 기술자와 상기 컬러 기술자의 값을 통합하여, 특징 기술자를 생성하는 특징기술자 통합부를 포함하는 특징 기술자 생성 장치
5 5
제4항에 있어서,상기 컬러 기술자는, RGB, YUV, YCbCr, HSV 중 적어도 하나의 컬러 히스토그램 값인 것을 특징으로 하는 특징 기술자 생성 장치
6 6
제4항에 있어서,상기 특징기술자 생성부는,상기 특징기술자 통합부와 연결되어, 생성된 상기 특징 기술자를 각 객체를 식별하는 기호로 라벨링하는 특징기술자 라벨링부를 더 포함하는 특징 기술자 생성 장치
7 7
(a) 영상입력부를 이용하여, 인식 대상인 객체의 영상 프레임을 입력하는 단계;(b) 특징점생성부를 이용하여, 입력된 영상 객체의 객체특징점을 기준값 이상 생성하는 단계 및 (c) 특징기술자 생성부를 이용하여, 생성된 상기 객체특징점의 특징 기술자를 생성하는 단계를 포함하는 특징 기술자 생성 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 (b) 단계는,(b-1) 기본특징점 생성부를 이용하여, 빠른 코너 탐색 방식으로 영상 객체의 기본특징점을 생성하는 단계;(b-2) 특징점기준 판단부를 이용하여, 상기 기본특징점의 수가 기준치 이상인지 여부를 판단하는 단계 및 (b-3) 상기 (b-2) 단계에서 상기 기본특징점의 수가 기준치 이상이 아니라고 판단될 경우, 보완특징점 생성부를 이용하여, 영상 객체의 보완특징점을 생성하는 단계를 포함하는 특징 기술자 생성 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 (b-3) 단계는,(b-3-1) 객체 영상을 세그먼테이션하여, 배경 영역과 객체 영역을 분리하는 단계;(b-3-2) 영상 전체의 에지 중에 배경 영역에 둘러싸인 에지를 제거하여, 객체 영역의 에지를 추출하는 단계 및(b-3-3) 상기 객체 영역에 위치한 에지의 랜덤한 위치에서 보완특징점을 생성하는 단계를 포함하는 특징 기술자 생성 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 (c) 단계는,(c-1) 변화도방향기술자 생성부를 이용하여, 상기 (b) 단계에서 생성된 상기 객체특징점의 위치에서 변화도 방향 기술자를 생성하는 단계;(c-2) 컬러기술자 생성부를 이용하여, 상기 객체특징점의 위치에서 컬러 기술자를 생성하는 단계 및 (c-3) 특징기술자 통합부를 이용하여, 상기 변화도 방향 기술자와 상기 컬러 기술자의 값을 통합하여, 특징기술자를 생성하는 단계를 포함하는 특징 기술자 생성 방법
11 11
제10항에 있어서,상기 (c-2) 단계는,(c-2-1) 객체특징점의 위치에서 설정된 크기의 패치 영상을 획득하는 단계 및(c-2-2) 상기 패치 영상에서 컬러 성분의 스페이스에 해당하는 히스토그램을 생성하는 단계를 포함하는 특징 기술자 생성 방법
12 12
제10항에 있어서,상기 (c-3) 단계 이후에, (c-4) 특징기술자 라벨링부를 이용하여, 상기 특징 기술자를 객체와 상응하는 기호로 라벨링하는 단계를 더 포함하는 특징 기술자 생성 방법
13 13
인식 대상인 객체의 영상을 취득하는 영상취득부;상기 영상취득부에서 전달된 영상의 객체 인식 작업을 제어하는 객체인식 제어부;상기 영상에서 객체특징점을 생성하고, 상기 객체특징점의 위치에서 특징 기술자를 생성하는 특징기술자 생성장치부;상기 특징 기술자를 입력받아 랜덤 포레스트 코드북 학습을 수행하는 코드북학습부 및 상기 특징 기술자 및 상기 코드북 학습의 결과 정보를 각 객체별 정보로 저장하는 객체정보 저장부를 포함하는 영상 객체 인식 장치
14 14
제13항에 있어서,상기 객체인식 제어부와 연결되어, 기존에 저장된 객체의 특징 기술자를 코드북 학습 결과와 현재 생성된 객체 특징 기술자의 코드북 학습 결과를 매칭하여, 영상 객체의 일치 여부를 판단하는 객체인식 분석부를 더 포함하는 영상 객체 인식 장치
15 15
제13항에 있어서, 상기 코드북학습부는,상기 특징 기술자를 분기 함수로 정의하여, 트리 방식으로 각 히스토그램 값의 잎새 노드로 할당되도록 하여, 하나의 백 오브 워드(BoW-Bag of Word) 히스토그램으로 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 객체 인식 장치
16 16
제13항에 있어서,상기 특징 기술자는, 객체특징점 위치에서 생성된 방향 기술자와 컬러 기술자의 값을 통합한 것을 특징으로 하는 영상 객체 인식 장치
17 17
제16항에 있어서,상기 객체특징점은, 영상 객체의 빠른 코너 탐색으로 생성된 기본특징점 및 상기 영상 객체의 에지 샘플링으로 생성된 보완특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 객체 인식 장치
18 18
(d) 영상취득부(10)를 이용하여, 인식 대상인 객체의 영상 프레임을 취득하는 단계;(e) 특징기술자 생성장치부(100)를 이용하여, 상기 (d) 단계에서 취득된 영상 프레임 상의 객체 특징 기술자를 생성하는 단계;(f) 코드북학습부(300)를 이용하여, 객체 특징 기술자를 코드북 학습하여, 객체의 BoW 히스토그램을 생성하는 단계 및 (g) 객체인식 분석부(500)를 이용하여, 상기 (f) 단계에서 생성된 객체의 BoW 히스토그램 정보와 기존에 저장된 기본 객체의 BoW 히스토그램 정보를 매칭하여, 객체의 일치 여부를 판단하는 단계를 포함하는 영상 객체 인식 방법
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1 교육과학기술부 실감교류인체감응솔루션연구단 글로벌프론티어사업 4D+ 증강현실을 위한 실시간 정합 및 지능형 정보증강 기술 개발