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복수의 이미지들을 수신하는 이미지 수신 단계;상기 복수의 이미지들의 코너 특징점(corner feature point)을 검출하는 코너 특징점 검출 단계;상기 복수의 이미지들 각각의 복수의 적분 이미지(integral image)들을 형성하는 적분 이미지 형성 단계;상기 복수의 적분 이미지들 각각에 대하여 상기 코너 특징점을 중심으로 하고 서로 다른 스케일(scale)을 갖는 복수의 패치들을 형성하는 패치 형성 단계;상기 복수의 패치들을 복수의 하위영역들로 분리하고, 상기 복수의 하위영역들 각각의 표현자(descriptor)를 생성하는 표현자 생성 단계; 및상기 복수의 이미지들의 표현자를 매칭(matching)하는 표현자 매칭 단계;를 포함하는, 객체 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 이미지 수신 단계는 제1 이미지 내지 제4 이미지를 포함하는 복수의 이미지를 수신하는 단계이고,상기 표현자 매칭 단계는 상기 제1 이미지의 표현자와 상기 제2 이미지의 표현자를 매칭하여 제1 3D 이미지를 형성하고, 상기 제3 이미지의 표현자와 상기 제4 이미지의 표현자를 매칭하여 제2 3D 이미지를 형성하는 단계이고,상기 제1 3D 이미지와 상기 제2 3D 이미지를 비교함으로써 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 촬영한 대상의 움직임을 추정하는 움직임 추정(motion estimation)단계; 를 더 포함하고,상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지는 각각 현재 프레임(current frame)의 양안 카메라(stereo camera)의 좌측 이미지(left image) 및 우측 이미지(right image)이고, 상기 제3 이미지 및 상기 제4 이미지는 각각 이전 프레임(previous frame)의 양안 카메라의 좌측 이미지 및 우측 이미지인, 객체 추적 방법
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제1항 또는 제2항에 있어서,상기 적분 이미지 형성 단계는 상기 복수의 이미지들 각각의 4개의 적분 이미지를 형성하는 단계이고,상기 4개의 적분 이미지는 수학식 1 및 수학식 2를 만족하는, 객체 추적 방법
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제1항 또는 제2항에 있어서,상기 표현자 생성 단계는 상기 각각의 하위영역에 대하여 수학식 3을 만족하는 표현자를 생성하는 단계인, 객체 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 이미지 수신 단계는 제1 이미지 및 제2 이미지를 포함하는 복수의 이미지를 수신하는 단계이고,상기 표현자 매칭 단계는,상기 제1 이미지의 코너 특징점들 중 하나의 코너 특징점을 선택하고, 상기 선택된 코너 특징점의 스케일이 가장 큰 패치의 표현자들과 상기 제2 이미지의 코너 특징점들의 스케일이 가장 큰 패치의 표현자들을 비교하고, 사전에 설정된 임계 값보다 높은 일치도(conformity degree)를 갖는 제2 이미지의 표현자들을 후보 코너 특징점으로 분류하는 후보 코너 특징점 분류 단계; 및상기 선택된 코너 특징점의 모든 패치의 표현자들과 대응되는 상기 후보 코너 특징점들의 모든 패치의 표현자들을 비교하고, 상기 제1 이미지의 코너 특징점과 매칭되는 제2 이미지의 코너 특징점을 매칭 코너 특징점으로 저장하는 매칭 코너 특징점 저장 단계; 를 포함하는, 객체 추적 방법
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복수의 이미지들을 수신하는 수신부;상기 복수의 이미지들의 코너 특징점을 검출하는 검출부;상기 복수의 이미지들 각각의 복수의 적분 이미지들을 형성하는 형성부;상기 복수의 적분 이미지들 각각에 대하여 상기 코너 특징점을 중심으로 하고, 서로 다른 스케일(scale)을 갖는 복수의 패치들을 형성하고, 상기 복수의 패치들을 복수의 하위영역으로 분리함으로써 표현자를 생성하는 생성부; 및상기 복수의 이미지들의 표현자를 매칭하는 매칭부;를 포함하는, 객체 추적장치
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제6항에 있어서,상기 복수의 이미지들은 제1 이미지 내지 제4 이미지를 포함하고,상기 매칭부는 상기 제1 이미지의 표현자와 상기 제2 이미지의 표현자를 매칭하여 제1 3D 이미지를 형성하고, 상기 제3 이미지의 표현자와 상기 제4 이미지의 표현자를 매칭하여 제2 3D 이미지를 형성하고,상기 제1 3D 이미지와 상기 제2 3D 이미지를 비교함으로써 상기 제1 이미지 내지 상기 제4 이미지를 촬영한 대상의 움직임을 추정하는 추정부; 를 더 포함하고,상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지는 각각 현재 프레임(current frame)의 양안 카메라(stereo camera)의 좌측 이미지(left image) 및 우측 이미지(right image)이고, 상기 제3 이미지 및 상기 제4 이미지는 각각 이전 프레임(previous frame)의 양안 카메라의 좌측 이미지 및 우측 이미지인, 객체 추적장치
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제6항 또는 제7항에 있어서,상기 형성부는 상기 복수의 이미지들 각각의 4개의 적분 이미지를 형성하고,상기 4개의 적분 이미지는 수학식 1 및 수학식 2를 만족하는, 객체 추적장치
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제6항 또는 제7항에 있어서,상기 복수의 하위영역의 표현자는 수학식 3을 만족하는, 객체 추적장치
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제6항에 있어서,상기 복수의 이미지들은 제1 이미지 및 제2 이미지를 포함하고,상기 매칭부는,상기 제1 이미지의 코너 특징점들 중 하나의 코너 특징점을 선택하고, 상기 선택된 코너 특징점의 스케일이 가장 큰 패치의 표현자들과 상기 제2 이미지의 코너 특징점들의 스케일이 가장 큰 패치의 표현자들을 비교하고, 사전에 설정된 임계 값보다 높은 일치도를 갖는 제2 이미지의 표현자들을 후보 코너 특징점으로 분류하고,상기 선택된 코너 특징점의 모든 패치의 표현자들과 대응되는 상기 후보 코너 특징점들의 모든 패치의 표현자들을 비교하고, 상기 제1 이미지의 코너 특징점과 매칭되는 제2 이미지의 코너 특징점을 매칭 코너 특징점으로 저장하는, 객체 추적장치
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제10항에 있어서,상기 저장된 매칭 코너 특징점을 출력하는 출력부; 를 더 포함하는, 객체 추적장치
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