| 1 |
1
물체인식시스템에서의 물체 인식방법에 있어서,상기 물체를 촬영한 모델영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 모델영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하여 데이터베이스로 구축하는 데이터베이스구축단계와;상기 물체가 포함된 영상이 입력되면, 상기 입력영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 입력영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하는 입력영상처리단계와;상기 데이터베이스에 구축된 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트 사이의 매칭확률을 계산하며 매칭확률이 높은 모델영상을 후보 모델영상으로 설정하는 후보설정단계와;상기 후보 모델영상과 입력영상에 대해 두 영상간 특징점들의 최적의 대응쌍을 구하는 대응쌍검색단계와;상기 최적의 대응쌍에 대해 영상 호모그래피를 구하고, 상기 영상 호모그래피를 이용하여 상기 후보 모델영상에 대응하는 상기 입력영상의 점을 찾아서 상기 물체를 판단하는 검증단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 인식방법
|
| 2 |
2
제 1 항에 있어서, 상기 데이터베이스구축단계는, 상기 모델영상을 스케일스페이스로 표현하고 특징점을 추출하는 단계와; 상기 추출된 특징점 주변에서 평균밝기로 정규화된 제니케모멘트를 계산하여 상기 데이터베이스로 구축하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 인식방법
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서, 상기 입력영상처리단계는, 상기 입력영상을 스케일스페이스로 표현하고 특징점을 추출하는 단계와; 상기 추출된 특징점 주변에서 평균밝기로 정규화된 제니케모멘트를 계산하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 인식방법
|
| 4 |
4
제 2 항 또는 제 3 항에 있어서, 상기 특징점은 해리스(Harris) 코너 검출기를 이용하여 추출하는 것을 특징으로 하는 물체 인식방법
|
| 5 |
5
제 2 항 또는 제 3 항에 있어서, 상기 평균밝기로 정규화된 제니케모멘트 계산은 아래의 수식에 이용한 것을 특징으로 하는 물체 인식방법
|
| 6 |
6
제 1 항에 있어서, 상기 후보설정단계의 매칭확률을 계산하는 단계는,상기 모델영상의 제니케모멘트의 안정도값과, 상기 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트 사이의 유사도값을 이용하여 상기 매칭확률을 구하는 것을 특징으로 하는 물체 인식방법
|
| 7 |
7
삭제
|
| 8 |
8
제 1 항에 있어서, 상기 대응쌍검색단계는,상기 모델영상의 세 점(P1, P2, P3)과, 상기 모델영상의 세 점과 매칭되는 상기 입력영상의 세 점(P'1, P'2, P'3)을 구하는 단계와;상기 모델영상의 임의의 점(P4)과, 상기 모델영상의 임의의 점(P4)과 매칭되는 상기 입력영상의 점(P'4)에 대해, 상기 모델영상의 면적비 와 입력영상의 면적비 를 구하는 단계와;상기 모델영상의 면적비와 상기 입력영상의 면적비의 차를 문턱치와 비교하는 단계와;상기 두 면적비의 차가 상기 문턱치보다 크면 상기 대응쌍(P4, P'4)를 삭제하고 상기 두 면적비의 차기 상기 문턱치보다 작으면 상기 대응쌍(P4, P'4)을 저장하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 인식방법
|
| 9 |
9
컴퓨터에 물체 인식방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 기록매체에 있어서,상기 물체 인식방법은,상기 물체를 촬영한 모델영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 모델영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하여 데이터베이스로 구축하는 데이터베이스구축단계와;상기 물체가 포함된 영상이 입력되면, 상기 입력영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 입력영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하는 입력영상처리단계와;상기 데이터베이스에 구축된 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트 사이의 매칭확률을 계산하며 매칭확률이 높은 모델영상을 후보 모델영상으로 설정하는 후보설정단계와;상기 후보 모델영상과 입력영상에 대해 두 영상간 특징점들의 최적의 대응쌍을 구하는 대응쌍검색단계와;상기 최적의 대응쌍에 대해 영상 호모그래피를 구하고, 상기 영상 호모그래피를 이용하여 상기 후보 모델영상에 대응하는 상기 입력영상의 점을 찾아서 상기 물체를 판단하는 검증단계를 포함한 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
| 10 |
10
물체인식추적시스템에서의 물체 추적방법에 있어서,상기 물체를 촬영한 모델영상과 상기 물체의 외형인 캐드모델 사이의 대응관계를 설정하고, 상기 모델영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 모델영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하여 데이터베이스로 구축하는 데이터베이스구축단계와;상기 물체가 포함된 영상이 입력되면, 상기 입력영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 입력영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하는 입력영상처리단계와;상기 데이터베이스에 구축된 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트로부터 상기 입력영상에 포함된 물체의 모델영상을 인식하는 물체인식단계와;상기 인식된 모델영상의 물체의 외곽점에 대응하는 입력영상의 물체의 외곽점을 찾고, 상기 입력영상의 물체에 상기 물체의 캐드모델을 대응시켜서 상기 물체의 초기 자세를 추정하는 초기자세추정단계와;연속된 입력영상으로부터 상기 물체의 캐드모델을 적용하여 상기 물체의 자세와 움직임을 추적하는 물체추적단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 11 |
11
제 10 항에 있어서, 상기 데이터베이스구축단계는, 상기 모델영상의 물체의 외곽점과 상기 캐드모델의 물체의 외곽점 사이의 대응관계를 설정하는 단계와; 상기 모델영상을 스케일스페이스로 표현하고 특징점을 추출하는 단계와; 상기 추출된 특징점 주변에서 평균밝기로 정규화된 제니케모멘트를 계산하는 단계와; 상기 모델영상과 상기 캐드모델과 상기 대응관계와 상기 모델영상의 제니케모멘트를 상기 데이터베이스로 구축하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 12 |
12
제 11 항에 있어서, 상기 물체가 2차원 물체이면 상기 물체의 정면에 대한 모델영상을 획득하고, 상기 모델영상과 2차원 캐드모델 사이의 대응관계를 설정하는 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 13 |
13
제 11 항에 있어서, 상기 물체가 3차원 물체이면 상기 물체의 모든 특징면에 대한 모델영상을 획득하고, 상기 각 모델영상과 3차원 캐드모델 사이의 대응관계를 설정하는 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 14 |
14
제 10 항에 있어서, 상기 입력영상처리단계는, 상기 입력영상을 스케일스페이스로 표현하고 특징점을 추출하는 단계와; 상기 추출된 특징점 주변에서 평균밝기로 정규화된 제니케모멘트를 계산하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 15 |
15
제 11 항 또는 제 14 항에 있어서, 상기 특징점은 해리스(Harris) 코너 검출기를 이용하여 추출하는 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 16 |
16
제 11 항 또는 제 14 항에 있어서, 상기 평균밝기로 정규화된 제니케모멘트 계산은 아래의 수식에 이용한 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 17 |
17
제 10 항에 있어서, 상기 물체인식단계는,상기 데이터베이스에 구축된 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트 사이의 매칭확률을 계산하며 매칭확률이 높은 모델영상을 후보 모델영상으로 설정하는 후보설정단계와;상기 후보 모델영상과 입력영상에 대해 두 영상간 특징점들의 최적의 대응쌍을 구하는 대응쌍검색단계와;상기 최적의 대응쌍에 대해 영상 호모그래피를 구하고, 상기 영상 호모그래피를 이용하여 상기 후보 모델영상에 대응하는 상기 입력영상의 점을 찾아서 상기 물체를 판단하는 검증단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 18 |
18
제 17 항에 있어서, 상기 후보설정단계의 매칭확률을 계산하는 단계는,상기 모델영상의 제니케모멘트의 안정도값과, 상기 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트 사이의 유사도값을 이용하여 상기 매칭확률을 구하는 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 19 |
19
제 17 항에 있어서, 상기 대응쌍검색단계는,상기 모델영상의 세 점(P1, P2, P3)과, 상기 모델영상의 세 점과 매칭되는 상기 입력영상의 세 점(P'1, P'2, P'3)을 구하는 단계와;상기 모델영상의 임의의 점(P4)과, 상기 모델영상의 임의의 점(P4)과 매칭되는 상기 입력영상의 점(P'4)에 대해, 상기 모델영상의 면적비 와 입력영상의 면적비 를 구하는 단계와;상기 모델영상의 면적비와 상기 입력영상의 면적비의 차를 문턱치와 비교하는 단계와;상기 두 면적비의 차가 상기 문턱치보다 크면 상기 대응쌍(P4, P'4)를 삭제하고 상기 두 면적비의 차기 상기 문턱치보다 작으면 상기 대응쌍(P4, P'4)을 저장하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 20 |
20
제 10 항에 있어서, 상기 초기자세추정단계는, 상기 모델영상과 입력영상 사이의 호모그래피를 계산하는 단계와; 상기 호모그래피를 이용하여 상기 모델영상과 상기 입력영상 사이의 대응관계를 설정하는 단계와; 상기 모델영상과 상기 입력영상 사이의 대응관계를 이용하여 상기 입력영상과 상기 캐드모델 사이의 대응관계를 설정하는 단계를 포함한 것을 특징으로 하는 물체 추적방법
|
| 21 |
21
컴퓨터에 물체 추적방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,상기 물체 추적방법은,상기 물체를 촬영한 모델영상과 상기 물체의 외형인 캐드모델 사이의 대응관계를 설정하고, 상기 모델영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 모델영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하여 데이터베이스로 구축하는 데이터베이스구축단계와;상기 물체가 포함된 영상이 입력되면, 상기 입력영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 입력영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하는 입력영상처리단계와;상기 데이터베이스에 구축된 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트로부터 상기 입력영상에 포함된 물체의 모델영상을 인식하는 물체인식단계와;상기 인식된 모델영상의 물체의 외곽점에 대응하는 입력영상의 물체의 외곽점을 찾고, 상기 입력영상의 물체에 상기 물체의 캐드모델을 대응시켜서 상기 물체의 초기 자세를 추정하는 초기자세추정단계와;연속된 입력영상으로부터 상기 물체의 캐드모델을 적용하여 상기 물체의 자세와 움직임을 추적하는 물체추적단계를 포함한 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
| 22 |
21
컴퓨터에 물체 추적방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 있어서,상기 물체 추적방법은,상기 물체를 촬영한 모델영상과 상기 물체의 외형인 캐드모델 사이의 대응관계를 설정하고, 상기 모델영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 모델영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하여 데이터베이스로 구축하는 데이터베이스구축단계와;상기 물체가 포함된 영상이 입력되면, 상기 입력영상으로부터 특징점을 추출하고 상기 입력영상의 특징점에서 제니케모멘트를 계산하는 입력영상처리단계와;상기 데이터베이스에 구축된 모델영상의 제니케모멘트와 상기 입력영상의 제니케모멘트로부터 상기 입력영상에 포함된 물체의 모델영상을 인식하는 물체인식단계와;상기 인식된 모델영상의 물체의 외곽점에 대응하는 입력영상의 물체의 외곽점을 찾고, 상기 입력영상의 물체에 상기 물체의 캐드모델을 대응시켜서 상기 물체의 초기 자세를 추정하는 초기자세추정단계와;연속된 입력영상으로부터 상기 물체의 캐드모델을 적용하여 상기 물체의 자세와 움직임을 추적하는 물체추적단계를 포함한 것을 특징으로 하는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
|
