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임의의 각도에서의 객체의 외형에 기반한 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법

  • 기술번호 : KST2015131810
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 임의의 각도에서의 객체의 외형에 기반한 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법에 관한 것으로, 본 발명의 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법은 (a) 데이터베이스에 저장된 모든 3차원 객체들의 외형 정보로서 거리 곡선(distance curve)을 계산하고, 카메라의 회전에 의해 발생되는 거울상을 가진 영상들을 하나의 특징 정보로 결합하며, 객체의 대칭성에 따라 중복 외형 패턴을 제거한 후 남은 영상들의 거리 곡선을 사용하여 인덱스를 구성하는 단계; (b) 질의 영상의 거리 곡선을 계산한 후, 상기 (a) 단계에서 구성된 3차원 객체 데이터 인덱스 구조를 통해 질의 영상의 거리 곡선과의 유사도 비교 방법을 적용하여 가장 유사한 외형에 기반한 유사 객체들을 검색하는 단계; (c) 상기 (b) 단계에서 검색된 가장 유사한 외형과 동일한 외형을 가지는 영상을 포함하는 객체의 후보 자세를 추출하는 단계; 및 (d) 상기 (c) 단계에서 추출된 객체의 후보 자세로부터 추출한 영상들과 질의 영상과의 SIFT 알고리즘을 적용하여 최종적으로 가장 유사하다고 판단된 자세를 질의 영상 속의 객체의 자세로부터 추정하는 단계를 포함한다. 자세 추정, 3차원 객체 검색, 외형 기반 검색, 거리 곡선
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/3079(2013.01) G06F 17/3079(2013.01) G06F 17/3079(2013.01) G06F 17/3079(2013.01)
출원번호/일자 1020090033527 (2009.04.17)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1057936-0000 (2011.08.11)
공개번호/일자 10-2010-0093445 (2010.08.25) 문서열기
공고번호/일자 (20110818) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020090012625   |   2009.02.16
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.04.17)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황인준 대한민국 서울특별시 성북구
2 탁윤식 대한민국 서울특별시 도봉구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 전종학 대한민국 서울특별시 강남구 논현로 ***, 성지*차빌딩 **층 대표:****호 경은국제특허법률사무소 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.04.17 수리 (Accepted) 1-1-2009-0232797-03
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.06.09 수리 (Accepted) 4-1-2009-5111177-32
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2009.12.02 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2010.01.15 수리 (Accepted) 9-1-2010-0004989-03
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2010.08.12 수리 (Accepted) 4-1-2010-5149278-93
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2010.11.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2010-0532456-68
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.01.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0056031-23
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.01.24 수리 (Accepted) 1-1-2011-0056055-18
9 등록결정서
Decision to grant		 2011.07.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0415672-92
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.11 수리 (Accepted) 4-1-2014-5018243-16
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.04.22 수리 (Accepted) 4-1-2014-5049934-62
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
임의의 각도에서의 객체의 외형에 기반한 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법에 있어서, (a) 데이터베이스에 저장된 모든 3차원 객체들의 외형 정보로서 거리 곡선(distance curve)을 사용하여 인덱스를 구성하는 단계; (b) 질의 영상의 거리 곡선을 계산한 후, 상기 (a) 단계에서 구성된 3차원 객체 데이터 인덱스 구조를 통해 질의 영상의 거리 곡선과의 유사도 비교 방법을 적용하여 가장 유사한 외형에 기반한 유사 객체들을 검색하는 단계; (c) 상기 (b) 단계에서 검색된 가장 유사한 외형과 동일한 외형을 가지는 영상을 포함하는 객체의 후보 자세를 추출하는 단계; 및 (d) 상기 (c) 단계에서 추출된 객체의 후보 자세로부터 추출한 영상들과 질의 영상과의 SIFT 알고리즘을 적용하여 최종적으로 가장 유사하다고 판단된 자세를 질의 영상 속의 객체의 자세로부터 추정하는 단계를 포함하되, 상기 (a) 단계는, (a-1) 객체의 외형 정보로서 데이터베이스에 저장된 모든 3차원 객체의 중심점과 외곽선과의 거리를 계산한 거리 곡선이 계산되는 단계; (a-2) 카메라의 회전에 의해 발생되는 거울상을 가진 영상들을 하나의 특징 정보로 결합하는 단계; (a-3) 객체의 대칭성에 따라 중복되는 외형 패턴을 분석하여 중복 외형들을 제거하는 단계; 및 (a-4) 상기 (a-3) 단계를 통해 중복 외형을 제거하고 남은 영상들의 거리 곡선을 이용하여 인덱스를 구성하는 단계를 포함하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
2 2
삭제
3 3
청구항 1에 있어서, 상기 (a-2) 단계는 하나의 이산 푸리에 변환 특징 값을 사용하여 상기 거울상을 가지는 영상들을 하나의 특징 정보로 결합하는 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
4 4
청구항 1에 있어서, 상기 (a-3) 단계는, 객체의 대칭성에 따라 16개의 클래스를 구성하고, 상기 클래스에 따라 해당 객체를 분류하는 단계; 및 상기 분류된 해당 객체의 중복되는 외형 패턴을 분석하여 중복 외형들을 제거하는 단계를 포함하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
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청구항 4에 있어서, 상기 16개의 클래스는 객체의 수평 대칭에 따라 정의되는 서로 다른 4개의 수평 클래스와 객체의 수직 대칭에 따라 정의되는 서로 다른 4개의 수직 클래스의 조합으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
6 6
청구항 1에 있어서, 상기 (a-4) 단계는 이산 푸리에 변환을 사용하여 인덱스의 차원을 감소시키는 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 (b) 단계는, (b-1) UB_Dist()과 LB_Dist()의 두 개의 함수를 사용하여 질의 영상의 거리 곡선과 가장 비유사한 거리 곡선을 제거하는 단계; (b-2) 상기 (b-1) 단계를 통해 다수의 후보들을 제거하고 남은 소수의 후보들만 동적으로 인덱싱하는 단계; 및 (b-3) 질의 영상의 거리 곡선으로부터 최소 거리를 가지는 거리 곡선을 검색하는 단계를 포함하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
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청구항 7에 있어서, 상기 검색은 동적 시간 정합(Dynamic Time Warping)에 의해 이루어지는 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
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청구항 8에 있어서, 상기 LB_Dist()는 LB_Keogh 거리이고, 상기 UB_Dist()는 유클리디언(Euclidean) 거리인 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
10 10
청구항 1에 있어서, 상기 (c) 단계는 동적으로 상기 후보 자세를 계산하고 데이터베이스에서 해당 영상을 검색하는 방식으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
11 11
청구항 1에 있어서, 상기 (c) 단계는 CAD(computer-aided design)를 사용하여 데이터베이스에 있는 3차원 객체로부터 후보 자세를 생성하는 방식으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
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청구항 11에 있어서, 상기 후보 자세는 수평 반복 주기 Hperiod에 따라 180 / Hperiod 수만큼 얻어지고, 가장 유사한 자세와 후보 자세 사이의 수평각은 다음의 수학식에 의해 계산되는 것을 특징으로 하는 3차원 객체 검색 및 자세 추정 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 한국학술진흥재단 고려대학교 산학협력단 기초과학 『하반기_단독』 외형 기반 삼차원 서라운드 이미지 검색 시스템 개발