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입력 영상에 포함된 객체의 후보 영역으로부터 전역 특징(global feature) 정보를 추출하는 단계;상기 추출된 전역 특징정보를 이용하여 상기 객체를 인식하는 단계;상기 인식된 객체가 해당 객체가 아닌 경우, 상기 후보 영역으로부터 지역 특징(local feature) 정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 지역 특징 정보를 이용하여 상기 객체를 재인식하는 단계를 포함하며,상기 지역 특징 정보를 추출하는 단계는,상기 후보 영역으로부터 상향식 선택적 주의 집중 모델을 이용하여 특징점을 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징점의 방향 맵을 이용하여 상기 지역 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 방법
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제 1 항에 있어서,상기 전역 특징 정보를 추출하는 단계는,상기 후보 영역으로부터 방향 맵(orientation map)을 추출하는 단계; 및상기 추출된 방향 맵을 이용하여 상기 전역 특징 정보를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 방법
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제 2 항에 있어서,상기 방향 맵은,소벨 필터(sobel filter)를 이용하여 추출되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 방법
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제 2 항에 있어서,상기 전역 특징 정보는,상기 방향 맵으로부터 C1 특징(feature)을 변형한 방향성분 특징 정보를 이용하는 GIST 알고리즘을 이용하여 추출되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 방법
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제 4 항에 있어서,상기 방향성분 특징 정보는 상기 방향 맵으로부터 생성되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 방법
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삭제
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제 1 항에 있어서,상기 객체를 인식 및 재인식하는 단계는,SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상기 추출된 전역 특징 정보 및 지역 특징 정보를 분류하고, 상기 분류된 전역 특징 정보 및 지역 특징 정보로부터 상기 객체를 인식 및 재인식을 하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 방법
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입력 영상에 포함된 객체의 후보 영역으로부터 전역 특징(global feature) 정보를 추출하고, 상기 추출된 전역 특징 정보를 이용하여 상기 객체를 인식하는 객체 인식부;상기 인식된 객체가 해당 객체인지 여부를 판단하는 객체 판단부; 및상기 인식된 객체가 상기 해당 객체가 아닌 경우, 상기 후보 영역으로부터 지역 특징(local feature) 정보를 추출하고, 상기 추출된 지역 특징 정보를 이용하여 상기 객체를 재인식하는 객체 재인식부를 포함하며,상기 객체 재인식부는,상기 후보 영역으로부터 상향식 선택적 주의 집중 모델을 이용하여 특징점을 추출하고, 상기 추출된 특징점의 방향 맵을 이용하여 상기 지역 특징 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 시스템
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제 8 항에 있어서,상기 객체 인식부는,상기 후보 영역으로부터 방향 맵(orientation map)을 추출하고, 상기 추출된 방향 맵을 이용하여 상기 전역 특징 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 시스템
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제 9 항에 있어서,상기 방향 맵은,소벨 필터(sobel filter)를 이용하여 추출되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 시스템
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제 9 항에 있어서,상기 전역 특징 정보는,상기 방향 맵으로부터 C1 특징(feature)을 변형한 방향성분 특징정보를 이용하는 GIST 알고리즘을 이용하여 추출되는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 시스템
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삭제
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제 8 항에 있어서,상기 객체 인식부 및 상기 객체 재인식부는,SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 상기 추출된 전역 특징 정보 또는 지역 특징 정보를 분류하고, 상기 분류된 전역 특징 정보 또는 지역 특징 정보로부터 상기 객체를 인식 또는 재인식을 하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 시스템에서의 객체 인식 시스템
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