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물체 인식 시스템 및 그 물체 인식 방법

  • 기술번호 : KST2015174655
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 물체로부터 발생한 스테레오 영상으로부터 좌우 특징 벡터를 추출하고, 추출된 좌우 특징 벡터에 공통적으로 존재하는 강인한 특징 벡터를 찾으며, 좌우 특징 벡터 및 강인한 특징 벡터의 정보와 데이터베이스에 저장된 정보를 비교하여 물체의 이름 정보를 추출하여 물체를 인식하는 물체 인식 시스템 및 그 물체 인식 방법을 개시한다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01)
CPC G06T 7/40(2013.01) G06T 7/40(2013.01)
출원번호/일자 1020090120692 (2009.12.07)
출원인 삼성전자주식회사, 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2011-0064197 (2011.06.15) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 거절
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호 1020160128906;
심사청구여부/일자 Y (2014.11.19)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 삼성전자주식회사 대한민국 경기도 수원시 영통구
2 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이지효 대한민국 경기도 용인시 수지구
2 윤국진 대한민국 광주광역시 북구
3 한우섭 대한민국 경기도 용인시 수지구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인세림 대한민국 서울특별시 서초구 강남대로 ***, **층, **층(서초동, 태우빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2009-0754919-86
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.07.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0062532-75
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.07.13 수리 (Accepted) 1-1-2011-0535829-08
4 보정요구서
Request for Amendment		 2011.07.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0064477-08
5 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2011-0556014-41
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.15 수리 (Accepted) 4-1-2011-5187089-85
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.06.21 수리 (Accepted) 4-1-2012-5132663-40
8 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2014.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2014-1113478-26
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.12.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0906904-11
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.02.26 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0193106-67
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.02.26 수리 (Accepted) 1-1-2016-0193092-16
12 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2016.06.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0474573-70
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.08.01 수리 (Accepted) 1-1-2016-0748117-21
14 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2016.08.01 보정각하 (Rejection of amendment) 1-1-2016-0748123-06
15 보정각하결정서
Decision of Rejection for Amendment		 2016.09.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0644195-13
16 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2016.09.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0644196-58
17 [분할출원]특허출원서
[Divisional Application] Patent Application		 2016.10.06 수리 (Accepted) 1-1-2016-0967510-98
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
동일 물체의 좌우 영상을 출력하는 스테레오 카메라 상기 스테레오 카메라로부터 입력된 좌우 영상에서 좌우측 특징벡터들을 추출하고, 상기 추출된 좌우측 특징벡터들을 상기 데이터베이스에 저장된 물체별 좌우 영상의 좌우측 특징벡터들과 비교하여 상기 좌우 영상에 있는 물체를 인식하는 물체 인식장치를 포함하는 물체 인식 시스템
2 2
제1항에 있어서, 상기 물체 인식장치는 상기 추출된 좌우측 특징벡터들과 상기 데이터베이스에 저장된 물체별 좌우 영상의 좌우측 특징벡터들을 매칭시키고, 상기 매칭된 특징 벡터들에 대하여 유클리디언 거리값에 따라 물체별로 점수를 부여하고, 부여된 점수를 좌우측 영상별로 합산하여 합산된 점수가 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
3 3
제1항 또는제2항에 있어서, 상기 데이터베이스에는 물체별로 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 공통 특징벡터들이 저장되어있고, 상기 물체 인식장치는 상기 좌우 영상에서 추출된 좌우측 특징벡터들을 매칭시켜 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 공통 특징벡터들을 찾고, 상기 찾은 공통 특징벡터들과 상기 데이터베이스에 저장된 공통 특징벡터들을 비교하여 상기 좌우 영상에 있는 물체를 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
4 4
제3항에 있어서, 상기 물체 인식장치는 상기 찾은 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 공통 특징벡터들과 상기 데이터베이스에 저장된 공통 특징벡터들을 매칭시키고, 상기 공통 특징벡터들의 매칭된 특징 벡터들에 대하여 유클리디언 거리값에 따라 물체별로 점수를 부여하고, 부여된 점수를 합산하여 합산된 점수가 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
5 5
제3항에 있어서, 상기 물체 인식장치는 상기 좌우 영상 중 좌측 영상에서 복수의 특징점으로부터 복수의 특징 벡터를 추출하고, 우측 영상에서 복수의 특징점으로부터 복수의 특징 벡터를 추출하는 특징 추출부와, 상기 특징추출부에 의해 추출된 각각 복수의 특징 벡터를 매칭시켜 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 매칭부와, 물체별로 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터가 저장된 데이터베이스부와, 상기 특징 벡터 매칭부에 의해 추출된 복수의 공통 특징 벡터와 상기 데이터베이스부에 저장된 복수의 공통 특징 벡터를 매칭시켜 물체를 인식하는 물체 인식부를 포함하는 물체 인식 시스템
6 6
제5항에 있어서, 상기 데이터베이스부에는 상기 물체별로 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 공통 벡터들 중에서 임의의 두 개의 공통 벡터간의 3차원 거리값이 저장되어 있고, 상기 물체 인식부는 상기 특징 벡터 매칭부에 의해 추출된 복수의 공통 특징 벡터와 상기 데이터베이스부에 저장된 복수의 공통 특징 벡터를 매칭시키고, 매칭된 공통 특징 벡터들에 대하여 임의의 2개의 공통 특징 벡터간의 3차원 거리값을 비교하여 그 3차원 거리차에 따라 점수를 부여하고, 부여된 점수에 따라 물체를 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
7 7
제6항에 있어서, 상기 특징 추출부는 상기 복수의 특징점들을 중심으로 하는 복수의 영역들에서 벡터들을 검출하고, 상기 검출된 벡터들의 집합을 특징 벡터로 추출하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
8 8
제1항에 있어서, 상기 물체 인식장치는 상기 좌우 영상에서 추출된 복수의 좌우측 특징 벡터와, 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터와, 상기 복수의 공통 특징 벡터 중에서 임의의 두 개의 공통 벡터간의 3차원 거리값을 데이터베이스에 물체별로 좌우 영상에 대하여 그에 대응하도록 미리 저장된 값들과 각각 매칭시키고, 상기 각각의 매칭결과에 점수를 부여하고, 부여된 점수를 합산하여 합산된 점수가 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
9 9
제1항에 있어서, 상기 물체 인식장치는 상기 물체 인식 후 상기 좌우 영상에서 추출된 특징 벡터들과 상기 데이터베이스에 저장된 특징 벡터들간의 매칭된 특징 벡터들을 이용하여 2차원 호모그래피(Homography)와 3차원 유클리디언 변환(Euclidean Transform) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 인식된 물체를 검증하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
10 10
동일 물체를 촬영한 서로 다른 좌우 영상을 입력받고 상기 입력된 좌우 영상에서 좌우측 특징 벡터를 추출하고 상기 추출된 좌우측 특징벡터들과 상기 데이터베이스에 저장된 물체별 좌우 영상의 좌우측 특징벡터들을 매칭시키고 상기 매칭된 특징 벡터들에 대하여 유클리디언 거리값에 따라 물체별로 점수를 부여하고 부여된 점수를 좌우측 영상별로 합산하여 합산된 점수가 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 방법
11 11
동일 물체를 촬영한 서로 다른 좌우 영상을 입력받고 상기 입력된 좌우 영상에서 좌우측 특징 벡터를 추출하고 상기 추출된 좌우측 특징벡터들을 매칭시켜 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터를 추출하고 상기 추출된 복수의 공통 특징 벡터와 데이터베이스에물체별로 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징벡터를 매칭시키고 상기 매칭 결과에 따라 상기 좌우 영상에 있는 물체를 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 물체를 인식하는 단계는, 상기 매칭된 공통 특징 벡터들에 대하여 유클리디언 거리값에 따라 물체별로 점수를 부여하고, 부여된 점수를 합산하여 합산된 점수가 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 방법
13 13
제11항에 있어서, 상기 물체를 인식하는 단계는, 상기 매칭된 복수의 공통 특징 벡터에 대하여 임의의 2개의 공통 특징 벡터간의 3차원 거리값을 비교하여 그 3차원 거리차에 따라 점수를 부여하고, 부여된 점수에 따라 물체를 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 방법
14 14
제11항에 있어서, 상기 물체 인식 단계 후 상기 매칭된 복수의 공통 특징 벡터를 대상으로 2차원 호모그래피(Homography)와 3차원 유클리디언 변환(Euclidean Transform) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 인식된 물체를 검증하는 것을 포함하는 물체 인식 시스템
15 15
동일 물체를 촬영한 서로 다른 좌우 영상을 입력받고 상기 입력된 좌우 영상에서 좌우측 특징 벡터를 추출하고, 상기 추출된 좌우측 특징벡터들을 매칭시켜 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터 및 그 3차원 거리값을 추출하고, 상기 각각의 좌우측 특징 벡터, 복수의 공통 특징 벡터 및 그 3차원 거리값을 데이터베이스에 물체별로 그에 대응하도록 저장된 값들과 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 따라 상기 좌우 영상에 있는 물체를 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 방법
16 16
제15항에 있어서, 상기 물체를 인식하는 단계는, 다음의 식을 이용하여 물체의 후보를 찾고, 이 물체 후보들 중에서 매칭 점수가 가장 높은 물체를 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 방법
17 17
제16항에 있어서, 상기 M(s,m) 행렬들은 다음의 함수()가 최소가 되는 Mai 해에 의해 결정되는 것을 포함하는 물체 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
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3 US20110134221 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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1 US2011134221 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US9984280 US 미국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.