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동일 물체의 좌우 영상을 출력하는 스테레오 카메라; 및상기 스테레오 카메라로부터 입력된 좌우 영상에서 좌우측 특징 벡터들을 추출하고, 상기 추출된 좌우측 특징 벡터들을 서로 매칭시켜 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터들을 추출하고, 상기 추출된 복수의 공통 특징 벡터들과 데이터베이스부에 저장된 물체별로 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터들을 매칭시키고, 상기 매칭 결과에 기초하여 상기 좌우 영상에 있는 물체를 인식하는 물체 인식 장치를 포함하는 물체 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 물체 인식 장치는 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터들과 상기 데이터베이스부에 저장된 복수의 공통 특징 벡터들을 매칭시키고, 상기 공통 특징 벡터들의 매칭된 특징 벡터들에 대하여 유클리디언 거리값에 따라 물체별로 점수를 부여하고, 상기 부여된 점수를 합산하여 합산된 점수가 가장 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 물체 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 물체 인식 장치는:상기 좌측 영상의 복수의 특징점들로부터 복수의 특징 벡터들을 추출하고, 우측 영상의 복수의 특징점들로부터 복수의 특징 벡터들을 추출하는 특징 추출부;상기 좌측 영상으로부터 추출된 복수의 특징 벡터들과 상기 우측 영상으로부터 추출된 복수의 특징 벡터들을 매칭시켜 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터들을 추출하는 특징 벡터 매칭부; 및상기 추출된 복수의 공통 특징 벡터들과 상기 데이터베이스부에 저장된 복수의 공통 특징 벡터들을 매칭시켜 상기 좌우 영상에 있는 물체를 인식하는 물체 인식부를 포함하는 물체 인식 시스템
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제3항에 있어서,상기 특징 추출부는 상기 복수의 특징점들을 중심으로 하는 복수의 영역들에서 벡터들을 검출하고, 상기 검출된 벡터들의 집합을 특징 벡터로 추출하는 물체 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 물체 인식 장치는 상기 좌우 영상에서 추출된 복수의 좌우측 특징 벡터 정보와, 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터 정보와, 상기 복수의 공통 특징 벡터의 3차원 위치 정보를 상기 데이터베이스부에 상기 정보들에 대응하도록 미리 저장된 값들과 각각 매칭시키고, 상기 각각의 매칭 결과에 점수를 부여하고, 부여된 점수를 합산하여 합산된 점수가 가장 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 물체 인식 시스템
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제1항에 있어서,상기 물체 인식 장치는 상기 물체를 인식한 후 상기 매칭된 복수의 공통 특징 벡터들을 대상으로 2차원 호모그래피(Homography)와 3차원 유클리디언 변환(Euclidean Transform) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 인식된 물체를 검증하는 물체 인식 시스템
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동일 물체를 촬영한 서로 다른 좌우 영상을 입력받고;상기 입력된 좌우 영상에서 좌우측 특징 벡터들을 추출하고;상기 추출된 좌우측 특징 벡터들을 서로 매칭시켜 상기 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터들을 추출하고;상기 추출된 복수의 공통 특징 벡터들과 데이터베이스부에 저장된 물체별로 좌우 영상에 공통적으로 존재하는 복수의 공통 특징 벡터들을 매칭시키고;상기 매칭 결과에 따라 상기 좌우 영상에 있는 물체를 인식하는 물체 인식 방법
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제7항에 있어서,상기 물체를 인식하는 것은, 상기 매칭된 복수의 공통 특징 벡터들에 대하여 유클리디언 거리값에 따라 물체별로 점수를 부여하고, 상기 부여된 점수를 합산하여 상기 합산된 점수가 가장 높은 물체를 상기 좌우 영상에 있는 물체로 인식하는 것을 포함하는 물체 인식 방법
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제7항에 있어서,상기 물체를 인식한 후 상기 매칭된 복수의 공통 특징 벡터들을 대상으로 2차원 호모그래피(Homography)와 3차원 유클리디언 변환(Euclidean Transform) 중 적어도 하나를 이용하여 상기 인식된 물체를 검증하는 것을 더 포함하는 물체 인식 방법
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