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객체 인식 방법에 있어서,특정 공간을 촬영한 입력 영상으로부터 객체를 검출하고, 상기 검출한 객체를 인식하여, 상기 객체에 대응하는 적어도 하나 이상의 후보 부류를 결정하는 객체 인식 단계;상기 영상에 포함된 상기 객체 중에서 인식 정확도를 기준으로 주요 객체를 선별하는 주요 객체 선별 단계;공간과 물체 간의 관계를 미리 정의한 공간-물체 관계 모델을 이용하여, 상기 주요 객체가 포함된 상기 입력 영상에 대하여 상기 선별한 주요 객체가 속하는 상기 공간을 추정하는 공간 추정 단계;상기 추정한 공간에 기반하여 상기 객체에 대응하는 상기 후보 부류 중에서 일부를 선별하는 후보 부류 선별 단계; 및상기 선별한 후보 부류 중에서 상기 객체의 부류를 결정하는 부류 결정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 객체 인식 단계는 상기 검출한 객체를 미리 정해진 객체 인식 알고리즘을 이용하여 인식하되, 상기 객체에 대하여 상기 후보 부류 별 상기 인식 정확도를 산출하고, 상기 산출한 인식 정확도를 기준으로 소정의 개수의 상기 후보 부류를 결정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 객체 인식 단계는 상기 객체를 상기 후보 부류로 인식하는 정확도를 상기 인식 정확도로 산출하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제2항에 있어서,상기 객체 인식 단계는 CNN(Convolutional Neural Network) 방법을 이용하여 상기 객체를 인식하여, 상기 객체에 대하여 소정의 개수의 상기 후보 부류를 결정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 주요 객체 선별 단계는 상기 영상에 포함된 상기 객체 중에서, 상기 객체의 상기 인식 정확도와 소정의 임계치를 비교하여, 그 비교 결과에 따라 상기 주요 객체를 선별하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 공간 추정 단계는 상기 공간-물체 관계 모델에서 상기 주요 객체에 대응하는 상기 공간을 검색하고, 상기 검색한 공간을 기초로 상기 주요 객체가 속하는 상기 공간을 추정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제6항에 있어서,상기 공간 추정 단계는 상기 영상에서 선별된 각 상기 주요 객체에 대응하는 상기 공간을 상기 공간-물체 관계 모델에서 검색하고, 상기 검색된 공간들 중에서 검색된 횟수를 기초로 상기 주요 객체가 속하는 상기 공간을 결정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제6항에 있어서,상기 공간-물체 관계 모델은 적어도 하나 이상의 상기 공간에 대하여, 각 상기 공간 별로 상기 공간에 존재하는 상기 물체를 미리 정의한 모델인 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제8항에 있어서,상기 공간-물체 관계 모델은 상기 공간과 상기 물체 간의 소속 관계를 노드와 에지 간의 연결 그래프로 나타낸 그래프 모델인 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 후보 부류 선별 단계는 상기 후보 부류 중에서 상기 공간-물체 관계 모델에서 상기 추정한 공간과 관계된 상기 물체에 대응하는 상기 후보 부류를 선별하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제10항에 있어서,상기 공간-물체 관계 모델은 상기 공간과 상기 물체 간의 소속 관계를 노드와 에지 간의 연결 그래프로 나타낸 그래프 모델이고,상기 후보 부류 선별 단계는 상기 후보 부류 중에서 상기 그래프 모델에서 상기 추정한 공간에 대응하는 공간 노드와 연결된 물체 노드에 대응하는 상기 후보 부류를 선별하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 부류 결정 단계는 상기 후보 부류의 상기 인식 정확도의 크기를 기준으로, 상기 선별한 후보 부류 중 상기 객체의 상기 부류를 결정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제1항에 있어서,상기 후보 부류 중에서 상기 주요 객체와 관련된 상기 후보 부류를 상기 공간-물체 관계 모델에서 검색하고, 상기 검색한 상기 후보 부류의 상기 인식 정확도를 보정하는 인식 정확도 보정 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제13항에 있어서,상기 인식 정확도 보정 단계는 상기 후보 부류 선별 단계에서 선별한 상기 후보 부류 중에서 상기 주요 객체와 관련된 상기 후보 부류를 상기 공간-물체 관계 모델에서 검색하여, 상기 검색한 상기 후보 부류의 상기 인식 정확도를 보정하고,상기 부류 결정 단계는 상기 보정된 인식 정확도를 기초로 상기 후보 부류 선별 단계에서 선별한 상기 후보 부류 중에서 상기 객체의 상기 부류를 결정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제13항에 있어서,상기 공간-물체 관계 모델은 상기 공간과 상기 물체 간의 소속 관계를 노드와 에지 간의 연결 그래프로 나타낸 그래프 모델이고,상기 인식 정확도 보정 단계는,상기 그래프 모델에서 상기 주요 객체에 대응하는 상기 노드와 연결된 상기 후보 부류에 대응하는 상기 노드를 검색하고,상기 주요 객체에 대응하는 상기 노드와 상기 후보 부류에 대응하는 상기 노드 간의 연결 정보를 기초로, 상기 검색한 상기 후보 부류의 상기 인식 정확도를 보정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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제15항에 있어서,상기 인식 정확도 보정 단계는 상기 그래프 모델에서 상기 주요 객체에 대응하는 상기 노드와 상기 후보 부류에 대응하는 상기 노드 간의 연결 홉(Hop) 거리에 따라 가중치를 산출하고, 상기 산출한 가중치를 적용하여 상기 후보 부류의 상기 인식 정확도를 보정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법
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객체 인식 장치에 있어서,특정 공간을 촬영한 입력 영상으로부터 객체를 검출하고, 상기 검출한 객체를 인식하여, 상기 객체에 대응하는 적어도 하나 이상의 후보 부류를 결정하는 객체 인식부;상기 영상에 포함된 상기 객체 중에서 인식 정확도를 기준으로 주요 객체를 선별하는 주요 객체 선별부;공간과 물체 간의 관계를 미리 정의한 공간-물체 관계 모델을 이용하여, 상기 주요 객체가 포함된 상기 입력 영상에 대하여 상기 선별한 주요 객체가 속하는 상기 공간을 추정하는 공간 추정부;상기 추정한 공간에 기반하여 상기 객체에 대응하는 상기 후보 부류 중에서 일부를 선별하는 후보 부류 선별부; 및상기 선별한 후보 부류 중에서 상기 객체의 부류를 결정하는 부류 결정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치
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제17항에 있어서,상기 공간 추정부는 상기 공간-물체 관계 모델에서 상기 주요 객체에 대응하는 상기 공간을 검색하고, 상기 검색한 공간을 기초로 상기 주요 객체가 속하는 상기 공간을 추정하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치
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제17항에 있어서,상기 후보 부류 선별부는 상기 후보 부류 중에서 상기 공간-물체 관계 모델에서 상기 추정한 공간과 관계된 상기 물체에 대응하는 상기 후보 부류를 선별하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치
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제17항에 있어서,상기 후보 부류 중에서 상기 주요 객체와 관련된 상기 후보 부류를 상기 공간-물체 관계 모델에서 검색하고, 상기 검색한 상기 후보 부류의 상기 인식 정확도를 보정하는 인식 정확도 보정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치
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