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영상의 유사도 예측 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2020006842
  • 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 영상 데이터의 유사도를 예측하기 위한 것으로, 영상 데이터베이스로부터 제1 영상 데이터와 상기 제1 영상 데이터의 비교 대상이 되는 참고 영상 데이터를 수신하는 단계, 상기 제1 영상 데이터를 복수 개의 제2 영상 데이터로 분산 저장하는 단계, 상기 제2 영상 데이터에서 제1 프레임을 추출하는 전처리 단계, 상기 제1 프레임에서 기 설정된 크기를 갖는 에지 마스크를 검출하는 단계, 상기 에지 마스크의 영역에 대한 특징을 추출하여 제1 특징 벡터를 생성하는 단계, 상기 제1 프레임에서 생성된 하나 이상의 상기 제1 특징 벡터를 결합하여 상기 제1 프레임에 대응되는 제2 특징 벡터를 생성하는 단계, 상기 참고 영상 데이터에서 상기 제1 프레임과 대응되는 제2 프레임, 상기 제2 프레임과 연속하는 제3 및 제4 프레임을 식별하는 단계, 상기 제1 프레임과 상기 제2 내지 제4 프레임을 각각 비교하여 유사도를 측정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190025744 (2019.03.06)
출원인 경희대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2158095-0000 (2020.09.15)
공개번호/일자 10-2020-0066125 (2020.06.09) 문서열기
공고번호/일자 (20200921) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020180151637   |   2018.11.30
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.03.06)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 대한민국 경기도 용인시 기흥구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이영구 경기도 수원시 영통구
2 김태연 경기도 수원시 영통구
3 엠디 아즈헐 우딘 경기도 용인시 기흥구
4 이창주 경기도 수원시 영통구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인도담 대한민국 경기도 성남시 분당구 판교역로 ***, 에스동 ***호(삼평동,에이치스퀘어)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경희대학교 산학협력단 경기도 용인시 기흥구
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		 2019.03.06 수리 (Accepted) 1-1-2019-0229747-05
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.19 수리 (Accepted) 4-1-2019-5164254-26
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.09.06 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.11.08 수리 (Accepted) 9-1-2019-0051654-36
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.03.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0205390-18
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.05.25 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0521721-15
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2020-0521731-61
8 등록결정서
Decision to grant		 2020.09.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0607568-55
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상 데이터베이스로부터 제1 영상 데이터와 상기 제1 영상 데이터의 비교 대상이 되는 참고 영상 데이터를 수신하는 단계;상기 제1 영상 데이터를 복수 개의 제2 영상 데이터로 분산 저장하는 단계;상기 제2 영상 데이터에서 제1 프레임을 추출하는 전처리 단계;상기 제1 프레임에서 기 설정된 크기를 갖는 에지 마스크를 검출하는 단계;상기 에지 마스크는 상기 에지 마스크의 중심에 위치한 중심 픽셀;상기 중심 픽셀에 인접한 복수 개의 이웃 픽셀을 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 마스크; 상기 에지 마스크의 영역에 대한 특징을 추출하여 제1 특징 벡터를 생성하는 단계;상기 제1 특징 벡터는에지 마스크의 상기 중심 픽셀과 상기 이웃 픽셀 사이의 차이 값을 연산하는 단계;상기 차이 값의 평균값을 연산하는 단계;상기 차이 값과 상기 평균값을 비교하여, 상기 차이 값이 상기 평균값보다 크면 1의 값을, 그렇지 않으면 0의 값을 부여하여 제1 특징 벡터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 제1 특징 벡터;상기 제1 프레임에서 생성된 하나 이상의 상기 제1 특징 벡터를 결합하여 상기 제1 프레임에 대응되는 제2 특징 벡터를 생성하는 단계;상기 참고 영상 데이터에서 상기 제1 프레임과 대응되는 제2 프레임, 상기 제2 프레임과 서로 연속하는 것을 특징으로 하는 제3 및 제4 프레임을 식별하는 단계;상기 제2 프레임과 제3 및 제4 프레임에 대한 각각의 특징 벡터를 생성하는 단계; 상기 제1 프레임의 제2 특징 벡터와 상기 제2 내지 제4 프레임 대한 각각의 특징 벡터를 비교하여 유사도를 측정하고, 상기 유사도의 최대 값을 최종 유사도로 하는 단계를 포함하는 유사도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 전처리 단계는,상기 제2 영상 데이터에서 제1 프레임을 추출하는 단계;상기 제1 프레임을 그레이 스케일로 변환하는 단계;상기 제1 프레임의 크기를 변경하는 단계;상기 제1 프레임에서 전경을 추출하는 단계를 포함하는 유사도 예측 방법
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제2항에 있어서,상기 제1 프레임에서 전경을 추출하기 위하여 가우시안 정규 분포를 이용하는 것을 특징으로 하는 유사도 예측 방법
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제1항에 있어서,상기 유사도를 측정하는 단계는,상기 제1 프레임과 상기 제2 내지 제4 프레임에 코사인 유사도를 적용하는 것을 특징으로 하는 유사도 예측 방법
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영상 데이터베이스로부터 제1 영상 데이터와 상기 제1 영상 데이터의 비교 대상이 되는 참고 영상 데이터를 수신하는 영상 수신부;상기 제1 영상 데이터를 복수 개의 제2 영상 데이터로 분산 저장하는 데이터 분할부;상기 제2 영상 데이터에서 제1 프레임을 추출하는 전처리부;상기 제1 프레임에서 기 설정된 크기를 갖는 에지 마스크를 검출하고, 상기 에지 마스크의 영역에 대한 특징을 추출하여 제1 특징 벡터를 생성하며, 상기 제1 프레임에서 생성된 하나 이상의 상기 제1 특징 벡터를 결합하여 상기 제1 프레임에 대응되는 제2 특징 벡터를 생성하는 제어부;상기 에지 마스크는 상기 에지 마스크의 중심에 위치한 중심 픽셀, 상기 중심 픽셀에 인접한 복수 개의 이웃 픽셀을 포함하는 것을 특징으로 하는 에지 마스크; 상기 제어부는, 상기 에지 마스크의 상기 중심 픽셀과 상기 이웃 픽셀 사이의 차이 값을 연산하고, 상기 차이 값의 평균값을 연산하며, 상기 차이 값과 상기 평균값을 비교하여, 상기 차이 값이 상기 평균값보다 크면 1의 값을, 그렇지 않으면 0의 값을 부여하여 제1 특징 벡터를 생성하는 제1 특징 벡터 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 제어부;상기 참고 영상 데이터에서 상기 제1 프레임과 대응되는 제2 프레임, 상기 제2 프레임과 서로 연속하는 것을 특징으로 하는 제3 및 제4 프레임을 식별하고, 상기 제2 프레임과 제3 및 제4 프레임에 대한 각각의 특징 벡터를 생성하여, 상기 제1 프레임의 제2 특징 벡터와 상기 제2 내지 제4 프레임의 대한 각각의 특징 벡터를 비교하여 유사도를 측정하며, 상기 유사도의 최대 값을 최종 유사도로 하는 유사도 측정부를 포함하는 유사도 예측 시스템
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제8항에 있어서,상기 전처리부는,상기 제2 영상 데이터에서 제1 프레임을 추출하고, 상기 제1 프레임을 그레이 스케일로 변환하며, 상기 제1 프레임의 크기를 변경하고, 상기 제1 프레임에서 전경을 추출하는 것을 특징으로 하는 유사도 예측 시스템
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제9항에 있어서,상기 제1 프레임에서 전경을 추출하기 위하여 가우시안 정규 분포를 이용하는 것을 특징으로 하는 유사도 예측 시스템
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제8항에 있어서,상기 유사도 측정부는,상기 제1 프레임과 상기 제2 내지 제4 프레임에 코사인 유사도를 적용하는 것을 특징으로 하는 유사도 예측 시스템
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
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