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(A) 서로 다른 방향에서 인식을 요하는 전체 공간을 배분하는 각도로 배치된 다수개의 카메라로부터 행동자의 다중시점 이미지를 수집하는 단계;(B) 상기 다중 시점으로 입력된 각각의 이미지에 대하여 이진화처리를 수행하고 행동자를 중심으로 일정한 크기의 사이즈로 다듬는 크로핑(cropping) 처리를 수행하는 공간 정규화 단계;(C) 상기 공간 정규화된 이미지에 대하여 동일한 간격으로 동일한 프레임으로 시퀀스를 리샘플링하는 시간 정규화 단계;(D) 상기 시간 정규화 단계 이후, 각 중심 프레임 및 이웃 프레임을 갖는 모션플로우 형성단계;(E) 격자를 이용하여 하위영역으로 분할하는 단계;(F) 상기 하위영역을 빈(bin) 영역으로 분할하는 단계;(G) 상기 (E)단계의 상기 하위영역에서 분할된 방향성 히스토그램 빈으로부터 우세 움직임 방향을 연산하여 움직임 방향의 히스토그램 생성단계; 및(H) 상기 우세 움직임 방향의 강도의 합에 대하여 모든 방향의 강도의 합에 대한 비율을 연산하고 상기 연산된 비율값을 히스토그램으로 변환하는 움직임 강도의 히스토그램 생성단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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제1항에 있어서,상기 행동자는 학습을 위한 학습 행동자이며 상기 학습 행동자의 행동 패턴에 대한 상기 (G)단계에서 생성된 움직임 방향의 히스토그램과 상기 (H) 단계에서 생성된 상기 움직임 강도의 히스토그램을 해당 행동 패턴으로 특정하여 다중시점 인간 행동패턴 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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제2항에 있어서,상기 행동자는 행동인식을 요하는 피관찰 행동자이며 상기 피관찰 행동자의 행동 패턴에 대한 상기 (G)단계에서 생성된 움직임 방향의 히스토그램과 상기 (F)단계에서 생성된 상기 움직임 강도의 히스토그램을 상기 다중시점 인간 행동패턴 데이터베이스에 저장된 움직임 방향의 히스토그램 및 움직임 강도의 히스토그램과 비교하여 행동 패턴을 인식하는 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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제1항에 있어서,상기 다수개의 카메라는 8대의 카메라가 상기 전체 공간의 중심을 기준으로 수평면을 45° 각도로 배분하여 배치되는 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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제1항에 있어서,상기 (E) 단계에서 상기 하위영역은 n x m 크기의 일정한 격자로 분할된 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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제1항에 있어서,상기 (G) 단계에서 방향성 히스토그램 빈으로부터 우세 움직임 방향을 연산하는 것은 상기 하위영역으로 분할된 시퀀스로부터 동일한 간격 각도로 움직임 방향을 분할한 후, 다음 식에 의하여 우세 움직임 방향(θk)을 연산하는 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법(여기서 θ(x, y)는 각 행동 성분에 대한 θ 방향의 x, y축 행동성분이며, hist(θ(x, y))는 θ 방향의 각 빈(bin) 영역에 대해 히스토그램을 생성하는 함수를 의미하며, 는 생성된 히스토그램의 빈 중에서 가장 스톡된 수가 많은 값으로써, i번 째 빈의 방향(θ)을 의미함
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제1항에 있어서,상기 (F)단계에서 빈(bin) 영역으로 분할하는 단계는 상기 하위 영역을 하위 영역의 중심에서 균등하게 분배된 각도로 공간적 빈 영역으로 분할되는 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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제7항에 있어서,상기 균등하게 분배된 각도는 10°간격으로 분할되는 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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제1항에 있어서,상기 다중시점 이미지는 2D이미지인 것을 특징으로 하는 다중시점의 동작의 세기와 방향에 대한 히스토그램을 이용한 인간 행동패턴 인식방법
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