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dc.contributor.author 김현덕 -
dc.contributor.author 이상헌 -
dc.contributor.author 김동주 -
dc.contributor.author 손명규 -
dc.date.accessioned 2018-07-11T12:29:52Z -
dc.date.available 2018-07-11T12:29:52Z -
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.11750/8318 -
dc.description.abstract 본 발명은 깊이 영상을 이용한 손 영역 분류 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, 카메라의 깊이 영상으로부터 손 영역을 검출하는 단계와, 상기 손 영역에 포함된 각 픽셀의 특징값을 연산하되, 상기 깊이 영상 내에서 상기 픽셀로부터 설정 오프셋만큼 떨어진 두 지점을 기준으로 임의 크기로 생성된 두 오프셋 패치에 대한 평균 깊이값의 차이를 이용하여 상기 각 픽셀의 특징값을 연산하는 단계와, 입력되는 특징값에 대응하는 분류 라벨을 출력하도록 미리 학습된 랜덤 결정 트리 앙상블(Random Decision Forest) 내에 상기 각 픽셀의 특징값을 개별 입력하여 상기 손 영역을 다수의 파트로 분류하는 단계와, 상기 분류된 다수의 파트 별로 중심점을 설정하는 단계, 및 상기 설정된 중심점들을 이용하여 상기 손의 스켈레톤(skeleton)을 추출하는 단계를 포함하는 깊이 영상을 이용한 손 영역 분류 방법을 제공한다. 상기 깊이 영상을 이용한 손 영역 분류 방법 및 그 장치에 따르면, 손의 깊이 영상만으로 손 영역을 다수의 파트로 효과적으로 분류할 수 있으며 이를 통해 손의 스켈레톤 정보를 정확하게 추출하고 손 동작의 인식률을 향상시킬 수 있는 이점이 있다. -
dc.title 깊이 영상을 이용한 손 영역 분류 방법 및 그 장치 -
dc.title.alternative Hand part classification method using depth images and apparatus thereof -
dc.type Patent -
dc.publisher.country KO -
dc.identifier.patentApplicationNumber 10-2014-0154424 -
dc.date.application 2014-11-07 -
dc.identifier.patentRegistrationNumber 10-1601660 -
dc.date.registration 2016-03-03 -
dc.contributor.assignee (재)대구경북과학기술원(100/100) -
dc.description.claim 카메라의 깊이 영상으로부터 손 영역을 검출하는 단계;상기 손 영역에 포함된 각 픽셀의 특징값을 연산하되, 상기 깊이 영상 내에서 상기 픽셀로부터 설정 오프셋만큼 떨어진 두 지점을 기준으로 임의 크기로 생성된 두 오프셋 패치에 대한 평균 깊이값의 차이를 이용하여 상기 각 픽셀의 특징값을 연산하는 단계;입력되는 특징값에 대응하는 분류 라벨을 출력하도록 미리 학습된 랜덤 결정 트리 앙상블(Random Decision Forest) 내에 상기 각 픽셀의 특징값을 개별 입력하여 상기 손 영역을 다수의 파트로 분류하는 단계;상기 분류된 다수의 파트 별로 중심점을 설정하는 단계; 및상기 설정된 중심점들을 이용하여 상기 손의 스켈레톤(skeleton)을 추출하는 단계를 포함하며,상기 손 영역을 다수의 파트로 분류하는 단계는,상기 손 영역에 포함된 각 픽셀에 대해 그 특징값에 대응하여 출력된 해당 분류 라벨을 할당하여 상기 손 영역을 상기 다수의 파트로 분류하고,상기 중심점을 설정하는 단계는,상기 분류 라벨이 할당되지 않은 비어있는 파트가 존재하면, 상기 비어있는 파트와 인접한 파트들에 대한 각 중심점과 다항식 곡선 접합을 이용하여, 상기 비어있는 파트에 대한 중심점을 추정하는 깊이 영상을 이용한 손 영역 분류 방법. -
dc.type.iprs 특허 -
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Division of Automotive Technology 3. Patents

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