Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김남혁 | ko |
| dc.contributor.author | 박지호 | ko |
| dc.contributor.author | 이충희 | ko |
| dc.contributor.author | 임영철 | ko |
| dc.contributor.author | 김동영 | ko |
| dc.date.accessioned | 2018-07-11T12:40:41Z | - |
| dc.date.available | 2018-07-11T12:40:41Z | - |
| dc.date.issued | 2013-10-08 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/8607 | - |
| dc.description.abstract | 형태 유사도 특징기반 객체 검출방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 객체 검출장치는 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부; 상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부; 상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및 사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함한다. | - |
| dc.title | 객체 검출방법 및 이를 이용한 검출장치 | - |
| dc.title.alternative | Method for object detection and apparatus thereof | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.type.rims | PAT | - |
| dc.contributor.nonIdAuthor | 김남혁 | - |
| dc.publisher.country | KO | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2013-0119953 | - |
| dc.date.application | 2013-10-08 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-1515926 | - |
| dc.date.registration | 2015-04-22 | - |
| dc.contributor.assignee | (재)대구경북과학기술원(100/100) | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.description.claim | 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부;상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부;상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함하되, 상기 제2 특징 산출부는, 상기 입력 영상에서 검출 대상이 되는 객체의 종류에 따라 블록의 위치 별로 가중치를 달리 적용하여 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 것인 객체 검출장치. | - |
| dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 박지호 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 이충희 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 임영철 | - |
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