Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 박지호 | ko |
| dc.contributor.author | 임영철 | ko |
| dc.contributor.author | 권순 | ko |
| dc.date.accessioned | 2018-07-11T12:50:17Z | - |
| dc.date.available | 2018-07-11T12:50:17Z | - |
| dc.date.issued | 2011-11-11 | - |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.11750/8862 | - |
| dc.description.abstract | 본 발명은, 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계와, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계와, 상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계와, 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계, 및 상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법을 제공한다. 상기 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 장치에 따르면, 객체 내부에 해당되는 특징점들을 선택하고 이를 이용하여 객체의 위치를 추정함에 따라, 복잡한 배경 환경에도 객체의 위치를 강건하게 추출할 수 있고 추정 오차를 최소화할 수 있는 이점이 있다. | - |
| dc.title | 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법 및 장치 | - |
| dc.title.alternative | Method for tracking object using features in object and apparatus thereof | - |
| dc.type | Patent | - |
| dc.type.rims | PAT | - |
| dc.publisher.country | KO | - |
| dc.identifier.patentApplicationNumber | 10-2011-0117670 | - |
| dc.date.application | 2011-11-11 | - |
| dc.identifier.patentRegistrationNumber | 10-1234046 | - |
| dc.date.registration | 2013-02-07 | - |
| dc.contributor.assignee | (재)대구경북과학기술원(100/100) | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.description.claim | 이전시점 및 현재시점의 영상 내의 관심영역에 대한 특징점들을 각각 추출하는 단계;상기 이전시점의 영상 내의 관심영역에서 추출된 특징점들과 상기 현재시점의 영상 내의 상기 관심영역에서 추출된 특징점들을 이용하여, 상기 관심영역 내의 일부영역에 속하는 특징점들 중 임계거리 이상의 움직임 벡터를 갖는 특징점들의 개수를 연산하여 객체의 움직임 여부를 판단하는 단계;상기 관심영역 내의 특징점들 중 상기 임계거리 미만에 해당되는 특징점들을 제거하는 단계; 상기 일부영역 내의 특징점들에 대한 움직임 벡터의 평균과 표준편차를 연산하는 단계; 및상기 관심영역 내의 특징점들 중, 상기 평균을 기준으로 상기 표준편차에 의한 제1 임계 표준편차 범위 이내로 상기 움직임 벡터의 값이 유사한 일부 특징점들을 상기 객체의 내부 특징점들로 선택하는 단계를 포함하는 객체 내부의 특징점을 이용한 객체 추적 방법. | - |
| dc.identifier.iprsType | 특허 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 박지호 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 임영철 | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 권순 | - |
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