3차원 객체 인식을 위한 RGB-D 영상 기반 객체 구역화 및 인식 방법 및 장치

Abstract

본 발명은 카메라를 통해 획득된 깊이 정보를 포함하는 3차원 영상을 기반으로 픽셀별 노멀벡터를 계산하는 과정과, K-평균 군집화 알고리즘(K-means clustering algorithm)을 이용하여 계산된 상기 노멀벡터를 기설정된 수의 평면으로 군집화(clustering)하는 과정과, 상기 픽셀별 노멀벡터가 적어도 하나 이상 기설정된 수의 평면으로 군집화된 3차원 영상에서 사용자 인터럽트가 발생된 영역을 기준으로 평면 노멀벡터를 계산하는 과정과, 계산된 상기 평면 노멀벡터를 기반으로 사용자 상호작용을 통해 상기 사용자 인터럽트가 발생된 영역을 포함하는 기준 평면과 배경화면을 분할하는 과정과, 상기 기준 평면에 대한 컨벡스 헐(convex hull)을 구성하고, 특정 점군(point clouds) 데이터를 기준으로 추출된 윤곽선(contours)을 기준으로 하여 객체의 개수 및 위치를 계산하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.