KR20200053924A - Method for detecting player using curling sheet localization - Google Patents

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KR20200053924A
KR20200053924A KR1020180137434A KR20180137434A KR20200053924A KR 20200053924 A KR20200053924 A KR 20200053924A KR 1020180137434 A KR1020180137434 A KR 1020180137434A KR 20180137434 A KR20180137434 A KR 20180137434A KR 20200053924 A KR20200053924 A KR 20200053924A
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curling
player
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sheet
curling sheet
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설상훈
이승민
윤성욱
김가영
홍명표
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고려대학교 산학협력단
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Abstract

The present invention relates to a curling player recognition method using curling sheet localization, which comprises: a curling sheet localization step of obtaining a position of a curling sheet using a curling image photographing a curling sheet and a curler; a player candidate area generation step of generating player candidate areas through the curling sheet localization step; and a player recognition step of recognizing a player using a player detector which determines whether a player is present using images of the plurality of player candidate areas.

Description

컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법 {METHOD FOR DETECTING PLAYER USING CURLING SHEET LOCALIZATION}How to recognize curling players using curling sheet localization {METHOD FOR DETECTING PLAYER USING CURLING SHEET LOCALIZATION}

본 발명은 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a curling player recognition method using curling sheet localization.

영상 객체인식기법을 활용한 영상검지 시스템은 영상에서 물체를 효율적으로 인식하기 위한 다양한 방법을 사용한다. 물체를 효율적으로 인식하기 위한 영상 객체 인식 기법에는 물체의 예상 위치 및 크기를 제안하는 후보 영역 생성 방법이 있다. The image detection system using the image object recognition technique uses various methods to efficiently recognize an object in an image. In an image object recognition technique for efficiently recognizing an object, there is a method of generating a candidate region that proposes an expected position and size of the object.

일반적으로 영상 객체 인식 기법은 이미지의 색상, 텍스트, 히스토그램과 같은 영상 정보를 활용하여 물체 후보 영역을 생성하거나, 차영상과 같은 사전에 구한 정보를 이용하여 물체 후보 영역을 생성한다. 또는 영상 객체 인식 기법은 심층신경망을 학습하여 후보 영역 생성을 수행하기도 한다.In general, the image object recognition technique generates an object candidate region using image information such as color, text, and histogram of an image, or an object candidate region using previously obtained information such as a difference image. Or, the image object recognition technique may perform deep neural network learning to generate candidate regions.

대한민국 공개특허 제 10-2018-0070258 호에는 오브젝트 후보 영역의 추출에 RPN(Region Proposal Network) 기법을 적용하고 있다. 이러한 RPN 기법은 이미지의 색상 및 텍스트 등을 이용하여 유사 특징으로 영역을 찾아내는 것일 뿐, 객체의 실제 크기 및 위치를 고려하여 객체 후보 영역을 생성할 수 없다는 한계점이 있다.Republic of Korea Patent Publication No. 10-2018-0070258 is applied to the extraction of the object candidate region RPN (Region Proposal Network) technique. This RPN technique only finds regions with similar features using the color and text of the image, and has a limitation in that an object candidate region cannot be generated in consideration of the actual size and location of the object.

대한민국 등록특허 제10-1600617호는 움직임 영역의 종횡비와 움직임 영역의 타원비를 함께 이용하여 사람을 검출하는 방법에 관한 것으로서, 움직임 영역을 생성하기 위해 배경과 움직임 영역을 분류하는 배경 차분 기법을 이용하고 있다. 상기한 기술은 두 개 이상의 연속된 영상을 필요로 하고, 배경이 동적으로 변하는 환경에서 정확한 전경을 추출해 내지 못하며, 배경에 적응해 나가는 학습 속도에 따라 성능에 큰 차이를 보이는 문제점이 있다.Republic of Korea Patent No. 10-1600617 relates to a method of detecting a person by using the aspect ratio of the motion region and the elliptic ratio of the motion region, and uses a background difference technique to classify the background and the motion region to generate the motion region Doing. The above-described technique requires two or more consecutive images, does not extract an accurate foreground in an environment in which the background is dynamically changed, and has a problem in that a large difference in performance is obtained according to a learning speed adapting to the background.

이러한 종래 기술에 의한 영상 객체 인식 기법을 컬링 선수 인식을 위한 컬링 경기 영상에 적용할 경우, 종래 기술에 의한 영상 객체 인식 기법은 선수의 위치에 따른 크기를 고려하지 않은 후보 영역을 생성하기 때문에 먼 곳에 있는 선수들은 영상에서 작게 보이기 때문에 인식되지 않는 경우가 많다는 문제점이 있다.When the image object recognition technique according to the prior art is applied to a curling competition image for curling player recognition, the image object recognition technique according to the prior art generates a candidate region that does not consider the size according to the position of the player, so There is a problem that players who are present are often not recognized because they appear small in the video.

대한민국 공개특허 제 10-2018-0070258 호(발명의 명칭 : 주행상황에서 동시적 물체 인식 및 학습 방법)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2018-0070258 (Name of the invention: simultaneous object recognition and learning method in the driving situation)

대한민국 등록특허 제10-1600617호(발명의 명칭 : 영상내 사람 검출 방법)Republic of Korea Registered Patent No. 10-1600617 (Name of invention: a method for detecting a person in an image)

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따라 컬링 시트의 로컬라이제이션 정보를 이용하여 컬링 선수의 크기 및 위치에 따라 선수 후보 영역을 생성한 후 선수 후보 영역을 이용하여 효율적으로 선수를 인식하도록 하는 것에 목적이 있다.In order to solve the above-described problem, the present invention generates an athlete candidate region according to the size and position of the curling athlete using the localization information of the curling sheet according to an embodiment of the present invention, and then efficiently uses the athlete candidate region. The goal is to make players aware.

다만, 본 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는 상기된 바와 같은 기술적 과제로 한정되지 않으며, 또 다른 기술적 과제들이 존재할 수 있다.However, the technical problem to be achieved by the present embodiment is not limited to the technical problem as described above, and other technical problems may exist.

상기한 기술적 과제를 달성하기 위한 기술적 수단으로서 본 발명의 일 실시예에 따른 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법은, 컬링 시트와 컬링 선수를 촬영한 컬링 영상을 이용하여 컬링 시트의 위치를 구하는 컬링 시트 로컬라이제이션 단계; 상기 컬링 시트 로컬라이제이션 단계를 통해 선수 후보 영역을 생성하는 선수 후보 영역 생성 단계; 및 상기 복수의 선수 후보 영역의 영상을 이용하여 선수의 존재 여부를 판단하는 선수 검출기를 이용하여 선수를 인식하는 선수 인식 단계를 포함하는 것이다.As a technical means for achieving the above technical problem, a curling player recognition method using a curling sheet localization according to an embodiment of the present invention includes a curling sheet and a curling image of a curling player to obtain the position of the curling sheet. Sheet localization step; A player candidate area generation step of generating a player candidate area through the curling sheet localization step; And a player recognition step of recognizing a player using a player detector that determines whether there is a player using the images of the plurality of candidate candidate areas.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 선수의 위치에 따른 크기를 고려하여 선수 후보 영역을 생성한 후 선수 후보 영역을 이용하여 먼 곳에 있는 선수도 효율적으로 인식할 수 있는 효과가 있다.According to the above-described problem solving means of the present invention, the player candidate area is generated in consideration of the size according to the position of the player, and then the player in the distant area can be efficiently recognized by using the player candidate area.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법을 설명하는 순서도이다.
도 2는 컬링 시트를 촬영한 컬링 영상을 설명하는 도면이다.
도 3은 도 1의 선수 후보 영역 생성 단계를 설명하는 순서도이다.
도 4는 선수 후보 영역 생성 단계에서 선수 후보 위치를 결정하는 과정을 설명하는 도면이다. 1 is a flowchart illustrating a curling player recognition method using curling sheet localization according to an embodiment of the present invention.
2 is a view for explaining a curling image taken by the curling sheet.
FIG. 3 is a flow chart illustrating the steps of generating the player candidate area of FIG. 1.
4 is a diagram for explaining a process of determining a position of a candidate for a player in the step of generating a candidate candidate area.

아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art to which the present invention pertains may easily practice. However, the present invention can be implemented in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In addition, in order to clearly describe the present invention in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and like reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미하며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Throughout the specification, when a part is "connected" to another part, this includes not only "directly connected" but also "electrically connected" with another element in between. . Also, when a part is said to "include" a certain component, it means that the component may further include other components, not exclude other components, unless specifically stated otherwise. However, it should be understood that the existence or addition possibilities of numbers, steps, actions, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

이하의 실시예는 본 발명의 이해를 돕기 위한 상세한 설명이며, 본 발명의 권리 범위를 제한하는 것이 아니다. 따라서 본 발명과 동일한 기능을 수행하는 동일 범위의 발명 역시 본 발명의 권리 범위에 속할 것이다.The following examples are detailed descriptions to aid the understanding of the present invention, and do not limit the scope of the present invention. Therefore, the same scope of the invention performing the same function as the present invention will also belong to the scope of the present invention.

이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법을 설명하는 순서도이고, 도 2는 컬링 시트를 촬영한 컬링 영상을 설명하는 도면이며, 도 3은 도 1의 선수 후보 영역 생성 단계를 설명하는 순서도이고, 도 4는 선수 후보 영역 생성 단계에서 선수 후보 위치를 결정하는 과정을 설명하는 도면이다. 1 is a flow chart illustrating a curling player recognition method using curling sheet localization according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a diagram illustrating a curling image of a curling sheet, and FIG. 3 is a player candidate of FIG. 1 FIG. 4 is a flowchart illustrating a process of determining a position of a player candidate in a player candidate area generation step.

도 1 내지 도 4를 참고하면, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법은 크게 컬링 시트 로컬라이제이션 단계, 선수 후보 영역 생성 단계, 선수 인식 단계로 구성된다.Referring to FIGS. 1 to 4, a curling sheet localization method using a curling sheet localization is largely composed of a curling sheet localization step, a player candidate area generation step, and a player recognition step.

먼저, 컬링 시트 로컬라이제이션 단계는, 도 2에 도시된 바와 같이, 컬링 시트를 촬영한 컬링 영상에서 실제 좌표값을 알고 있는 기준 위치를 적어도 4개 이상을 설정하고, 컬링 시트를 촬영한 카메라의 높이를 입력하여 컬링 시트 로컬라이제이션을 수행한다. First, in the curling sheet localization step, as illustrated in FIG. 2, at least four reference positions in which a real coordinate value is known in a curling image photographing the curling sheet are set, and the height of the camera photographing the curling sheet is set. Input to perform curling sheet localization.

컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법은 상기 컬링 시트 로컬라이제이션을 통해서 임의의 위치와 높이에 대해서 실제 좌표값을 계산할 수 있다. 즉, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법은 기준 위치의 좌표값과 카메라의 높이 값을 두 위치 사이의 실제 거리를 계산하거나, 실제로 좌표값은 같지만 높이가 다른 두 위치를 생성하며, 역 과정을 통해 실제 좌표값에 해당하는 위치도 계산할 수 있다.In the curling seat localization method using curling seat localization, actual coordinate values may be calculated for an arbitrary position and height through the curling seat localization. That is, the curling sheet localization method using curling sheet localization calculates the actual distance between two positions of the coordinate values of the reference position and the height value of the camera, or actually creates two positions with the same coordinate values but different heights. Through this, the position corresponding to the actual coordinate value can also be calculated.

다음, 선수 후보 영역 생성 단계는 미리 정해진 정보들과 컬링 시트 로컬라이제이션의 결과를 이용하여 복수의 선수 후보 영역을 생성한다. Next, the player candidate area generation step generates a plurality of player candidate areas using predetermined information and a result of curling sheet localization.

도 3에 도시된 바와 같이, 선수 후보 영역 생성 단계는 선수 후보 영역을 생성하기 위해 선수 후보 위치를 생성한다. 이때, 인접한 선수 후보 위치는 실제 좌표값을 기준으로 거리가 동일하도록 생성한다. 즉, 선수 후보 위치를 생성하는 과정은 실제 좌표값을 기준으로 실제 컬링 시트 전체를 등분하는 격자점들을 생성하고, 각 격자점들의 위치를 계산한 후에 계산된 위치가 영상의 컬링 시트 위에 있으면 선수 후보 위치로 결정한다.As illustrated in FIG. 3, the player candidate area generation step generates a player candidate location to generate a player candidate area. At this time, the adjacent candidate positions are generated so that the distances are the same based on the actual coordinate values. That is, in the process of generating the position of the candidate for the player, the grid points that equally divide the entire curling sheet based on the actual coordinate values are generated, and after calculating the position of each grid point, if the calculated position is on the curling sheet of the image, the candidate for the player is Determine by location.

선수 후보 영역 생성 단계는 결정된 선수 후보 위치에 해당하는 선수 후보 영역을 생성한다. 이를 위해, 선수 후보 영역 생성 단계는 선수 후보 위치에 따른 선수 후보 영역의 너비와 선수 후보 영역의 높이를 계산한다. The player candidate area generating step generates a player candidate area corresponding to the determined player candidate position. To this end, the step of generating a candidate candidate area calculates the width of the candidate candidate area and the height of the candidate candidate area according to the position of the candidate candidate.

선수 후보 영역의 너비는 선수 후보 위치에서 미리 정해진 선수의 실제 폭의 절반에 해당하는 거리만큼 떨어지도록 하는 두 개의 좌우 위치의 차를 통해 구한다. 또한, 선수 후보 영역의 높이는 선수 후보 위치에서 미리 정해진 선수의 실제 높이에 해당하는 위치를 계산하여 구한다.The width of the candidate area of the player is determined by the difference between the two left and right positions such that the distance from the candidate position is equal to half the actual width of the predetermined player. In addition, the height of the player candidate area is obtained by calculating the position corresponding to the actual height of the predetermined player from the player candidate position.

선수 후보 영역 생성 단계는 상기에서 계산한 선수 후보 영역의 너비, 높이 및 선수 후보 위치를 통해 선수 후보 영역을 생성할 수 있다. 이때, 선수 후보 영역 생성 단계는 선수 후보 영역의 일부가 영상을 벗어나는 경우, 벗어나는 영역을 모두 제외한 영역 역시 직사각형이 되므로 이를 선수 후보 영역으로 대체한다.In the step of generating the candidate candidate area, the candidate candidate area may be generated through the width, height, and position of the candidate candidate area calculated above. At this time, in the step of generating a candidate candidate area, if a part of the candidate candidate area deviates from the image, the area excluding all the deviated areas is also rectangular, so it is replaced with the candidate candidate area.

또한, 선수 후보 영역 생성 단계는 생성된 후보 영역이 컬링 선수의 위치와 자세에 따라 미리 정해진 선수의 폭과 선수의 높이를 변경함으로써 하나의 선수 후보 위치에서 복수의 선수 후보 영역을 생성할 수 있다.In addition, in the step of generating a candidate candidate area, the generated candidate area may generate a plurality of candidate candidate areas at a single candidate position by changing the predetermined width and height of the player according to the position and posture of the curling player.

마지막으로, 선수 검출 단계는 상기 선수 후보 영역 생성 단계에서 생성한 선수 후보 영역의 영상을 이용해 컬링 선수를 검출한다. 이때, 검출기는 생성된 모든 선수 후보 영역의 영상에서 선수의 존재여부를 판단함으로써 컬링 영상에서 컬링 선수를 인식한다. 이러한 검출기는 다양한 종류의 검출기를 사용할 수 있는데, 대표적으로 심층신경망을 사용할 수 있다.Lastly, in the player detection step, the curling player is detected using the image of the player candidate area generated in the player candidate area generation step. At this time, the detector recognizes the curling athlete in the curling image by determining whether the athlete is present in the image of all the generated candidate candidate regions. Various types of detectors may be used as the detector, and a deep neural network may be representatively used.

이상에서 설명한 본 발명의 실시예에 따른 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법은, 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 이러한 기록 매체는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함하며, 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체를 포함하며, 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다.The curling player recognition method using the curling sheet localization according to the embodiment of the present invention described above may also be implemented in the form of a recording medium including instructions executable by a computer, such as a program module executed by a computer. Such recording media include computer readable media, which can be any available media that can be accessed by a computer and includes both volatile and nonvolatile media, removable and non-removable media. In addition, computer readable media includes computer storage media, which are volatile and nonvolatile implemented in any method or technology for storage of information such as computer readable instructions, data structures, program modules or other data. , Removable and non-removable media.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.The above description of the present invention is for illustration only, and those skilled in the art to which the present invention pertains can understand that the present invention can be easily modified into other specific forms without changing the technical spirit or essential features of the present invention. will be. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all respects and not restrictive. For example, each component described as a single type may be implemented in a distributed manner, and similarly, components described as distributed may be implemented in a combined form.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is indicated by the following claims rather than the above detailed description, and it should be interpreted that all changes or modified forms derived from the meaning and scope of the claims and equivalent concepts thereof are included in the scope of the present invention. do.

Claims (7)

컬링 시트와 컬링 선수를 촬영한 컬링 영상을 이용하여 컬링 시트의 위치를 구하는 컬링 시트 로컬라이제이션 단계;
상기 컬링 시트 로컬라이제이션 단계를 통해 선수 후보 영역을 생성하는 선수 후보 영역 생성 단계; 및
상기 복수의 선수 후보 영역의 영상을 이용하여 선수의 존재 여부를 판단하는 선수 검출기를 이용하여 선수를 인식하는 선수 인식 단계를 포함하는 것인, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법.A curling sheet localization step of obtaining a position of the curling sheet using a curling sheet and a curling image of a curler;
A player candidate area generation step of generating a player candidate area through the curling sheet localization step; And
And a player recognition step of recognizing a player using a player detector that determines whether there is a player using the images of the plurality of candidate candidate areas, a curling player recognition method using curling sheet localization. 제 1 항에 있어서,
상기 컬링 시트 로컬라이제이션 단계는,
상기 컬링 영상의 컬링 시트와 실제 컬링 시트 간의 길이 비를 계산하는 단계를 포함하는 것인, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법.According to claim 1,
The curling sheet localization step,
Comprising the step of calculating the length ratio between the curling sheet and the actual curling sheet of the curling image, curling sheet localization using curling player recognition method. 제 2 항에 있어서,
상기 선수 후보 영역을 생성하는 단계는,
상기 컬링 영상의 컬링 시트와 실제 컬링 시트 간의 길이 비를 이용하여 상기 컬링 영상의 컬링 시트 위에 실제 컬링 시트에서의 간격이 미리 정해진 간격 값이 되도록 하는 복수의 격자점들을 생성하는 단계를 포함하는 것인, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법.According to claim 2,
The step of generating the player candidate area,
And generating a plurality of grid points on the curling sheet of the curling image such that the distance in the actual curling sheet becomes a predetermined interval value using the length ratio between the curling sheet of the curling image and the actual curling sheet. , Curling sheet recognition method using curling sheet localization. 제 3 항에 있어서,
상기 선수 후보 영역을 생성하는 단계는,
상기 복수의 격자점의 위치를 계산한 후에 상기 계산된 위치가 컬링 영상의 컬링 시트 위에 있으면 선수 후보 위치로 결정하고, 상기 복수의 선수 후보 위치 각각에 대해선수 후보 영역의 너비를 계산하는 단계를 포함하는 것인, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법.The method of claim 3,
The step of generating the player candidate area,
After calculating the positions of the plurality of grid points, if the calculated position is on the curling sheet of the curling image, determining a player candidate position, and calculating the width of the player candidate area for each of the plurality of player candidate positions How to recognize curling players using curling sheet localization. 제 3 항에 있어서,
상기 선수 후보 영역을 생성하는 단계는,
상기 복수의 격자점의 위치를 계산한 후에 상기 계산된 위치가 컬링 영상의 컬링 시트 위에 있으면 선수 후보 위치로 결정하고, 상기 복수의 선수 후보 위치 각각에 대해 후보 영역의 종횡비를 계산하는 단계를 포함하는 것인, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법.The method of claim 3,
The step of generating the player candidate area,
After calculating the positions of the plurality of grid points, if the calculated position is on the curling sheet of the curling image, determining a player candidate position, and calculating an aspect ratio of a candidate region for each of the plurality of candidate candidate positions That is, a curling player recognition method using curling sheet localization. 제 1 항에 있어서,
상기 선수 후보 영역을 생성하는 단계는,
상기 복수의 격자점의 위치를 계산한 후에 상기 계산된 위치가 컬링 영상의 컬링 시트 위에 있으면 선수 후보 위치로 결정하고, 상기 복수의 선수 후보 위치 각각에 대해선수 후보 영역의 너비를 계산하고, 상기 복수의 선수 후보 위치 각각에 대해 후보 영역의 종횡비를 계산한 후, 상기 복수의 후보 위치들 각각에 대해 상기 후보 영역의 너비 또는 상기 후보 영역의 종횡비를 통해 직사각형 형태의 선수 후보 영역을 결정하는 단계를 포함하는 것인, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법.According to claim 1,
The step of generating the player candidate area,
After calculating the positions of the plurality of grid points, if the calculated position is on the curling sheet of the curling image, it is determined as a player candidate position, the width of the player candidate area is calculated for each of the plurality of player candidate positions, and the plurality Computing the aspect ratio of the candidate area for each of the candidate positions of the player, and then determining the candidate candidate area of the rectangular shape through the width of the candidate area or the aspect ratio of the candidate area for each of the plurality of candidate positions How to recognize curling players using curling sheet localization. 제 3 항에 있어서,
상기 선수 후보 영역을 생성하는 단계는,
상기 복수의 격자점의 위치를 계산한 후에 상기 계산된 위치가 컬링 영상의 컬링 시트 위에 있으면 선수 후보 위치로 결정하고, 상기 복수의 선수 후보 위치들 각각에 대해 선수 후보 영역을 복수의 선수 후보 자세에 따라 복수의 선수 후보 영역을 생성하는 단계를 포함하는 것인, 컬링 시트 로컬라이제이션을 이용한 컬링 선수 인식 방법.The method of claim 3,
The step of generating the player candidate area,
After calculating the positions of the plurality of grid points, if the calculated position is on the curling sheet of the curling image, it is determined as a player candidate position, and for each of the plurality of player candidate positions, a player candidate area is assigned to a plurality of player candidate positions. A method of recognizing curling players using curling sheet localization, which includes generating a plurality of candidate candidate areas.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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