물체 검출 장치에 있어서, 적어도 2개 이상의 학습 대상 물체 영상들을 입력받아, 상기 학습 대상 물체 영상들의 평균을 낸 이미지인 평균이미지를 산출하는 평균이미지 산출부; 상기 학습 대상 물체 영상들의 표준편차를 낸 이미지인 표준편차이미지를 산출하는는 표준편차이미지 산출부; 상기 표준편차이미지를 이용하여 상기 학습 대상 물체 영상들에 포함된 학습 대상 물체의 주된 특징을 나타내는 영역인 특징영역을 획득하되, 상기 표준편차이미지에서 표준편차 값이 낮은 순서대로 일정한 크기의 영역을 상기 특징영역으로 결정하는 특징영역 획득부를 포함하는 학습부; 및 검출 대상 물체 영상을 입력받고, 상기 학습부에서 산출된 상기 평균이미지와 상기 특징영역을 이용하여 상기 검출 대상 물체 영상에서 검출 대상 물체를 검출하는 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제1항에 있어서, 상기 특징영역은 상기 표준편차이미지의 표준편차 값에 따라 선정된 일정 개수의 화소들을 포함하는, 상기 표준편차이미지 내의 일부 영역인 것을 특징으로 하고, 상기 학습부는 서로 다른 화소들로 구성되는 적어도 2개 이상의 상기 특징영역들을 획득하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

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제1항에 있어서, 상기 평균이미지 산출부는 상기 학습 대상 물체 영상들을 입력받고, 영상의 각 좌표 별로 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 평균을 산출하여, 상기 평균이미지를 산출하고, 상기 표준편차이미지 산출부는 상기 학습 대상 물체 영상들과 상기 평균이미지 산출부에서 산출된 상기 평균이미지를 입력받고, 영상의 각 좌표 별로 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 표준편차를 산출하여, 상기 표준편차이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제1항에 있어서, 상기 특징영역 획득부는, 상기 표준편차이미지의 각 화소를 각 화소가 가지는 표준편차의 크기순으로 정렬하고, 상기 정렬된 상기 표준편차이미지의 화소들을 일정한 개수의 동일한 길이의 구간으로 분할하여, 표준편차를 기준으로 정렬되어 구분된 상기 표준편차이미지의 화소들을 포함하는 표준편차구간을 획득하는 표준편차구간 획득부; 및 상기 표준편차구간을 이용하여 상기 특징영역의 화소들을 선택하는 특징영역 선택부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제5항에 있어서, 상기 특징영역 선택부는, 표준편차의 크기가 작은 순서대로 일정한 개수의 상기 표준편차구간들을 선택하고, 상기 선택된 각 표준편차구간들에 포함된 상기 표준편차이미지의 화소들을 상기 선택된 각 표준편차구간에 대응하는 상기 특징영역의 화소들로 선택하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제1항 또는 제2항 또는 제4항 내지 제6항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 검출부는, 상기 학습부에서 산출된 상기 평균이미지와 상기 검출 대상 물체 영상 간의 상기 특징영역에서의 유사도인 특징영역 유사도를 산출하고, 상기 특징영역 유사도를 이용하여 상기 검출 대상 물체 영상에서 상기 검출 대상 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제7항에 있어서, 상기 검출부는, 상기 평균이미지와 상기 검출 대상 물체 영상 간의 유사도인 평균이미지 유사도를 산출하고, 상기 특징영역과 상기 평균이미지 유사도를 이용하여 상기 특징영역 유사도를 산출하고, 상기 산출된 특징영역 유사도를 이용하여 상기 검출 대상 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제8항에 있어서, 상기 검출부는, 일정한 개수의 상기 특징영역들에 대하여 각 산출된 상기 특징영역 유사도들을 이용하여 특징벡터를 획득하고, 상기 획득된 특징벡터를 이용하여 상기 검출 대상 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제9항에 있어서, 상기 검출부는 상기 평균이미지와 상기 표준편차이미지를 이용하여 상기 평균이미지 유사도를 산출하는 평균이미지 유사도 산출부; 상기 평균이미지 유사도 중 상기 특징영역에 해당하는 부분을 선택하고, 상기 선택된 부분의 상기 평균이미지 유사도의 값을 이용하여 상기 특징영역 유사도를 산출하는 특징영역 유사도 산출부; 상기 특징벡터를 산출하는 특징벡터 산출부; 및 상기 특징벡터를 이용하여 상기 검출 대상 물체 영상에서 상기 검출 대상 물체를 검출하는 물체 검출부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제10항에 있어서, 상기 평균이미지 유사도는 상기 표준편차이미지와 동일한 크기를 가지는 2차원 배열이고, 상기 평균이미지 유사도 산출부는 상기 검출 대상 물체 영상을 입력받고, 상기 검출 대상 물체 영상의 각 화소의 신호 값과 상기 화소 좌표에 해당하는 상기 평균이미지의 신호값의 차를 상기 화소 좌표에 해당하는 상기 표준편차이미지의 신호값으로 나눈 값을, 상기 화소 좌표에 대응하는 상기 평균이미지 유사도의 원소값으로 설정하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제10항에 있어서, 상기 특징영역 유사도는 상기 특징영역 별로 각각 산출되는 크기 값이고, 상기 특징영역 유사도 산출부는 상기 평균이미지 유사도 중 상기 특징영역에 해당하는 부분을 선택하여, 상기 선택된 부분의 상기 평균이미지 유사도의 절대값의 합을 정규화한 값을 상기 특징영역 유사도로 하는 것을 특징으로 하고, 상기 특징벡터 산출부는 일정한 개수의 상기 특징영역 별로 산출된 상기 특징영역 유사도를 상기 특징벡터의 원소로 하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

물체 검출 장치에 있어서, 적어도 2개 이상의 학습 대상 물체 영상들을 입력받아, 상기 학습 대상 물체 영상들의 평균을 낸 이미지인 평균이미지를 산출하고, 상기 학습 대상 물체 영상들의 표준편차를 낸 이미지인 표준편차이미지를 산출하고, 상기 학습 대상 물체 영상들에 포함된 학습 대상 물체의 주된 특징을 나타내는 영역인 특징영역을 획득하되, 상기 표준편차이미지의 표준편차 값의 크기를 기준으로 선정한 화소들에 해당하는 영역을 상기 특징영역으로 설정하여 획득하는 학습부; 및 검출 대상 물체 영상을 입력받고, 상기 학습부에서 산출된 상기 평균이미지와 상기 특징영역을 이용하여 상기 검출 대상 물체 영상에서 검출 대상 물체를 검출하는 검출부를 포함하고, 상기 학습부는, 상기 학습 대상 물체 영상의 각 좌표에서 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 평균을 산출하여 상기 평균이미지를 산출하고, 상기 학습 대상 물체 영상의 각 좌표에서 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 표준편차를 산출하여, 상기 표준편차이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제13항에 있어서, 상기 검출부는, 상기 평균이미지와 상기 검출 대상 물체 영상 간의 유사도인 평균이미지 유사도를 산출함에 있어서, 상기 검출 대상 물체 영상을 입력받고, 상기 검출 대상 물체 영상의 각 화소의 신호 값과 상기 화소 좌표에 해당하는 상기 평균이미지의 신호 값의 차를 상기 화소 좌표에 해당하는 상기 표준편차이미지의 신호값으로 나눈 값을 상기 평균이미지 유사도의 원소값으로 설정하고, 상기 평균이미지 유사도를 이용하여 상기 검출 대상 물체 영상에서 상기 검출 대상 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제14항에 있어서, 상기 검출부는, 상기 평균이미지와 상기 검출 대상 물체 영상 간의 상기 특징영역에서의 유사도인 특징영역 유사도를 산출함에 있어서, 상기 평균이미지 유사도 중 상기 특징영역에 해당하는 부분을 선택하여, 상기 선택된 부분의 상기 평균이미지 유사도의 절대값의 합을 정규화한 값을, 상기 화소 좌표에 대응하는 상기 특징영역 유사도로 하고, 상기 특징영역 유사도를 이용하여 상기 검출 대상 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

제15항에 있어서, 상기 검출부는, 일정한 개수의 상기 특징영역들에 대하여 각 산출된 상기 특징영역 유사도들을 이용하여 특징벡터를 획득함에 있어서, 일정한 개수의 상기 특징영역 별로 산출된 상기 특징영역 유사도를 상기 특징벡터의 원소로 설정하고, 상기 원소를 설정한 특징벡터를 이용하여 상기 검출 대상 물체를 검출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 장치.

물체 검출 방법에 있어서, 적어도 2개 이상의 학습 대상 물체 영상들을 입력받아, 상기 학습 대상 물체 영상들의 평균을 낸 이미지인 평균이미지를 산출하고, 상기 학습 대상 물체 영상들의 표준편차를 낸 이미지인 표준편차이미지를 산출하고, 상기 표준편차이미지를 이용하여 상기 학습 대상 물체 영상들에 포함된 학습 대상 물체의 주된 특징을 나타내는 영역인 특징영역을 획득하되, 상기 표준편차이미지의 표준편차 값의 크기를 기준으로 선정한 화소들에 해당하는 영역을 상기 특징영역으로 설정하여 획득하는 학습 단계; 및 검출 대상 물체 영상을 입력받고, 상기 학습 단계에서 산출된 상기 평균이미지와 상기 특징영역을 이용하여 상기 검출 대상 물체 영상에서 검출 대상 물체를 검출하는 검출 단계를 포함하고, 상기 학습 단계는, 상기 학습 대상 물체 영상의 각 좌표에서 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 평균을 산출하여 상기 평균이미지를 산출하고, 상기 학습 대상 물체 영상의 각 좌표에서 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 표준편차를 산출하여, 상기 표준편차이미지를 산출하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 방법.

제17항에 있어서, 상기 학습 단계는, 상기 학습 대상 물체 영상들을 입력받고, 영상의 각 좌표 별로 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 평균을 산출하여, 상기 평균이미지를 산출하는 평균이미지 산출 단계; 상기 학습 대상 물체 영상들과 상기 평균이미지 산출 단계에서 산출된 상기 평균이미지를 입력받고, 영상의 각 좌표 별로 상기 학습 대상 물체 영상들의 각 화소들의 신호값의 표준편차를 산출하여, 상기 표준편차이미지를 산출하는 표준편차이미지 산출 단계; 및 상기 표준편차이미지에서 표준편차 값이 낮은 순서대로 일정한 크기의 영역을 상기 특징영역으로 결정하는 특징영역 획득단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 방법.

제18항에 있어서, 상기 특징영역 획득 단계는, 상기 표준편차이미지의 각 화소를 각 화소가 가지는 표준편차의 크기순으로 정렬하고, 상기 정렬된 상기 표준편차이미지의 화소들을 일정한 개수의 동일한 길이의 구간으로 분할하여, 표준편차를 기준으로 정렬되어 구분된 상기 표준편차이미지의 화소들을 포함하는 표준편차구간을 획득하는 표준편차구간 획득 단계; 및 표준편차의 크기가 작은 순서대로 일정한 개수의 상기 표준편차구간들을 선택하고, 상기 선택된 각 표준편차구간들에 포함된 상기 표준편차이미지의 화소들을 상기 선택된 각 표준편차구간에 대응하는 상기 특징영역의 화소들로 선택하는 특징영역 선택 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 방법.

제17항에 있어서, 상기 검출 단계는 상기 평균이미지와 상기 검출 대상 물체 영상 간의 유사도인 평균이미지 유사도를 산출함에 있어서, 상기 평균이미지와 상기 표준편차이미지를 이용하여 상기 평균이미지 유사도를 산출하는 평균이미지 유사도 산출 단계; 상기 학습 단계에서 산출된 상기 평균이미지와 상기 검출 대상 물체 영상 간의 상기 특징영역에서의 유사도인 특징영역 유사도를 산출함에 있어서, 상기 평균이미지 유사도 중 상기 특징영역에 해당하는 부분을 선택하여, 상기 선택된 부분의 상기 평균이미지 유사도의 값을 이용하여 상기 특징영역 유사도를 산출하는 특징영역 유사도 산출 단계; 일정한 개수의 상기 특징영역 별로 산출된 상기 특징영역 유사도를 원소로 하는 특징벡터를 산출하는 특징벡터 산출 단계; 및 상기 특징벡터를 이용하여 상기 검출 대상 물체 영상에서 상기 검출 대상 물체를 검출하는 물체 검출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 주요 픽셀 정보에 기반한 물체 검출 방법.