KR101817583B1 - 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법이 개시된다. 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 3차원 동영상을 생성하는 3차원 동영상 생성 모듈; 상기 3차원 동영상 생성 모듈에서 생성된 3차원 동영상에서 상기 실험 대상자 또는 동물을 배경(background)과 분리하여 추출하는 객체 추출 모듈; 상기 객체 추출 모듈에 의해 추출된 객체에 대해 해당 객체의 길이, 크기, 무게 중심을 측정하고 상기 객체의 깊이 이미지(depth image)를 추출하여 객체를 정의하는 객체 정의 모듈; 상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 행동 패턴 정의 모듈; 상기 행동 패턴 정의 모듈에서 정의된 객체의 기본 행동 패턴을 이용하여 상기 객체 추출 모듈에서 추출된 객체에 대한 기본 행동 패턴의 지속 시간 및 빈도수를 분석하여 파악하는 행동 패턴 분석 모듈을 구성한다. 상술한 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법에 의하면, 깊이 이미지 카메라를 이용한 3차원 동영상에서 깊이 이미지를 추출하고 이미지 패턴 변화를 분석하여 실험 대상자나 동물의 행동 패턴을 쉽고 정확하게 분석할 수 있는 효과가 있다.

Description

깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR ANALYZING BEHAVIOR PATTERN USING DEPTH IMAGE}

본 발명은 행동 패턴 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법에 관한 것이다.

기존에는 행동 패턴 분석을 위한 다양한 알고리즘이 개시되어 있다.

공개특허공보 10-2015-0100141 또는 등록특허공보 10-1513215는 동영상 속 객체의 패턴 분석에 대해 예시하고 있다. 그런데, 기존의 패턴 분석 알고리즘은 주로 차량의 이동이라든가 차량의 번호판 인식 불법 주정차와 같은 정형화된 패턴 분석에 한정되어 있는 실정이다.

사람이라든가 동물의 구체적인 동작에 대한 분석은 쉽지 않다. 예를 들어, 사람이나 동물이 앉아 있거나 서 있거나 또는 돌아다니는 것과 같은 행동 패턴에 대해서는 분석이 쉽지 않다. 더군다나 이러한 사람이나 동물의 구체적인 동작은 보는 방향에 따라서도 다르게 나타나기 때문에 정확한 분석이 어렵다. 예를 들어, 뛰는 동작에서 옆으로 뛰는 경우에는 쉽게 분석 가능할지라도 카메라를 향해 뛰어 오는 경우 또는 사선 방향으로 뛰어 오는 경우에는 그 객체의 패턴 변화가 제각각으로 나타나기 때문에 분석에 어려움이 있다.

기존에는 VICON과 같은 고가의 동작 분석 장비를 이용하여 분석할 수가 있으나, 일반적인 카메라를 이용하여 패턴 분석을 하지는 못하고 있는 실정이다.

특정 공간 내의 실험 대상자나 동물에 대한 장시간 패턴 분석을 하는 경우, 이러한 실정에서 실험자가 직접 육안으로 관찰하여 행동 패턴을 분석하고 기록할 수 있을 뿐이다.

이에, 일반적인 카메라를 이용하여 보다 쉽고 정확하게 실험 대상자나 동물의 행동 패턴을 정의하고 분석할 수 있는 알고리즘이 요구된다.

10-2015-0100141 10-1513215

본 발명의 목적은 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템을 제공하는 데 있다.

본 발명의 다른 목적은 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 방법을 제공하는 데 있다.

상술한 본 발명의 목적에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템은, 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 3차원 동영상을 생성하는 3차원 동영상 생성 모듈; 상기 3차원 동영상 생성 모듈에서 생성된 3차원 동영상에서 상기 실험 대상자 또는 동물을 배경(background)과 분리하여 추출하는 객체 추출 모듈; 상기 객체 추출 모듈에 의해 추출된 객체에 대해 해당 객체의 길이, 크기, 무게 중심을 측정하고 상기 객체의 깊이 이미지(depth image)를 추출하여 객체를 정의하는 객체 정의 모듈; 상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 행동 패턴 정의 모듈; 상기 행동 패턴 정의 모듈에서 정의된 객체의 기본 행동 패턴을 이용하여 상기 객체 추출 모듈에서 추출된 객체에 대한 기본 행동 패턴의 지속 시간 및 빈도수를 분석하여 파악하는 행동 패턴 분석 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.

여기서, 상기 행동 패턴 정의 모듈은, 상기 3차원 동영상에서 객체의 깊이 이미지의 변화 값과 시간당 변화하는 객체의 패턴 분석을 통해 상기 실험 대상자 또는 동물의 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다.

그리고 상기 행동 패턴 정의 모듈은, 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다에 대한 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다.

그리고 상기 행동 패턴 정의 모듈은, 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다의 기본 행동 패턴 각각에 대하여 키(height)의 변화 패턴, 객체의 이미지의 시간당 변화 패턴, 무게 중심의 움직임의 속도를 각각 정의하도록 구성될 수 있다.

한편, 상기 3차원 동영상 생성 모듈은, 깊이 이미지 카메라의 영상을 합성하여 3차원 동영상을 생성하도록 구성될 수 있다.

상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 방법은, 3차원 동영상 생성 모듈이 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 3차원 동영상을 생성하는 단계; 객체 추출 모듈이 상기 3차원 동영상 생성 모듈에서 생성된 3차원 동영상에서 상기 실험 대상자 또는 동물을 배경(background)과 분리하여 추출하는 단계; 객체 정의 모듈이 상기 객체 추출 모듈에 의해 추출된 객체에 대해 해당 객체의 길이, 크기, 무게 중심을 측정하고 상기 객체의 깊이 이미지(depth image)를 추출하여 객체를 정의하는 단계; 상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 행동 패턴 정의 모듈이 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 단계; 행동 패턴 분석 모듈이 상기 행동 패턴 정의 모듈에서 정의된 객체의 기본 행동 패턴을 이용하여 상기 객체 추출 모듈에서 추출된 객체에 대한 기본 행동 패턴의 지속 시간 및 빈도수를 분석하여 파악하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.

이때, 상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 행동 패턴 정의 모듈이 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 단계는, 상기 3차원 동영상에서 객체의 깊이 이미지의 변화 값과 시간당 변화하는 객체의 패턴 분석을 통해 상기 실험 대상자 또는 동물의 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다.

그리고 상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 행동 패턴 정의 모듈이 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 단계는, 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다에 대한 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다.

그리고 상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 행동 패턴 정의 모듈이 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 단계는, 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다의 기본 행동 패턴 각각에 대하여 키(height)의 변화 패턴, 객체의 이미지의 시간당 변화 패턴, 무게 중심의 움직임의 속도를 각각 정의하도록 구성될 수 있다.

한편, 상기 3차원 동영상 생성 모듈이 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 3차원 동영상을 생성하는 단계는, 깊이 이미지 카메라의 영상을 합성하여 3차원 동영상을 생성하도록 구성될 수 있다.

상술한 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법에 의하면, 깊이 이미지 카메라를 이용한 3차원 동영상에서 깊이 이미지를 추출하고 이미지 패턴 변화를 분석하여 실험 대상자나 동물의 행동 패턴을 쉽고 정확하게 분석할 수 있는 효과가 있다.

특히, 실험 대상자나 동물의 기본 행동 패턴을 누적된 데이터를 이용하여 분석함으로써, 실험 대상자나 동물의 행동 패턴을 정확하게 정의하고 파악할 수 있는 효과가 있다.

또한, 고가의 장비없이도 일반적인 장비를 이용하여 실험 대상자나 동물의 행동 분석을 오류없이 수행할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석의 예시도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 방법의 흐름도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템의 블록 구성도이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템(이하, '행동 패턴 분석 시스템'이라 함)(100)은 3차원 동영상 생성 모듈(110), 객체 추출 모듈(120), 객체 정의 모듈(130), 행동 패턴 정의 모듈(140) 및 행동 패턴 분석 모듈(150)을 포함하도록 구성될 수 있다.

행동 패턴 분석 시스템(100)은 스테레오 영상에 의해 생성된 3차원 동영상의 깊이 이미지를 추출하여 특정 공간상의 실험 대상자나 동물의 행동 패턴을 면밀하고 정확하게 자동 분석하여 파악할 수 있도록 구성된다.

행동 패턴 분석 시스템(100)은 고가의 장비없이도 3차원 동영상에서 깊이 이미지를 이용한 정확한 행동 패턴의 분석 알고리즘만으로 오류없는 패턴 분석이 가능하다. 특히, 누적된 객체 이미지의 패턴 변화를 통해 기본 행동 패턴을 정의하기 때문에 정확한 행동 패턴 분석이 가능하다.

행동 패턴 분석 시스템(100)은 특정 공간상에서 실험 대상자나 동물이 나타내는 행동 패턴을 분석하기 위한 시스템이다. 실험이라든가 치료 등에 활용이 가능한 시스템이다.

이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.

3차원 동영상 생성 모듈(110)은 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 3차원 동영상을 생성하도록 구성될 수 있다. 공간을 촬영하여 그 동영상 내에 실험 대상자와 동물이 포착될 수 있다. 촬영은 1대 이상의 깊이 이미지 카메라(10)에 의해 이루어질 수 있으며, 3차원 동영상 생성 모듈(110)2대의 깊이 이미지 카메라(10)에 의해 생성된 스테레오 영상을 합성하여 3차원 동영상을 생성한다.

객체 추출 모듈(120)은 3차원 동영상 생성 모듈(110)에서 생성된 3차원 동영상에서 실험 대상자 또는 동물을 배경(background)과 분리하여 전경(foreground)으로서 추출하도록 구성될 수 있다.

여기서, 배경은 특정 공간에 고정적으로 배치된 형상들로서 대개는 고정된 자세를 갖는다.

객체 정의 모듈(130)은 객체 추출 모듈(120)에 의해 추출된 객체에 대해 해당 객체의 길이, 크기, 무게 중심을 측정하도록 구성될 수 있다. 길이는 키(height), 좌우 길이 등이 될 수 있고, 크기는 전체적인 크기가 될 수 있다. 무게 중심은 객체의 이동을 파악하기 위한 구성이다.

한편, 객체 정의 모듈(130)은 3차원 동영상에서 객체의 깊이 이미지(depth image)를 추출하도록 구성될 수 있다.

그리고 객체 정의 모듈(130)은 객체의 길이, 크기 무게 중심 그리고 깊이 이미지에 의해 해당 객체를 정의하도록 구성될 수 있다. 실험 대상자나 동물이 취하는 자세나 방향에 따라서 객체의 길이나, 크기 등이 달라질 수 있으므로, 해당 객체의 깊이 이미지와 길이, 크기 등을 종합적으로 분석하여 객체를 정의하도록 구성될 수 있다.

객체 정의 모듈(130)에서 정의된 객체가 객체 추출 모듈(120)을 통해 추출되는데, 행동 패턴 정의 모듈(140)은 그 추출된 객체에 대해 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 그리고 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 객체의 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다. 즉, 어떤 실험 대상자에 대해 기본 행동 패턴 예를 들어, 눕다, 서다 등을 미리 정의하지 않고 3차원 동영상을 통해 누적적으로 추출되는 객체의 행동 패턴을 통해 기본 행동 패턴을 정의한다.

여기서, 좀 더 구체적으로는 행동 패턴 정의 모듈(140)은 3차원 동영상에서 객체의 깊이 이미지의 변화 값과 시간당 변화하는 객체의 패턴 분석을 통해 실험 대상자 또는 동물의 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다. 즉, 실험 대상자가 패턴 변화가 얼마나 빨리 이루어지는지 또는 어떻게 변화하는지 등을 분석하여 정의할 수 있다.

예를 들어, 행동 패턴 정의 모듈(140)은 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다 등에 대한 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다.

구체적으로는, 행동 패턴 정의 모듈(140)이 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다의 기본 행동 패턴 각각에 대하여 키(height)의 변화 패턴, 객체의 이미지의 시간당 변화 패턴, 무게 중심의 움직임의 속도를 각각 정의하도록 구성될 수 있다. 앉다의 경우 서다보다 더 작은 어느 정도의 키의 변화 패턴을 가질 수 있으며, 무게 중심도 더 낮아질 것이다. 뛰다의 경우에는 키의 큰 변화없이 무게 중심이 빠르게 변할 것이며 이때 깊이 이미지도 고려하게 된다.

행동 패턴 분석 모듈(150)은 행동 패턴 정의 모듈(140)에서 정의된 객체의 기본 행동 패턴을 이용하여 객체 추출 모듈(120)에서 추출된 객체에 대한 기본 행동 패턴의 지속 시간 및 빈도수를 분석하여 파악하도록 구성될 수 있다. 기존에는 관찰자가 서다의 행동 패턴이 몇분 동안 얼마나 자주 발생하는지를 일일이 직접 보고 기록해야 했으나, 본 발명에서는 행동 패턴 분석 모듈(150)이 자동으로 기 정의된 기본 행동 패턴을 참고하여 그 지속 시간과 빈도수를 자동으로 분석하여 파악할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석의 예시도이고, 도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석의 예시도이다.

도 2 및 도 3에서는 서다에 대한 키의 변화와 그리고 움직임에 대한 지속 시간의 변화를 통해 행동 패턴을 분석하는 과정을 예시하고 있다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 방법의 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 먼저 3차원 동영상 생성 모듈(110)이 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 3차원 동영상을 생성한다(S101). 여기서, 3차원 동영상 생성 모듈은 깊이 이미지 카메라(10)의 영상을 합성하여 3차원 동영상을 생성하도록 구성될 수 있다.

다음으로, 객체 추출 모듈(120)이 3차원 동영상 생성 모듈(110)에서 생성된 3차원 동영상에서 실험 대상자 또는 동물을 배경(background)과 분리하여 추출한다(S102).

다음으로, 객체 정의 모듈(130)이 객체 추출 모듈(120)에 의해 추출된 객체에 대해 해당 객체의 길이, 크기, 무게 중심을 측정하고 객체의 깊이 이미지(depth image)를 추출하여 객체를 정의한다(S103).

다음으로, 객체 정의 모듈(130)에서 정의된 객체가 객체 추출 모듈(120)에서 추출되는 경우, 행동 패턴 정의 모듈(140)이 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 객체의 기본 행동 패턴을 정의한다(S104).

이때, 행동 패턴 정의 모듈(140)은 3차원 동영상에서 객체의 깊이 이미지의 변화 값과 시간당 변화하는 객체의 패턴 분석을 통해 실험 대상자 또는 동물의 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다.

예를 들어, 행동 패턴 정의 모듈(140)은 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다에 대한 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성될 수 있다.

이때, 행동 패턴 정의 모듈(140)은 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 또는 매달리다의 기본 행동 패턴 각각에 대하여 키(height)의 변화 패턴, 객체의 이미지의 시간당 변화 패턴, 무게 중심의 움직임의 속도를 각각 정의하도록 구성될 수 있다.

다음으로, 행동 패턴 분석 모듈(150)이 행동 패턴 정의 모듈(140)에서 정의된 객체의 기본 행동 패턴을 이용하여 객체 추출 모듈에서 추출된 객체에 대한 기본 행동 패턴의 지속 시간 및 빈도수를 분석하여 파악한다(S105).

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

110: 3차원 동영상 생성 모듈
120: 객체 추출 모듈
130: 객체 정의 모듈
140: 행동 패턴 정의 모듈
150: 행동 패턴 분석 모듈

Claims (10)

1. 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 깊이 이미지 카메라의 영상을 합성하여 3차원 동영상을 생성하는 3차원 동영상 생성 모듈;
   상기 3차원 동영상 생성 모듈에서 생성된 3차원 동영상에서 상기 실험 대상자 또는 동물을 배경(background)과 분리하여 추출하는 객체 추출 모듈;
   상기 객체 추출 모듈에 의해 추출된 객체에 대해 해당 객체의 길이, 크기, 무게 중심을 측정하고 상기 객체의 깊이 이미지(depth image)를 추출하여 객체를 정의하는 객체 정의 모듈;
   상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 행동 패턴 정의 모듈;
   상기 행동 패턴 정의 모듈에서 정의된 객체의 기본 행동 패턴을 이용하여 상기 객체 추출 모듈에서 추출된 객체에 대한 기본 행동 패턴의 지속 시간 및 빈도수를 분석하여 파악하는 행동 패턴 분석 모듈을 포함하고,
   상기 행동 패턴 정의 모듈은,
   상기 3차원 동영상에서 객체의 깊이 이미지의 변화 값과 시간당 변화하는 객체의 패턴 분석을 통해 상기 실험 대상자 또는 동물의 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성되고, 사람이나 동물의 감정이나 이성에 기초한 분석이 가능하도록 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 및 매달리다에 대한 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성되며, 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 및 매달리다의 기본 행동 패턴 각각에 대하여 키(height)의 변화 패턴, 객체의 이미지의 시간당 변화 패턴 및 무게 중심의 움직임의 속도를 각각 정의되는 것을 특징으로 하는 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템.
2. 삭제
3. 삭제
4. 삭제
5. 삭제
6. 3차원 동영상 생성 모듈이 소정 공간상의 실험 대상자 또는 동물의 깊이 이미지 카메라의 영상을 합성하여 3차원 동영상을 생성하는 단계;
   객체 추출 모듈이 상기 3차원 동영상 생성 모듈에서 생성된 3차원 동영상에서 상기 실험 대상자 또는 동물을 배경(background)과 분리하여 추출하는 단계;
   객체 정의 모듈이 상기 객체 추출 모듈에 의해 추출된 객체에 대해 해당 객체의 길이, 크기, 무게 중심을 측정하고 상기 객체의 깊이 이미지(depth image)를 추출하여 객체를 정의하는 단계;
   상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 행동 패턴 정의 모듈이 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 단계;
   행동 패턴 분석 모듈이 상기 행동 패턴 정의 모듈에서 정의된 객체의 기본 행동 패턴을 이용하여 상기 객체 추출 모듈에서 추출된 객체에 대한 기본 행동 패턴의 지속 시간 및 빈도수를 분석하여 파악하는 단계를 포함하고,
   상기 객체 정의 모듈에서 정의된 객체가 상기 객체 추출 모듈에서 추출되는 경우, 행동 패턴 정의 모듈이 해당 객체의 무게 중심의 이동 속도 및 이동 시간과 상기 추출된 깊이 데이터의 변화를 누적 분석하여 상기 객체의 기본 행동 패턴을 정의하는 단계는,
   상기 3차원 동영상에서 객체의 깊이 이미지의 변화 값과 시간당 변화하는 객체의 패턴 분석을 통해 상기 실험 대상자 또는 동물의 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성되고, 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 및 매달리다에 대한 기본 행동 패턴을 정의하도록 구성되며, 사람이나 동물의 감정이나 이성에 기초한 분석이 가능하도록 앉다, 서다, 눕다, 엎드리다, 돌아다니다, 뛰다 및 매달리다의 기본 행동 패턴 각각에 대하여 키(height)의 변화 패턴, 객체의 이미지의 시간당 변화 패턴, 무게 중심의 움직임의 속도를 각각 정의하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 방법.
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