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公开(公告)号：KR1020080016253A
公开(公告)日：2008-02-21
申请号：KR1020060078107
申请日：2006-08-18
Applicant: 학교법인 포항공과대학교 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G07F19/207
Abstract: A device and a method for discriminating a disguised face are provided to prevent illegal banking transaction in automatic banking devices such as an ATM(Automated Teller Machine) and a CD(Cash Dispenser) by discriminating the disguised face at high speed to minimize external environmental effect, such as weather, lighting, angle, and background, applied to a system. A motion detector detects motion by applying MCT(Modified Census Transform) to an inputted image. A candidate area selector selects a candidate area by separating a rear area of the face(308). An image detecting/image controlling part determines a face detection result, and performs face area separation and preprocess when the face is detected(312). An eye detector detects and separates an eye area from the face image(314). An eye disguise determining/processing part determines a disguised eye from the detected eye area(316). A lip detector detects and separates a lip area from the face image(318). A lip disguise determining/processing part determines a disguised lip from the detected lip area(320). A normal face determiner determines the detected face as the normal face when the lip is detected(324).
Abstract translation: 提供了一种用于区别伪装面孔的装置和方法，以通过高速辨别伪装的脸部来防止ATM（自动取款机）和CD（自动取款机）等自动银行装置中的非法银行交易，以最小化外部环境影响 ，例如天气，照明，角度和背景，应用于系统。 运动检测器通过对输入的图像应用MCT（修改的普查变换）来检测运动。 候选区域选择器通过分离面部（308）的后部区域来选择候选区域。 图像检测/图像控制部分确定面部检测结果，并且当检测到面部时执行面部区域分离和预处理（312）。 眼睛检测器检测和分离眼睛区域与面部图像（314）。 眼睛伪装确定/处理部分确定来自检测到的眼睛区域的伪装眼睛（316）。 嘴唇检测器检测和分离唇部区域与面部图像（318）。 口唇伪装确定/处理部分确定来自检测到的唇部区域的伪装唇部（320）。 当检测到唇时，正常脸部确定器将检测到的脸部确定为正常面部（324）。
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公开(公告)号：KR102244013B1
公开(公告)日：2021-04-22
申请号：KR1020180106659
申请日：2018-09-06
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 얼굴인식방법및 장치가개시된다. 상기얼굴인식방법및 장치는외부서버로부터영상이미지를수신하도록하는명령, 유효영상이미지를추출하도록하는명령, 유효영상이미지를정렬하도록하는명령, 컨볼루셔널신경망을학습하여글로벌외형특징을추출하도록하는명령, 쌍관계네트워크를학습하여관계형로컬특징을추출하도록하는명령및 신원식별특징을임베딩하도록하는명령을포함하는메모리, 상기메모리에저장된적어도하나의명령을실행하는프로세서를포함하여, 영상이미지내 대상자의얼굴영역내 국소부위들에나타나는고유특징들을조합하여관계형로컬특징을추출하고, 추출된관계형로컬특징및 전체적인얼굴영역의특징을나타내는글로벌외형특징을결합함으로써, 기저장된사용자및 대상자간의신원식별성이향상된얼굴인식방법및 장치를제공할수 있다.
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公开(公告)号：KR102241334B1
公开(公告)日：2021-04-19
申请号：KR1020150017415
申请日：2015-02-04
Applicant: 엘지전자 주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 이동단말기및 그제어방법이개시된다. 본발명의이동단말기및 그제어방법은, 카메라를통해획득한영상으로부터얼굴과눈을검출하여얼굴영역과눈 영역의위치를예측하고, 상기얼굴영역과눈 영역의픽셀정보를벡터로나타낸값을신경망에적용하여시선의위치를검출할수 있다. 본발명에의하면, 얼굴포즈에따라서서로다른신경망을적용하여시선을추정함으로써시선위치분류의성능을향상시킬수 있다.
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公开(公告)号：KR102225623B1
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：KR1020140124637
申请日：2014-09-18
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본발명에따른키포인트기술자매칭및 다수결기법기반얼굴인식시스템및 방법에의하면, 입력된얼굴영상과등록얼굴영상으로부터키포인트기술자를추출하여비교하고, 다수결기법으로동일인여부를판단함으로써, 더빠르고정확한얼굴인식이가능하다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101665392B1
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：KR1020110059649
申请日：2011-06-20
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본발명은, 카메라내에서입력영상데이터를처리하여특정형상의영역을검출하는형상검출방법으로서, 단계들 (a) 내지 (c)를포함한다. 단계 (a)에서는, 영상프레임의국부영역들각각에대하여, 중심화소의계조와주변화소들각각의계조와의계조차이값들이계산된다. 단계 (b)에서는, 국부영역들각각에대하여, 계조차이값들의평균값과계조차이값들각각이비교되어비교결과에따라국부경사패턴의값이구해진다. 단계 (c)에서는, 국부영역들각각으로부터얻어진국부경사패턴의값들이사용되어영상프레임에서의특정형상의영역이검출된다.
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公开(公告)号：KR1020150127381A
公开(公告)日：2015-11-17
申请号：KR1020140054087
申请日：2014-05-07
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00268 , G06T2207/30201
Abstract: 얼굴특징점추출방법및 장치에관한기술이개시된다. 얼굴특징점추출방법은디지털신호처리가가능한정보처리장치에서수행되며, 입력영상으로부터얼굴을검출하는단계, 미리생성된얼굴모델로부터얼굴에상응하는얼굴외형을추출하고얼굴외형을이용하여얼굴에대한적어도하나의특징점후보자를추출하는단계, 적어도하나의특징점후보자가얼굴상에매핑되는위치에기반하여초기파라미터를설정하는단계및 초기파라미터를최적화함으로써얼굴에대한얼굴특징점을추출하는단계를포함한다. 따라서, 얼굴특징점추출에대한성능을향상시킴과동시에다양한얼굴인식기술에적용할수 있다.
Abstract translation: 公开了一种用于提取面部特征点的方法和装置。 根据本发明，该方法在能够处理数字信号的信息处理设备中执行，并且包括以下步骤：从输入图像中检测面部; 从先前产生的面部模型提取与面部相对应的面部外观，并且通过使用面部外观来提取相对于面部的至少一个特征点候选; 基于用特征点候选被映射的位置来设定初始参数; 并通过优化初始参数来提取面部特征点。 因此，本发明的方法可以改善面部特征点的提取性能并同时应用于各种面部识别技术。
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公开(公告)号：KR101233843B1
公开(公告)日：2013-02-15
申请号：KR1020110064089
申请日：2011-06-29
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00375 , G06K9/00201
Abstract: 본 발명에 따른 부피 특징 벡터와 3차원 하르-유사 필터를 이용한 물체 검출 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 물체 검출 방법은, 특정 물체가 포함된 다차원 영상을 이용하여 특정 물체 검출을 위한 방법으로, 미리 생성된 3차원 입방체 필터를 적용하여 윈도우 슬라이딩된 영상의 각 윈도우 슬라이드에 대하여, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터를 미리 정의된 특정한 형태로 정규화하는 단계, 3차원 입방체 필터의 각 셀에 상기 정규화된 데이터의 대응되는 부분을 할당한 후, 각 셀의 부피를 산출하여 부피 특징을 갖는 하나의 부피 특징 벡터로 표현하는 단계, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터가 특정 물체에 해당하는지 여부를 판단하기 위하여 부피 특징 벡터를 분류기에 적용하는 단계를 포함하여 구성된다. 본 발명에 따른 부피 특징 벡터와 3차원 하르-유사 필터를 이용한 물체 검출 방법 및 장치를 이용하면, 3차원 입방체 필터를 이용하여 영상의 3차원 부피특징벡터를 추출하고, 이를 하르-유사 필터와 조합하여 3차원 하르-유사필터를 생성하고, 아다부스트 알고리즘을 사용하여 최적의 필터를 선택함으로써 보다 정확하게 물체, 특히 손을 검출하는 효과가 있다.
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29.发明授权상호 정보 최대화 기반의 국부 이진 패턴 코드를 이용한 패턴 인식 방법, 장치 및 그 기록 매체 失效使用用于局部二进制模式的基于互信息的代码选择的最大化来识别模式的方法和装置及其记录介质
公开(公告)号：KR101066343B1
公开(公告)日：2011-09-20
申请号：KR1020090114058
申请日：2009-11-24
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 상호 정보 최대화 기반의 국부 이진 패턴(Local Binary Patterns; LBP) 코드를 이용한 패턴 인식 방법은, 얻어진 학습 얼굴 이미지들로부터 LBP 변환을 수행한 후, 이미지 픽셀의 위치에 기반한 LBP 변환된 특징 벡터들을 구성한다. N 개의 특징 벡터들로부터 클래스 레이블 벡터와 상호 정보를 최대화하는 특징 벡터들만을 선택하여 이미지의 차원을 줄인 다음, 각각의 이미지당 LBP 코드 기반의 히스토그램 변환을 수행하여 256개의 LBP 빈도 특징 벡터를 구성하고, 구해진 256개의 LBP 빈도 특징 벡터들에 대해 클래스 레이블 벡터와 상호 정보를 최대화하는 최적의 LBP 코드들을 선택한다. 이 선택된 최적의 LBP 코드들은 분류 에러율의 최소화를 보장하는 코드들로서, 이를 이용하여 패턴 인식에 적용함으로써 종래의 국부 커널 기반 이미지 표현 방법보다 높은 인식 성능과, 감소된 LBP 코드에 의해 향상된 인식 속도를 제공한다.
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公开(公告)号：KR1020110088361A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：KR1020100126120
申请日：2010-12-10
Applicant: 한국전자통신연구원 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T15/04 , G06K9/00281 , G06T17/00 , H04N7/15
Abstract: PURPOSE: An apparatus for generating a front face image using a camera and a method thereof are provided to generate the front face image using a not front face image. CONSTITUTION: A feature point extraction unit(110) extracts a plurality of feature points from a face image. A shape model generator(120) creates a 3D shape model based on the plurality of feature points. A pose generator(130) creates a front face pose from the 3D shape model. An image generator(140) synthesizes the texture in the front face pose. The image generator generates the front face image.
Abstract translation: 目的：提供一种使用相机生成正面图像的装置及其方法，以使用非正面图像来生成正面图像。 构成：特征点提取单元（110）从面部图像中提取多个特征点。 形状模型生成器（120）基于多个特征点创建3D形状模型。 姿势发生器（130）从3D形状模型创建前脸姿势。 图像发生器（140）在前脸姿态中合成纹理。 图像生成器生成正面图像。
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