Abstract:
An eye detecting method using an eye position correction and eye verification are provided to detect both sides of eyes through a verification and correction process about the detected while being strong in the illumination change eye. An eye candidate region is extracted on the left and right sides of an inputted face image. The eye candidate is extracted through the eye detection feature point in each eye candidate region. The eye candidate is normally detected and determined through an MCT base correlation map between the opposite side eye candidate region and both eyes candidate regions detected from each eye candidate region. The location of the wrongly detected eye is compensated by using the pattern correlation information(106).
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:
본발명은, 카메라내에서입력영상데이터를처리하여특정형상의영역을검출하는형상검출방법으로서, 단계들 (a) 내지 (c)를포함한다. 단계 (a)에서는, 영상프레임의국부영역들각각에대하여, 중심화소의계조와주변화소들각각의계조와의계조차이값들이계산된다. 단계 (b)에서는, 국부영역들각각에대하여, 계조차이값들의평균값과계조차이값들각각이비교되어비교결과에따라국부경사패턴의값이구해진다. 단계 (c)에서는, 국부영역들각각으로부터얻어진국부경사패턴의값들이사용되어영상프레임에서의특정형상의영역이검출된다.
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.
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.