-
公开(公告)号：KR101491461B1
公开(公告)日：2015-02-23
申请号：KR1020130091914
申请日：2013-08-02
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06T7/0044 , G06K9/4671 , G06T7/74 , G06T2207/20016 , G06T2207/20076
Abstract: 물체 인식 방법 및 장치가 개시된다. 물체 인식 방법은 입력 영상으로부터 인식할 물체에 대한 특징점을 추출하는 단계, 특징점을 기준으로 이웃한 영역에 대한 방향 정보를 산출하여 정규화(normalization)함으로써 특징 영상을 생성하는 단계, 특징 영상을 기반으로 공분산 기술자(covariance descriptor)를 산출하는 단계 및 공분산 기술자와 미리 기록된 참조 공분산 기술자를 비교하여 입력 영상으로부터 물체를 인식하는 단계를 포함한다. 따라서, 크기, 회전 및 조명과 같은 영상의 변화에 강인함과 동시에 빠른 속도로 물체를 인식할 수 있으므로 물체에 대한 인식 성능을 향상시킬 수 있다.
Abstract translation: 公开了一种识别物体的方法和装置。 对象识别方法包括以下步骤：从输入图像中提取要识别的对象的特征点; 通过基于特征点产生相邻区域的方向信息，通过归一化生成特征图像; 基于特征图像产生协方差描述符; 并通过将协方差描述符与预先记录的参考协方差描述符进行比较来识别来自输入图像的对象。 因此，本发明能够通过在抵抗诸如尺寸，旋转和照明的图像的变化的强度下以快速识别对象来提高对象的识别性能。
-
公开(公告)号：KR101443666B1
公开(公告)日：2014-09-30
申请号：KR1020130023129
申请日：2013-03-05
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: A61B5/103
Abstract: 목 디스크를 예방하기 위한 거북목 경고 시스템 및 방법이 개시된다. 거북목 경고 시스템은 획득한 영상을 이용하여 사용자의 자세를 측정하고, 미리 설정된 기준자세와 사용자의 자세를 기반으로 경고 등급을 결정하여 결정된 경고 등급을 제공하는 자세 판별 장치 및 제공받은 경고 등급에 상응하는 경고를 발생시켜 사용자에게 제공하는 경고 발생 장치를 포함한다. 따라서, 거북목 경고 시스템 및 방법에 따르면, 정보 처리 기기 사용 환경에서 휴대 가능한 외부 장치에 경고 기능을 부가적으로 이용하여 사용자가 편리하게 거북목임을 인식할 수 있으며, 정보 처리 장치의 위치 및 종류와 상관없이 사용자에게 자세에 대한 경각심을 줌으로써 효과적으로 거북목 증후군 및 목 디스크를 예방할 수 있다.
-
公开(公告)号：KR1020130002869A
公开(公告)日：2013-01-08
申请号：KR1020110064089
申请日：2011-06-29
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00375 , G06K9/00201
Abstract: PURPOSE: An object detecting method by using a volume feature vector and a 3D Haar-similarity filter and a device thereof are provided to extract a 3D volume feature vector of an image with a 3D cube filter, generate the 3D Haar-similarity filter with the combination of the extracted vector and a Haar-similarity filter, and detect an object by selecting an optimal filter with Adaboost algorithm. CONSTITUTION: An object detecting device normalizes data in an area corresponding to a window slide as a predefined specific form(S110). The device allocates parts corresponding to the normalized data to each cell of 3D cube filter. The device calculates a volume of each cell. The device expresses a volume feature vector having a volume feature(S120). The device applies the volume feature vector to classifiers(S140,S150). [Reference numerals] (10) Window slide with a 3D cube filter; (20) 3D Haar-similarity filter (hand detecting device); (30) 3D Haar-similarity filter (hand inspecting device); (AA) Start; (BB) Maximum hand area; (CC) Hand area; (DD) End; (S110) Normalizing data; (S120) Vectorizing a volume feature; (S123) Calculating the volume of each cell; (S125) Expressing the volume of each cell as a single volume feature vector; (S140) Classification by the application of a first classifier; (S150) Classification by the application of a second classifier; (S160) Detecting a hand area
Abstract translation: 目的：提供使用体积特征向量和3D Haar相似性滤波器及其装置的对象检测方法，以利用3D立方体滤波器提取图像的3D体积特征向量，并且生成3D Haar相似性滤波器 提取的矢量和Haar相似滤波器的组合，并通过使用Adaboost算法选择最佳滤波器来检测对象。 构成：对象检测装置将与窗口幻灯片相对应的区域中的数据规格化为预定义的特定形式（S110）。 设备将与归一化数据相对应的部分分配给3D立方体过滤器的每个单元。 设备计算每个单元的体积。 该装置表示具有体积特征的体积特征向量（S120）。 该设备将体积特征向量应用于分类器（S140，S150）。 （附图标记）（10）具有3D立方体过滤器的窗玻璃; （20）3D哈尔相似滤波器（手检器）; （30）3D哈尔相似滤波器（手检装置）; （AA）开始; （BB）最大手区; （CC）手区; （DD）结束; （S110）归一化数据; （S120）矢量化音量特征; （S123）计算每个单元的体积; （S125）将每个单元的体积表示为单个体积特征向量; （S140）通过应用第一分类器进行分类; （S150）通过应用第二分类器进行分类; （S160）检测手区
-
公开(公告)号：KR1020120083086A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：KR1020110004538
申请日：2011-01-17
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00771 , G06T7/12 , G06T7/155 , G06T7/174 , G06T7/194 , G06T7/254 , G06T2207/10016 , G06T2207/20036 , G06T2207/30196 , G06T2207/30232 , G08B13/19613
Abstract: PURPOSE: An image monitoring system and a method thereof are provided to extract more concrete information of left and lost objects. CONSTITUTION: A foreground detection unit(202) detects a foreground area. A static area detection unit(204) detects a static candidate area through clustering of foreground pixels of the foreground area. The static area detection unit determines wrong detection on the static candidate area. The static candidate area selects an actual static area. A negligence and theft detection unit(206) determines negligence and theft based on the edge information of the static area.
Abstract translation: 目的：提供一种图像监控系统及其方法，以提取左侧和左侧物体的更具体的信息。 构成：前景检测单元（202）检测前景区域。 静态区域检测单元（204）通过对前景区域的前景像素进行聚类来检测静态候选区域。 静态区域检测单元确定静态候选区域的错误检测。 静态候选区域选择一个实际的静态区域。 基于静态区域的边缘信息，疏忽和盗窃检测单元（206）确定疏忽和盗窃。
-
公开(公告)号：KR101092820B1
公开(公告)日：2011-12-12
申请号：KR1020090089637
申请日：2009-09-22
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G10L15/32 , G01C21/3602 , G01C21/3608 , G06F3/011 , G06K9/00335 , G10L15/25
Abstract: 본발명은내비게이션조작명령을음성과입술의움직임만으로할 수있어운전자가내비게이션조작중에도전방주시를유지할수 있도록하여운전중내비게이션조작에따른자동차사고를줄일수 있는립리딩과음성인식통합멀티모달인터페이스시스템에관한것이다.
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR100994722B1
公开(公告)日：2010-11-16
申请号：KR1020080075571
申请日：2008-08-01
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 의한 카메라 핸드오프를 이용한 다중 카메라상의 연속적인 물체 추적 방법은, 배경 모델링을 이용하여 복수의 각 카메라에서 촬상된 움직이는 물체의 영상에 대한 블록을 검출하는 과정; 상기 각 카메라의 촬상된 영상에서 상기 물체의 각거리(AD: angle distance)와 검출된 상기 블록 수의 비에 기초하여 상기 물체에 대한 각 카메라의 근접도 확률을 산출하는 과정; 최대 근접도 확률을 갖는 카메라를 주요 카메라로 하여 핸드오프를 수행하는 과정; 및 상기 주요 카메라와 실제 지도 간의 호모그래피를 이용하여 상기 물체의 경로를 추정하는 과정;을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면, 복잡한 전처리 과정이 필요 없는 확률적인 카메라 핸드오프 방법을 이용함으로써, 물체의 위치 정보 등을 이용하여 물체들을 보다 더 정확하게 구분할 수 있으며, 연속적인 추적 시스템의 효율성을 제고시킨다.-
公开(公告)号：KR100988323B1
公开(公告)日：2010-10-18
申请号：KR1020080072424
申请日：2008-07-24
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 의한 미세표정 증폭을 이용한 얼굴 표정 인식 방법은 촬상한 얼굴 영상을 입력하는 과정; 연속된 상기 얼굴 영상에서 대응된 얼굴 특징점 간의 움직임 벡터를 이용하여 상기 얼굴 영상의 미세한 얼굴 표정을 증폭시키는 과정; 및 상기 증폭된 얼굴표정을 표정분류기를 통하여 표정을 인식하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
본 발명에 의하면 종래의 인식 성능이 낮았던 미세한 얼굴 표정에 대하여 표정증폭모듈을 이용하여 증폭된 얼굴 표정으로 변환시켜 인식함으로써, 미세한 표정에 대해서도 인식할 수 있는 보다 자연스러운 표정인식기를 구현 할 수 있으며, 얼굴 표정에 대하여 인식 성능을 향상시키는 효과를 제공한다.-
公开(公告)号：KR100951793B1
公开(公告)日：2010-04-07
申请号：KR1020080001428
申请日：2008-01-04
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명에 의한 타원체 모델을 이용한 파티클 필터에서의 머리 추적 방법은, 입력된 영상에서 머리를 찾아 타원체 모델을 초기화하는 단계; 적응형 상태 전이 모델을 이용하여 움직임을 예측하여 파티클을 생성하는 단계; 최적의 파티클을 결정하는 단계; 최적의 파티클에서 완전 3차원 움직임 복구(full 3D motion recovery)를 수행하는 단계; 및 다음 입력될 영상을 위하여 관측 모델을 갱신하는 단계를 포함한다.
본 발명의 머리 추적 방법은 머리의 움직임이 아주 빠르고 좌우 회전이 큰 경우에도 그 움직임을 예측하여 파티클을 생성하기 때문에 적은 수의 파티클과 적은 연산 량으로 머리를 추적할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
본 발명은 기본적으로 C++ 언어를 이용하여 구현되었으며, 로봇에 탑재 가능한 형태로 설계되었다. 그리하여, C++언어를 컴파일하고, 실행할 수 있는 모든 플렛폼(Windows, Linux 등)에 탑재될 수 있다.-
公开(公告)号：KR100939294B1
公开(公告)日：2010-01-29
申请号：KR1020070137456
申请日：2007-12-26
Applicant: 주식회사 케이티 , 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 3차원 공간에서의 사람 움직임 추적 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 사람 움직임 추적 방법은, 스테레오 영상으로부터 얻어지는 시각차 정보를 이용하여 사람을 검출하는 단계, 상기 사람의 실루엣의 특징에 따라 미리 정하여진 복수 개의 자세 중 어느 하나를 초기 자세로 결정하고, 상기 결정된 초기 자세와 상기 실루엣의 형태에 따라서 상기 사람에 3차원 인체 모델을 초기화하는 단계 및 상기 초기화된 3차원 인체 모델을 기초로 상기 사람의 움직임을 추적하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이러한 본 발명에 의하면 입력 영상으로부터 3차원 인체 모델을 이용하여 사람의 움직임을 추적하고자 하는 경우에 3차원 인체 모델을 다양한 자세에 대하여 정확하게 초기화할 수 있는 효과가 있다.
사람 움직임 추적, 3차원 인체 모델-
50.发明授权계층적인 구조의 영상 모델을 이용한 3차원 영상 생성방법과 장치, 이를 이용한 영상 인식 방법과 특징점 추출방법 그리고 상기 방법들을 수행하는 프로그램이 기록된기록매체 有权계층적인구조의영상모델을이용한3차원영상생성방법과장치，이를이용한영상인식방법과특징점추출방법그리고상기방법들을수행하는프로그램이기록된기록매체
公开(公告)号：KR100930722B1
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：KR1020070140324
申请日：2007-12-28
Applicant: 주식회사 케이티 , 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 계층적인 구조의 영상 모델을 이용한 3차원 영상 생성 방법 및 장치, 이를 이용한 영상 인식 방법 및 특징점 추출 방법, 그리고 상기 방법들을 수행하는 프로그램이 기록된 기록매체를 개시한다. 본 발명의 3차원 영상 생성 방법은 2차원 또는 3차원의 입력 영상을 수신하고, 상기 수신된 입력 영상에서 목적 영역을 검출하는 단계; 저해상도의 3차원 영상 모델을 상기 입력 영상에 피팅(fitting)시키기 위한 제1 모델 파라미터를 결정하는 단계; 제1 모델 파라미터를 이용하여 고해상도의 3차원 영상 모델을 상기 입력 영상에 피팅시키기 위한 제2 모델 파라미터를 결정하는 단계; 및 제2 모델 파라미터를 이용하여 3차원 영상을 생성하는 단계를 포함한다. 본 발명에 따르면, 고해상도 레벨의 피팅에 소요되는 연산량과 프로세싱 시간을 효과적으로 줄일 수 있고, 세밀한 3차원 영상 생성이 가능하다. 또한, 본 발명의 피팅의 결과를 이용하면 특징점 추출을 용이하게 할 수 있고, 회전과 조명등의 변화에 강인하며 영상 인식 결과를 얻을 수 있다.
3차원 얼굴 생성/합성, 얼굴 인식, 특징점 추출, 3차원 얼굴 모델Abstract translation: 提供了使用分层3D图像模型的3D图像生成方法和装置，使用该模型的图像识别和特征点提取方法，以及用于执行该方法的记录介质存储程序，以生成精细的3D图像，并且能够减少 处理时间和高分辨率水平拟合的操作量。 接收2维输入图像，并检测面部区域（110）。 将低分辨率的三维图像模型投影到二维空间（120）上。 确定第一模型参数（130）。 高分辨率的三维图像模型被投影到二维空间（140）上。 确定第二模型参数（150）。 通过使用第二模型参数（160）生成三维图像。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
64
records
(took 0.035 seconds)
