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公开(公告)号：KR1020150003039A
公开(公告)日：2015-01-08
申请号：KR1020130075946
申请日：2013-06-28
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: H04N21/43 , H04N21/478
CPC classification number: H04N5/44591 , H04N21/4307 , H04N21/4316 , H04N21/435 , H04N21/4622 , H04N21/6543 , H04N21/812 , H04N21/8166
Abstract: 본 발명의 일 실시예의 일 측면에 따르면, 영상 컨텐츠의 영상 신호에 삽입된 어플리케이션 정보를 검출하는 단계; 상기 영상 신호에 삽입된 어플리케이션 정보로부터 상기 영상 컨텐츠의 상영 시간 정보를 획득하는 단계; 상기 영상 컨텐츠를 표시하는 단계; 및 상기 영상 컨텐츠의 상영 시간에 연동하여, 상기 영상 컨텐츠에 관련된 어플리케이션을 실행하는 단계를 포함하는 영상 컨텐츠 제공 방법이 제공된다.
Abstract translation: 根据本发明实施例的视频内容提供方法包括以下步骤：检测插入到视频内容的视频信号中的应用信息; 从插入到视频信号中的应用信息获取视频内容的运行时间信息; 显示视频内容; 以及通过将视频内容的运行时间链接到应用来执行与视频内容相关的应用。
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公开(公告)号：KR1020090062049A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：KR1020070129135
申请日：2007-12-12
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: H04N19/23 , H04N19/17 , H04N19/176 , H04N19/503
Abstract: An image data compression preprocessing method, an image data compression method using the same, and an image data compression system are provided to compress video data with reference to background model data or/and an estimated motion dimension value, thereby improving video compression efficiency in environment in which a background and motion exists. Video data is received(S110). Background model data for the video data is produced(S120). Based on the video data and the background model data, a moving object domain is determined(S130). A motion dimension value of the moving object domain is estimated(S140). The video data is compressed with reference to at least one of the background model data or the estimated motion dimension value(S150).
Abstract translation: 提供图像数据压缩预处理方法，使用该图像数据压缩预处理方法的图像数据压缩方法和图像数据压缩系统，以便参考背景模型数据或/和估计的运动尺寸值来压缩视频数据，从而提高环境中的视频压缩效率 其中存在背景和动作。 接收视频数据（S110）。 制作视频数据的背景模型数据（S120）。 基于视频数据和背景模型数据，确定移动对象域（S130）。 估计运动对象域的运动维度值（S140）。 参考背景模型数据或估计的运动维度值中的至少一个来压缩视频数据（S150）。
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公开(公告)号：KR1020090032808A
公开(公告)日：2009-04-01
申请号：KR1020070098316
申请日：2007-09-28
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G06K9/4642 , G06K9/3241 , G06T7/246
Abstract: An object classifying method and a system thereof are provided to prevent an inputted image from being influenced by the rotation of a subject regardless of the difference in the size of the image, corresponding to the distance between a camera and the subject, and the inclined degree of the subject corresponding to the photographing angle. A central axis extracting unit(110) extracts the central axis of an inclined image. A central axis conversion unit(120) converts the central axis which the central axis extracting unit extracts so as to coincide with the y-axis. An image vector extraction unit(130) extracts a feature vector by dividing the converted image in the lattice type based on the HOG(Histogram of Oriented Gradients) algorithm. An image determination unit(140) determines whether the image is an image of a person or vehicle by inputting the extracted feature vector into an LSVM(Linear Support Vector Machine).
Abstract translation: 提供了一种物体分类方法及其系统，以防止输入的图像受到被摄体的旋转的影响，而与图像的尺寸的差异相对应于相机和被摄体之间的距离以及倾斜度 与拍摄角度相对应。 中心轴提取单元（110）提取倾斜图像的中心轴。 中心轴转换单元（120）将中心轴提取单元提取的中心轴转换为与y轴一致。 图像矢量提取单元（130）通过基于HOG（定向梯度直方图）算法将格子类型中的转换图像除以来提取特征向量。 图像确定单元（140）通过将所提取的特征向量输入到LSVM（线性支持向量机）来确定图像是人或车辆的图像。
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64.发明授权얼굴 영상의 유사도 산출 방법 및 장치와 이를 이용한 얼굴영상 검색 방법 및 장치 그리고 얼굴 합성 방법 失效用于计算面部图像的相似度的方法和装置，用于检索面部图像的方法和装置以及用于合成面部图像的方法
公开(公告)号：KR100860989B1
公开(公告)日：2008-09-30
申请号：KR1020060129680
申请日：2006-12-18
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G06K9/00268
Abstract: 본 발명은 얼굴 영상의 유사도 산출 방법 및 장치와 이를 이용한 얼굴 영상 검색 방법 및 장치 그리고 얼굴 합성 방법을 개시한다. 본 발명에 따른 얼굴 영상의 유사도 산출 방법은 얼굴 영상의 전체 특징에 따른 얼굴 영상의 전체적인 유사도와 얼굴 영상의 국부 특징에 따른 얼굴 영상의 국부적인 유사도를 각각 별도로 계산하고, 계산된 유사도 결과를 가중치에 따라 합산하여 대비되는 얼굴 영상의 유사도를 계산함으로써, 얼굴의 전체적인 특징과 국부적인 특징이 모두 고려된 얼굴 유사도 계산 결과를 얻을 수 있고, 얼굴 영상 유사도 계산의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 복잡성(complexity)을 낮출 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020080073982A
公开(公告)日：2008-08-12
申请号：KR1020070012917
申请日：2007-02-07
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G06T7/33 , G06K9/00597 , G06K9/46 , G06T7/70
Abstract: An apparatus and a method for updating the feature information of an object, and an object recognition system and method using the same are provided to transmit a facial image acquired in a lower device to an upper device to extract an improved facial feature if the lower device and the upper device are connected to each other, and transmit the improved facial feature to the lower device to update the facial feature in the lower device, thereby securing face recognition performance at a level similar to that of the upper device even in the lower device. An object feature extractor extracts a first basic feature from an original image. A storage unit stores the original image in correspondence to the first basic feature. A transmitter(1314) transmits the original image with the first basic feature to an upper device(1330) if connection with the upper device is recognized. A receiver(1315) receives a complex feature provided from the upper device for updating the first basic feature stored in the storage unit.
Abstract translation: 提供一种用于更新对象的特征信息的装置和方法，以及使用其的对象识别系统和方法，用于将下部装置中获取的面部图像发送到上部装置，以便在下部装置 并且上部装置彼此连接，并且将改进的面部特征发送到下部装置以更新下部装置中的面部特征，从而即使在下部装置中也可以将面部识别性能保持在与上部装置相似的水平 。 对象特征提取器从原始图像提取第一基本特征。 存储单元存储与第一基本特征对应的原始图像。 如果与上部装置的连接被识别，则发射器（1314）将具有第一基本特征的原始图像发送到上部装置（1330）。 接收器（1315）接收从上位装置提供的用于更新存储在存储单元中的第一基本特征的复杂特征。
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公开(公告)号：KR100851981B1
公开(公告)日：2008-08-12
申请号：KR1020070015530
申请日：2007-02-14
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G06K9/00899 , G06K9/00221 , G06K9/00906 , G07C9/00158
Abstract: A method and an apparatus for detecting liveness in a video image are provided to remove the necessity of a user intervention and additional hardware, and perform liveness detection against spoofing. An initialization unit(100) detects object features from a certain frame of a video image and initializes tracking. A tracking unit(110) tracks the object features with respect to subsequent frames of the video image based on the detected object features. A calculation unit(120) performs affine transformation on the detected object features and the tracked object features of the (n-1)th frame, and calculates a statistical distance between the transformed object features and the object features of the nth frame. A detecting unit(130) calculates an actual value based on the calculated distance value, and detects whether the video image is a liveness object based on the calculated liveness value.
Abstract translation: 提供了一种用于检测视频图像中的活动性的方法和装置，以消除用户干预和附加硬件的必要性，并进行欺骗的活动检测。 初始化单元（100）从视频图像的特定帧检测对象特征并初始化跟踪。 跟踪单元（110）基于检测到的对象特征来跟踪视频图像的后续帧的对象特征。 计算单元（120）对所检测到的物体特征和第（n-1）帧的被跟踪对象特征进行仿射变换，并计算变换后的物体特征与第n帧的物体特征之间的统计距离。 检测单元（130）基于所计算的距离值计算实际值，并且基于计算的活力值来检测视频图像是否是活动对象。
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公开(公告)号：KR100745981B1
公开(公告)日：2007-08-06
申请号：KR1020060004144
申请日：2006-01-13
Applicant: 삼성전자주식회사
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/00288 , G06K9/6234 , G06K2009/4666
Abstract: 본 발명은 보상적 특징에 기반한 확장형 얼굴 인식 방법 및 장치에 관한 것이다.
본 발명의 실시예에 따른 얼굴 인식 장치는 복수의 특징 분석 기법을 독립적으로 사용하여 얼굴 영상에 대한 복수의 특징을 분석하고, 상기 복수의 특징을 기준영상으로부터 얻어진 특징들과 비교하여 복수의 유사도를 제공하는 다중 분석부, 상기 복수의 유사도를 합성하는 합성부, 및 상기 합성된 유사도를 사용하여 상기 얼굴 영상을 분류하는 판별부를 포함한다.
얼굴 인식, 합성, 유사도-
公开(公告)号：KR1020060042311A
公开(公告)日：2006-05-12
申请号：KR1020040090917
申请日：2004-11-09
Applicant: 삼성전자주식회사
Inventor： 박규태
IPC: G06K9/58
CPC classification number: H04N5/332 , G01J3/36 , G06K9/00255 , G06K9/00604 , H04N9/045
Abstract: 적외선을 이용한 영상 장치 및 그의 영상 식별 방법이 개시된다. 이 장치는, 영상의 스펙트럼에서 가시광선 성분과 적외선 성분을 함께 광학적으로 센싱하고, 센싱한 영상을 전기적인 신호로 변환하는 영상 센싱부 및 영상 센싱부로부터 입력한 전기적인 신호로부터 영상에서 관심의 대상이 되는 객체 성분을 인식하는 영상 처리부를 구비하는 것을 특징으로 한다. 그러므로, 종래보다 공정상으로 훨씬 더 쉽게 적외선 성분 셀을 구현할 수 있고, 구현된 적외선 필터를 이용하여 센싱된 영상의 적외선 성분을 이용하므로 객체의 주변 조명에 영향을 덜 받으면서 객체 성분을 더 정확하게 식별할 수 있고, 적외선 성분과 가시광선 성분을 함께 투과시키는 영상 센싱부를 이용하여 한 대의 카메라만으로 홍채 식별의 기능 뿐만 아니라 컬러 영상을 획득하는 기능을 모두 수행할 수 있어, 즉, 두 가지의 기능들을 한 대의 카메라만으로 통합하여 수행할 수 있으므로 장비를 소형화시킬 수 있는 효과를 갖는다.
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公开(公告)号：KR1019980065491A
公开(公告)日：1998-10-15
申请号：KR1019970000514
申请日：1997-01-10
Applicant: 삼성전자주식회사
IPC: H04N19/625
Abstract: 본 발명의 영상 데이터 부호화방법은 DCT블럭의 각 영역내의 계수를 대표 양자화 스텝사이즈들에 의해 양자화하여 DCT블럭의 각 영역의 부호량을 계산하고, 이 계산된 부호량을 조합하여 복수개의 실제 양자화기에 의한 양자화 스텝사이즈에 따라 양자화할 경우의 부호량을 세그먼트 단위로 예측해서 목표 부호량에 가장 근접한 실제 양자화기에 대응하는 기준 양자화번호를 선택한다. 이 선택된 기준 양자화번호에 대응하는 양자화번호를 세그먼트 단위로 각 매크로블럭마다 동일한 양자화번호를 할당한 후, DCT블럭 단위로 클래스번호를 조절하여 부호량을 조절한다.
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