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公开(公告)号：KR1020140070059A
公开(公告)日：2014-06-10
申请号：KR1020120138081
申请日：2012-11-30
Applicant: 경북대학교 산학협력단 , 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06T7/60
CPC classification number: G06K9/00389 , G06K9/4671 , G06K9/6234 , G06K9/6247 , G06K9/6276 , G06T7/254
Abstract: Disclosed is a method for recognizing a gesture. The method for recognizing a gesture comprises the steps of: receiving a video clip in which a user is photographed; acquiring a difference image by performing a subtraction operation on a plurality of adjacent frames among a plurality of frames constituting the received video clip; extracting a feature point from the acquired difference image; calculating a statistical distance between the extracted feature point of the difference image and a plurality of prestored feature points of reference difference images; and recognizing a gesture corresponding to the feature point of the reference difference image, of which the statistical distance from the feature point of the difference image is minimum, among the plurality of prestored feature points of the reference difference images as a user′s gesture.
Abstract translation: 公开了用于识别手势的方法。 用于识别手势的方法包括以下步骤：接收用户被拍摄的视频剪辑; 通过对构成接收到的视频剪辑的多个帧中的多个相邻帧执行减法运算来获取差分图像; 从所获取的差分图像提取特征点; 计算所述提取的所述特征点与所述参考差异图像的预先存储的特征点之间的统计距离; 并且作为用户的手势，识别与参考差异图像的多个预先存储的特征点之间的距差异图像的特征点的统计距离最小的参考差异图像的特征点对应的手势。
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公开(公告)号：KR101455666B1
公开(公告)日：2014-11-03
申请号：KR1020130022198
申请日：2013-02-28
Applicant: 경북대학교 산학협력단 , 재단법인대구경북과학기술원
Abstract: 인증 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 인증장치는, 기 등록된 사용자의 얼굴 정보 및 제스처 정보를 저장하는 저장부, 사용자 영상을 촬영하는 촬영부, 촬영된 사용자 영상에서 얼굴 영상을 추출하고, 얼굴 영상과 기 등록된 사용자의 얼굴 정보를 대비하여 얼굴 유사도를 측정하는 얼굴 인식부, 촬영된 사용자 영상의 각각의 프레임에 대한 차영상을 계산하고, 계산된 차영상을 이용하여 추출된 제스처 특징과 기 등록된 사용자의 제스처 정보를 대비하여 제스처 유사도를 측정하는 제스처 인식부 및 측정된 얼굴 유사도 및 제스처 유사도를 기초로 등록된 사용자인지를 판단하는 제어부를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101440441B1
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：KR1020120138081
申请日：2012-11-30
Applicant: 경북대학교 산학협력단 , 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06T7/60
Abstract: 제스처 인식 방법이 개시된다. 제스처 인식 방법은, 사용자를 촬상한 동영상을 입력받는 단계, 입력받은 동영상을 구성하는 복수의 프레임들 중에서 인접하는 복수의 프레임 사이에 빼기(subtract) 연산을 수행하여 차 영상을 획득하는 차 영상 획득부, 획득된 차 영상의 특징점을 추출하는 단계, 추출된 차 영상의 특징점과 기 저장된 복수의 기준 차 영상 특징점 간의 통계적 거리를 산출하는 단계 및 복수의 기준 차 영상 특징점 중에서 상기 차 영상의 특징점과의 통계적 거리가 최소인 기준 차 영상 특징점에 대응되는 제스처를 사용자의 제스처로 인식하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020130062200A
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：KR1020110128674
申请日：2011-12-02
Applicant: 경북대학교 산학협력단 , 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06K9/00355 , G06K9/6212 , G06K9/6276
Abstract: PURPOSE: A hand gesture recognition device and method are provided to actively correspond to the change of the number of gestures or the number of users. CONSTITUTION: A search unit(140) searches and traces a position of a hand of a user. A feature extraction unit(150) extracts a gesture sequence by using the position of the hand. A pattern matching unit(160) calculates statistical distance between the extracted sequence data and a lot of sequence data stored in a storage unit. A recognition unit(170) recognizes a gesture corresponding to sequence data that the calculated statistical distance is the shortest as a gesture of the position of the hand. [Reference numerals] (110) Input unit; (120) Output unit; (130) Storage unit; (140) Search unit; (150) Feature extraction unit; (160) Pattern matching unit; (170) Recognition unit; (180) Control unit
Abstract translation: 目的：提供手势识别装置和方法以主动对应于手势数量或用户数量的变化。 构成：搜索单元（140）搜索和跟踪用户的手的位置。 特征提取单元（150）通过使用手的位置提取手势序列。 模式匹配单元（160）计算提取的序列数据与存储在存储单元中的大量序列数据之间的统计距离。 识别单元（170）识别与序列数据相对应的手势，所计算的统计距离最短，作为手的位置的手势。 （附图标记）（110）输入单元; （120）输出单元; （130）存储单元; （140）搜索单位; （150）特征提取单元; （160）模式匹配单元; （170）识别单位; （180）控制单元
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公开(公告)号：KR101299031B1
公开(公告)日：2013-09-16
申请号：KR1020110128674
申请日：2011-12-02
Applicant: 경북대학교 산학협력단 , 재단법인대구경북과학기술원
IPC: G06T7/20
Abstract: 손 제스처 인식 장치가 개시된다. 본 손 제스처 인식장치는, 사용자의 움직임을 촬상한 동영상을 입력받는 입력부, 입력받은 동영상을 이용하여 사용자의 손의 위치를 탐색하고, 추적하는 탐색부, 탐색 및 추적된 손 위치를 이용하여 제스처 시퀀스를 추출하는 특징 추출부, 복수의 시퀀스 데이터를 저장하는 저장부, 추출된 시퀀스 데이터와 저장된 복수의 시퀀스 데이터 각각 간의 통계적 거리를 산출하는 패턴 매칭부, 산출된 통계적 거리가 가장 낮은 시퀀스 데이터에 대응되는 제스처를 탐색 및 추적된 손 위치의 제스처로 인식하는 인식부, 및, 인식된 제스처를 출력하는 출력부를 포함한다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020140107946A
公开(公告)日：2014-09-05
申请号：KR1020130022198
申请日：2013-02-28
Applicant: 경북대학교 산학협력단 , 재단법인대구경북과학기술원
CPC classification number: G06K9/00221 , G06F21/32 , G06K9/00335 , G06K9/46 , G06K9/6201 , G06T5/50
Abstract: An authentication apparatus is disclosed. The authentication apparatus according to the present invention includes a storage unit which stores the gesture information and face information of a user which is previously registered, a photographing unit which photographs an image of the user, a face recognizing unit which extracts a face image from the photographed user image and measures a face similarity by comparing the face image with the face information of the user which is previously registered, a gesture recognizing unit which calculates a difference image for each frame of the photographed user image and measures a gesture similarity by comparing a gesture feature extracted using the calculated difference image with the gesture information of the user which is previously registered, and a control unit which determines whether the user is registered based on the measured gesture and face similarities.
Abstract translation: 公开了认证装置。 根据本发明的认证装置包括存储单元，其存储预先登记的用户的手势信息和面部信息，拍摄用户的图像的拍摄单元，从该图像提取面部图像的面部识别单元 拍摄的用户图像，并通过将面部图像与预先登记的用户的脸部信息进行比较来测量脸部相似度;手势识别单元，其计算拍摄的用户图像的每个帧的差异图像，并通过比较 使用计算出的差分图像与预先登记的用户的手势信息提取的手势特征，以及基于所测量的手势和面部相似度来判定用户是否被登记的控制单元。
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公开(公告)号：KR1020120089504A
公开(公告)日：2012-08-13
申请号：KR1020100126281
申请日：2010-12-10
Applicant: 경북대학교 산학협력단
IPC: G06T7/60
CPC classification number: G06T7/33 , G06K9/4671 , G06K9/6247 , G06K9/6276 , G06T7/37
Abstract: PURPOSE: An object recognizing device and an object recognizing method are provided to recognize an object by a low level feature vector corresponding to each image. CONSTITUTION: A feature descriptor producing unit(120) generates vectors corresponding to images respectively. A matrix generating unit(130) configures a matrix in which the vectors are formed in rows. The matrix generating unit generates a transformation matrix by applying a partial space analyzing method to the matrix. A control unit(140) determines low level feature vectors for each image by applying each vector to the transformation matrix. A storage unit(150) stores the images and low level feature vectors for each image.
Abstract translation: 目的：提供对象识别装置和对象识别方法，以通过与每个图像对应的低级特征向量来识别对象。 构成：特征描述符生成单元（120）分别生成与图像相对应的向量。 矩阵生成单元（130）构成向量以行形成的矩阵。 矩阵生成单元通过对矩阵应用部分空间分析方法来生成变换矩阵。 控制单元（140）通过将每个向量应用于变换矩阵来确定每个图像的低级特征向量。 存储单元（150）存储每个图像的图像和低级特征向量。
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公开(公告)号：KR101089847B1
公开(公告)日：2011-12-05
申请号：KR1020100022447
申请日：2010-03-12
Applicant: 경북대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 살펴보면, 본 발명의 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템은 복수 개의 학습이미지데이터와 입력이미지데이터로부터 복수 개의 키포인트를 각각 검출하고, 검출된 키포인트의 특징정보간에 최소거리를 갖는 키포인트를 검출하여, 검출된 키포인트에 클래스를 할당한 후 상기 클래스가 할당된 키포인트에 기초하여 상기 키포인트간 매칭을 수행한다. 이러한 구성에 의해, 본 발명의 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법은 학습이미지데이터로부터 획득한 키포인트와 입력이미지데이터로부터 획득한 키포인트 간의 유사도 정의를 통해, 가장 유사도가 높은 키포인트에 클래스를 할당하고, 가장 많은 클래스가 할당된 키포인트에 대하여 유사성이 높다고 판별하여, 상기 키포인트에 클래스를 최종부여한 후, 상기 키포인트 간 매칭을 수행함으로써, 이미지데이터 내 얼굴 인식의 정확성을 높일 수 있다.
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公开(公告)号：KR101521136B1
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：KR1020130156639
申请日：2013-12-16
Applicant: 경북대학교 산학협력단
Abstract: 영상인식방법이개시된다. 본방법은테스트영상이입력되면, 테스트영상을복수의블록으로분할하고, 분할된각 블록별로복수의지역적특징기술자를획득하는단계, 객체확률모델을이용하여, 테스트영상의각 블록당 하나의지역적특징기술자를선택하는단계, 테스트영상의각 블록당 가중치를계산하는단계, 복수의기준영상과테스트영상을순차적으로비교하면서, 선택된지역적특징기술자및 가중치를이용하여서로매칭되는블록간의유사도거리값들을산출하는단계, 산출된유사도거리값들을비교하여, 복수의기준영상중 테스트영상에대응되는영상을인식하는단계를포함한다.
Abstract translation: 公开了一种用于识别面部的方法，包括以下步骤：接收测试图像，将测试图像划分为多个块，然后为每个分割块获得多个局部特征描述符; 通过使用对象概率模型为测试图像的每个块选择一个局部特征描述符; 计算测试图像的每个块的加权值; 通过使用所选择的局部特征描述符和加权值来计算彼此匹配的块之间的相似度的距离值，同时顺序地将多个参考图像与测试图像进行比较; 以及通过比较所计算的相似度的距离值来识别与测试图像相对应的参考图像中的图像。
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公开(公告)号：KR100949893B1
公开(公告)日：2010-03-25
申请号：KR1020080039219
申请日：2008-04-28
Applicant: 경북대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 고차원의 영상 데이터에 텐서 개념을 적용하여 저차원 텐서 데이터로 표현하고, 이를 바탕으로 핵심 정보를 추출함으로써 고차원의 영상 데이터를 효율적으로 분류할 수 있는 텐서 데이터를 이용한 영상 데이터 분류 방법 및 장치에 관한 것으로서, 2차 텐서로 표현된 동일 클래스에 속한 저차원 텐서 데이터간의 차의 확률 밀도 함수를 이용하여 두 영상 데이터 간의 유사도 함수를 정의하고, 상기 정의한 유사도 함수를 이용하여 입력되는 영상 데이터를 분류한다.
영상 데이터, 텐서, 유사도 함수, 텐서 PCA(Principal Component Analysis)
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