Abstract:
오디오 데이터 분류 장치는 오디오 데이터를 정상 소리와 비정상 소리로 식별하는 단일 클래스 SVDD(Support Vector Data Description)를 위한 학습 데이터를 생성하는 SVDD 학습부, 비정상 소리로 식별된 오디오 데이터를 유형별로 분류하는 SRC(Sparse Representation Classifier)를 위한 학습 데이터를 생성하는 SRC 학습부, 단일 클래스 SVDD를 위한 학습 데이터에 기초하여, 오디오 데이터를 정상 소리 또는 비정상 소리로 식별하는 오디오 데이터 식별부 및 SRC를 위한 학습 데이터에 기초하여, 오디오 데이터 식별부에 의해 비정상 소리로 식별된 오디오 데이터를 유형별로 분류하는 오디오 데이터 분류부를 포함한다.
Abstract:
제 1 단말로부터 그림 데이터를 수신하여 데이터베이스에 저장하고, 제 2 단말의 요청에 따라 상기 그림 데이터를 상기 제 2 단말로 전송하는 그림 관리부, 상기 제 2 단말로부터 표준 진단 양식에 기초하여 작성된 상기 그림 데이터에 대한 표준 진단 결과를 수신하고, 상기 표준 진단 결과에 기초하여 상기 그림 데이터의 특징을 디지털 데이터 형태로 변환한 비트스트림을 생성하는 비트스트림 생성부, 상기 제 2 단말의 요청에 따라 상기 생성된 비트스트림과 유사한 비트스트림을 갖는 그림 데이터의 진단 사례를 상기 제 2 단말에 제공하는 진단 사례 제공부 및 상기 진단 사례를 참조하여 작성된 최종 진단 결과를 상기 제 2 단말로부터 수신하여 상기 제 1 단말로 제공하는 진단 결과 제공부를 포함하는 그림 진단 장치를 제공한다. 나무 그림, 비트스트림
Abstract:
PURPOSE: An abnormal group action detecting method and a device thereof are provided to extract motion information about frames by comparing the frames with a representative frame. CONSTITUTION: An image frame analyzing unit(300) partitions first image data about a detection target into frames. The image frame analyzing unit extracts a representative frame of the first image data from the partitioned frames. The image frame analyzing unit extracts motion information of frames by comparing the frames with the representative frame. A detection unit(400) inputs the motion information of the frames to a single class classifier. The detection unit determines an abnormal frame.
Abstract:
PURPOSE: An abnormal sound detection and identification system in a camera environment is provided to efficiently identify audio data as a normal sound or an abnormal sound by using a single class SVDD and SRC and to classify audio data identified as the abnormal sound. CONSTITUTION: An SVDD(Support Vector Data Description) learning unit(142) generates learning data for a single class SVDD. An SRC(Sparse Representation Classifier) learning unit(144) generates learning data for an SRC. An audio data identifying unit(150) identifies audio data as a normal sound or an abnormal sound based on the learning data for the single class SVDD. An audio data classifying unit(160) classifies the audio data according to the type of the audio data which is identified as the abnormal sound.
Abstract:
PURPOSE: A system for recognizing a person in watch list is provided to locate a single class binary classifier on an upper node of a multi-class binary classifier. CONSTITUTION: A face data storing unit(450) registers a user referred to the face authentication. The face data storage module stores the face image. A face recognition part(300) extracts the feature value from the authentication target image. A face authentication unit(500) inputs the extracted feature value to the mixing hierarchical binary classifier. The face authentication unit produces the authentication result about the authentication target person.
Abstract:
심리 진단 장치는 제 1 단말기로부터 수신된 그림을 그리는 내담자에 대한 영상 데이터, 내담자의 움직임 형태에 따른 좌표값과 내담자의 움직임이 발생한 이벤트의 발생시간을 포함하는 로그 데이터 및 내담자가 그린 그림의 이미지 데이터를 저장하는 저장부와, 로그 데이터에 포함된 좌표값과 각 이벤트들을 정의한 이벤트 규칙의 기준값을 비교하여, 이벤트 규칙에서 내담자의 움직임 형태에 대응되는 이벤트를 추출하는 이벤트 추출부와, 추출된 이벤트에 대한 정보에 따라 로그 데이터로부터 산출된 각 이벤트의 종류와 개수, 전체 이벤트 발생 대비 각 이벤트의 점유 비율 및 이벤트의 발생시간 중 적어도 하나에 대한 정보를 제 2 단말기에 제공하는 전송부와, 제 2 단말기로부터 수신된 검색요청에 따라 상기 이벤트에 대응되는 내담자의 영상 데이터 및 이미지 데이터를 검색하여 제 2 단말기로 제공하는 이벤트 검색부, 및 제 2 단말기로부터 수신한 내담자의 심리 상태에 대한 진단 결과를 제 1 단말기에 제공하는 진단 결과 제공부를 포함한다.
Abstract:
뉴스 데이터 분석 방법은 뉴스 비디오를 복수의 뉴스 기사 클립으로 분할하고, 뉴스 기사 클립들을 카테고리별로 군집화하고, 동일 카테고리에 포함된 뉴스 기사 클립들을 유사도에 기초하여 복수의 계층의 뉴스 기사 군집들로 군집화하고, 기설정된 군집 분석 처리 기준에 따라 뉴스 기사 군집들에 대해 기간별 성향 분석, 성장도 분석 및 패스파인더 네트워크 분석 중 적어도 하나에 대한 지적 구조 분석을 수행한다.
Abstract:
PURPOSE: A system and a method for providing news are provided to generate a news list corresponding to a searching condition at a minimum cost and easily classify breaking news and advanced news from the generated news list. CONSTITUTION: A news search server(120) includes the followings. A news list generator(124) generates a news list including news videos corresponding to the searching condition, and the news list generating unit calculates a similarity matrix. The similarity matrix indicates the similarity between news videos includes in the generated news list. According to the similarity matrix, a news list classifier(126) classifies the news videos, which are included in the news list, as breaking news or advanced news.
Abstract:
PURPOSE: A front face detecting device is provided to detect a stable and accurate front face by separating a front face from face candidate images including face images based on an SRC(Sparse Representation Classifier). CONSTITUTION: A skin color detecting unit(110) detects a face candidate image including a skin color area by using an Red/Green/Blue color space. A step type classifying unit(120) checks whether the face candidate image includes a face image by steps. A front face recognizing unit(130) classifies the face candidate image including the face image into a front face, a non-front face, and a non-face by using an SRC. [Reference numerals] (110) Skin color detecting unit; (120) Step type classifying unit; (130) Front face recognizing unit