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公开(公告)号：KR101660157B1
公开(公告)日：2016-09-26
申请号：KR1020150009908
申请日：2015-01-21
Applicant: 동국대학교 산학협력단
Abstract: 본발명의일 실시예로써시선추적기반재활시스템이제공된다. 시선추적기반재활시스템은, 환자의눈이포함된영상을획득하기위한영상획득부, 획득된영상에기초하여환자의눈의동공중심과각막의반사광중심을검출하는안구정보획득부, 검출된동공중심과각막의반사광중심을이용하여환자의시선위치를추적하기위한시선추적부, 환자의재활을위한훈련컨텐츠가포함된화면을디스플레이하는디스플레이부및 환자의시선위치에따라화면에포함된훈련컨텐츠의전부또는일부를변경하는제어부를포함할수 있다.
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公开(公告)号：KR101788070B1
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：KR1020120146363
申请日：2012-12-14
Applicant: 동국대학교 산학협력단
IPC: G06T7/00
Abstract: 본발명은조명이균일한적외선조명환경뿐만아니라조명변화가다양한가시광선환경에서도코 영역을정확하게검출하고, 사용자의다양한얼굴포즈변화에따라코 영역에두 개의콧구멍이존재하지않을경우에도코 영역을정확하게검출할수 있는방법을제공한다. 취득된얼굴영상으로부터얼굴영역및 얼굴영역에서의얼굴특징점을검출하고, 검출된얼굴영역및 얼굴특징점을기반으로코 탐색영역을검출한다. 다음으로두 개또는한 개의콧구멍형상(Shape) 특성및 집적영상(integral imaging) 기법을통해코 영역을검출한다. 그리고연속영상에서코 영역을추적(tracking)하기위해현재프레임영상에서검출된코 영역을다음프레임영상의코 탐색영역과적응템플릿대응(adaptive template matching)을통해코 영역을검출한다.
Abstract translation: 即使在具有各种照明变化的可见光环境以及具有均匀照明的红外照明环境下，即使在鼻部区域中由于用户的各种脸部姿势改变而不存在两个鼻孔， 它提供了一种准确检测的方法。 从所获取的脸部图像中检测脸部区域和脸部区域中的脸部特征点，并且基于检测到的脸部区域和脸部特征点来检测鼻子搜索区域。 接下来，通过两个或一个鼻子形状特征和积分成像技术来检测鼻子区域。 为了跟踪连续图像中的鼻子区域，通过下一帧图像的鼻子搜索区域和自适应模板匹配来检测在当前帧图像中检测到的鼻子区域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020160108790A
公开(公告)日：2016-09-20
申请号：KR1020150031925
申请日：2015-03-06
Applicant: 동국대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/6268 , G06K9/00617
Abstract: 본발명은눈 개폐분류장치및 방법에관한것으로, 더욱상세하게는보다정확한눈 개폐분류를위하여카메라로부터취득한컬러영상에대해퍼지룰을기반으로눈 영역을분할하여뜬 눈인지감은눈인지에대한분류를수행하는장치및 방법에관한것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于分类开闭眼睛的装置和方法。 更具体地，本发明涉及一种通过基于模糊规则将眼睛区域分割为从相机获得的彩色图像来分类眼睛是否被打开或闭合的装置和方法，以更准确地分类开闭眼睛。
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公开(公告)号：KR101910158B1
公开(公告)日：2018-12-19
申请号：KR1020160167635
申请日：2016-12-09
Applicant: 동국대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명은 회선 신경망 기반 눈 개폐 분류 장치 및 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 회선 신경망 기술(CNN; Convolutional Neural Network)을 통해 눈 영상을 분석하여 뜬 눈인지 감은 눈인지에 대한 분류를 수행하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 눈 개폐 영상을 학습한 회선 신경망 구조의 필터(filter)와 가중치(weight) 값들을 이용하여 입력한 눈 영상이 뜬 눈인지 감은 눈인지를 정확하게 분류할 수 있다.
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公开(公告)号：KR101903437B1
公开(公告)日：2018-10-04
申请号：KR1020170083250
申请日：2017-06-30
Applicant: 동국대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00617 , G06K9/0061 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30041
Abstract: 본발명은눈의개폐여부를판단하는기술에관한것으로서, 구체적으로는눈 영상을딥 레지듀얼러닝(Deep Residual Learning) 기술을기반으로뜬 눈인또는감은눈으로분류하는장치및 방법에관한것이다. 본발명의실시예에따르면, 다양한눈 영상들을학습한딥 레지듀얼러닝기반회선신경망모델을이용하여입력된눈 영상의개폐여부를정확하게분류할수 있다.
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公开(公告)号：KR1020160090065A
公开(公告)日：2016-07-29
申请号：KR1020150009908
申请日：2015-01-21
Applicant: 동국대학교 산학협력단
CPC classification number: A61B5/4833 , A61B5/161 , A61B5/162 , A61B2505/09 , A61H2201/5035 , A61H2201/5043 , G09B5/02
Abstract: 본발명의일 실시예로써시선추적기반재활시스템이제공된다. 시선추적기반재활시스템은, 환자의눈이포함된영상을획득하기위한영상획득부, 획득된영상에기초하여환자의눈의동공중심과각막의반사광중심을검출하는안구정보획득부, 검출된동공중심과각막의반사광중심을이용하여환자의시선위치를추적하기위한시선추적부, 환자의재활을위한훈련컨텐츠가포함된화면을디스플레이하는디스플레이부및 환자의시선위치에따라화면에포함된훈련컨텐츠의전부또는일부를변경하는제어부를포함할수 있다.
Abstract translation: 根据本发明的实施例，提供了一种基于注视跟踪的康复系统。 基于注视跟踪的康复系统可以包括：图像获取单元，用于获取包括患者眼睛的图像; 眼球信息获取单元，用于基于所获取的图像检测来自患者眼睛的角膜的瞳孔的中心和反射光的中心; 注视跟踪单元，用于使用检测到的瞳孔的中心和来自角膜的反射光线跟踪患者的凝视位置; 显示单元，用于显示包括用于患者康复的训练内容的屏幕; 以及控制单元，用于根据患者的凝视位置改变包括在屏幕中的整个训练内容或其一部分。
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公开(公告)号：KR1020140089448A
公开(公告)日：2014-07-15
申请号：KR1020120146363
申请日：2012-12-14
Applicant: 동국대학교 산학협력단
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/00281
Abstract: Provided is a nose region detection method capable of accurately detecting a nose region in visible rays environment where illumination changes in a various way as well as an even infrared rays environment and accurately detecting a nose region even when the two nostrils are not found in a nose region depending on a pose of a user. The nose region detection method extracts a face area and facial characteristics in the face area from the acquired face image and extracts a nose search area based on the extracted face area and facial characteristics in the face area. Then, the nose area is detected through an integral imaging method and one or more nostrils shape characteristics. And the nose area is detected through an adaptive template matching and the nose search area of a next frame image in the current frame image to track the nose area in a sequence images.
Abstract translation: 提供一种鼻区域检测方法，其能够精确地检测在各种方式的照明变化的可见光环境中的鼻部区域以及即使在鼻子中没有发现两个鼻孔的情况下的均匀的红外线环境，也能够精确地检测鼻部区域 区域取决于用户的姿势。 鼻区域检测方法从所获取的脸部图像中提取面部区域和面部特征，并且基于面部区域中的提取的面部区域和面部特征提取鼻子搜索区域。 然后，通过整体成像方法和一个或多个鼻孔形状特征来检测鼻部区域。 并且通过自适应模板匹配和当前帧图像中的下一帧图像的鼻部搜索区域来检测鼻子区域，以跟踪序列图像中的鼻子区域。
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