디지탈 감시 장치 및 방법
    1.
    发明公开
    디지탈 감시 장치 및 방법 失效
    数字监控系统及其方法

    公开(公告)号:KR1020030006539A

    公开(公告)日:2003-01-23

    申请号:KR1020010042351

    申请日:2001-07-13

    Abstract: PURPOSE: A digital monitoring system and the method thereof are provided to accurately photograph an intruder's face, and obtain the maximum image compression effect. CONSTITUTION: A method for digital monitoring includes the steps of photographing an image of a predetermined monitoring target area and converting the image into digital data(S10), detecting data related to a face area from the converted digital data(S20), selectively compressing the detected face area data and the total video data of the monitoring target area(S30), generating and storing a database from the selectively compressed data(S40), generating search interfaces(S50), calculating the importance of faces if the detected face areas are more than two(S60-S70), tracking and expansively photographing the face according to the importance(S80).

    Abstract translation: 目的:提供数字监控系统及其方法,准确拍摄入侵者的脸部,获得最大的图像压缩效果。 构成:数字监视方法包括以下步骤:拍摄预定监视对象区域的图像并将图像转换为数字数据(S10),从转换的数字数据检测与脸部区域相关的数据(S20),选择性地压缩 检测到的面部区域数据和监视对象区域的总视频数据(S30),从选择压缩数据生成并存储数据库(S40),生成搜索界面(S50),如果检测到的面部区域为 两个以上(S60-S70),根据重要性跟踪和广泛拍摄面部(S80)。

    디지탈 감시 장치 및 방법
    2.
    发明授权
    디지탈 감시 장치 및 방법 失效
    数字监控系统及方法

    公开(公告)号:KR100571801B1

    公开(公告)日:2006-04-17

    申请号:KR1020010042351

    申请日:2001-07-13

    Abstract: 본 발명은 디지탈 감시 장치 및 방법에 관한 것으로, 소정의 사전 설정된 감시 대상 영역의 영상을 촬영하는 영역촬영부와, 상기 영역촬영부로부터 제공되는 촬영된 영상을 디지탈 데이터로 변환하는 디지탈 영상 캡처부와, 상기 디지탈 영상 캡처부로부터 제공되는 디지탈 영상 데이터로부터 얼굴 영상 데이터를 검출하는 얼굴 검출부와, 상기 얼굴 검출부로부터 제공되는 얼굴영상 데이타 및 전체 영상 데이터를 선택 압축하는 영상압축제어부와, 상기 영상선택압축부로부터 제공되는 영상 데이타를 DB로 생성하고, 압축 및 저장하는 DB부와, 상기 얼굴검출부에서 검출된 얼굴 영상 데이터로부터 각각의 얼굴에 대한 중요도를 산출하고 이에 따른 제어신호를 발생하는 제어부와, 상기 제어부의 제어신호에 따라 구동되어 상기 영역촬영부에 의해 촬영된 영역중 소정의 얼굴 영역을 추적 및 확대 촬영하여 상기 디지탈 영상 캡처부로 제공하는 능동카메라를 포함하고 구성되어, 최대한의 영상 압축효과를 낼 수 있으며, 압축으로 인한 정보의 손실 가능성이 없고, 또한 능동 카메라를 연동하여 침입자의 얼굴만을 정확하게 포커싱하여 촬영함으로써, 침입자의 얼굴을 정확하게 촬영 저장할 수 있는 효과가 있으며, 다수의 사람이 동시에 나타나도 효과적으로 포커싱하여 촬영할 수 있는 장점이 있다.

    가버 필터링 반응값의 차원 공간 변환을 이용한 얼굴 인식방법 및 그 장치
    3.
    发明公开
    가버 필터링 반응값의 차원 공간 변환을 이용한 얼굴 인식방법 및 그 장치 失效
    用于使用尺寸过滤反应值的尺寸空间转换识别面的方法及其装置

    公开(公告)号:KR1020010087487A

    公开(公告)日:2001-09-21

    申请号:KR1020000011234

    申请日:2000-03-07

    Inventor: 정기정

    Abstract: PURPOSE: A method for recognizing a face using a dimensional space conversion of a gabor filtering reaction value and an apparatus therefor is provided to express the details of a face by using a gabor filtering reaction value as an input value for a dimensional space conversion. CONSTITUTION: A face detector(210) detects the position of a specific appearance of a face within an input image. A face area extractor(212) extracts a face area so as to maintain a constant rate with the detected position based on the position of the specific appearance of the face detected by the face detector(210). A size convertor(he214) converts at least one size into another size, so that the face area extracted by the face area extractor(212) and a gabor filter to be used have the constant rate to each other. An image preprocessor(216) reduces t effect of a lighting to the face area processed in the size convertor(214) by using a histogram smoothing process. A feature point extractor(218) extracts a predetermined number of the feature points in order to apply the gabor filter to them, in the face area pre-processed in the image preprocessor(216). A gabor filter(220) obtains a reaction value by applying a set of the gabor filters having various directions and frequencies to the respective feature point extracted by the feature point extractor(218). A matrix generating unit(230) expresses the reaction values obtained from the gabor filter(220) as one-dimensional array. A dimensional space converting unit(240) makes a new dimensional space corresponding to a matrix generated from the matrix generating unit(230) by using a predetermined dimensional space converting method. A database generating unit(250) maps each training image onto the new dimensional space and stores a coordinate value for each training image mapped onto the new dimensional space. A face similarity determining unit(260) transfers the one-dimensional array expressed by the matrix generating unit(230) to the new dimensional space already made by the dimensional space converting unit(240).

    Abstract translation: 目的:提供一种使用加布法过滤反应值的维数空间转换来识别脸部的方法及其装置,其特征在于,通过使用格子滤波反应值作为尺寸空间转换的输入值来表示面部的细节。 构成:面部检测器(210)检测输入图像内的面部特定外观的位置。 脸部区域提取器(212)基于由面部检测器(210)检测到的面部的特定外观的位置,提取面部区域以便与检测到的位置保持恒定的速率。 大小转换器(he214)将至少一个尺寸转换成另一尺寸,使得由脸部区域提取器(212)提取的面部区域和要使用的格子滤波器具有彼此恒定的速率。 图像预处理器(216)通过使用直方图平滑处理来减小照明对尺寸转换器(214)中处理的面部区域的影响。 特征点提取器(218)提取预定数量的特征点,以便在图像预处理器(216)中预处理的面部区域中将格值滤波器应用于它们。 格子滤波器(220)通过将具有各种方向和频率的一组格子滤波器应用于由特征点提取器(218)提取的各个特征点来获得反应值。 矩阵生成单元(230)将从格子滤波器(220)获得的反应值表示为一维阵列。 维空间转换单元(240)通过使用预定的维空间转换方法,生成与由矩阵生成单元(230)生成的矩阵相对应的新的维空间。 数据库生成单元(250)将每个训练图像映射到新的维度空间上,并存储映射到新维度空间上的每个训练图像的坐标值。 面部相似度确定单元(260)将由矩阵生成单元(230)表示的一维阵列传送到由尺寸空间转换单元(240)已经形成的新的维度空间。

    서버, 사용자 단말 및 업무 관리 시스템, 그리고 이들의 업무 관리 방법
    4.
    发明公开
    서버, 사용자 단말 및 업무 관리 시스템, 그리고 이들의 업무 관리 방법 审中-实审
    服务器,用户终端,任务管理系统,管理其任务的方法

    公开(公告)号:KR1020150071166A

    公开(公告)日:2015-06-26

    申请号:KR1020130157866

    申请日:2013-12-18

    Abstract: 서버, 사용자단말및 업무관리시스템, 그리고이들의업무관리방법이제공된다. 본서버의업무관리방법은적어도하나의사용자단말로부터사용자데이터를수집하고. 수집된사용자데이터를분석하여업무데이터를생성하며, 적어도하나의사용자단말중 하나로생성된업무데이터및 업무데이터를바탕으로생성된제어명령중 적어도하나를전송한다.

    Abstract translation: 提供了服务器,用户终端,任务管理系统和用于任务管理的方法。 服务器的任务管理方法被配置为从至少一个用户终端收集用户数据,通过分析所收集的用户数据生成任务数据,并发送由用户终端之一生成的任务数据和基于生成的控制命令中的至少一个 对任务数据。

    최적얼굴영역추출방법및그에따른얼굴인식방법
    5.
    发明授权
    최적얼굴영역추출방법및그에따른얼굴인식방법 失效
    最优人脸区域提取方法及其人脸识别方法

    公开(公告)号:KR100300961B1

    公开(公告)日:2001-09-06

    申请号:KR1019980027314

    申请日:1998-07-07

    Inventor: 정기정

    Abstract: 본 발명은 최적 얼굴 영역 추출 방법 및 그에따른 얼굴 인식 방법에 관한 것으로서, 2차원 가버필터(Gabor filter)를 사용하여 얼굴을 인식하는 얼굴 인식 방법은, 입력된 얼굴 영상으로부터 소정 특징점의 위치를 찾는 단계; 특징점의 위치로부터 머리카락과 배경이 포함되지 않은 얼굴 영역을 추출하는 단계; 가버필터의 피크 투 피크(peak-to-peak)와 소정 비율을 유지하도록 추출된 얼굴 영역의 크기를 변환하는 단계; 추출된 얼굴 영역의 컨트라스트(contrast)를 높이는 단계; 추출된 얼굴 영역에서 소정의 특징점을 추출하는 단계; 특징점을 가버필터에 적용시켜 반응값을 산출하는 단계; 및 산출된 반응값을 소정의 데이터베이스에 등록시키거나, 기존의 데이터베이스에 있는 값들과 비교하여 그 유사도를 판단한 후 얼굴인식결과를 출력하는 단계를 구비한다.
    본 발명에서는 입력된 얼굴 영상에서 머리 모양과 배경에 영향을 받지 않는 얼굴 영역을 추출하여 얼굴 인식의 오류를 줄이고, 얼굴 인식에 사용되는 가버필터(Gabor filter)의 peak-to-peak 간격과 얼굴 영상의 특징점들 사이의 간격 비율을 고정시킴으로써 얼굴 인식률을 높일 수 있다.

    최적얼굴영역추출방법및그에따른얼굴인식방법
    6.
    发明公开
    최적얼굴영역추출방법및그에따른얼굴인식방법 失效
    优化面积提取方法及其面部识别方法

    公开(公告)号:KR1020000007799A

    公开(公告)日:2000-02-07

    申请号:KR1019980027314

    申请日:1998-07-07

    Inventor: 정기정

    Abstract: PURPOSE: A sampling method of the best face area is provided to improve the face recognizing efficiency by fixing the interval rate between the peak-to-peak interval of a gabor filter used in the face recognition and the characteristic of a face image. CONSTITUTION: The sampling method of the best face area comprises the steps of: finding the position of a certain characteristic from the inputted face image; sampling the face area which does not include the hair and the background from the position of a characteristic; converting the size of the sampled face area to maintain a certain ratio with the peak-to-peak of a gabor filter; and increasing the contrast of the sampled face area.

    Abstract translation: 目的:提供最佳脸部区域的采样方法,通过固定脸部识别中使用的gabor滤波器的峰 - 峰间隔与脸部图像的特征之间的间隔率来提高脸部识别效率。 构成:最佳脸部区域的采样方法包括以下步骤:从输入的脸部图像中找出特定特征的位置; 从特征位置取样不包括头发和背景的面部区域; 转换采样面积的大小以保持一定的比率与gabor滤波器的峰 - 峰值; 并增加采样面部区域的对比度。

    가버 필터링 반응값의 차원 공간 변환을 이용한 얼굴 인식방법 및 그 장치
    7.
    发明授权
    가버 필터링 반응값의 차원 공간 변환을 이용한 얼굴 인식방법 및 그 장치 失效
    基于Gabor滤波反应值维空间变换的人脸识别方法及其设备

    公开(公告)号:KR100360486B1

    公开(公告)日:2002-11-13

    申请号:KR1020000011234

    申请日:2000-03-07

    Inventor: 정기정

    Abstract: 본 발명은 가버 필터링 반응값의 차원 공간 변환을 이용한 얼굴 인식 방법 및 그 장치를 개시한다. 본 발명에 의한 얼굴 인식 방법은 얼굴 인식 성능을 높이고, 데이타베이스의 양을 줄이기 위해, 먼저, 얼굴 인식에 참조가 될 트레이닝 영상들에 대해, 얼굴의 특징점들로 부터 얻은 가버 필터 반응값들을 차원 공간 변환 과정을 통해 만들어진 새로운 차원 공간으로 매핑시키고, 새로운 차원 공간에서의 각 트레이닝 영상에 대한 좌표값을 저장하여 얼굴 모델 데이타베이스를 생성한다. 다음에, 얼굴 인식을 수행하고자 하는 테스트 영상에 대해, 얼굴의 특징점들로 부터 얻은 가버 필터 반응값들을 새로운 차원 공간으로 이동시킨 후, 얼굴 모델 데이타베이스를 참조하여 테스트 영상에 대한 유사한 얼굴을 식별한다.

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