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公开(公告)号：KR102225623B1
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：KR1020140124637A
申请日：2014-09-18
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00288 , G06K9/4671 , G06K9/6215
Abstract: 본 발명에 따른 키포인트 기술자 매칭 및 다수결 기법 기반 얼굴 인식 시스템 및 방법에 의하면, 입력된 얼굴 영상과 등록 얼굴 영상으로부터 키포인트 기술자를 추출하여 비교하고, 다수결 기법으로 동일인 여부를 판단함으로써, 더 빠르고 정확한 얼굴 인식이 가능하다.
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公开(公告)号：WO2013002473A1
公开(公告)日：2013-01-03
申请号：PCT/KR2012/001383
申请日：2012-02-23
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단 , 김대진 , 김대환 , 김연호 , 안현진
CPC classification number: G06K9/00375 , G06K9/00201
Abstract: 본 발명에 따른 부피 특징 벡터와 3차원 하르-유사 필터를 이용한 물체 검출 방법 및 장치가 개시된다. 본 발명의 물체 검출 방법은, 특정 물체가 포함된 다차원 영상을 이용하여 특정 물체 검출을 위한 방법으로, 미리 생성된 3차원 입방체 필터를 적용하여 윈도우 슬라이딩된 영상의 각 윈도우 슬라이드에 대하여, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터를 미리 정의된 특정한 형태로 정규화하는 단계, 3차원 입방체 필터의 각 셀에 상기 정규화된 데이터의 대응되는 부분을 할당한 후, 각 셀의 부피를 산출하여 부피 특징을 갖는 하나의 부피 특징 벡터로 표현하는 단계, 윈도우 슬라이드에 대응되는 영역의 데이터가 특정 물체에 해당하는지 여부를 판단하기 위하여 부피 특징 벡터를 분류기에 적용하는 단계를 포함하여 구성된다.
Abstract translation: 根据本发明，公开了一种使用体积特征矢量和三维Haar滤波器来检测物体的方法和装置。 根据本发明的用于检测对象的方法是使用包括特定对象的多维图像来检测特定对象的方法，包括以下步骤：对与预定的窗口滑动的窗口相对应的区域的数据进行归一化 通过应用先前生成的三维立方过滤器相对于经过窗口滑动的图像的每个窗口滑块的特定形式; 将归一化数据的相应部分分配给三维立方体滤波器中的每个单元，然后计算每个单元的体积以将单元的体积表示为一个体积特征向量; 以及将所述体积特征向量应用于分类器，以便确定与所述窗口幻灯片相对应的区域的数据是否对应于所述特定对象。
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公开(公告)号：WO2020045903A1
公开(公告)日：2020-03-05
申请号：PCT/KR2019/010766
申请日：2019-08-23
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 크기 독립적으로 물체를 검출하는 방법 및 장치가 개시된다. 크기 독립적으로 물체를 검출하는 방법은, 검출하고자 하는 물체가 포함된 입력 영상을 획득하는 단계, 상기 물체의 크기를 정규화한 영상에서 추출한 고정 크기 특징과 상기 입력 영상에서 추출한 크기 의존적 특징 사이의 상관 관계를 학습한 크기 인식 기반 CNN에 상기 입력 영상을 입력하여, 상기 물체에 대한 크기 독립적 특징을 추출하는 단계 및 추출된 크기 독립적 특징을 물체 검출 신경망에 입력하여 상기 물체를 검출하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR102213600B1
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：KR1020180101128
申请日：2018-08-28
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: CNN(Convolutional Neural Network)을이용하여크기독립적으로물체를검출하는방법및 장치가개시된다. 크기독립적으로물체를검출하는방법은, 검출하고자하는물체가포함된입력영상을획득하는단계, 상기물체의크기를정규화한영상에서추출한고정크기특징과상기입력영상에서추출한크기의존적특징사이의상관관계를학습한크기인식기반 CNN에상기입력영상을입력하여, 상기물체에대한크기독립적특징을추출하는단계및 추출된크기독립적특징을물체검출신경망에입력하여상기물체를검출하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101938743B1
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：KR1020170041928
申请日：2017-03-31
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G10L21/0272 , G10L21/0208 , G10L21/0356
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020160024309A
公开(公告)日：2016-03-04
申请号：KR1020140110960
申请日：2014-08-25
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G06T7/60
CPC classification number: G06K9/00281 , G06K9/6269 , G06K2009/00322 , G06T5/50
Abstract: 본발명에따른평균얼굴패치및 메시기반나이추정시스템및 방법에의하면, 영상에포함된얼굴로부터평균얼굴패치를추출하고, 메시를이용하여추출한특징벡터를계층적으로구성된분류모델의입력값으로하여, 더많고정확한나이추정정보를획득함으로써, 영상에포함된얼굴의방향성에의존하지않고, 종래의나이추정기법에비해더 정확한나이추정이가능하다.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于平均面部斑块和网格估计年龄的系统和方法，其从包括在图像中的脸部提取平均面部斑块，并且通过允许更加丰富和精确地获得更丰富和精确的年龄估计信息 通过使用网格作为分层结构的分类模型的输入值提取的特征向量，因此与传统的年龄估计方法相比，可以更精确地估计年龄，而不依赖于包括在图像中的面部的方向。
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公开(公告)号：KR1020150111641A
公开(公告)日：2015-10-06
申请号：KR1020140035235
申请日：2014-03-26
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/6261 , G06K9/469 , G06K9/6282 , G06T7/00
Abstract: 계층적패턴구조기반의기술자서술방법및 이를이용한이미지내 객체의포즈추정방법과객체인식장치가개시된다. 계층적패턴구조기반의기술자서술방법은, 입력된분석대상이미지의특징점에대한패치영역에기반하여부모노드를정의하고, 부모노드를소정의깊이까지분할한자식노드를정의하여계층적패턴구조를생성하는단계와, 부모노드와자식노드의위치좌표및 픽셀대표값에기반하여패치영역의주방향벡터를산출하는단계와, 주방향벡터에기반하여패치영역의회전각을산출하고계층적패턴구조를회전각만큼회전하는단계를포함하여구성될수 있다.
Abstract translation: 公开了一种基于分级结构化图案来描述描述符的方法，用于使用其描绘在图像中估计对象的姿态的方法以及对象识别装置。 根据本发明，基于层次结构化图案描述描述符的方法包括以下步骤：基于输入的分析对象图像的特征点的补丁区域定义父节点，并定义子 节点，其将所述父节点划分到预定深度以生成所述分级结构化模式; 基于所述母子节点的位置坐标和像素代表值来计算所述贴片区域的主方向矢量; 并且基于所述主方向矢量计算所述贴片区域的旋转角度，并且使所述分层结构图案旋转多达所述旋转角度。
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公开(公告)号：KR101397845B1
公开(公告)日：2014-05-20
申请号：KR1020120119508
申请日：2012-10-26
Applicant: 삼성전자주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
Abstract: 본 발명의 일 측면에 따른 사용자의 얼굴을 인식하는 방법은, 이미지를 획득하는 단계와; 획득한 이미지에서 얼굴 영역에 해당하는 제1 얼굴 이미지를 추출하는 단계와; 상기 제1 얼굴 이미지의 제1 특징 값을 산출하는 단계와; 상기 제1 특징 값과 제2 얼굴 이미지의 제2 특징 값의 유사도를 산출하는 단계와; 상기 유사도와 미리 설정된 임계치의 비교 결과에 따라 상기 제1 및 제2 얼굴 이미지가 동일 사용자의 것인지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다.
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公开(公告)号：KR101237970B1
公开(公告)日：2013-02-28
申请号：KR1020110004538
申请日：2011-01-17
Applicant: 한화테크윈 주식회사 , 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00771 , G06T7/12 , G06T7/155 , G06T7/174 , G06T7/194 , G06T7/254 , G06T2207/10016 , G06T2207/20036 , G06T2207/30196 , G06T2207/30232 , G08B13/19613
Abstract: 본 발명은 영상 감시 시스템, 및 이의 방치 및 도난 검출 방법을 개시한다.
본 발명의 영상 감시 시스템은 배경 영상과 현재 입력 영상 간의 컬러 정보 차이를 기초로 전경 영역을 검출하는 전경 검출부; 상기 전경 영역의 전경 픽셀들에 대한 클러스터링을 통해 후보 정지 영역을 검출하고, 상기 후보 정지 영역에 대한 오검출 여부를 판단하여 실제 정지 영역을 선택하는 정지 영역 검출부; 및 상기 실제 정지 영역의 에지 정보를 기초로 도난 또는 방치를 판단하는 방치 및 도난 검출부;를 포함한다.Abstract translation: 提供一种图像监视系统和检测物体是否被遗弃或被带走的方法。 图像监视系统包括：前景检测单元，其基于背景图像和当前输入图像之间的像素信息差检测前景区域; 静止区域检测单元，其通过聚类前景区域的前景像素来检测候选静止区域，并且确定候选静止区域是否是错误检测到的静止区域或真实静止区域; 以及对象检测单元，其基于关于真实静止区域的边缘信息来确定对象是否被遗留或被带走。
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10.发明公开
公开(公告)号：KR1020110057595A
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：KR1020090114058
申请日：2009-11-24
Applicant: 포항공과대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/00281 , G06K9/4642 , G06K9/6202 , G06K2009/4666
Abstract: PURPOSE: A pattern recognizing method, apparatus thereof, and recording medium thereof which uses local LBP are provided to increase recognition performance and ratio by expressing an image through a few codes between classes. CONSTITUTION: A learning face image converts a training face image into an LBP(Local Binary Pattern) and generates a feature vector based on a class label vector(101). A frequency feature vector is calculated by showing the frequency of LBP codes of the learning face image. An OLBP(Optimal Local Binary Pattern) code for maximizing the class label vector is selected. The face image is registered by a template feature vector.
Abstract translation: 目的：提供使用本地LBP的图案识别方法，装置和记录介质，以通过在类之间的几个代码表达图像来增加识别性能和比率。 构成：学习面部图像将训练面部图像转换为LBP（局部二进制图案），并基于类别标签向量（101）生成特征向量。 通过显示学习面部图像的LBP代码的频率来计算频率特征矢量。 选择用于最大化类标签向量的OLBP（最优局部二进制模式）代码。 脸部图像由模板特征向量注册。
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