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公开(公告)号：WO2021091027A1
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：PCT/KR2020/002979
申请日：2020-03-03
Abstract: 3차원 굴절률 영상과 딥러닝을 활용한 비표지 방식의 3차원 분자 영상 생성 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 3차원 굴절률 영상과 딥러닝을 활용한 비표지 방식의 3차원 분자 영상 생성 장치는, 관찰하고자 하는 세포에 대해 3차원 굴절률 영상을 측정하는 3차원 굴절률 세포 영상 측정부; 및 상기 3차원 굴절률 영상의 측정 값을 딥러닝(deep learning) 알고리즘에 입력하여 세포의 3차원 분자 염색 세포 영상을 출력하는 3차원 굴절률과 분자 염색 영상 전환부를 포함하여 이루어질 수 있다.
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公开(公告)号：WO2021167241A1
公开(公告)日：2021-08-26
申请号：PCT/KR2021/000128
申请日：2021-01-06
Abstract: 기계학습 알고리즘을 활용한 신속한 3차원 단층촬영의 정규화 방법 및 장치가 제시된다. 일 실시예에 따른 기계학습 알고리즘을 활용한 3차원 단층촬영의 정규화 방법은, 세포의 3차원 단층영상(tomogram)을 측정하여 세포 본래의 단층영상(raw tomogram)을 획득하는 단계; 정규화 알고리즘을 사용하여 정규화된 단층영상(regularized tomogram)을 획득하는 단계; 및 상기 본래의 단층영상과 상기 정규화된 단층영상 사이의 관계를 기계학습 알고리즘을 통해 학습하는 단계를 포함하여 이루어질 수 있다.
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公开(公告)号：KR101141596B1
公开(公告)日：2012-05-17
申请号：KR1020100025140
申请日：2010-03-22
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 복제 비디오 여부를 판별하는 기법에 관한 것으로, 복제 비디오 검출 장치에서 입력 비디오를 샷단위로 분할하고, 분할된 각각의 샷에서 키 프레임을 각각 추출한 후에, 추출된 각각의 키 프레임에 대한 시각 정보를 추출하며, 추출된 시각 정보와, 기 정의된 의미 모델, 이미지 데이터베이스 및 폭소노미 이미지 중 어느 하나를 이용하여 의미 정보를 검출하고, 검출된 의미 정보를 이용하여 의미 기반의 비디오 색인을 생성한 후에, 생성된 의미 기반의 비디오 색인과 기준 비디오 색인을 비교하여 복제 비디오 여부를 판별함으로써, 입력 비디오의 복제 여부를 쉽게 판별할 수 있는 것이다.
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公开(公告)号：KR101512048B1
公开(公告)日：2015-04-15
申请号：KR1020140044202
申请日：2014-04-14
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06K9/6227 , G06K9/00335 , G06T7/11 , G06T7/254
Abstract: 본발명에따른희소표현기반의행동인식방법은, 학습영상의행동특징을행동영역사전으로구축하고, 상기학습영상의배경특징을배경영역사전으로구축하는과정과, 입력영상으로부터특징을추출하는과정과, 추출된상기특징을상기배경영역사전의배경특징에적응시켜배경유용도를검출하는과정과, 검출된상기배경유용도가기준임계값을충족시킬때, 상기학습영상의배경특징과행동특징에기반하여상기입력영상의행동을인식하는과정과, 산출된상기배경유용도가상기기준임계값을충족시키지못할때, 상기학습영상의행동특징에기반하여상기입력영상의행동을인식하는과정을포함할수 있다.
Abstract translation: 根据本发明的基于稀疏表示的动作识别方法和装置包括以下步骤：将学习视频的动作特征构建到动作区域库，并将学习视频的背景特征构建到背景区域库中; 从输入的视频中提取功能; 通过背景区域库的背景特征调整提取的特征提取背景有用性; 当提取的背景有用性满足标准阈值时，基于学习视频的背景和动作特征来识别输入视频的动作; 并且当提取的背景有用性不符合标准阈值时，基于学习视频的动作特征识别输入的视频的动作。
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公开(公告)号：KR101370514B1
公开(公告)日：2014-03-06
申请号：KR1020120103519
申请日：2012-09-18
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명의 얼굴 인식 방법은, 입력 얼굴 영상을 서로 다른 다수의 컬러 밴드 영상으로 분리하는 과정과, 분리된 상기 다수의 각 컬러 밴드 영상으로부터 특징 벡터를 각각 추출하는 과정과, 테스트 영상의 컬러 공간 변환을 통해 얻은 컬러 컴포넌트 영상들의 기준 특징 벡터들과 분리된 상기 각 컬러 밴드 영상의 특징 벡터들을 이용하여 상기 각 컬러 밴드 영상에 대한 잔여 값들을 각각 구하는 과정과, 구해진 상기 잔여 값들을 합병하여 재구성 영상을 생성하는 과정과, 생성된 상기 재구성 영상을 인식하는 과정을 포함할 수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR102246439B1
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：KR1020200020158
申请日：2020-02-19
Abstract: 기계학습알고리즘을활용한신속한 3차원단층촬영의정규화방법및 장치가제시된다. 일실시예에따른기계학습알고리즘을활용한 3차원단층촬영의정규화방법은, 세포의 3차원단층영상(tomogram)을측정하여세포본래의단층영상(raw tomogram)을획득하는단계; 정규화알고리즘을사용하여정규화된단층영상(regularized tomogram)을획득하는단계; 및상기본래의단층영상과상기정규화된단층영상사이의관계를기계학습알고리즘을통해학습하는단계를포함하여이루어질수 있다.
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公开(公告)号：KR101484531B1
公开(公告)日：2015-01-20
申请号：KR1020130065692
申请日：2013-06-10
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 입력 영상 중 번호판 영역을 검출하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 영상 조각을 기반으로 형성된 영상 특징 벡터 데이터베이스 및 희소 표현 기법을 활용하여 번호판 영역을 검출하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 입력 영상에서 하나 이상의 번호판 후보 영역을 추출하는 단계; 및 상기 번호판 후보 영역을 영상 특징 벡터의 조합에 의한 희소 표현(sparse representation)을 이용하여 나타낸 후, 이를 바탕으로 상기 번호판 후보 영역이 번호판 영역에 해당하는지를 판별하는 단계를 포함하며, 상기 영상 특징 벡터는 번호판 및 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 것임을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법을 개시하며, 본 발명에 의하여 영상 조각 기반의 영상 특징 벡터를 사용하여 영상 특징 벡터 데이터베이스를 생성하고, 이와 함께 희소 표현 기법을 이용하여 번호판 영역을 검출함으로써, 촬영 기기의 성능 제한, 열악한 촬영 환경 등의 원인으로 입력 영상의 품질이 떨어지거나 잘못된 영역을 포함하는 경우에도 번호판 영역을 효과적이고 정확하게 검출할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 효과를 갖는다.-
公开(公告)号：KR1020130132221A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：KR1020120103519
申请日：2012-09-18
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/00744 , G06F17/3025 , G06K9/46 , G06K9/6249 , G06K2009/4695
Abstract: According to the present invention, a method for recognizing a face comprises the following processes of: separating an input face image from different multiple color band images; extracting a feature vector from each of the separated multiple color band images; calculating residual values about each of the color band images using the feature vectors of the color band images separated from reference feature vectors of color component images obtained through color space conversion of a test image; generating a reconstruction image by adding the calculated residual values; and identifying the generated reconstruction image. [Reference numerals] (102) Color space conversion block;(104a) First feature extraction unit;(104b) Second feature extraction unit;(104c) Third feature extraction unit;(108a) First residual value calculation unit;(108b) Second residual value calculation unit;(108c) Third residual value calculation unit;(110) Residual value merging block;(112) Image recognition block
Abstract translation: 根据本发明，用于识别面部的方法包括以下处理：从不同的多个彩色带图像分离输入面部图像; 从分离的多个彩色带图像中的每一个提取特征向量; 使用从通过测试图像的颜色空间转换获得的颜色分量图像的参考特征向量分离的彩色带图像的特征向量来计算关于每个彩色带图像的残差; 通过添加所计算的残差值来生成重建图像; 以及识别所生成的重建图像。 （102）颜色空间转换块;（104a）第一特征提取单元;（104b）第二特征提取单元;（104c）第三特征提取单元;（108a）第一残差值计算单元;（108b）第二残差 值计算单元;（108c）第三残差值计算单元;（110）残差值合并块;（112）图像识别块
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公开(公告)号：KR1020110105978A
公开(公告)日：2011-09-28
申请号：KR1020100025140
申请日：2010-03-22
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G11B20/00086 , G11B27/19
Abstract: 본 발명은 복제 비디오 여부를 판별하는 기법에 관한 것으로, 복제 비디오 검출 장치에서 입력 비디오를 샷단위로 분할하고, 분할된 각각의 샷에서 키 프레임을 각각 추출한 후에, 추출된 각각의 키 프레임에 대한 시각 정보를 추출하며, 추출된 시각 정보와, 기 정의된 의미 모델, 이미지 데이터베이스 및 폭소노미 이미지 중 어느 하나를 이용하여 의미 정보를 검출하고, 검출된 의미 정보를 이용하여 의미 기반의 비디오 색인을 생성한 후에, 생성된 의미 기반의 비디오 색인과 기준 비디오 색인을 비교하여 복제 비디오 여부를 판별함으로써, 입력 비디오의 복제 여부를 쉽게 판별할 수 있는 것이다.
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公开(公告)号：KR1020140143927A
公开(公告)日：2014-12-18
申请号：KR1020130065692
申请日：2013-06-10
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/00744 , G06F17/3025 , G06K2009/4695 , G06K2209/15
Abstract: 본 발명은 입력 영상 중 번호판 영역을 검출하는 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 영상 조각을 기반으로 형성된 영상 특징 벡터 데이터베이스 및 희소 표현 기법을 활용하여 번호판 영역을 검출하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명은 입력 영상에서 하나 이상의 번호판 후보 영역을 추출하는 단계; 및 상기 번호판 후보 영역을 영상 특징 벡터의 조합에 의한 희소 표현(sparse representation)을 이용하여 나타낸 후, 이를 바탕으로 상기 번호판 후보 영역이 번호판 영역에 해당하는지를 판별하는 단계를 포함하며, 상기 영상 특징 벡터는 번호판 및 비번호판 훈련 영상의 영상 조각을 이용하여 형성된 것임을 특징으로 하는 번호판 영역 검출 방법을 개시하며, 본 발명에 의하여 영상 조각 기반의 영상 특징 벡터를 사용하여 영상 특징 벡터 데이터베이스를 생성하고, 이와 함께 희소 표현 기법을 이용하여 번호판 영역을 검출함으로써, 촬영 기기의 성능 제한, 열악한 촬영 환경 등의 원인으로 입력 영상의 품질이 떨어지거나 잘못된 영역을 포함하는 경우에도 번호판 영역을 효과적이고 정확하게 검출할 수 있는 방법 및 시스템을 제공하는 효과를 갖는다.Abstract translation: 本发明涉及通过利用基于图像分割的稀疏表示方案来检测车牌的方法和系统。 更具体地，本发明涉及一种通过利用基于图像片形成的图像特征数据库和稀疏表示方案来检测牌照的方法和系统。 根据本发明，该方法包括以下步骤：从输入图像中提取至少一个牌照的候选区域; 以及通过所述图像特征向量的组合，使用稀疏表示来表示所述车牌的候选区域是否对应于牌照。 公开了一种检测车牌的方法，其特征在于，通过使用车牌和非车牌的训练图像的图像形成。 根据本发明，使用图像特征向量创建图像特征向量数据库，并且通过使用图像特征向量数据库和稀疏表示方案来检测车牌区域。 因此，即使由于拍摄装置的性能的限制和劣化的拍摄环境而导致的输入图像的质量下降或包含错误的区域，因此能够有效且准确地检测牌照。
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