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公开(公告)号：WO2019231105A1
公开(公告)日：2019-12-05
申请号：PCT/KR2019/004452
申请日：2019-04-12
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 기계 학습을 이용한 영상 처리에 관한 기술로, 순서가 있는 분류 문제를 위한 딥러닝 모델을 학습하는 방법은, 학습 대상을 입력으로 하고 분기점과 그 분기에서 나누어져 분류 손실(classification loss)과 트리플릿 손실(triplet loss)을 발생시키는 두 개의 종단점으로 구성된 CNN(Convolutional Neural Networks)을 형성하고, 종단간(end-to-end) 학습을 위한 분류 손실을 산출하고, 네트워크가 순서 특성을 학습할 수 있도록 트리플릿 손실을 산출하며, 산출된 분류 손실 및 트리플릿 손실에 기반하되 상관 트리플릿 샘플링(relative triplet sampling)을 수행함으로써 최종 손실값에 대해 네트워크를 갱신함으로써, 효과적인 학습과 손실 제어가 가능하다.
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公开(公告)号：KR101931649B1
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：KR1020170002304
申请日：2017-01-06
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명의 실시 예에 따른 가상현실기반 훈련 프로그램 제작 시스템은 실제 환경을 스캔하여 가상현실 데이터를 생성하는 실제 환경 스캔부와, 가상현실 데이터를 이용하여 3차원 가상현실환경을 구축하고, 사용자 인터페이스를 통해 제작자에게 가상현실 데이터를 편집할 수 있는 툴을 제공하여, 가상훈련 시 소정의 객체와 훈련자 입력 간의 상호 작용이 가능하도록 적어도 하나의 객체를 선정하게 하며, 선정된 객체에 대해 재난 상황을 연출하거나, 대처를 위한 액션집합이나 애니메이션 효과를 지정하게 하는 가상환경 구축부 및 재난유형에 따라 설정된 대처절차를 3차원 가상현실환경에 적용한 재난대처 시나리오를 생성하는 시나리오 편집부를 포함한다.
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公开(公告)号：KR1020180085565A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：KR1020170009273
申请日：2017-01-19
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06T7/11 , G06F17/30244 , G06T3/40 , G06T7/0002
Abstract: 본발명의일 실시예에따른부분이미지기반객체판별방법은타겟이미지를입력받는단계, 타겟이미지의기울기및 스케일이기 설정된크기로변환된복수의변환타겟이미지를생성하는단계, 변환타겟이미지의각각의타겟특징점을추출하는단계, 타겟특징점을기준으로소정크기의타겟부분이미지를생성하고, 타겟부분이미지의각각의타겟특징벡터를추출하는단계, 데이터베이스의카테고리의각각에서각각의카테고리에매핑된특징벡터중 타겟특징벡터의각각과거리가가장가까운제1 특징벡터를추출하는단계, 타겟특징벡터의각각과타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터와의연관관계를나타내는스파스배열을계산하는단계, 스파스배열을기초로타겟특징벡터의각각으로부터추출된제1 특징벡터중 타겟특징벡터의각각과연관관계가가장큰 제1 특징벡터의카테고리를판별하는단계, 판별된카테고리및 스파스배열의각각을기초로타겟이미지와연관관계가가장큰 카테고리를판별하는단계및 타겟이미지의객체를판별된카테고리와대응되는이미지의객체로판별하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101632721B1
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：KR1020140071181
申请日：2014-06-12
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본발명은코어-쉘구조의그래핀양자점및 그제조방법에관한것으로서, 보다구체적으로는액상의캡핑제에그래핀양자점용액을혼합하여그래핀양자점에캡핑제를코팅한후, 소정의온도에서화합물반도체용액을일정한비율로투입하면서쉘을생성한코어-쉘구조의그래핀양자점및 그제조방법에관한것이다. 본발명은 (a) 그래핀양자점의표면에코팅되어그래핀양자점을유기용매에용해시킬수 있는액상의캡핑제에그래핀양자점용액을혼합한후, 제1온도로가열하여상기그래핀양자점용액의용매를제거하고그래핀양자점을상기캡핑제로코팅하는단계; 및 (b) 추가로, 2족내지 6족원소들로구성되는화합물반도체용액을단위시간당소정의비율로투입하면서제2온도에서혼합시켜, 상기그래핀양자점의표면에상기화합물반도체로쉘을형성시키는단계를포함하는것을특징으로하는코어-쉘구조의그래핀양자점의제조방법을개시하며, 본발명에의하여, 액상의캡핑제에그래핀양자점용액을혼합하여코팅한후, 화합물반도체용액을혼합시켜쉘을생성한코어-쉘구조의그래핀양자점을제조함으로써, 높은양자효율(quantum yield)과개선된용해성(solubility)을가질수 있으며, 나아가다양한종류의쉘 및리간드를포함하여코어-쉘구조를구성할수 있는코어-쉘구조의그래핀양자점및 그제조방법을구현하는효과를갖는다.
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公开(公告)号：KR101559424B1
公开(公告)日：2015-10-12
申请号：KR1020140136522
申请日：2014-10-10
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06F3/01
CPC classification number: G06F3/017
Abstract: 본발명은손 인식에기반한가상키보드및 그구현방법에관한것으로, 적어도하나의프로세서를이용하여가상키보드를구현하는방법은, 감지센서를이용하여사용자의손을인식하고, 인식된손의손가락별로각각적어도둘 이상의키(key)를조합하여할당하고, 특정기준과대비하여추출된손의기울기에기초하여손가락별로각각키의조합중 어느하나를후보키로제시하며, 사용자의손가락의움직임을이용한선택제스쳐에따라손가락별로제시된후보키 중에서적어도하나의키를입력값으로선택한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种基于手识别的虚拟键盘及其实现方法。 通过使用至少一个处理器来实现虚拟键盘的方法包括以下步骤：通过使用传感器来识别用户的手; 通过将键组合分配给在前一步骤中识别的手的各个手指来组合两个或更多个键; 基于针对特定参考的所提取的手的斜率，呈现分配给各个手指的键组合作为候选键组; 以及使用所述用户手指的运动，根据选择手势，将存在于各个手指的候选键中的至少一个键选择为输入值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020110109596A
公开(公告)日：2011-10-06
申请号：KR1020100029386
申请日：2010-03-31
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/20
Abstract: 이 발명은 블랍 추론 그래프를 이용하여 단일 객체의 분열(fragment) 문제와 복수 객체의 그룹핑(grouping) 문제를 해결하는 실시간 다수 객체 추적시스템 및 방법에 관한 것이다.
이 발명에 따른 실시간 다수 객체 추적시스템은, 프레임 t-1에서 추출된 블랍 집합 으로부터 예측된 블랍집합 와 프레임 t에서 추출된 블랍 집합 사이에서 발생하는 블랍 연관 이벤트를 추출하고 상기 추출된 블랍 연관 이벤트의 종류에 따라 블랍을 추적하는 블랍추적수단과, 상기 프레임 t-1에서 생성된 블랍 추론 그래프를 이용하여 상기 프레임 t에서 추적된 블랍들에 대해 상기 블랍 연관 이벤트의 종류에 따라 새로운 버텍스와 유향에지를 추가하거나 삭제하여 상기 블랍 추론 그래프를 업데이트하는 블랍추론그래프갱신수단과, 상기 블랍 추론 그래프를 구성하는 버텍스들 중 일관된 움직임을 갖는 버텍스들을 하나의 객체로 묶고 하나의 라벨을 할당하는 블랍추론그래프라벨링수단과, 상기 블랍 추론 그래프를 구성하는 버텍스들의 라벨과 블랍 연관 이벤트의종류에 따라 객체 연관 이벤트 발생 여부를 판단하고, 객체 연관 이벤트를 기반으로 상기 버텍스에 객체를 할당하는 객체위치할당수단을 포함한다.-
公开(公告)号：KR1020100104272A
公开(公告)日：2010-09-29
申请号：KR1020090022584
申请日：2009-03-17
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/00335 , G06K9/66 , G06T7/12 , G06T7/194 , G06T7/75 , G06T7/77 , G06T2207/10016 , G06T2207/30196
Abstract: PURPOSE: A system and a method for recognizing an action are provided to extract MHI of a target object from one video image photographed by one video camera and signal-process it to recognize an action, thereby realizing real time processing. CONSTITUTION: A video camera(110) consecutively obtains an video image including an object and a background. A laser scanner(120) consecutively obtains distance data according to an angle about the object and background. A foreground extracting unit(140) extracts a foreground area from the video image and the distance data. A feature extracting unit(150) extracts a motion feature of the object from a foreground image extracted by the foreground extracting unit and extracts a moving direction of the object from foreground distance data extracted by foreground extracting unit.
Abstract translation: 目的：提供一种用于识别动作的系统和方法，用于从由一台摄像机拍摄的一个视频图像中提取目标对象的MHI，并对其进行信号处理以识别动作，从而实现实时处理。 构成：视频摄像机（110）连续地获取包括对象和背景的视频图像。 激光扫描器（120）根据关于物体和背景的角度连续地获得距离数据。 前景提取单元（140）从视频图像和距离数据中提取前景区域。 特征提取单元（150）从由前景提取单元提取的前景图像中提取对象的运动特征，并从由前景提取单元提取的前景距离数据中提取对象的移动方向。
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公开(公告)号：KR1020090030142A
公开(公告)日：2009-03-24
申请号：KR1020070095493
申请日：2007-09-19
Applicant: 한국과학기술원
IPC: H04N7/18
CPC classification number: G06K9/00744 , G06K9/00765 , G06K2009/00738 , H04N7/18
Abstract: An image-based human blob tracking method is provided to extract information about shapes of the human blob as tracking several persons in the state that the persons appear, disappear or overlap based on images photographed by a video camera. A frame extracting unit(12) extracts a frame from a moving picture. A blob extracting unit(14) extracts human blobs from the current frame extracted by the frame extracting unit. A distance calculation part(15) calculates the distance between the extracted blobs and blobs extracted from the previous frame stored in a blob information storage unit(13). By using the distance calculated by the distance calculation part and the blob information of the previous frame stored in the blob information storage unit, a blob state grasping part(16) classifies the states of blobs extracted from the current frame and then stores them in the blob information storage unit.
Abstract translation: 提供基于图像的人体斑点跟踪方法，以根据摄像机拍摄的图像来跟踪人物出现，消失或重叠状态的多个人物，提取关于人斑块形状的信息。 帧提取单元（12）从运动图像中提取帧。 斑点提取单元（14）从由帧提取单元提取的当前帧中提取人斑点。 距离计算部分（15）计算从存储在斑点信息存储单元（13）中的先前帧提取的提取的斑点和斑点之间的距离。 通过使用由距离计算部分计算的距离和存储在斑点信息存储单元中的前一帧的斑点信息，斑点状态抓取部分（16）对从当前帧提取的斑点状态进行分类，然后将其存储在 blob信息存储单元。
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公开(公告)号：KR1020090017871A
公开(公告)日：2009-02-19
申请号：KR1020070082374
申请日：2007-08-16
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T5/40
CPC classification number: G06T5/40 , G06T5/002 , H04N1/4074
Abstract: A histogram equalization system and a method thereof are provided to propose an efficient algorithm for calculation through cumulative distribution function conformity by improving a method of matching a cumulative probability distribution function. A histogram calculation unit(11) calculates a histogram from an input image. A linear constraint expression configuring part(12) computes a linear constraint expression expressing a compartment region of an objective function defined in a square error with the cumulative distribution function of the cumulative distribution function of histogram and uniform distribution. A convex function optimization module(13) performs convex function optimization of the linear constraint expression and the objective function, and obtains a solution. A video reorganization part(14) reorganizes the input image by using the solution obtained by the convex function optimization module.
Abstract translation: 提供一种直方图均衡系统及其方法，通过改进匹配累积概率分布函数的方法，提出一种通过累积分布函数一致性进行计算的有效算法。 直方图计算单元（11）从输入图像计算直方图。 线性约束表达式构成部分（12）计算一个线性约束表达式，该线性约束表达式表示以平方误差定义的目标函数的区域区域，其具有直方图和均匀分布的累积分布函数的累积分布函数。 凸函数优化模块（13）执行线性约束表达式和目标函数的凸函数优化，并获得解。 视频重组部分（14）通过使用凸函数优化模块获得的解来重组输入图像。
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公开(公告)号：KR1020060095173A
公开(公告)日：2006-08-31
申请号：KR1020050016631
申请日：2005-02-28
Applicant: 한국과학기술원
IPC: H04N5/235
CPC classification number: H04N5/2354 , G06T2207/20052 , H04N5/2351
Abstract: 이 발명은 영상신호를 이용한 얼굴인식, 물체인식과 같은 컴퓨터 비전 기술분야에서, 조명의 밝기나 방향의 변화로 인해 발생하는 영상의 왜곡을 조명-반사율 모델에 기반하여 보정하는 시스템 및 방법에 관한 것이다.
이 발명의 조명-반사율 모델에 기반한 영상의 왜곡 보정 시스템은, 카메라로부터 입력된 영상을 전산처리가 가능한 이미지 형식으로 변환하여 원본영상을 생성하는 이미지그래버와, 상기 원본영상을 이용하여 조명영상을 계산하는 조명영상계산부와, 상기 원본영상과 조명영상을 조명-반사율 모델에 적용하여 상기 원본영상의 반사율영상을 계산하는 반사율영상계산부를 구비하여, 상기 원본영상의 반사율영상이 상기 원본영상의 왜곡 보정 영상으로 활용되도록 한다.
이미지그래버, 얼굴인식, 물체인식, 조명-반사율 모델, 조명영상, 반사율영상
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