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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-
公开(公告)号：KR100973588B1
公开(公告)日：2010-08-02
申请号：KR1020080011163
申请日：2008-02-04
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/00228
Abstract: 이 발명은 입력 영상으로부터 얼굴을 검출하는 기술에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 얼굴색을 이용한 얼굴후보영역을 검출하고 그 검출된 얼굴후보영역에 대한 에이다부스트를 적용하여 얼굴영역을 검출하는 얼굴검출기에서, 얼굴후보영역을 검출하기 위한 부윈도우를 설정하는 방법에 관한 것이다.
이 발명에 따른 얼굴검출기의 부윈도우 설정방법은, 입력 영상에 대해 설정된 크기의 부윈도우를 폭 방향으로 이동시키면서 해당 부윈도우 내에 얼굴영상이 존재하는지 여부를 검출하는 얼굴검출기의 부윈도우 설정방법에 있어서, 상기 부윈도우의 폭 방향으로의 검색간격이 상기 부윈도우의 얼굴색상밀도에 의해 결정된다.-
公开(公告)号：KR1020090085328A
公开(公告)日：2009-08-07
申请号：KR1020080011163
申请日：2008-02-04
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/00228
Abstract: A subwindow scanning method in a face detector is provided to detect a facial region from the small amount of calculation. An image preprocessing unit(11) converts an input image into an HSV(Hue Saturation Value) system, and obtains a face color filter image in which an HS(Hue Saturation) value is extracted from an HS(Hue Saturation) value. The image preprocessing unit obtains a black and white image from a value, and a face detecting unit(12) sets up a subwindow of a size and position. The face detection unit detects the non-face of the corresponding subwindow region from the facial color filter image and black and white image.
Abstract translation: 提供了一种面部检测器中的子窗口扫描方法，用于从少量计算中检测面部区域。 图像预处理单元（11）将输入图像转换为HSV（色调饱和度值）系统，并获得从HS（色相饱和度）值提取HS（色调饱和度）值的面部滤色器图像。 图像预处理单元从值获得黑白图像，脸部检测单元（12）设置尺寸和位置的子窗口。 面部检测单元从面部滤色器图像和黑白图像检测相应子窗口区域的非面部。
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公开(公告)号：KR1020080003617A
公开(公告)日：2008-01-08
申请号：KR1020060062070
申请日：2006-07-03
Applicant: 한국과학기술원
CPC classification number: G06K9/6256 , G06F19/10 , G06K9/00597 , G06T7/0008
Abstract: An eye zone detector using Adaboost and SVM study classifiers and a detecting method thereof are provided to detect a target object from an input image quickly and exactly, be applied to all computer vision application systems, which needs the detection of main specific points, and be useful to a real-time system requiring fast calculation and accuracy. An image preprocessing unit(11) accumulates and squares the black image of an input image to obtain a black accumulation image and a black accumulation square image. A sub-window setting unit(12) sets various sizes and positions of sub-windows. An Adaboost study classifier(13) detects whether there is a target object in the input image of a sub-window area set in the sub-window setting unit by using the black accumulation image and the black accumulation square image and extracts a candidate sub-window area. A specific vector extracting unit(14) extracts a specific vector from the input image of the candidate sub-window area. An SVM(Support Vector Machine) study classifier(15) detects whether there is the target object in the input image of the candidate sub-window area by using the specific vector extracted from the specific vector extracting unit.
Abstract translation: 提供使用Adaboost和SVM研究分类器及其检测方法的眼区检测器，用于快速准确地从输入图像中检测目标对象，应用于需要检测主要特定点的所有计算机视觉应用系统，并且 对需要快速计算和准确性的实时系统有用。 图像预处理单元（11）对输入图像的黑色图像进行积累和平方，以获得黑色累积图像和黑色积累正方形图像。 子窗口设置单元（12）设置子窗口的各种尺寸和位置。 Adaboost研究分类器（13）通过使用黑色累积图像和黑色聚积方形图像来检测在子窗口设置单元中设置的子窗口区域的输入图像中是否存在目标对象，并且提取候选子图像 窗口区域。 特定矢量提取单元（14）从候选子窗口区域的输入图像中提取特定矢量。 SVM（支持向量机）研究分类器（15）通过使用从特定向量提取单元提取的特定向量来检测候选子窗口区域的输入图像中是否存在目标对象。
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公开(公告)号：KR100730571B1
公开(公告)日：2007-06-20
申请号：KR1020050016332
申请日：2005-02-28
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/40
Abstract: 본 발명은 영상 내의 얼굴 등 색상 특징이 뚜렷한 물체를 신속하게 검출하는 방법에 관한 것이다.
색상 유사도 영상을 이용한 물체 검출 방법은, 검출 대상과의 색상 유사도를 저장한 색상 유사도 테이블, 저장 장치, 영상 입력 수단 및 표시 장치에 접속된 물체 검출 시스템이, 상기 영상 입력 수단으로부터 제공되는 영상의 색상을 이용하여 상기 영상으로부터 상기 검출 대상을 검출하는 방법에 있어서, 상기 영상의 픽셀별로 상기 색상 유사도를 읽어와서 색상 유사도 영상을 얻는 제 1 단계와, 상기 색상 유사도 영상을 일정한 크기의 블록으로 나누고 상기 블록별로 밀도를 계산하는 제 2 단계와, 상기 밀도가 임계치보다 큰 블록을 선택하여 상기 선택된 블록의 크기를 확장하고 검출 윈도우로 초기화하는 제 3 단계와, 상기 검출 윈도우의 밀도를 계산하는 제 4 단계와, 상기 제 4 단계의 계산 결과 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작으면 상기 제 3 단계로 되돌아가는 제 5 단계와, 상기 제 4 단계의 계산 결과 상기 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작지 않으면 상기 검출 윈도우를 확장하여 확장된 검출 윈도우의 밀도가 임계치보다 작아지면 상기 확장된 검출 윈도우 정보를 상기 저장장치에 저장하는 제 6 단계를 포함한다.-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020060095593A
公开(公告)日：2006-09-01
申请号：KR1020050016332
申请日：2005-02-28
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/90 , G03G2215/00029 , G06K9/4652
Abstract: 본 발명은, 색상 유사도 테이블, 저장 장치, 및 표시 장치에 각기 접속된 물체 검출 시스템이 영상 입력 수단으로부터 제공되는 영상의 색상을 이용하여 그 영상에서 해당 물체를 검출하는 방법으로서, 상기 영상 입력 수단에 의해 제공되는 영상의 색상 유사도 영상을 상기 색상 유사도 테이블을 사용하여 누적적으로 계산하는 제 1 단계와, 상기 누적 계산된 색상 유사도 영상을 나누어 블록화한 후, 상기 각 블록의 밀도를 계산하는 제 2 단계와, 상기 각 블록을 순회하며 밀도가 일정 수준 이상인 블록을 선택해서 크기를 확장하여, 이를 검출 윈도우로 초기화 하는 제 3 단계와, 상기 초기화된 윈도우 내의 밀도가 특정 기준 미만이면 상기 제 3 단계로 돌아가고, 상기 초기화된 윈도우 내의 밀도가 특정 기준 이상이면 현재 설정된 윈도우의 사방으로 일정 크기 만큼 윈도우를 확장하는 제 4 단계와, 상기 제 4 단계에서 확장된 윈도우 영역의 밀도가 일정 기준 이상이면, 상기 제 4 단계로 돌아가서 현재 설정된 윈도우의 사방으로 일정 크기 만큼 윈도우를 확장하는 제 5 단계를 구비한다.
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公开(公告)号：KR100532129B1
公开(公告)日：2005-12-01
申请号：KR1020030057475
申请日：2003-08-20
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G10L15/25
Abstract: 본 발명은 음성인식을 위해 입술영역을 검출하고 특징을 추출하여 입술모양정보를 획득하여 이를 음성인식에 이용할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 입술모양정보 획득방법은, 색상과 색상별 입술색상확률값을 저장한 입술색유사도테이블과, 입술모양의 패턴을 학습한 패턴분류기가 구축된 상태에서, 얼굴영상이 입력되면 상기 입력 얼굴영상을 상기 입술색유사도테이블에 적용하여 입술색 유사도 영상을 얻는 입술색유사도영상획득단계와; 상기 입술색 유사도 영상에서 무게중심을 계산하여 입술 초기 위치를 추정하는 입술초기위치추정단계와; 상기 입술 초기 위치를 중심으로 일정 범위에 대해 상기 패턴분류기에서의 정합도를 계산하고, 정합도가 가장 높은 위치를 입술위치로 설정하는 입술위치설정단계와; 상기 입술위치설정단계에서 설정된 입술위치의 영상에 대해서 PCA((Principal Component Analysis) 계수를 추출하여 입술특징을 추출하는 입술특징추출단계를 포함한다.-
公开(公告)号：KR1020050014072A
公开(公告)日：2005-02-07
申请号：KR1020030052514
申请日：2003-07-30
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/11 , G06T7/90 , G06T2207/30201
Abstract: PURPOSE: A method of extracting a face region through color distribution learning is provided to make it possible to process data fast and extract an accurate face region in real time even though a face color to be photographed is changed due to various face colors of persons. CONSTITUTION: An input video signal is classified into a unit frame and displayed(S211). A face color similarity degree is calculated by a ratio of frequency that a certain color is observed in entire images and frequency that the certain color belongs to a face on a basis of the unit frame according to face region range information specified by a user(S215). The calculated face color similarity degree is matched with a color and thereby a table of the face color similarity degree is filled(S217). The face color similarity degree of a corresponding unit frame is read from the table thereof and thereby a gray image is formed(S219). Color data of each pixel is changed into binary data based on the gray image and a face region is classified by ellipse approximation and then extracted(S220).
Abstract translation: 目的：提供通过颜色分布学习提取面部区域的方法，使得可以快速处理数据并且即使由于人的各种面部颜色而改变要拍摄的面部颜色而实时地提取准确的面部区域。 构成：将输入视频信号分类为单位框并显示（S211）。 根据由用户指定的面部区域范围信息，通过在整个图像中观察到特定颜色的频率与特定颜色属于面部的频率的频率的比率来计算面部颜色相似度（S215 ）。 计算的面部颜色相似度与颜色匹配，从而填充面部颜色相似度的表（S217）。 从其表中读取对应的单位框架的面部颜色相似度，从而形成灰色图像（S219）。 基于灰度图像将每个像素的颜色数据改变为二进制数据，并且通过椭圆近似分类脸部区域，然后提取（S220）。
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公开(公告)号：KR100887183B1
公开(公告)日：2009-03-10
申请号：KR1020070027473
申请日：2007-03-21
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 이 발명은 얼굴인식 기술에 관한 것으로서, 조명 변화에 따른 얼굴 왜곡을 보상하기 위한 얼굴인식 전처리장치 및 방법과, 이를 이용한 얼굴인식 시스템에 관한 것이다.
이 발명에 따른 얼굴인식 전처리장치는, 입력 영상의 히스토그램을 균등분포로 변환하는 히스토그램 평활화기와, 상기 히스토그램 평활화기에서 히스토그램 평활화된 영상의 불균일한 조명 조건을 완화시키는 감마보정기와, 상기 감마보정기에서 감마보정된 영상의 잡음을 제거하는 비너필터와, 상기 비너필터에서 잡음이 제거된 영상의 얼굴특징을 추출하는 로그(LoG; Laplacian of Gaussian)필터와, 상기 로그필터에서 추출된 얼굴특징의 대비를 향상시키는 대비보정기를 포함한다.
히스토그램 평활화, 감마보정, 비너필터, 로그필터, 대비보정, 얼굴인식-
公开(公告)号：KR100586227B1
公开(公告)日：2006-06-07
申请号：KR1020030052514
申请日：2003-07-30
Applicant: 한국과학기술원
IPC: G06T7/00
Abstract: 본 발명은 색분포 학습을 통한 얼굴영역 추출 방법에 관한 것으로, 얼굴영역을 알 수 있는 다수의 영상으로부터 임의의 색상이 관찰된 빈도수와 해당 색상이 얼굴영역으로 분류된 빈도수의 비율인 얼굴색 유사도를 산출하여 색상얼굴색유사도테이블을 생성한다. 그리고, 추후 얼굴영역을 추출하고자 하는 영상신호가 입력되면, 이 얼굴색유사도테이블로부터 입력된 영상신호의 각 픽셀을 구성하는 색상의 얼굴색 유사도를 읽어와 그레이 영상을 구성하고, 이 구성된 그레이 영상을 기반으로 각 픽셀의 색상 데이터를 이진화 및 타원 근사로 얼굴영역을 분류한 후 추출한다.
얼굴영역 추출, 얼굴영역 분할, 이진화, 타원근사, 색분포 학습
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