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公开(公告)号：WO2013172522A1
公开(公告)日：2013-11-21
申请号：PCT/KR2012/009525
申请日：2012-11-12
Applicant: 전남대학교산학협력단
CPC classification number: H04M1/72552 , G06F3/017 , G06F3/0488 , H04L51/38 , H04M2250/22 , H04M2250/70 , H04W4/12 , H04W4/21
Abstract: 본 발명은 멀티터치 및 자이로센서 등을 이용한 사용자 친화적인 인터페이스 구현 기술이 적용되어 스마트폰의 메신저 또는 인터넷 기반 SNS 서비스들의 문자열에 대한 간편한 화장(makeup)방법에 관한 것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种通过应用使用多点触摸的用户友好的界面实现技术，陀螺仪传感器等，在智能电话中对使用者或基于互联网的SNS服务的文本消息进行方便化妆的方法。
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公开(公告)号：KR1020140124597A
公开(公告)日：2014-10-27
申请号：KR1020130042323
申请日：2013-04-17
Applicant: 한국전자통신연구원 , 전남대학교산학협력단
IPC: H04J11/00
CPC classification number: H04L27/2678 , H04L27/2666 , H04L27/2695 , H04L27/265
Abstract: OFDM 심볼 추정을 이용한 OFDM 통신 신호 식별 방법이 제공되며, 적어도 하나의 CP(Cyclic Prefix)가 FFT 심볼의 길이인 NFFT 간격으로 존재하는 OFDM 통신 신호에서, NFFT를 가능한 수 집합 중 하나의 값인 nfft로 가정하는 단계, 가정된 nfft에 대하여 CP의 길이인 NPREFIX를 추정하여 e_nprefix(nfft)로 설정하는 단계, 설정된 e_nprefix(nfft)의 신뢰도를 측정하는 단계, 설정 단계와 측정 단계를 NFFT가 가능한 수 집합의 포함된 모든 nfft에 대하여 실행하는 단계, 실행 결과 신뢰도가 가장 높은 e_nprefix(nfft)와, 가장 높은 e_nprefix(nfft)를 가지는 nfft를 선택하는 단계, 선택된 e_nprefix(nfft)와 nfft를 CP의 길이와 FFT의 길이로 추정하고, 추정된 CP 및 FFT의 길이에 기초하여 OFDM 통신 신호의 종류를 식별하는 단계를 포함한다.
Abstract translation: 提供了一种使用OFDM符号估计来识别OFDM通信信号的方法。 该方法包括以下步骤：在OFDM通信信号中假设N FFT为nfft，其为可用数字集合中的一个，其中在N FFT间隔中存在至少一个循环前缀（CP），其为 FFT符号; 将NPREFIX（其为CP的长度）估计为假设nfft的e_nprefix（nfft）; 测量集合e_nprefix（nfft）的可靠性; 对NFFT可用号码组中包含的所有nfft执行设置步骤和测量步骤; 基于执行结果，选择具有最高可靠性的e_nprefix（nfft）和具有最高e_nprefix（nfft）的nfft; 以及将所选择的e_nprefix（nfft）和nfft估计为CP的长度和FFT的长度，以及基于所估计的CP和FFT的长度来识别OFDM通信信号的类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101847746B1
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：KR1020160177781
申请日：2016-12-23
Applicant: 전남대학교산학협력단
CPC classification number: H04N13/282 , H04N5/222 , H04N5/2251 , H04N5/232 , H04N5/23238
Abstract: 본발명은다수의액션캠을구비하여전방위촬영이이루어지며, 촬영된영상의왜곡이최소화되는최소비용으로전방위촬영과영상의편집이용이하게이루어지는액셕캠을활용한 360도촬영시스템에관한것으로, 액션캠모듈이내부설치되는보호하우징과, 액션캠이체결되는액션캠모듈로구성되고, 상기액션캠모듈은캠체결판의상면외측을따라등 간격으로일정높이돌출되게형성된액션캠홀더와, 액션캠홀더에결합된액션캠과연결되어액션캠을동작제어하는동작제어부와, 중앙에서일정높이돌출되게형성되며배터리가삽입되는전원부및 액션캠으로촬영된영상이저장되는저장부로구성된액셕캠을활용한 360도촬영시스템에관한것이다.
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公开(公告)号：KR101799825B1
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：KR1020160176867
申请日：2016-12-22
Applicant: 전남대학교산학협력단
Abstract: 본발명은비디오영상의시간축상메디안필터링방법에관한것으로서순차적으로입력되는비디오영상프레임에대해설정된필터윈도우구간(W)에대한픽셀값을갱신하면서메디안필터링하며, 비디오영상프레임들의픽셀값을필터윈도우구간에대응되게순차적으로수신하는단계와, 수신된픽셀값에해당하는히스토그램이존재하는지를판단하는단계와, 수신된픽셀값에해당하는히스토그램이존재하지않으면, 입력된히스토그램빈(bin) 값과시간스탬프(TS) 값및 히스토그램빈(bin)이지속되어발생된지속횟수(fbin) 정보를포함하는단위히스토그램매칭정보를등록하는단계와, 수신된픽셀값에해당하는히스토그램이존재하면해당히스토그램빈(bin)이지속되어발생된횟수(fbin) 및시간스탬프를갱신하는단계를포함한다. 이러한비디오영상의시간축상메디안필터링방법에의하면, 필터윈도우구간의픽셀 (W)입력영상에대한히스토그램정보갱신에요구되는메모리용량을줄일수 있는장점을제공한다.
Abstract translation: 本发明中值滤波和更新滤波器窗口区域（W）的像素值被设置为在与时间轴上的视频图像，该滤波器窗口的视频图像帧的像素值的中值滤波序列输入的视频帧 如果本步骤中，所接收的像素值的直方图，以确定是否所述直方图，以对应于对应于相位与顺序接收的接收到的像素值存在不存在，则输入直方图单元条（bin）中的值和时间的间隔 一个标记（TS）值和直方图仓（bin）中不能在产生持续数（FBIN）并注册包含信息的单元直方图匹配信息，如果对应于所接收的像素值直方图中存在空的直方图（ bin）并更新次数（fbin）和生成的时间戳。 根据时间轴上的视频图像的中值滤波方法，并提供了减少的信息来更新针对输入图像滤波器窗口间隔的像素（W）的直方图所需的存储器容量的优点。
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公开(公告)号：KR1020160035765A
公开(公告)日：2016-04-01
申请号：KR1020140127470
申请日：2014-09-24
Applicant: 전남대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/00234 , G06K9/00255 , G06K9/4661 , G06K9/6217
Abstract: 본발명은부블록(sub - block) 기반특징을사용하는얼굴인식시스템(예, GMM, HMM 등)의강인한시스템을위하여시각관측신뢰도(VOC)를통합한인식시스템을제안하는것이다. 본발명에서는시각관측신뢰도의요소척도로써평탄도(flatness) 척도, 중심성(centrality) 척도, 그리고조명(illumination) 척도를제안하였다. 또한제안된각 관측신뢰도척도들은선형결합(linear combination) 을통해하나의 VOC로통합된다. 물리가중합을시행할때, 각신뢰도의기여도에따라가중값이결정된다. 평탄도척도는시스템의조명에강한성질을만들뿐만아니라, 변별력이적은블록들의영향을감소시킨다. 중심성척도는눈, 코, 입등 얼굴의중요한구성요소들의영향을유지하면서상대적으로얼굴인식에서기여도가적은머리카락그리고목, 배경블록등의영향을감소시킨다. 한편조명척도는각 블록들의평균밝기(Lu) 들의 intra - variance 함수로부터그림자그리고하이라이트된 영역을탐지하여인식기에미치는영향을감소시킨다. 본특허는얼굴인식문제에대해존재하는기존의방법들(조명에강한특징추출, 얼굴영상향상기법, 멀티모달인식)과는다른관점에서고안되었다. 각영상블록의인식문제에대한기여도를계산하여인식에반영한다는점에서신규성이있다.
Abstract translation: 公开了使用基于子块的特征的用于鲁棒面部识别系统（例如，GMM，HMM等）的视觉观察置信度（VOC）的识别系统。 建议采用平坦度测量，中心度量和照度测量方法，通过线性组合将VOC测量值与建议度量相结合，形成单一VOC。 当进行物理加权求和时，根据每个置信度的贡献因子确定权重值。 平坦度测量不仅创造了耐受照明的属性，而且减少了较不区别块的影响。 中心性措施保持眼睛，鼻子，嘴巴等重要组成部分的影响，同时减少对脸部识别不太有用的头发，颈部和背景块的影响。 通过从每个块的平均亮度（Lu）的方差函数中检测阴影和突出显示区域，照度测量可以减小对识别器的影响。 从与现有方法不同的观点提供本发明，例如，抵抗照明的特征提取，面部图像增强技术和多模态识别，并且其新颖性在于，贡献因子被计算并应用于识别 的每个图像块。
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公开(公告)号：KR101527962B1
公开(公告)日：2015-06-11
申请号：KR1020140036204
申请日：2014-03-27
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/20
Abstract: 본발명은비디오영상으로부터움직임객체를추출하는방법에관한것으로서, 입력되는영상프레임에대해에지검출기에의해영상프레임의에지를검출하는단계와, 영상프레임에대해검출된에지에대해서설정된가중치를가산하여보정영상을생성하는단계와, 획득된보정영상프레임개수가설정된목표프레임개수에도달하면해당보정영상프레임들에대해 RPCA기반으로 1차움직임객체를추출하는단계와, 1차움직임객체에대해고주파잡음을제거하기위해가우시안필터링을수행하는단계와, 필터링을통해얻어진데이터중 윤곽선영역내의빈영역을윤곽선에대응되는값으로채워 2차움직임객체를생성하는단계를포함한다. 이러한비디오영상의움직임객체추출방법에의하면, 10프레임내외의적은영상프레임에대해서도움직임객체를양호하게검출할수 있어움직임객체추출을위한처리속도가향상되는장점을제공한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种从视频图像提取运动对象的方法，包括以下步骤：通过边缘检测器检测输入的图像帧的图像帧的边缘; 通过将预定加权值添加到所检测到的图像帧的边缘来产生校正图像; 当所获得的校正图像帧的数量达到预定帧数时，针对相应的校正图像帧提取基于RPCA的第一运动对象; 执行高斯滤波以去除第一运动对象的高频噪声; 以及通过在通过所述滤波获得的数据中填充对应于轮廓的值的轮廓区域中填充空区域来生成第二运动对象。 根据本发明，即使对于具有大约十帧的少量的图像帧，该方法也可以令人满意地检测运动对象，从而提高了运动对象的提取处理速度。
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公开(公告)号：KR1020120072151A
公开(公告)日：2012-07-03
申请号：KR1020100133968
申请日：2010-12-23
Applicant: 전남대학교산학협력단
IPC: G10L17/00
Abstract: PURPOSE: A method for calculating reliability based on a log-likelihood score is provided to obtain the best reliability value without predicting a too big or small value which is reflected to a voice and an image. CONSTITUTION: Each voice score and each image score are normalized in the range of 0 to 1(S1200). The difference between a first voice score and a second voice score is calculated by voice reliability(S1300). The first voice score is the maximum value among the normalized voice scores. The difference between a first image score and a second image score is calculated by image reliability. The maximum value of the second voice score is limited by a critical voice score. The maximum value of the second image score is limited by a critical image score.
Abstract translation: 目的：提供一种基于对数似然分数计算可靠性的方法，以获得最佳的可靠性值，而无需预测反映到语音和图像的太大或较小的值。 构成：每个语音分数和每个图像分数在0到1的范围内归一化（S1200）。 通过语音可靠性计算第一语音分数和第二语音分数之间的差异（S1300）。 第一语音分数是归一化语音分数中的最大值。 通过图像可靠性计算第一图像分数和第二图像分数之间的差。 第二个语音分数的最大值受到关键语音分数的限制。 第二图像分数的最大值受到关键图像分数的限制。
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