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公开(公告)号：WO2018124332A1
公开(公告)日：2018-07-05
申请号：PCT/KR2016/015431
申请日：2016-12-28
Applicant: 엘지전자(주) , 이화여자대학교 산학협력단
IPC: H04N19/11 , H04N19/96 , H04N19/132 , H04N19/105 , H04N19/44
Abstract: 본 발명에서는 인트라 예측 모드 기반 영상 처리 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 복호화하는 방법에 있어서, 이진 트리(binary tree) 구조를 가지는 결정 트리(decision tree)에서 각 노드에 저장된 분할 함수(split function)를 이용하여 자식 노드(child node)를 선택하는 과정을 루트 노드(root node)로부터 순차적으로 수행함으로써, 리프 노드(leaf node)를 탐색하는 단계; 상기 리프 노드와 하나 이상의 인트라 예측 모드가 매핑되는 클래스(class)를 선택하는 단계; 상기 클래스를 이용하여 현재 블록의 인트라 예측 모드를 도출하는 단계; 및 상기 인트라 예측 모드에 기반하여 상기 현재 블록의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 분할 함수는 분할 파라미터(split parameter)로 구성되고, 상기 현재 블록에 이웃하는 참조 샘플을 입력으로 하여, 좌측 자식 노드(left child node) 또는 우측 자식 노드(right child node)에 대응되는 값을 출력할 수 있다.
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公开(公告)号：WO2018124333A1
公开(公告)日：2018-07-05
申请号：PCT/KR2016/015432
申请日：2016-12-28
Applicant: 엘지전자(주) , 이화여자대학교 산학협력단
IPC: H04N19/11 , H04N19/46 , H04N19/132 , H04N19/18 , H04N19/174
Abstract: 본 발명에서는 영상 부호화/복호화 방법 및 이를 위한 장치가 개시된다. 구체적으로, 인트라 예측(intra prediction) 모드 기반으로 영상을 처리하는 방법에 있어서, 각각 서로 다른 레졸루션(resolution)을 가지는 복수 개의 인트라 예측 모드 세트(intra prediction mode set)들 중에서, 현재 예측 처리 단위의 인트라 예측에 이용되는 인트라 예측 모드 세트를 결정하는 단계, 여기서, 레졸루션은 상기 인트라 예측 모드 세트 내 인트라 예측 모드의 분포 정도를 나타냄; 인코더로부터 수신한 인덱스(index) 정보를 이용하여 상기 결정된 인트라 예측 모드 세트 내에서 상기 현재 예측 처리 단위에 적용되는 인트라 예측 모드를 도출하는 단계; 및 상기 도출된 인트라 예측 모드에 기초하여 상기 현재 예측 처리 단위의 예측 샘플을 생성하는 단계를 포함하고, 상기 인트라 예측 모드 세트들은 각각 하나 이상의 인트라 예측 모드를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：KR101714520B1
公开(公告)日：2017-03-09
申请号：KR1020150151648
申请日：2015-10-30
Applicant: 현대자동차주식회사 , 기아자동차주식회사 , 이화여자대학교 산학협력단
CPC classification number: H04L63/1416 , B60R16/0231 , G05B15/02 , G06N3/0472 , G06N3/08 , H04L63/1425 , H04L67/12
Abstract: 본발명은차량 CAN 통신공격탐지방법및 장치에관한것으로서, 차량 CAN(Controller Area Network) 통신공격을탐지하는장치는미리정의된 CAN 패킷이입력되면 CAN ID를식별하고, 상기식별된 CAN ID에대응되는데이터필드의비트단위표현의학습통계정보를생성하는학습모듈과상기학습모듈로부터수신되는상기학습통계정보및 미리수집된공격유형이유지되는프로파일링모듈과실시간입력된 CAN 패킷으로부터 CAN ID 및데이터필드의비트열을추출하고, 상기추출된 CAN ID에대응되는상기학습통계정보를상기프로파일링모듈로부터획득하여신경망을구성하고, 상기구성된신경망에상기추출된비트열을입력하고, 상기신경망의출력값에기반하여공격여부를판단하는검출모듈을포함할수 있으며, 그에따라보다효과적이고정확하게 CAN 통신공격을탐지할수 있는장점이있다.
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公开(公告)号：KR101787255B1
公开(公告)日：2017-11-15
申请号：KR1020160057470
申请日：2016-05-11
Applicant: 이화여자대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00221 , G06K9/00248 , G06K9/00268 , G06K9/6215
Abstract: 랜드마크의거리의비율에기반한표정인식방법은얼굴이포함된영상을수신하는단계, 컴퓨터장치가상기영상에서복수의랜드마크의위치를결정하는단계, 상기컴퓨터장치가상기복수의랜드마크중 4개의랜드마크의위치로표현되는 2개의직선에대한거리비율인특징값을연산하는단계및 상기컴퓨터장치가상기특징값을기준으로상기얼굴의표정을추정하는단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR101942173B1
公开(公告)日：2019-04-11
申请号：KR1020170009869
申请日：2017-01-20
Applicant: 이화여자대학교 산학협력단
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020160102640A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：KR1020150024947
申请日：2015-02-23
Applicant: 이화여자대학교 산학협력단
IPC: H04N19/625 , H04N19/186 , H04N19/13 , H04N19/50
CPC classification number: H04N19/625 , H04N19/13 , H04N19/186 , H04N19/50
Abstract: 인코더(200)는소스영상신호에대한잔차를입력받아하나의행렬을이용하여잔차신호에대한색상간 예측및 색상변환을수행하는색상처리부(210), 색상처리부(210)의출력신호를 DCT 또는 DST 변환하는신호변환부(220), 신호변환부(220)의출력을양자화하는양자화부(230) 및양자화부(230)의출력에대한코딩을수행하는엔트로피코딩부(240)를포함한다.
Abstract translation: 编码器（200）包括：颜色处理单元（210），其通过使用一个矩阵来接收源图像信号的残差，以对颜色进行预测和残差信号的颜色变换; 将颜色处理单元（210）的输出信号变换为离散余弦变换（DCT）或离散正弦变换（DST）的信号变换单元（220）; 量化单元（230），对信号变换单元（220）的输出进行量化; 以及对量化单元（230）的输出执行编码的熵编码单元（240）。 因此，编码器具有结构简单，复杂度低的硬件。
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公开(公告)号：KR101639161B1
公开(公告)日：2016-07-12
申请号：KR1020150089571
申请日：2015-06-24
Applicant: 이화여자대학교 산학협력단
Abstract: 골격정보를이용한사용자인증방법은컴퓨터장치가카메라를통해깊이정보를갖는영상을획득하는단계, 상기컴퓨터장치가상기영상에서사용자에해당하는객체를추출하고, 상기객체의골격영역을추출하는단계, 상기컴퓨터장치가상기골격영역중 복수의지점에대한좌표를결정하는단계, 상기컴퓨터장치가상기좌표를이용하여상기골격영역중 타겟골격에대한골격길이및 골격길이의비율중 적어도하나인사용자골격정보를결정하는단계및 상기컴퓨터장치가상기사용자골격정보와인증을위해사전에저장한골격정보인기준골격정보를비교하여상기사용자에대한 1차인증을수행하는단계, 상기컴퓨터장치가상기복수의지점중 복수의관절지점에기반하여상기동작에대응하는특징점을추출하고, 상기특징점과사전에사용자동작을입력받아저장한기준특징점정보를비교하여 2차인증을수행하는단계를포함한다.
Abstract translation: 使用骨架信息的用户认证方法包括：通过计算机装置通过摄像机获取具有深度信息的图像的步骤; 通过计算机装置从图像中提取与用户对应的对象，提取对象的骨架区域的步骤; 由所述计算机装置确定所述骨骼区域中的多个点的坐标的步骤; 使用计算机装置的坐标来确定骨架区域中的目标骨架的骨架长度和骨架长度的比例之一的用户骨架信息的步骤; 通过将用户骨架信息与作为先前存储的用于认证的骨架信息的参考骨架信息进行比较来对用户执行第一认证的步骤; 以及通过基于所述多个点中的多个关节点提取与所述操作相对应的关键点来执行第二认证的步骤，并且将所述关键点与先前通过用户操作接收的参考关键点的信息进行比较并存储。 本发明能够通过基于通过照相机获取的用户信息提取指示用户的特征的骨架信息来容易地认证用户。
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8.发明授权동영상 인코딩에서 잔차 신호에 대한 희소 변환 방법, 희소 변환을 이용한 동영상 인코딩 방법 및 희소 변환을 이용하여 부호화된 신호에 대한 디코딩 방법 有权视频编码中的残留信号的稀疏变换方法，使用微小变换的视频编码方法和基于小波变换的编码信号的解码方法
公开(公告)号：KR101627069B1
公开(公告)日：2016-06-02
申请号：KR1020150045914
申请日：2015-04-01
Applicant: 이화여자대학교 산학협력단
IPC: H04N19/59 , H04N19/176 , H04N19/60
Abstract: 희소변환을이용한동영상인코딩방법은인코더가 i-1 번째프레임에대한잔차신호에대한희소변환을수행하는단계, 상기인코더가소스영상신호의 i 번째프레임에대한인트라예측을수행하여잔차신호를생성하는단계, 상기인코더가상기잔차신호중 0이아닌계수를갖는픽셀로구성된계수블록패치를생성하는단계및 상기인코더가상기 i-1 번째프레임에대한희소변환에서사용된변환함수및 상기계수블록패치를이용하여상기 i 번째프레임의잔차신호에대한희소변환을수행하는단계를포함한다.
Abstract translation: 本发明提供了一种视频编码方法，其不仅可以减少残差信号中的0以外的系数，而且可以将系数的位置集中在块内的特定位置，从而提供更有效的视频编码方法。 使用稀疏变换的视频编码方法包括以下步骤：由编码器对第（i-1）帧的残差信号进行稀疏变换; 通过对源图像信号的第i帧进行帧内预测，由编码器产生残差信号; 由所述编码器生成包括残留信号中具有0以外的系数的像素的系数块补丁; 并且使用在第（i-1）^帧的稀疏变换中使用的变换函数和系数块补丁，由编码器执行第i帧的残差信号的稀疏变换。
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公开(公告)号：KR101772818B1
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：KR1020160078722
申请日：2016-06-23
Applicant: 이화여자대학교 산학협력단
CPC classification number: G06K9/00275 , G06K9/00288 , G06K9/00973 , G06K9/4609 , G06K9/66
Abstract: MB-LBP에기반한머리방향추정방법은컴퓨터장치가소스영상에서얼굴영역을검출하는단계, 상기컴퓨터장치가상기얼굴영역에서각각서로다른크기를갖는블록을기준으로 LBP(Local Block Pattern) 특징을생성하는단계및 상기컴퓨터장치가상기 LBP 특징각각에사전에학습된랜덤포레스트트리를이용하여머리방향을추정하는단계를포함한다. 상기컴퓨터장치는상가랜덤포레스트트리에서노드가파라미터로갖는블록의크기에대응되는 LBP를기준으로상기트리에서분기를수행하여상기머리방향을추정한다.
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公开(公告)号：KR1020160138729A
公开(公告)日：2016-12-06
申请号：KR1020150072935
申请日：2015-05-26
Applicant: 이화여자대학교 산학협력단
Abstract: 골격정보를이용한사용자동작인식방법은동작인식장치가사람의복수의훈련동작을포함하는훈련영상에서사람의관절지점중 제1 복수의관절지점에기반한제1 특징점으로이용하여신경망학습을수행하는단계, 상기동작인식장치가카메라로사람의입력동작을포함하는입력영상을획득하는단계, 상기동작인식장치가상기입력영상에서상기사람의관절지점중 상기제1 복수의관절지점과동일한위치의제2 복수의관절지점에기반한제2 특징점을추출하는단계및 상기동작인식장치가상기제2 특징점을상기신경망학습을통해형성한신경망네트워크에입력하여상기입력동작에대응하는훈련동작을결정하는단계를포함한다.
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