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영상으로부터 특징점을 추출하는 추출부; 및상기 특징점이 갖는 좌표와 근접하는 m개(m은 3개 이상의 자연수)의 코드워드를, 코드북으로부터 식별하고, 상기 m개의 코드워드를 이용하여, 상기 특징점을, 상기 영상 내 얼굴 자세 인식에 관한 부호화 코드로 부호화하는 처리부를 포함하고,상기 영상으로부터 제1 특징점 및 제2 특징점을 포함하는 복수의 특징점이 추출되면,상기 처리부는,상기 복수의 특징점 중에서, 상기 제1 특징점을 기준으로 식별된 코드워드를 제외한, 상기 제2 특징점이 갖는 좌표와 근접하는 상기 m개의 코드워드를 식별하되,값이 0인 코드워드의 개수가 정해진 개수 보다 적으면, 코드워드의 식별을 반복하여, 식별되는 상기 m개의 코드워드에 대한 희소성을 제한하는얼굴 자세 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 처리부는,식별된 상기 m개의 코드워드로 구성되는 함수를, 상기 특징점과 역행렬 계산하여, 상기 부호화 코드를 생성하는얼굴 자세 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 처리부는,상기 부호화 코드를 선형 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여, 상기 영상으로부터 상기 얼굴 자세를 인식하는얼굴 자세 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 처리부는,K-근접이웃 알고리즘을 통하여, 상기 좌표와 이격되는 거리가 가장 가까운 순으로 상기 코드워드를 선택하는얼굴 자세 추정 장치
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제1항에 있어서,상기 처리부는,상기 부호화 코드에 의해 구분되는 상기 얼굴 자세를, 상기 영상에서의 배경으로부터 분리하는얼굴 자세 추정 장치
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영상으로부터 특징점을 추출하는 단계;상기 특징점이 갖는 좌표와 근접하는 m개(m은 3개 이상의 자연수)의 코드워드를, 코드북으로부터 식별하는 단계; 및상기 m개의 코드워드를 이용하여, 상기 특징점을, 상기 영상 내 얼굴 자세 인식에 관한 부호화 코드로 부호화하는 단계를 포함하고,상기 영상으로부터 제1 특징점 및 제2 특징점을 포함하는 복수의 특징점이 추출되면,상기 코드워드를, 코드북으로부터 식별하는 단계는,상기 복수의 특징점 중에서, 상기 제1 특징점을 기준으로 식별된 코드워드를 제외한, 상기 제2 특징점이 갖는 좌표와 근접하는 상기 m개의 코드워드를 식별하는 단계; 및값이 0인 코드워드의 개수가 정해진 개수 보다 적으면, 코드워드의 식별을 반복하여, 식별되는 상기 m개의 코드워드에 대한 희소성을 제한하는 단계를 포함하는 얼굴 자세 추정 방법
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제8항에 있어서,상기 부호화 코드로 부호화하는 단계는,식별된 상기 m개의 코드워드로 구성되는 함수를, 상기 특징점과 역행렬 계산하여, 상기 부호화 코드를 생성하는 단계를 포함하는 얼굴 자세 추정 방법
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제8항에 있어서,상기 얼굴 자세 추정 방법은,상기 부호화 코드를 선형 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여, 상기 영상으로부터 상기 얼굴 자세를 인식하는 단계를 더 포함하는 얼굴 자세 추정 방법
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