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제1 운전자 이미지 및 제2 운전자 이미지를 획득하는 카메라; 및상기 제1 운전자 이미지를 변환하여 변환된 이미지를 생성하고, 상기 변환된 이미지를 학습한 정보 또는 상기 제1 운전자 이미지를 학습한 정보를 기반으로 상기 제2 운전자 이미지가 등록 운전자 이미지인지 여부를 판단하는 제어부를 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제1 운전자 이미지는 학습용 이미지이고, 상기 제2 운전자 이미지는 판단용 이미지인 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제어부는상기 카메라의 설정값을 변경함으로써 상기 제1 운전자 이미지의 밝기를 변환하여 상기 변환된 이미지를 생성하는 이미지 변환부를 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 3에 있어서,상기 이미지 변환부는상기 제1 운전자 이미지 및 기 변환된 이미지를 비교하여 변환 스케일링 값을 학습하고, 상기 제1 운전자 이미지에 학습된 상기 변환 스케일링 값을 적용하여 상기 제1 운전자 이미지의 밝기를 변환하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제어부는상기 제1 운전자 이미지를 기반으로 제1 특징을 추출하고, 상기 제1 특징을 기반으로 학습하는 제1 이미지 학습부를 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 5에 있어서,상기 제1 특징은 상기 제1 운전자 이미지로부터 추출되는 복수의 제1 랜드마크들을 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 6에 있어서,상기 제1 이미지 학습부는 상기 복수의 제1 랜드마크들을 각각 학습하는 제1 얼굴 분류기 학습부를 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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8
청구항 1에 있어서,상기 제어부는상기 변환된 이미지를 기반으로 제2 특징을 추출하고, 상기 제2 특징을 기반으로 학습하는 제2 이미지 학습부를 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 8에 있어서,상기 제2 특징은 상기 변환된 이미지로부터 추출되는 복수의 제2 랜드마크들을 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 9에 있어서,상기 제2 이미지 학습부는 상기 복수의 제2 랜드마크들을 각각 학습하는 제2 얼굴 분류기 학습부를 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제어부는운전자에게 정면광이 조사되는 상태에서 상기 제2 운전자 이미지가 획득된 것으로 판단하면, 상기 변환된 이미지를 학습한 정보를 기반으로 상기 제2 운전자 이미지가 상기 등록 운전자 이미지인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 11에 있어서,상기 운전자에게 상기 정면광이 조사되는 상태는 상기 제2 운전자 이미지를 국부 이진 패턴(Local Bianry Pattern)으로 변환하고, 상기 국부 이진 패턴의 히스토그램 값을 기반으로 판단되는 차량의 운전자 판단 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제어부는상기 변환된 이미지 및 상기 제1 운전자 이미지를 등록 운전자 이미지로 설정하는 차량의 운전자 판단 장치
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카메라로부터 제1 운전자 이미지를 획득하는 단계;상기 제1 운전자 이미지를 변환하여 생성된 변환된 이미지를 학습 및 상기 제1 운전자 이미지를 학습하는 단계;상기 카메라로부터 제2 운전자 이미지를 획득하는 단계; 및상기 변환된 이미지를 학습한 정보 또는 상기 제1 운전자 이미지를 학습한 정보를 기반으로 상기 제2 운전자 이미지가 등록 운전자 이미지인지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 14에 있어서,상기 제1 운전자 이미지는 학습용 이미지이고, 상기 제2 운전자 이미지는 판단용 이미지인 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 14에 있어서,상기 카메라의 설정값을 변경하여 상기 제1 운전자 이미지의 밝기를 변환하여 상기 변환된 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 16에 있어서,상기 제1 운전자 이미지 및 기 변환된 이미지를 비교하여 변환 스케일링 값을 학습하고, 상기 제1 운전자 이미지에 학습된 상기 변환 스케일링 값을 적용하여 상기 제1 운전자 이미지의 밝기를 변환하는 단계를 더 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 14에 있어서,상기 제1 운전자 이미지를 학습하는 단계는상기 제1 운전자 이미지를 기반으로 제1 특징을 추출하고, 상기 제1 특징을 기반으로 학습하는 단계를 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 18에 있어서,상기 제1 특징은 상기 제1 운전자 이미지로부터 추출되는 복수의 제1 랜드마크들을 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 19에 있어서,상기 제1 운전자 이미지를 학습하는 단계는상기 복수의 제1 랜드마크들을 각각 학습하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 14에 있어서,상기 변환된 이미지를 학습하는 단계는상기 변환된 이미지를 기반으로 제2 특징을 추출하고, 상기 제2 특징을 기반으로 학습하는 단계를 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 21에 있어서,상기 제2 특징은 상기 변환된 이미지로부터 추출되는 복수의 제2 랜드마크들을 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 22에 있어서,상기 변환된 이미지를 학습하는 단계는 상기 복수의 제2 랜드마크들을 각각 학습하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 14에 있어서,상기 제2 운전자 이미지가 등록 운전자 이미지인지 여부를 판단하는 단계는운전자에게 정면광이 조사되는 상태에서 상기 제2 운전자 이미지가 획득된 것으로 판단하면, 상기 변환된 이미지를 학습한 정보를 기반으로 상기 제2 운전자 이미지가 상기 등록 운전자 이미지인지 여부를 판단하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 24에 있어서,상기 운전자에게 상기 정면광이 조사되는 상태는 상기 제2 운전자 이미지를 국부 이진 패턴(Local Bianry Pattern)으로 변환하고, 상기 국부 이진 패턴의 히스토그램 값을 기반으로 판단하는 차량의 운전자 판단 방법
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청구항 14에 있어서,상기 변환된 이미지 및 상기 제1 운전자 이미지를 등록 운전자 이미지로 설정하는 단계를 더 포함하는 차량의 운전자 판단 방법
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