| 1 |
1
촬영 영상을 입력받는 영상 입력부; 상기 촬영 영상이 저 해상도인 경우, 영상에서 얼굴을 검출하는 얼굴 검출부;상기 얼굴 검출부가 검출한 얼굴 정보를 대상으로 초고해상도(SR) 기술을 사용하여 고 해상도(HR) 영상을 생성하는 영상 생성부; 상기 촬영 영상이 고 해상도인 영상 또는 상기 영상 생성부에서 생성된 고 해상도 영상에서 얼굴 특징들을 추출하는 얼굴 특징 추출부; 그리고 상기 추출된 얼굴 특징들을 데이터베이스의 자료들로 학습된 분류기를 이용하여 인식하는 얼굴 인식부를 구성되는 것을 특징으로 하고,상기 얼굴 검출부는, 상기 저 해상도의 영상에서 수평 및 수직의 속도 정보를 고려하여 키 프레임을 추출하는 키 프레임 추출부;상기 추출된 키 프레임의 이미지를 업 스케일링한 후 바이큐빅 보간하는 정규화부; 그리고 정규화된 프레임을 전달받아 얼굴 영역을 검출하는 얼굴영역 검출부를 포함하는 실시간 얼굴 인식장치
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
제 1 항에 있어서, 상기 키 프레임 추출부는, 상기 입력된 영상의 첫 번째 프레임과 다음 프레임의 RGB 값을 비교하고, 상기 비교 결과에 따른 차이값이 기 설정된 임계값보다 크면 현재 프레임을 키 프레임으로 지정하여 추출하고, 차이값이 기 설정된 임계값보다 작으면 다음 프레임과 비교하는 과정을 반복하여 키 프레임을 추출하는 실시간 얼굴 인식장치
|
| 4 |
4
제 3 항에 있어서,상기 차이값이 기 설정된 임계값보다 작고, 키 프레임의 변화가 이전 30프레임 동안 없으면, 현재 입력으로 들어온 프레임을 키 프레임으로 추출하는 실시간 얼굴 인식장치
|
| 5 |
5
제 1 항에 있어서,상기 얼굴 영역 검출부는, Haar like 알고리즘을 사용하여 얼굴 영역을 검출하는 실시간 얼굴 인식장치
|
| 6 |
6
제 1 항에 있어서,상기 영상 생성부는, RDN(Residual Dense Network), DRN(Distilling with Residual Network), CSCN(Cascade Sparse Coding Network), SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network), DDSRCNN((Deep De-noising Super Resolution Convolutional Neural Network)의 기법을 적용하여 고 해상도 영상을 생성하는 실시간 얼굴 인식장치
|
| 7 |
7
제 1 항에 있어서,상기 얼굴 특징 추출부는, PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis), LBP(Local Binary Pattern), HOG(Histogram of Oriented Gradients)의 기법을 사용하여 추출하는 실시간 얼굴 인식장치
|
| 8 |
8
얼굴인식 장치가, 촬영 영상을 입력받는 단계; 상기 촬영 영상의 해상도를 판단하는 판단 단계; 상기 판단 결과 저 해상도(Low Resolution, LR) 영상이면, 경우 상기 영상으로부터 얼굴을 검출하고 검출된 얼굴 영상을 고 해상도(High Resolution, HR)로 생성하여 적어도 하나의 얼굴 특징을 추출하고, 상기 판단 결과 고 해상도(High Resolution, HR) 영상이면 상기 영상으로부터 적어도 하나의 얼굴 특징을 추출하는 추출 단계;상기 추출된 얼굴 특징을 데이터베이스의 자료들로 학습된 분류기를 이용하여 얼굴을 인식하는 인식 단계를 포함하고,상기 추출 단계는,상기 저 해상도의 영상에서 수평 및 수직의 속도 정보를 고려하여 키 프레임을 추출하고, 추출된 키 프레임 영상에서 얼굴을 검출하는 것을 특징으로 하는 실시간 얼굴 인식방법
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제 8 항에 있어서,상기 검출된 얼굴 영상을 고 해상도(High Resolution, HR)로 생성할 때, 카메라와 사용자 간의 서로 다른 거리에 따라 촬영된 영상의 해상도가 서로 다른 경우, 해상도에 따라 RDN(Residual Dense Network), DRN(Distilling with Residual Network), CSCN(Cascade Sparse Coding Network), SRCNN(Super Resolution Convolutional Neural Network), DDSRCNN((Deep De-noising Super Resolution Convolutional Neural Network) 중 어느 하나를 선택하여 고 해상도(High Resolution, HR)을 생성하는 실시간 얼굴 인식방법
|
