KR101585859B1 - 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템 및 그 방법 - Google Patents

공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템 및 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일면에 의하면, 방문자의 영상을 촬영하기 위한 영상 촬영부(10), 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 영상에 대하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)를 검출하기 위한 이미지 검출부(20), 주거민의 이미지 데이터(Dri)가 입력되어 저장되는 메모리부(30), 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 방문자의 이미지 데이터(Dvi)에 대하여 메모리부(30)에 저장된 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 비교하기 위한 비교 판별부(40), 및 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치할 경우 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 이미지 데이터(Dvi)를 트래킹하여 갱신된 이미지 데이터(Dri)를 메모리부(30)에 저장하는 이미지 트래킹부(50)를 포함하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템이 제공된다.

Description

공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템 및 그 방법{Surveillance system with the image studing recognition in the multi-unit dwelling}
본 발명은 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 공동 주택의 현관 등에 구비된 로비폰이나 비디오폰으로 입력되는 영상에 대하여 반복적으로 녹화되는 영상을 기반으로 이미지를 트래킹 및 추출함으로써 해당 공동 주택의 주거민인지 여부를 판별함과 동시에 주거민으로 판별될 경우 해당 이미지를 새로운 트래킹 이미지로 기록하며 비주거민으로 판별될 경우 관련 보안서버로 연결하거나 해당 비주거민의 방문자 영상을 추적 기록 함으로써 사전 및 사후적인 보안을 향상시킬 수 있는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템에 관한 것이다.
아파트 또는 다세대 주택에 설치된 로비폰, 도어폰이나 비디오폰이 설치되어 방문자의 방문시에 해당 주민이 이를 확인하거나 관리사무소에서 해당 방문자의 영상을 확인하여 주출입구나 출입문을 개방하고 있다.
그러나 대단지 아파트 등과 같은 많은 세대가 밀집되어 있는 경우 관리사무소 등의 직원이 이를 일일이 확인하고 출입구를 개방함에 있어서 많은 시간적 노력이 필요할 뿐만 아니라 새로운 직원이 주거민 여부를 판별하여 출입구를 개방하는 것은 사실상 매우 어렵다.
더욱이, 청소년의 경우나 여성의 경우 그 특성상 외형이나 이미지의 변화가 많기 때문에 사전에 주거민임을 입증하는 이미지 정보가 관리 사무소의 서버 등에 입력되어 기록되어 있을지라도 이를 기반으로 주거민인지 여부를 식별하는 데에 상당한 어려움이 있다.
따라서 공동 주택 등에 있어서 주거민의 이미지 정보에 대하여 사후적인 갱신이 가능하도록 하여 공동 주택의 보안을 향상시킬 수 있는 시스템의 개발이 필요한 실정이다.
한편, 공동 주택 등에 있어서 신속하게 주거민 인지 여부를 판별하여 사전 및 사후적인 보안과 안전조치가 이루어질 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다.
따라서 본 발명의 목적은 공동 주택 등에 있어서 주거민의 이미지 정보가 시간적으로 갱신되어 신속한 주거민 여부를 판별할 수 있는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명의 다른 목적은 공동 주택 등에 있어서 주거민 여부를 판별함에 있어서 비주거민으로 판별될 경우 그에 대한 동적 경로를 추적할 수 있도록 하여 사후적인 방법조치를 향상시킬 수 있는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 일면에 의하면, 방문자의 영상을 촬영하기 위한 영상 촬영부(10), 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 영상에 대하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)를 검출하기 위한 이미지 검출부(20), 주거민의 이미지 데이터(Dri)가 입력되어 저장되는 메모리부(30), 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 방문자의 이미지 데이터(Dvi)에 대하여 메모리부(30)에 저장된 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 비교하기 위한 비교 판별부(40), 및 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치할 경우 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 이미지 데이터(Dvi)를 트래킹하여 갱신된 이미지 데이터(Dri)를 메모리부(30)에 저장하는 이미지 트래킹부(50)를 포함하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템이 제공된다.
한편, 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여 일정한 범위 밖으로 일치하지 않을 경우 보안서버로 접속을 유도하기 위한 경보 발생부(60)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 메모리부(30)는 주거민의 출입기록에 대한 출입 데이터(Dio)가 저장되는 출입 기록부(34)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 이미지 트래킹부(50)는 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치하거나 출입 기록부(34)에 저장된 출입 데이터(Dio)에 일정시간 범위 내에서 출입기록이 있는 경우 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 이미지 데이터(Dvi)를 트래킹하여 갱신된 이미지 데이터(Dri)로 메모리부(30)에 저장하는 것이 바람직하다.
또한, 트래킹부(50)에 대하여 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 입력하기 위한 입력부(70)를 더 구비하는 것이 바람직하다.
또한, 이미지 검출부(20)는 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 2차원의 이미지에 대하여 안면의 윤곽선 추출과 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 추출하여 판별부(40)로 전송하는 것이 바람직하다.
또한, 이미지 저장부(32)는 저장되는 데이터는 입력부(70)에 의하여 입력된 주거민의 이미지 데이터(Dri) 또는 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 주거민의 이미지 데이터(Dri)로서, 주거민의 이미지 데이터(Dri)로부터 추출된 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)로 이루어지는 것이 바람직하다.
또한, 비교 판별부(40)는 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 방문자의 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 주거민의 제2 안면 구성의 데이터(Drf)를 교하는 것이 바람직하다.
또한, 이미지 트래킹부(50)는 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)가 주거민의 제2 안면 구성의 데이터(Drf)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치하거나 출입 데이터(Dio)에 일정시간 범위 내에서 출입기록이 있는 경우 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 트래킹하여 갱신된 제2 안면 구성 데이터(Drf)로 메모리부(30)에 저장하는 것이 바람직하다.
또한, 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 제2 안면 구성의 데이터(Drf)의 일치여부의 판단은 이전에 이미지 저장부(30)에 저장된 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 이루는 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)가 시간의 함수로 일정한 벡터 변위인 벡터 변화량를 가지는 범위 내에서 일치여부로 판단되는 것이 바람직하다.
또한, 벡터의 변화량은 이전에 이미지 저장부(32)에 저장된 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 이루는 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)가 화소 단위로 좌표가 주어질 때 각 좌표로부터 상대적인 좌표의 변화량인 것이 바람직하다.
또한, 경보 발생부(60)는 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)가 주거민의 제2 안면 구성의 데이터(Drf)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치하지 않을 경우, 보안서버로 접속을 유도하기 위한 보안서버 연결부(62)와, 비주거민으로 인지하여 출입 영상 및 시간을 기록하기 위한 비주거민 기록부(64)를 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 당해 방문자의 동선을 추적하기 위한 카메라를 구동하여 영상을 추적하기 위한 영상추적 기록부(66)를 더 포함하는 것이 바람직하다.
또한, 보안서버 연결부(62)에 의하여 접속되는 보안서버는 공동 주택의 관리실이나 관제실에 대하여 해당 영상을 전송하거나, 유관 기관의 서버로 영상을 전송하는 것이 바람직하다.
삭제
따라서 본 발명에 의하면, 시간의 함수로 제2 안면 구성의 데이터(Drf)를 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 비교하여 주거민인지 여부를 판별하며, 주거민으로 판별될 경우 해당되는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 갱신된 제2 안면 구성의 데이터(Drf)로 이미지 저장부(32)에 저장함으로써 이 후의 신속한 주거민 여부를 판별할 수 있을 뿐만 아니라 비주거민으로 판별될 경우 보안접속을 유도함으로써 감시 기능을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템의 개략적인 블럭도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템에 따른 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템에 대하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템의 개략적인 블럭도이며, 도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템에 따른 흐름도이다.
도 1과 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템은 방문자의 영상을 촬영하기 위한 영상 촬영부(10), 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 영상에 대하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)를 검출하기 위한 이미지 검출부(20), 주거민의 이미지 데이터(Dri)가 입력되어 저장되며 주거민의 출입기록에 대한 출입 데이터(Dio)가 저장되는 메모리부(30), 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 방문자의 이미지 데이터(Dvi)에 대하여 메모리부(30)에 저장된 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 비교하기 위한 비교 판별부(40), 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치하거나 출입 데이터(Dio)에 일정시간 범위 내에서 출입기록이 있는 경우 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 이미지 데이터(Dvi)를 트래킹하여 갱신된 이미지 데이터(Dri)를 메모리부(30)에 저장하는 이미지 트래킹부(50), 및 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여 일정한 범위 밖으로 일치하지 않을 경우 보안서버로 접속을 유도하기 위한 경보 발생부(60)로 이루어진다.
한편, 트래킹부(50)에 대하여 원시적으로 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 입력하기 위한 입력부(70)를 더 구비하는 것이 바람직하다.
영상 촬영부(10)는 방문자의 피사체를 촬영하여 2차원의 이미지를 생성하는 로비폰이나 비디오폰의 ccd 카메라로 이루어진다.
이미지 검출부(20)는 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 2차원의 이미지에 대하여 안면의 윤곽선 추출과 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 추출하여 판별부(40)로 전송한다.
메모리부(30)는 주거민의 이미지 데이터(Dri)가 입력되어 저장되기 위한 이미지 저장부(30)와, 주거민의 출입기록에 대한 출입 데이터(Dio)가 저장되는 출입 기록부(34)로 이루어진다.
이미지 저장부(32)는 저장되는 데이터는 입력부(70)에 의하여 입력된 주거민의 이미지 데이터(Dri) 또는 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 주거민의 이미지 데이터(Dri)로서, 주거민의 이미지 데이터(Dri)로부터 추출된 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)로 이루어지는 것이 바람직하다.
비교 판별부(40)는 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 방문자의 이미지 데이터(Dvi)에 대하여 메모리부(30)에 저장된 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 비교, 보다 바람직하게는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 제2 안면 구성의 데이터(Drf)를 비교한다.
이미지 트래킹부(50)는 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여, 바람직하게는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)가 제2 안면 구성의 데이터(Drf)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치하거나 출입 데이터(Dio)에 일정시간 범위 내에서 출입기록이 있는 경우 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 이미지 데이터(Dvi), 바람직하게는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 트래킹하여 갱신된 이미지 데이터(Dri), 바람직하게는 갱신된 제2 안면 구성 데이터(Drf)로 메모리부(30)의 이미지 저장부(32)에 저장한다.
이 때, 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 제2 안면 구성의 데이터(Drf)에 있어서 일정한 범위 내의 일치는 각 구성 데이터의 완전 일치가 아니라, 이전에 이미지 저장부(30)에 저장된 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 이루는 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)가 시간의 함수로 일정한 벡터 변위를 가지는 범위 내에서 일치하는 것을 말한다. 이와 같이 일정한 벡터 변위를 가진 제2 안면 구성의 데이터(Drf)를 제3 안면 구성의 데이터(Drf')라고 표기하기로 한다.
예를 들면, 일주일 범위 내의 제2 안면 구성의 데이터(Drf)는 벡터의 변화가 없는 범위 내에서 비교 판별부(40)는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 비교 판단하지만, 예를 들어 6개월이나 1년이전에 이미지 저장부(32)에 저장된 제2 안면 구성의 데이터(Drf)는 그 기간에 비례하여 제2 안면 구성의 데이터(Drf)의 벡터 변화량이 주어지며 변화된 벡터량을 가진 제2 안면 구성의 데이터(Drf)에 대하여 비교 판별부(40)는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 비교한다.
벡터의 변화량이란 이전에 이미지 저장부(32)에 저장된 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 이루는 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및/또는 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)가 화소 단위로 좌표가 주어질 때 각 좌표로부터 상대적인 좌표의 변화량을 나타낸다.
경보 발생부(60)는 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여, 바람직하게는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)가 제2 안면 구성의 데이터(Drf)에 대하여 일정한 범위 밖으로 일치하지 않을 경우, 보안서버로 접속을 유도하기 위한 보안서버 연결부(62), 비주거민으로 인지하여 출입 영상 및 시간을 기록하기 위한 비주거민 기록부(64), 및 당해 방문자의 동선을 추적하기 위한 카메라를 구동하여 영상을 추적하기 위한 영상추적 기록부(66)로 이루어진다.
보안서버 연결부(62)에 의하여 접속되는 보안서버는 공동 주택의 관리실이나 관제실에 대하여 해당 영상을 전송하며, 유관 기관의 서버로 영상을 전송한다.
비주거민 기록부(64)는 메모리 소자로 이루어지며, 비주거민으로 판별된 영상과 녹화시간을 검색이 용이하게 분류하여 저장한다.
본 발명에 의하면, 시간의 함수로 제2 안면 구성의 데이터(Drf)를 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 비교하여 주거민인지 여부를 판별하며, 주거민으로 판별될 경우 해당되는 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 갱신된 제2 안면 구성의 데이터(Drf)로 이미지 저장부(32)에 저장함으로써 이 후의 신속한 주거민 여부를 판별할 수 있도록 하고 있다.
10: 영상 촬영부
20: 이미지 검출부
30: 메모리부
32: 이미지 저장부
34: 출입 기록부
40: 비교 판별부
50: 이미지 트래킹부
60: 경보 발생부
62: 보안서버 연결부
64: 비주거민 기록부
66: 영상추적 기록부
70: 입력부

Claims (15)

  1. 방문자의 영상을 촬영하기 위한 영상 촬영부(10);
    영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 영상에 대하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)를 검출하기 위한 이미지 검출부(20);
    주거민의 이미지 데이터(Dri)가 입력되어 저장되는 메모리부(30);
    이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 방문자의 이미지 데이터(Dvi)에 대하여 메모리부(30)에 저장된 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 비교하기 위한 비교 판별부(40); 및
    비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 이미지 데이터(Dvi)가 주거민의 이미지 데이터(Dri)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치할 경우 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 이미지 데이터(Dvi)를 트래킹하여 갱신된 이미지 데이터(Dri)로 메모리부(30)에 저장하는 이미지 트래킹부(50)를 포함하며,
    메모리부(30)는 주거민의 출입기록에 대한 출입 데이터(Dio)가 저장되는 출입 기록부(34)를 더 포함하며,
    이미지 트래킹부(50)는 출입 기록부(34)에 저장된 출입 데이터(Dio)에 일정시간 범위 내에서 출입기록이 있는 경우에 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 이미지 데이터(Dvi)를 트래킹하여 갱신된 이미지 데이터(Dri)로 메모리부(30)에 저장하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서, 트래킹부(50)에 대하여 주거민의 이미지 데이터(Dri)를 입력하기 위한 입력부(70)를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  6. 제1항 또는 제5항에 있어서, 이미지 검출부(20)는 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 2차원의 이미지에 대하여 안면의 윤곽선 추출과 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 추출하여 판별부(40)로 전송하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  7. 제6항에 있어서, 이미지 저장부(32)는 저장되는 데이터는 입력부(70)에 의하여 입력된 주거민의 이미지 데이터(Dri) 또는 영상 촬영부(10)에 의하여 촬영된 주거민의 이미지 데이터(Dri)로서, 주거민의 이미지 데이터(Dri)로부터 추출된 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  8. 제7항에 있어서, 비교 판별부(40)는 이미지 검출부(20)에 의하여 검출된 방문자의 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 주거민의 제2 안면 구성의 데이터(Drf)를 교하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  9. 제8항에 있어서, 이미지 트래킹부(50)는 비교 판별부(40)에 의하여 방문자의 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)가 주거민의 제2 안면 구성의 데이터(Drf)에 대하여 일정한 범위 내에서 일치하거나 출입 데이터(Dio)에 일정시간 범위 내에서 출입기록이 있는 경우 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 트래킹하여 갱신된 제2 안면 구성 데이터(Drf)로 메모리부(30)에 저장하는 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  10. 제9항에 있어서, 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)와 제2 안면 구성의 데이터(Drf)의 일치여부의 판단은 이전에 이미지 저장부(30)에 저장된 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 이루는 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)가 시간의 함수로 일정한 벡터 변위인 벡터 변화량를 가지는 범위 내에서 일치여부로 판단되는 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 벡터의 변화량은 이전에 이미지 저장부(32)에 저장된 제1 안면 구성의 데이터(Dvf)를 이루는 주거민의 안면 윤곽선 내의 눈, 코, 입 및 귀의 위치 배열, 이들 사이의 간격, 및 이들의 윤곽선에 관한 제2 안면 구성의 데이터(Drf)가 화소 단위로 좌표가 주어질 때 각 좌표로부터 상대적인 좌표의 변화량인 것을 특징으로 하는 공동주택의 영상 학습형 인지에 따른 감시 시스템.
  12. 삭제
  13. 삭제
  14. 삭제
  15. 삭제
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