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[HRI]영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2014067268
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 로봇이 사용자의 신원 파악을 위해 수행한 얼굴인식이 실패했을 경우, 영상분석을 통해 실패 이유를 판단하는 기술에 관한 것이다. 얼굴인식이 정상적으로 수행될 수 없는 경우, 영상분석을 통해 그 이유를 판단함으로써 상황에 적합한 지능적인 어드바이스를 제공할 수 있도록 하여 인식이 실패한 경우에도 사용자와의 의미 있는 상호작용을 유지할 수 있도록 한다. 본 발명에서는 영상 시퀀스(sequence)로부터 얼굴인식 실패 요인을 분석하기 위해 연속되는 프레임 간의 차분영상으로부터 추출된 사용자 영역 및 동 영역 내 영상의 통계적인 특성을 바탕으로 실패요인을 판단하며, 다차원의 특징 량을 정확도 높게 분류하기 위해 인공 신경망을 적용하였다. 본 발명에서 제안한 방식은 움직임 정보를 이용하여 사용자가 존재하는 영역을 검출하는 방식을 채택하므로, 영상의 상태가 매우 안 좋거나 사용자의 영상 크기가 작아 기존의 얼굴검출기술 등의 적용이 용이하지 않을 때, 사용자의 존재영역에 대한 특징을 안정적으로 추출할 수 있으며, 최종적인 판단에는 인공 신경망을 이용함으로써, 추출된 특징의 잡음에 강인한 특성을 갖는다.영상분석, 얼굴인식, 인공 신경망
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01)
CPC G06K 9/00275(2013.01) G06K 9/00275(2013.01) G06K 9/00275(2013.01) G06K 9/00275(2013.01)
출원번호/일자 1020070086101 (2007.08.27)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-0883519-0000 (2009.02.06)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20090213) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2007.08.27)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이재연 대한민국 대전광역시 유성구
2 윤우한 대한민국 경북 구미시
3 김도형 대한민국 대전 유성구
4 송병열 대한민국 대전 유성구
5 이대하 대한민국 대전 유성구
6 윤호섭 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 장성구 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)(제일특허법인(유))
2 김원준 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)(제일특허법인(유))

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 아카에이아이 서울특별시 중구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2007.08.27 수리 (Accepted) 1-1-2007-0621403-85
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2008.05.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2008.06.13 수리 (Accepted) 9-1-2008-0037651-91
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2008.09.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2008-0490417-65
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2008.11.24 수리 (Accepted) 1-1-2008-0807325-63
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2008.11.24 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2008-0807323-72
7 등록결정서
Decision to grant		 2009.02.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0051769-25
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2009.08.04 수리 (Accepted) 4-1-2009-5150899-36
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 방법으로서,상기 영상인식 로봇을 통해 인식되는 연속되는 두 영상의 차분 영상을 구하는 단계와,상기 차분 영상의 차이값의 절대치에 따라 1과 0으로 구분되는 이치 영상으로 변환하는 단계와,상기 변환되는 이치 영상에 대하여 연결 컴포넌트 해석을 수행하여 공간적으로 변화되는 영역을 검출하는 단계와,상기 검출되는 영역 중 서로 인접한 영역을 병합하여 사용자 영역을 정의하는 단계와,상기 사용자 영역에 대해 적어도 둘 이상의 특징량 대상들을 기준으로 특징량 벡터를 연산하는 단계와,상기 각각의 특징량 대상들에 대한 특징량 벡터의 평균을 구하여 최종 특징 벡터로 결정하는 단계와,상기 결정된 특징 벡터에 따라 실패원인 리스트에서 임의의 실패원인을 결정하는 단계를 포함하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 실패원인 리스트는, 화면상에서 의미있는 움직임이 포착되지 않는 경우에 이를 알리기 위한 판정 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 실패원인 리스트는, 글로벌 특징량인 움직임 크기가 기설정값 이하인 경우의 판정 정보인 것을 특징으로 하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 특징량 대상들은,상기 이치 영상 전체에 나타나는 움직임 크기, 상기 사용자 영역내에 상기 1로 표현된 화소의 x 및 y 방향 분산값, 상기 사용자 영역의 폭, 길이, 면적, 종횡비, 에지 강도, 상기 사용자 영역내의 화소들에 대한 분산값인 것을 특징으로 하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 방법
5 5
영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템으로서,상기 영상인식 로봇을 통해 인식되는 사용자의 움직임 정보를 이용하여 사용자 영역을 검출하고, 실패원인과 관련된 통계적인 특징량을 추출하는 특징 벡터 추출 수단과,상기 특징 벡터 추출 수단의 특징량을 기반으로 실패원인을 결정하는 판정 수단을 포함하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템
6 6
제 5 항에 있어서,상기 특징 벡터 추출 수단은,연속되는 두 영상의 차분영상을 구하고, 그 차이값의 절대치가 역치 이상일 경우에는 1, 그렇지 않은 경우에는 0이 되는 이치 영상으로 변환하는 차분 이치 영상 변환 수단과,상기 차분 이치 영상 변환 수단에서 변환된 이치영상에 대하여 연결 컴포넌트 해석을 수행하여 공간적으로 변화되는 영역을 검출하는 연결 컴포넌트 해석 수단과,상기 연결 컴포넌트 해석 수단에서 검출된 영역 중 서로 인접한 영역을 병합하는 사용자 영역 검출 수단과,상기 사용자 영역 검출 수단에서 병합된 사용자 영역을 바탕으로 특징량 벡터를 연산하는 특징 벡터 연산 수단과,상기 특징 벡터 연산 수단을 통해 연산되는 N장의 영상 시퀀스에서 얻어지는 N-1장의 차분영상에 대한 특징량 벡터의 평균을 구하여 이를 최종적인 특징 벡터로 결정하는 특징 벡터 결정 수단을 포함하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템
7 7
제 6 항에 있어서,상기 특징 벡터 연산 수단은, 특징량 테이블에 기설정되어 있는 특징량 대상들을 기준으로 특징량 벡터를 연산하는 것을 특징으로 하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템
8 8
제 7 항에 있어서,상기 특징량 대상들은, 영상 전체에 나타나는 움직임 크기, 사용자 영역내의 화소의 x 및 y 방향 분산값, 사용자 영역의 폭, 길이, 면적, 종횡비, 에지 강도, 사용자 영역내의 화소들에 대한 분산값인 것을 특징으로 하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템
9 9
제 5 항에 있어서,상기 판정 수단은,사용자 영역을 추출하지 못한 경우에도 결과를 얻을 수 있는 글로벌 특징량인 움직임 크기만을 이용하여 실패원인에 대한 판정을 내리는 글로벌 특징 판정 수단과,상기 특징량에서 로컬 특징량을 이용하여 실패원인에 대한 판정을 내리는 로컬 특징 판정 수단과,상기 영상인식 로봇의 얼굴인식이 실패한 경우, 그 원인에 대한 정보들이 기설정되는 실패원인 리스트 테이블을 포함하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템
10 10
제 5 항에 있어서,상기 판정 수단은,인공 신경망이 적용되는 것을 특징으로 하는 영상인식 로봇의 얼굴인식 결과 분석 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 정보통신부 한국전자통신연구원 IT신성장동력핵심기술개발사업 URC를 위한 내장형 컴포넌트 기술개발 및 표준화