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정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015092085
  • 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 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치는 정합 쌍에 대한 영상 변형 정보를 고려하여 대응관계를 정규화하고, 정규화된 대응관계를 적용하여 유사 이미지를 검색하도록 함으로써, 입력된 영상에 대응되는 영상 정보를 데이터베이스로부터 정확하게 검색하여 제공할 수 있는 것을 특징으로 한다. 본 발명에 따르면, 입력된 영상과 데이터베이스에 저장된 영상 사이의 정합 쌍으로부터 최적의 영상 변형 정보를 검출할 수 있고, 검출된 영상 변형 정보를 토대로 입력된 신발 영상 내 다수의 객체를 동시 검색할 수 있고, 따라서 전술한 바와 같은 검색으로 효율적인 신발 검색 서비스를 제공할 수 있다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020130140791 (2013.11.19)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-2113813-0000 (2020.05.15)
공개번호/일자 10-2015-0058663 (2015.05.29) 문서열기
공고번호/일자 (20200522) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.11)
심사청구항수 18

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정다운 대한민국 대전광역시 유성구
2 이승재 대한민국 대전광역시 유성구
3 제성관 대한민국 대전광역시 중구
4 이근동 대한민국 대전광역시 서구
5 나상일 대한민국 대전광역시 유성구
6 오원근 대한민국 대전 유성구
7 서영호 대한민국 대전광역시 유성구
8 손욱호 대한민국 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.11.19 수리 (Accepted) 1-1-2013-1052664-13
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
3 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2018.04.11 수리 (Accepted) 1-1-2018-0362473-97
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.05.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0363465-81
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)		 2019.07.19 수리 (Accepted) 1-1-2019-0744524-11
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.07.19 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0744523-76
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0855994-73
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.01.22 수리 (Accepted) 1-1-2020-0078662-38
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.01.22 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0078661-93
10 등록결정서
Decision to grant		 2020.02.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0117965-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력된 질의 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 상기 특징점을 토대로 정합 영역을 탐색하는 정합 영역 탐색부;탐색된 상기 정합 영역과 데이터베이스에 저장된 영상 사이에서 정합 쌍을 검출하고, 검출된 정합 쌍을 사용하여 영상 변형 정보를 검출하는 정합 정보 검출부; 및검출된 상기 영상 변형 정보를 토대로 입력된 상기 질의 영상에 대응되는 영상 정보를 상기 데이터베이스에서 검색하여 표출하는 유사 영상 검색부를 포함하고,상기 정합 영역 탐색부는,SIFT-LoG(Scale-Invariant Feature Transform-Laplacian of Gaussian)를 이용하여 입력된 상기 질의 영상에서 기하학적 특성에 불변하는 특징점을 검출하고, 영상 기술자(Image Descriptor: 이미지 디스크립터)를 생성하는 영상 특징점 검출부;생성된 상기 영상 기술자를 통해, 검출된 각 특징점이 이웃하는 점들로부터 취하는 상기 기하학적 특성에 따라 기설정된 임계값(Threshold) 범위 내에서 각 특징점을 성분별로 분해하고, 성분별로 분해된 각 특징점을 기설정된 조건에 따라 유사 성분을 갖는 특징점끼리 묶어 하나의 정합 영역을 형성하며, 형성된 정합 영역별로 입력된 상기 질의 영상을 분류하는 정합 영역 분류부; 및정합 영역별로 분류된 상기 질의 영상을 셀프 정합 영역 또는 단일 정합 영역으로 구분하는 정합 영역 구분부를 포함하는 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서, 상기 정합 영역 구분부는 정합 영역별로 분류된 상기 질의 영상에서 기설정된 근접 거리 내 이웃하는 정합 영역들을 라벨링(Labeling)하여 그룹화하고, 모든 그룹들 간에 정합을 시도하여 특정 그룹과 동일한 정합 영역을 갖는 그룹이 상기 질의 영상의 다른 위치에 존재하는지 여부를 탐색하며, 탐색결과, 상기 특정 그룹과 동일한 정합 영역을 갖는 그룹이 상기 질의 영상의 다른 위치에 존재할 경우, 상기 특정 그룹과, 상기 특정 그룹과 동일한 정합 영역을 갖는 그룹을 유사 정합 영역으로 간주하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 정합 영역 구분부는 상기 특정 그룹과, 상기 특정 그룹과 동일한 정합 영역을 갖는 그룹의 위치를 영상 좌표계를 기준으로 구분하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
5 5
제3항에 있어서, 상기 정합 영역 구분부는 정합 영역별로 분류된 상기 질의 영상에서 상기 유사 정합 영역이 존재할 경우, 정합 영역별로 분류된 상기 질의 영상을 상기 셀프 정합 영역으로 구분하고, 정합 영역별로 분류된 상기 질의 영상에서 상기 유사 정합 영역이 존재하지 않을 경우, 정합 영역별로 분류된 상기 질의 영상을 상기 단일 정합 영역으로 구분하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 정합 정보 검출부는,셀프 정합 영역 또는 단일 정합 영역으로 구분된 상기 질의 영상과 상기 데이터베이스에 저장된 영상 간의 정합 쌍을 결정해 대응 관계를 생성하는 대응 관계 생성부;생성된 상기 대응 관계를 영상 변형 성분들에 대해 모델링하는 영상 변형 모델링부;모델링된 상기 대응 관계를 기준으로 기설정된 정합 조건에 충족하는 후보 정합 쌍을 선정하는 후보 특징점 검출부; 및 선정된 후보 정합 쌍으로부터 상관도를 산출하여 최종 정합 데이터를 분류하는 정합 데이터 분류부를 포함하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 대응 관계 생성부는 상기 셀프 정합 영역 또는 상기 단일 정합 영역으로 구분된 상기 질의 영상의 특정 정합 영역과 상기 데이터베이스에 저장된 비교 영상 간의 정합 쌍들을 검출하고, 검출된 정합 쌍들을 사용하여 영상 변형에 의한 대응 정보를 형성하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 대응 관계 생성부는 상기 셀프 정합 영역 또는 상기 단일 정합 영역으로 구분된 상기 질의 영상의 특정 정합 영역과 상기 데이터베이스에 저장된 비교 영상 간의 정합 쌍 검출시 특정 정합 영역과, 특정 정합 영역과 유사 정합 영역으로 간주된 정합 영역 사이에 대칭축을 생성하고, 생성된 대칭축과 직교하는 정합 쌍들을 추가로 검출하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
9 9
제6항에 있어서, 상기 영상 변형 모델링부는 상기 셀프 정합 영역 또는 상기 단일 정합 영역으로 구분된 상기 질의 영상의 특정 정합 영역과 상기 데이터베이스에 저장된 비교 영상 간 검출된 정합 쌍들의 위상 관련 정보 및 영상 변화 정보를 모델링하여 영상 변형에 특화된 수학 모델과 정합 계수를 산출하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
10 10
제9항에 있어서, 상기 후보 특징점 검출부는 산출된 상기 수학 모델과 정합 계수의 기설정된 임계치 범위에 따라 상기 대응 관계 생성부에 의해 검출된 정합 쌍들 중 정합 가능한 후보 쌍을 검출하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
11 11
제6항에 있어서,상기 정합 데이터 분류부는 상기 후보 특징점 검출부에 의해 검출된 후보 쌍들의 대응 상관도에 따라 대응 쌍들 중 각각의 1:N 대응 쌍으로부터 상관도가 기설정된 값 이상으로 높은 1:1 대응 쌍들을 구해 정규화하고, 정규화된 결과를 토대로 최종 정합을 위한 데이터를 결정하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 유사 영상 검색부는 상기 정합 정보 검출부에 의해 결정된 최종 정합을 위한 데이터를 토대로 상기 질의 영상과의 유사 이미지를 상기 데이터베이스에서 검색하여 후보 순위를 선정하고, 선정된 상기 후보 순위에 따라 검색된 상기 유사 이미지를 영상 검색 인터페이스를 통해 사용자의 단말기에 표출하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 장치
13 13
정합 영역 탐색부가, 입력된 질의 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 상기 특징점을 토대로 정합 영역을 탐색하는 단계;정합 정보 검출부가, 탐색된 상기 정합 영역과 데이터베이스에 저장된 영상 사이에서 정합 쌍을 검출하고, 검출된 정합 쌍을 사용하여 영상 변형 정보를 검출하는 단계; 및유사 영상 검색부가, 검출된 상기 영상 변형 정보를 토대로 입력된 상기 질의 영상에 대응되는 영상 정보를 상기 데이터베이스에서 검색하여 표출하는 단계를 포함하고,상기 정합 영역을 탐색하는 단계는,상기 정합 영역 탐색부의 영상 특징점 검출부가, SIFT-LoG(Scale-Invariant Feature Transform-Laplacian of Gaussian)를 이용하여 입력된 상기 질의 영상에서 기하학적 특성에 불변하는 특징점을 검출하고, 영상 기술자(Image Descriptor: 이미지 디스크립터)를 생성하는 단계;상기 정합 영역 탐색부의 정합 영역 분류부가, 생성된 상기 영상 기술자를 통해, 검출된 각 특징점이 이웃하는 점들로부터 취하는 상기 기하학적 특성에 따라 기설정된 임계값(Threshold) 범위 내에서 각 특징점을 성분별로 분해하고, 성분별로 분해된 각 특징점을 기설정된 조건에 따라 유사 성분을 갖는 특징점끼리 묶어 하나의 정합 영역을 형성하며, 형성된 정합 영역별로 입력된 상기 질의 영상을 분류하는 단계; 및상기 정합 영역 탐색부의 정합 영역 구분부가, 정합 영역별로 분류된 상기 질의 영상을 셀프 정합 영역 또는 단일 정합 영역으로 구분하는 단계를 포함하는 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 방법
14 14
삭제
15 15
제13항에 있어서, 상기 영상 변형 정보를 검출하는 단계는,상기 정합 정보 검출부의 대응 관계 생성부가, 셀프 정합 영역 또는 단일 정합 영역으로 구분된 상기 질의 영상과 상기 데이터베이스에 저장된 영상 간의 정합 쌍을 결정해 대응 관계를 생성하는 단계;상기 정합 정보 검출부의 영상 변형 모델링부가, 생성된 상기 대응 관계를 영상 변형 성분들에 대해 모델링하는 단계;상기 정합 정보 검출부의 후보 특징점 검출부가, 모델링된 상기 대응 관계를 기준으로 기설정된 정합 조건에 충족하는 후보 정합 쌍을 선정하는 단계; 및 상기 정합 정보 검출부의 정합 데이터 분류부가, 선정된 후보 정합 쌍으로부터 상관도를 산출하여 최종 정합 데이터를 분류하는 단계를 포함하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 방법
16 16
제15항에 있어서, 상기 대응 관계를 생성하는 단계는,상기 셀프 정합 영역 또는 상기 단일 정합 영역으로 구분된 상기 질의 영상의 특정 정합 영역과 상기 데이터베이스에 저장된 비교 영상 간의 정합 쌍들을 검출하는 단계;검출된 정합 쌍들을 사용하여 영상 변형에 의한 대응 정보를 형성하는 단계를 포함하고,상기 정합 쌍들을 검출하는 단계는상기 특정 정합 영역과, 상기 특정 정합 영역과 유사 정합 영역으로 간주된 정합 영역 사이에 대칭축을 생성하고, 생성된 대칭축과 직교하는 정합 쌍들을 추가로 검출하는 단계를 포함하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 방법
17 17
제15항에 있어서, 상기 모델링하는 단계는,상기 셀프 정합 영역 또는 상기 단일 정합 영역으로 구분된 상기 질의 영상의 특정 정합 영역과 상기 데이터베이스에 저장된 비교 영상 간 검출된 정합 쌍들의 위상 관련 정보 및 영상 변화 정보를 모델링하여 영상 변형에 특화된 수학 모델과 정합 계수를 산출하는 단계를 포함하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 방법
18 18
제17항에 있어서, 상기 후보 정합 쌍을 선정하는 단계는,산출된 상기 수학 모델과 정합 계수의 기설정된 임계치 범위에 따라, 검출된 정합 쌍들 중 정합 가능한 후보 쌍을 검출하는 단계를 포함하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 방법
19 19
제15항에 있어서, 상기 최종 정합 데이터를 분류하는 단계는,검출된 후보 쌍들의 대응 상관도에 따라 대응 쌍들 중 각각의 1:N 대응 쌍으로부터 상관도가 기설정된 값 이상으로 높은 1:1 대응 쌍들을 구해 정규화하는 단계; 및정규화된 결과를 토대로 최종 정합을 위한 데이터를 결정하는 단계를 포함하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 방법
20 20
제19항에 있어서, 상기 표출하는 단계는,결정된 최종 정합을 위한 데이터를 토대로 상기 질의 영상과의 유사 이미지를 상기 데이터베이스에서 검색하여 후보 순위를 선정하는 단계; 및 선정된 상기 후보 순위에 따라 검색된 상기 유사 이미지를 영상 검색 인터페이스를 통해 사용자의 단말기에 표출하는 단계를 포함하는 것인 정합 쌍을 이용한 신발 영상 검색 방법
지정국 정보가 없습니다
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2 US20150139555 US 미국 FAMILY

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1 US2015139555 US 미국 DOCDBFAMILY
2 US9424466 US 미국 DOCDBFAMILY
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