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하 라이크 피춰/선형 판별 분석을 이용한 얼굴 인식 장치및 방법

  • 기술번호 : KST2015142352
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 얼굴 인식 장치 및 방법에 관한 것으로, 특히, 하 라이크 피춰/선형 판별 분석을 이용한 얼굴 인식 장치 및 방법이 제시된다. 본 발명에 따른 하 라이크 피춰/선형 판별 분석을 이용한 얼굴 인식 장치는 하 라이크 피춰(Haar-like feature)와 선형 판별 분석(LDA)를 이용하여 사람의 얼굴을 인식하는 장치는 사람의 얼굴을 검출하고 얼굴 영상 정보를 생성하는 검출부, 상기 얼굴 영상 정보로부터 분석 대상이 될 부분 영상 정보를 추출하는 부분 영상 정보 추출부, 상기 부분 영상 정보로부터 하 라이크 피춰 정보를 추출하는 하 라이크 피춰 추출부, 상기 추출된 하 라이크 피춰 정보를 기초로 선형 판별 분석을 하여 상기 얼굴의 최종 특징 정보를 추출하는 선형 판별 분석부, 상기 최종 특징 정보와 기 저장된 최종 특징 정보를 비교하여 동일인인지를 판단하는 특징 정보 비교 판단부, 적어도 하나 이상의 인식 대상의 얼굴에 상응하는 최종 특징 정보를 저장하는 저장부, 상기 특징 정보 비교 판단부의 판단 결과를 출력하는 출력부를 포함할 수 있다. 하 라이크 피춰(Haar-like feature), 선형 판별 분석(LDA), 얼굴, 인식.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01.01) G02F 1/1347 (2006.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06K 9/4614(2013.01) G06K 9/4614(2013.01) G06K 9/4614(2013.01)
출원번호/일자 1020040037142 (2004.05.25)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-0545559-0000 (2006.01.17)
공개번호/일자 10-2005-0112219 (2005.11.30) 문서열기
공고번호/일자 (20060124) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2004.05.25)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김회율 대한민국 서울특별시성동구
2 박성훈 대한민국 경기도하남시
3 이재호 대한민국 경기도파주시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이경란 대한민국 서울(특허법인 퇴사후 사무소변경 미신고)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 특허출원서
Patent Application		 2004.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2004-0220455-95
2 보정통지서
Request for Amendment		 2004.05.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2004-0036728-20
3 서지사항 보정서
Amendment to Bibliographic items		 2004.06.01 수리 (Accepted) 1-1-2004-0235545-46
4 서지사항 보정서
Amendment to Bibliographic items		 2004.06.03 수리 (Accepted) 1-1-2004-0239380-03
5 과오납통지서
Notice of Erroneous Payment		 2004.06.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2004-0037995-72
6 등록결정서
Decision to grant		 2006.01.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2006-0018669-35
7 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2008.03.11 수리 (Accepted) 4-1-2008-5037763-28
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.06.05 수리 (Accepted) 4-1-2014-5068294-39
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.16 수리 (Accepted) 4-1-2015-5022074-70
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
하 라이크 피춰(Haar-like feature)와 선형 판별 분석(LDA)를 이용하여 사람의 얼굴을 인식하는 장치에 있어서; 사람의 얼굴을 검출하고 얼굴 영상 정보를 생성하는 검출부; 상기 얼굴 영상 정보로부터 분석 대상이 될 부분 영상 정보를 추출하는 부분 영상 정보 추출부; 상기 부분 영상 정보로부터 하 라이크 피춰 정보를 추출하는 하 라이크 피춰 추출부; 상기 추출된 하 라이크 피춰 정보를 기초로 선형 판별 분석을 하여 상기 얼굴의 최종 특징 정보를 추출하는 선형 판별 분석부; 상기 최종 특징 정보와 기 저장된 최종 특징 정보를 비교하여 동일인인지를 판단하는 특징 정보 비교 판단부; 적어도 하나 이상의 인식 대상의 얼굴에 상응하는 최종 특징 정보를 저장하는 저장부; 및 상기 특징 정보 비교 판단부의 판단 결과를 출력하는 출력부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
2 2
제 1항에 있어서; 상기 검출부는 하 라이크 피춰 정보를 이용하여 얼굴을 검출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
3 3
제 1항에 있어서; 상기 추출된 하 라이크 피춰 정보를 기초로 아다부스트(AdaBoost) 학습 알고리즘을 이용하여 상기 얼굴 영상 정보의 특징 정보를 추출하는 아다부스트 추출부를 더 포함하되, 상기 선형 판별 분석부는 상기 아다부스트 추출부에서 추출된 특징 정보를 기초로 선형 판별 분석을 하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
4 4
제 1항에 있어서; 상기 부분 영상 정보는 사람의 얼굴에서 머리카락과 목 부위를 제외한 영상 정보인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
5 5
제 1항에 있어서; 상기 부분 영상 정보 추출부는 상기 추출된 부분 영상 정보에 에프엘시(FLC : Fast Lighting Correction)를 수행하는 것-에프엘시는 영상의 밝기 값에서 그 평균을 빼고 분산으로 나눠서 밝기 성분을 정규화함-을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
6 6
제 1항에 있어서; 상기 부분 영상 정보 추출부는 상기 추출된 부분 영상 정보의 이미지를 좌우 반으로 나누어 좌측 이미지의 영상 정보와 우측 이미지의 영상 정보를 서로 겹쳐서 원래 이미지의 정보에 가중치를 곱해서 더하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
7 7
제 1항에 있어서; 상기 부분 영상 정보 추출부는 상기 얼굴 영상의 눈 위치를 기준으로 상기 부분 영상 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
8 8
하 라이크 피춰(Haar-like feature)와 선형 판별 분석(LDA)를 이용하여 사람의 얼굴을 인식하는 방법에 있어서; 사람의 얼굴을 검출하고 얼굴 영상 정보를 생성하는 단계; 상기 얼굴 영상 정보로부터 분석 대상이 될 부분 영상 정보를 추출하는 단계; 상기 부분 영상 정보로부터 하 라이크 피춰 정보를 추출하는 단계; 상기 추출된 하 라이크 피춰 정보를 기초로 선형 판별 분석을 하여 상기 얼굴 영상 정보의 최종 특징 정보를 추출하는 단계; 및 상기 추출된 최종 특징 정보와 기 저장된 최종 특징 정보를 비교하여 동일인인지를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
9 9
제 8항에 있어서, 상기 사람의 얼굴을 검출하고 얼굴 영상 정보를 생성하는 단계에서 하 라이크 피춰 정보를 이용하여 얼굴을 검출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
10 10
제 8항에 있어서, 상기 추출된 하 라이크 피춰 정보를 기초로 아다부스트(AdaBoost) 학습 알고리즘을 이용하여 상기 얼굴 영상 정보의 특징 정보를 추출하는 단계를 더 포함하되, 상기 추출된 특징 정보를 기초로 선형 판별 분석하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
11 11
제 8항에 있어서, 상기 추출된 부분 영상 정보에 에프엘시(FLC : Fast Lighting Correction)를 수행하는 단계-에프엘시는 영상의 밝기 값에서 그 평균을 빼고 분산으로 나눠서 밝기 성분을 정규화함-를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
12 12
제 8항에 있어서, 상기 추출된 부분 영상 정보의 이미지를 좌우 반으로 나누어 좌측 이미지의 영상 정보와 우측 이미지의 영상 정보를 서로 겹쳐서 원래 이미지의 정보에 가중치를 곱해서 더하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
13 12
제 8항에 있어서, 상기 추출된 부분 영상 정보의 이미지를 좌우 반으로 나누어 좌측 이미지의 영상 정보와 우측 이미지의 영상 정보를 서로 겹쳐서 원래 이미지의 정보에 가중치를 곱해서 더하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.