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얼굴 특징점 추출 장치 및 그 방법, 머리카락 추출 장치 및 그 방법, 실사 캐릭터 생성 시스템 및 그 방법
- 기술번호 : KST2015169007
- 담당센터 :
- 전화번호 :
| 요약 | 1. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야본 발명은 얼굴 특징점 추출 장치 및 그 방법, 머리카락 추출 장치 및 그 방법, 실사 캐릭터 생성 시스템 및 그 방법과, 상기 방법들을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 관한 것임.2. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제본 발명은 다양한 환경변화(얼굴의 크기 변화, 포즈 변화, 안경 및 장신구의 착용 여부, 조명 변화 등)에도 강인한 얼굴의 특징점(눈, 코, 입, 턱선 등의 얼굴의 특징 영상)을 추출하고, 조명 변화에 강인하면서도 다양한 머리카락의 모양과 색, 형태에 무관하게 신뢰성 있게 머리카락 영상을 추출하며, 이렇게 얻어진 얼굴 영상과 머리카락 영상을 이용하여 실사 캐릭터를 생성, 제작할 수 있는, 얼굴 특징점 추출 장치 및 그 방법, 머리카락 추출 장치 및 그 방법, 실사 캐릭터 생성 시스템 및 그 방법과, 상기 방법들을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 제공하는데 그 목적이 있음.3. 발명의 해결방법의 요지본 발명은, 실사 캐릭터 생성 시스템에 있어서, 외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴영역 영상을 검출하기 위한 얼굴영역 검출 수단; 상기 얼굴영역 검출 수단에서 검출한 얼굴영역 영상에 대해 AAM(Active Appearance Model)에 IPCA(Incremental Principal Component Analysis)를 적용해 학습된 AAM 기저(Basis)를 업데이트시켜 얼굴 특징점을 추출하고, 상기 추출한 얼굴 특징점의 위치를 토대로 상기 얼굴영역 영상을 정규화하기 위한 얼굴 특징점 추출 수단; 상기 외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴 주변을 정규화한 영상(이하 얼굴주변 영상)에서, 배경영역에 해당되는 이미지 패치 및 머리영역에 해당되는 이미지 패치를 획득하고서 상기 각각의 이미지 패치의 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 배경영역을 제거하여 머리카락 영상을 추출하기 위한 머리카락 추출 수단; 및 상기 얼굴 특징점 추출 수단에서 정규화한 얼굴영역 영상과 상기 머리카락 추출 수단에서 추출한 머리카락 영상을 정합하여 실사 캐릭터를 생성하기 위한 실사 캐릭터 생성 수단을 포함함.4. 발명의 중요한 용도본 발명은 실사 캐릭터 생성 시스템 등에 이용됨.실사 캐릭터, 머리카락 추출, 얼굴 특징점 추출, AAA, IPCA |
|---|---|
| Int. CL | G06T 7/40 (2006.01) G06T 11/00 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01) G06T 11/40 (2006.01) |
| CPC | G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) |
| 출원번호/일자 | 1020060129007 (2006.12.15) |
| 출원인 | 주식회사 케이티, 포항공과대학교 산학협력단 |
| 등록번호/일자 | 10-0839536-0000 (2008.06.12) |
| 공개번호/일자 | |
| 공고번호/일자 | (20080619) 문서열기 |
| 국제출원번호/일자 | |
| 국제공개번호/일자 | |
| 우선권정보 | |
| 법적상태 | 소멸 |
| 심사진행상태 | 수리 |
| 심판사항 | |
| 구분 | |
| 원출원번호/일자 | |
| 관련 출원번호 | |
| 심사청구여부/일자 | Y (2006.12.15) |
| 심사청구항수 | 30 |
출원인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 주식회사 케이티 | 대한민국 | 경기도 성남시 분당구 |
| 2 | 포항공과대학교 산학협력단 | 대한민국 | 경상북도 포항시 남구 |
발명자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 김대진 | 대한민국 | 경북 포항시 남구 |
| 2 | 최승진 | 대한민국 | 경북 포항시 남구 |
| 3 | 김효정 | 대한민국 | 서울 서초구 |
| 4 | 김상기 | 대한민국 | 경북 포항시 남구 |
| 5 | 박성수 | 대한민국 | 경북 포항시 남구 |
| 6 | 이선호 | 대한민국 | 경북 포항시 남구 |
| 7 | 전봉진 | 대한민국 | 경북 포항시 남구 |
| 8 | 정석주 | 대한민국 | 서울 서초구 |
대리인
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 신성특허법인(유한) | 대한민국 | 서울특별시 송파구 중대로 ***, ID타워 ***호 (가락동) |
최종권리자
| 번호 | 이름 | 국적 | 주소 |
|---|---|---|---|
| 1 | 주식회사 케이티 | 대한민국 | 경기도 성남시 분당구 |
| 2 | 포항공과대학교 산학협력단 | 대한민국 | 경상북도 포항시 남구 |
| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 특허출원서 Patent Application |
2006.12.15 | 수리 (Accepted) | 1-1-2006-0932276-43 |
| 2 | 보정요구서 Request for Amendment |
2006.12.28 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 1-5-2006-0156727-35 |
| 3 | 서지사항보정서 Amendment to Bibliographic items |
2007.01.05 | 수리 (Accepted) | 1-1-2007-0013145-50 |
| 4 | 서지사항보정서 Amendment to Bibliographic items |
2007.01.05 | 수리 (Accepted) | 1-1-2007-0013279-69 |
| 5 | 선행기술조사의뢰서 Request for Prior Art Search |
2007.08.03 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 6 | 선행기술조사보고서 Report of Prior Art Search |
2007.09.17 | 수리 (Accepted) | 9-1-2007-0056951-38 |
| 7 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2007.12.28 | 수리 (Accepted) | 4-1-2007-5195152-79 |
| 8 | 의견제출통지서 Notification of reason for refusal |
2008.01.31 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2008-0058679-98 |
| 9 | [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서 [Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief) |
2008.03.27 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0223694-53 |
| 10 | [명세서등 보정]보정서 [Amendment to Description, etc.] Amendment |
2008.04.23 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2008-0290495-23 |
| 11 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 [Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation) |
2008.04.23 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0290496-79 |
| 12 | 등록결정서 Decision to grant |
2008.05.28 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2008-0288129-82 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2009.03.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2009-5047686-24 |
| 14 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2010.04.19 | 수리 (Accepted) | 4-1-2010-5068437-23 |
| 15 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.01.10 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5005621-98 |
| 16 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.03.21 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5058926-38 |
| 17 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2012.06.08 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5122434-12 |
| 18 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2013.06.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-0025573-58 |
| 19 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2013.07.31 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-5106568-91 |
| 20 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2014.02.11 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5018159-78 |
| 21 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2014.02.25 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5024386-11 |
| 22 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2019.11.20 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5243581-27 |
| 23 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2019.11.22 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5245997-53 |
| 24 | 출원인정보변경(경정)신고서 Notification of change of applicant's information |
2019.11.25 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5247115-68 |
| 번호 | 청구항 |
|---|---|
| 1 |
1 실사 캐릭터 생성 시스템에 있어서,외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴영역 영상을 검출하기 위한 얼굴영역 검출 수단;상기 얼굴영역 검출 수단에서 검출한 얼굴영역 영상에 대해 AAM(Active Appearance Model)에 IPCA(Incremental Principal Component Analysis)를 적용해 학습된 AAM 기저(Basis)를 업데이트시켜 얼굴 특징점을 추출하고, 상기 추출한 얼굴 특징점의 위치를 토대로 상기 얼굴영역 영상을 정규화하기 위한 얼굴 특징점 추출 수단;상기 외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴 주변을 정규화한 영상(이하 얼굴주변 영상)에서, 배경영역에 해당되는 이미지 패치 및 머리영역에 해당되는 이미지 패치를 획득하고서 상기 각각의 이미지 패치의 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 배경영역을 제거하여 머리카락 영상을 추출하기 위한 머리카락 추출 수단; 및상기 얼굴 특징점 추출 수단에서 정규화한 얼굴영역 영상과 상기 머리카락 추출 수단에서 추출한 머리카락 영상을 정합하여 실사 캐릭터를 생성하기 위한 실사 캐릭터 생성 수단을 포함하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 2 |
2 제 1 항에 있어서,상기 얼굴 특징점 추출 수단은,상기 AAM으로 구성한 얼굴영역 영상과 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이를 최소화하는 AAM 파라미터를 획득하기 위한 모델 피팅 수단;상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상과 상기 모델 피팅 수단에서 획득한 AAM 파라미터를 사용해 재생한 얼굴영역 영상간의 차이를 통해 피팅 정확도를 판단해 피팅 정확도가 높은 얼굴 특징점을 출력하고 AAM 기저 업데이트를 유도하기 위한 피팅 정확도 판단 수단;상기 피팅 정확도 판단 수단에서 출력한 얼굴 특징점의 위치 좌표를 구해 그 내부에 있는 텍스처 정보를 추출하여 상기 얼굴영역 영상을 정규화하기 위한 정규화 수단;상기 피팅 정확도 판단 수단에서 피팅이 정확한 것으로 판단한 경우에 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상의 AAM 에러를 측정하여 AAM 기저 업데이트 여부를 판정하기 위한 기저 업데이트 판단 수단; 및상기 IPCA를 사용하여 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상을 기 학습된 AAM 기저에 추가하기 위한 기저 업데이트 수단을 포함하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 3 |
3 제 2 항에 있어서,상기 모델 피팅 수단은,상기 AAM으로 구성한 얼굴영역 영상과 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이가 소정의 수치 이하로 에러값이 내려갈 때까지 상기 AAM 파라미터를 변화시켜 상기 AAM 파라미터를 획득하는 것을 특징으로 하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 4 |
4 제 2 항에 있어서,상기 피팅 정확도 판단 수단은,상기 피팅 정확도를 판단한 결과에 따라 그 피팅 정확도가 낮은 얼굴 특징점에 대해서는 AAM 기저 업데이트를 유도하지 않는 것을 특징으로 하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 5 |
5 제 1 항 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 얼굴주변 영상은,상기 외부로부터 입력받은 영상으로부터 머리영역 및 배경영역을 포함하는 얼굴 주변을 정규화한 영상인 것을 특징으로 하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 6 |
6 제 5 항에 있어서,상기 머리카락 추출 수단은,상기 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치에 관한 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 해당 배경영역을 제거하되, 상기 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 배경영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 낮으면 배경영역이 아니라고 판별하는 배경영역 제거 수단; 및상기 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치에 관한 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 머리카락영역을 추출하되, 상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 머리카락영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 높으면 머리카락영역으로 판별하여 해당 머리카락 영상을 추출하는 머리카락영역 추출 수단을 포함하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 7 |
7 제 6 항에 있어서,상기 배경영역 판별을 위한 근사적 확률값은,상기 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치의 히스토그램을 정규화하여 얻은 각 히스토그램의 발생빈도를 나타내는 확률값을, 상기 얼굴주변 영상 전체 히스토그램을 정규화하여 얻은 확률값으로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 8 |
8 삭제 |
| 9 |
9 제 7 항에 있어서,상기 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치는, 상기 얼굴주변 영상에서 사람의 어깨위, 귀 바깥쪽 이미지 부분을 포함하는 것을 특징으로 하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 10 |
10 제 6 항에 있어서,상기 머리카락영역 판별을 위한 근사적 확률값은,상기 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치의 히스토그램을 정규화하여 얻은 각 히스토그램의 발생빈도를 나타내는 확률값을, 상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상 전체 히스토그램을 정규화하여 얻은 확률값으로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 11 |
11 제 10 항에 있어서,상기 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치는,상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 얼굴의 최상위 이미지 부분을 포함하는 것을 특징으로 하는 실사 캐릭터 생성 시스템 |
| 12 |
12 얼굴 특징점 추출 장치에 있어서,AAM(Active Appearance Model)으로 구성한 얼굴영역 영상과 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이를 최소화하는 AAM 파라미터를 획득하기 위한 모델 피팅 수단;상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상과 상기 모델 피팅 수단에서 획득한 AAM 파라미터를 사용해 재생한 얼굴영역 영상간의 차이를 통해 피팅 정확도를 판단해 피팅 정확도가 높은 얼굴 특징점을 출력하고 AAM 기저 업데이트를 유도하기 위한 피팅 정확도 판단 수단;상기 피팅 정확도 판단 수단에서 출력한 얼굴 특징점의 위치 좌표를 구해 그 내부에 있는 텍스처 정보를 추출하여 상기 얼굴영역 영상을 정규화하기 위한 정규화 수단;상기 피팅 정확도 판단 수단에서 피팅이 정확한 것으로 판단한 경우에 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상의 AAM 에러를 측정하여 AAM 기저 업데이트 여부를 판정하기 위한 기저 업데이트 판단 수단; 및IPCA(Incremental Principal Component Analysis)를 사용하여 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상을 기 학습된 AAM 기저에 추가하기 위한 기저 업데이트 수단을 포함하는 얼굴 특징점 추출 장치 |
| 13 |
13 제 12 항에 있어서,상기 모델 피팅 수단은,상기 AAM으로 구성한 얼굴영역 영상과 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이가 소정의 수치 이하로 에러값이 내려갈 때까지 상기 AAM 파라미터를 변화시켜 상기 AAM 파라미터를 획득하는 것을 특징으로 하는 얼굴 특징점 추출 장치 |
| 14 |
14 제 12 항에 있어서,상기 피팅 정확도 판단 수단은,상기 피팅 정확도를 판단한 결과에 따라 그 피팅 정확도가 낮은 얼굴 특징점에 대해서는 AAM 기저 업데이트를 유도하지 않는 것을 특징으로 하는 얼굴 특징점 추출 장치 |
| 15 |
15 제 12 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 있어서,상기 기저 업데이트 수단은,상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상에 대해 기존 AAM 기저로 표현되지 않는 부분을 새로운 AAM 기저에 추가하여 전체 기저값을 회전해 새로운 기저 벡터의 집합을 설정하여 기저 업데이트를 수행하는 것을 특징으로 하는 얼굴 특징점 추출 장치 |
| 16 |
16 머리카락 추출 장치에 있어서,외부로부터 입력받은 영상으로부터 머리영역 및 배경영역을 포함하는 얼굴 주변을 정규화한 영상(이하 얼굴주변 영상)에서 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치에 관한 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 해당 배경영역을 제거하되, 상기 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 배경영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 낮으면 배경영역이 아니라고 판별하는 배경영역 제거 수단; 및상기 얼굴주변 영상에서 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치에 관한 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 머리카락영역을 추출하되, 상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 머리카락영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 높으면 머리카락영역으로 판별하여 해당 머리카락 영상을 추출하는 머리카락영역 추출 수단을 포함하는 머리카락 추출 장치 |
| 17 |
17 제 16 항에 있어서,상기 배경영역 판별을 위한 근사적 확률값은,상기 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치의 히스토그램을 정규화하여 얻은 각 히스토그램의 발생빈도를 나타내는 확률값을, 상기 얼굴주변 영상 전체 히스토그램을 정규화하여 얻은 확률값으로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 머리카락 추출 장치 |
| 18 |
18 제 17 항에 있어서,상기 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치는, 상기 얼굴주변 영상에서 사람의 어깨위, 귀 바깥쪽 이미지 부분을 포함하는 것을 특징으로 하는 머리카락 추출 장치 |
| 19 |
19 제 16 항에 있어서,상기 머리카락영역 판별을 위한 근사적 확률값은,상기 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치의 히스토그램을 정규화하여 얻은 각 히스토그램의 발생빈도를 나타내는 확률값을, 상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상 전체 히스토그램을 정규화하여 얻은 확률값으로 나눈 값인 것을 특징으로 하는 머리카락 추출 장치 |
| 20 |
20 제 19 항에 있어서,상기 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치는,상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 얼굴의 최상위 이미지 부분을 포함하는 것을 특징으로 하는 머리카락 추출 장치 |
| 21 |
21 실사 캐릭터 생성 방법에 있어서,외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴영역 영상을 검출하는 단계;상기 검출한 얼굴영역 영상에 대해 AAM(Active Appearance Model)에 IPCA(Incremental Principal Component Analysis)를 적용해 학습된 AAM 기저(Basis)를 업데이트시켜 얼굴 특징점을 추출하는 단계;상기 추출한 얼굴 특징점의 위치를 토대로 상기 얼굴영역 영상을 정규화하는 단계;상기 외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴 주변을 정규화한 영상(이하 얼굴주변 영상)에서, 배경영역에 해당되는 이미지 패치 및 머리영역에 해당되는 이미지 패치를 획득하는 단계;상기 획득한 각각의 이미지 패치의 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 배경영역을 제거하여 머리카락 영상을 추출하는 단계; 및상기 정규화한 얼굴영역 영상과 상기 추출한 머리카락 영상을 정합하여 실사 캐릭터를 생성하는 단계를 포함하는 실사 캐릭터 생성 방법 |
| 22 |
22 제 21 항에 있어서,상기 얼굴 특징점을 추출하는 단계는,상기 AAM으로 구성한 얼굴영역 영상과 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이를 최소화하는 AAM 파라미터를 획득하는 단계;상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상과 상기 획득한 AAM 파라미터를 사용해 재생한 얼굴영역 영상간의 차이를 통해 피팅 정확도를 판단해 피팅 정확도가 높은 얼굴 특징점을 출력하고 AAM 기저 업데이트를 유도하는 단계;상기 출력한 얼굴 특징점의 위치 좌표를 구해 그 내부에 있는 텍스처 정보를 추출하여 상기 얼굴영역 영상을 정규화하는 단계;상기 피팅이 정확한 것으로 판단한 경우에 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상의 AAM 에러를 측정하여 AAM 기저 업데이트 여부를 판정하는 단계; 및상기 IPCA를 사용하여 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상을 기 학습된 AAM 기저에 추가하는 단계를 포함하는 실사 캐릭터 생성 방법 |
| 23 |
23 제 21 항 또는 제 22 항에 있어서,상기 머리카락 영상을 추출하는 단계는,상기 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 배경영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 낮으면 배경영역이 아니라고 판별하여, 해당 배경영역을 제거하는 단계; 및상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 머리카락영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 높으면 머리카락영역으로 판별하여, 해당 머리카락 영상을 추출하는 단계를 포함하는 실사 캐릭터 생성 방법 |
| 24 |
24 얼굴 특징점 추출 방법에 있어서,AAM(Active Appearance Model)으로 구성한 얼굴영역 영상과 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이를 최소화하는 AAM 파라미터를 획득하는 단계;상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상과 상기 획득한 AAM 파라미터를 사용해 재생한 얼굴영역 영상간의 차이를 통해 피팅 정확도를 판단해 피팅 정확도가 높은 얼굴 특징점을 출력하고 AAM 기저 업데이트를 유도하는 단계;상기 출력한 얼굴 특징점의 위치 좌표를 구해 그 내부에 있는 텍스처 정보를 추출하여 상기 얼굴영역 영상을 정규화하는 단계;상기 피팅이 정확한 것으로 판단한 경우에 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상의 AAM 에러를 측정하여 AAM 기저 업데이트 여부를 판정하는 단계; 및IPCA(Incremental Principal Component Analysis)를 사용하여 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상을 기 학습된 AAM 기저에 추가하는 단계를 포함하는 얼굴 특징점 추출 방법 |
| 25 |
25 제 24 항에 있어서,상기 AAM 파라미터를 획득하는 단계는,상기 AAM으로 구성한 얼굴영역 영상과 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이가 소정의 수치 이하로 에러값이 내려갈 때까지 상기 AAM 파라미터를 변화시켜 상기 AAM 파라미터를 획득하는 것을 특징으로 하는 얼굴 특징점 추출 방법 |
| 26 |
26 머리카락 추출 방법에 있어서,외부로부터 입력받은 영상으로부터 머리영역 및 배경영역을 포함하는 얼굴 주변을 정규화한 영상(이하 얼굴주변 영상)의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 배경영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 낮으면 배경영역이 아니라고 판별하여, 해당 배경영역을 제거하는 단계; 및상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 머리카락영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 높으면 머리카락영역으로 판별하여, 해당 머리카락 영상을 추출하는 단계를 포함하는 머리카락 추출 방법 |
| 27 |
27 제 26 항에 있어서,상기 배경영역 판별을 위한 근사적 확률값은, 상기 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치의 히스토그램을 정규화하여 얻은 각 히스토그램의 발생빈도를 나타내는 확률값을, 상기 얼굴주변 영상 전체 히스토그램을 정규화하여 얻은 확률값으로 나눈 값인 것을 특징으로 하며,상기 획득한 배경영역에 해당되는 이미지 패치는, 상기 얼굴주변 영상에서 사람의 어깨위, 귀 바깥쪽 이미지 부분을 포함하는 것을 특징으로 하는 머리카락 추출 방법 |
| 28 |
28 제 26 항에 있어서,상기 머리카락영역 판별을 위한 근사적 확률값은, 상기 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치의 히스토그램을 정규화하여 얻은 각 히스토그램의 발생빈도를 나타내는 확률값을, 상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상 전체 히스토그램을 정규화하여 얻은 확률값으로 나눈 값인 것을 특징으로 하며,상기 획득한 머리영역에 해당되는 이미지 패치는, 상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 얼굴의 최상위 이미지 부분을 포함하는 것을 특징으로 하는 머리카락 추출 방법 |
| 29 |
29 프로세서를 구비한 실사 캐릭터 생성 시스템에,외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴영역 영상을 검출하는 기능;상기 검출한 얼굴영역 영상에 대해 AAM(Active Appearance Model)에 IPCA(Incremental Principal Component Analysis)를 적용해 학습된 AAM 기저(Basis)를 업데이트시켜 얼굴 특징점을 추출하는 기능;상기 추출한 얼굴 특징점의 위치를 토대로 상기 얼굴영역 영상을 정규화하는 기능;상기 외부로부터 입력받은 영상으로부터 얼굴 주변을 정규화한 영상(이하 얼굴주변 영상)에서, 배경영역에 해당되는 이미지 패치 및 머리영역에 해당되는 이미지 패치를 획득하는 기능;상기 획득한 각각의 이미지 패치의 컬러 히스토그램 정보와 확률적 해석 방식을 사용해 배경영역을 제거하여 머리카락 영상을 추출하는 기능; 및상기 정규화한 얼굴영역 영상과 상기 추출한 머리카락 영상을 정합하여 실사 캐릭터를 생성하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 |
| 30 |
30 프로세서를 구비한 얼굴 특징점 추출 장치에,AAM(Active Appearance Model)으로 구성한 얼굴영역 영상과 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상간의 차이를 최소화하는 AAM 파라미터를 획득하는 기능;상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상과 상기 획득한 AAM 파라미터를 사용해 재생한 얼굴영역 영상간의 차이를 통해 피팅 정확도를 판단해 피팅 정확도가 높은 얼굴 특징점을 출력하고 AAM 기저 업데이트를 유도하는 기능;상기 출력한 얼굴 특징점의 위치 좌표를 구해 그 내부에 있는 텍스처 정보를 추출하여 상기 얼굴영역 영상을 정규화하는 기능;상기 피팅이 정확한 것으로 판단한 경우에 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상의 AAM 에러를 측정하여 AAM 기저 업데이트 여부를 판정하는 기능; 및IPCA(Incremental Principal Component Analysis)를 사용하여 상기 외부로부터 입력받은 영상의 얼굴영역 영상을 기 학습된 AAM 기저에 추가하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 |
| 31 |
31 프로세서를 구비한 머리카락 추출 장치에,외부로부터 입력받은 영상으로부터 머리영역 및 배경영역을 포함하는 얼굴 주변을 정규화한 영상(이하 얼굴주변 영상)의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 배경영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 낮으면 배경영역이 아니라고 판별하여, 해당 배경영역을 제거하는 기능; 및상기 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상의 모든 점(픽셀)에서 각 색상의 근사적 확률값[주; 여기서의 근사적 확률값은 배경영역이 제거된 얼굴주변 영상에서 그 히스토그램의 색상값이 머리카락영역에 분포되는 정도를 나타냄]이 소정의 임계치보다 높으면 머리카락영역으로 판별하여, 해당 머리카락 영상을 추출하는 기능을 실현시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체 |
| 지정국 정보가 없습니다 |
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| 특허 등록번호 | 10-0839536-0000 |
|---|
권리란
| 표시번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
출원 연월일 : 20061215 출원 번호 : 1020060129007 공고 연월일 : 20080619 공고 번호 : 특허결정(심결)연월일 : 20080528 청구범위의 항수 : 30 유별 : G06T 11/00 발명의 명칭 : 얼굴 특징점 추출 장치 및 그 방법, 머리카락 추출 장치 및 그 방법, 실사 캐릭터 생성 시스템 및 그 방법 존속기간(예정)만료일 : |
특허권자란
| 순위번호 | 사항 |
|---|---|
| 1 |
(권리자) 주식회사 케이티 경기도 성남시 분당구... |
| 1 |
(권리자) 포항공과대학교 산학협력단 경상북도 포항시 남구... |
등록료란
| 제 1 - 3 년분 | 금 액 | 1,416,000 원 | 2008년 06월 13일 | 납입 |
| 제 4 년분 | 금 액 | 700,000 원 | 2011년 06월 07일 | 납입 |
| 제 5 년분 | 금 액 | 700,000 원 | 2012년 06월 07일 | 납입 |
| 제 6 년분 | 금 액 | 700,000 원 | 2013년 06월 03일 | 납입 |
| 제 7 년분 | 금 액 | 1,240,000 원 | 2014년 06월 03일 | 납입 |
| 제 8 년분 | 금 액 | 1,240,000 원 | 2015년 06월 05일 | 납입 |
| 제 9 년분 | 금 액 | 1,314,400 원 | 2016년 08월 09일 | 납입 |
| 제 10 년분 | 금 액 | 1,890,000 원 | 2017년 06월 05일 | 납입 |
| 제 11 년분 | 금 액 | 1,890,000 원 | 2018년 06월 04일 | 납입 |
| 제 12 년분 | 금 액 | 1,890,000 원 | 2019년 06월 03일 | 납입 |
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| 번호 | 서류명 | 접수/발송일자 | 처리상태 | 접수/발송번호 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 특허출원서 | 2006.12.15 | 수리 (Accepted) | 1-1-2006-0932276-43 |
| 2 | 보정요구서 | 2006.12.28 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 1-5-2006-0156727-35 |
| 3 | 서지사항보정서 | 2007.01.05 | 수리 (Accepted) | 1-1-2007-0013145-50 |
| 4 | 서지사항보정서 | 2007.01.05 | 수리 (Accepted) | 1-1-2007-0013279-69 |
| 5 | 선행기술조사의뢰서 | 2007.08.03 | 수리 (Accepted) | 9-1-9999-9999999-89 |
| 6 | 선행기술조사보고서 | 2007.09.17 | 수리 (Accepted) | 9-1-2007-0056951-38 |
| 7 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2007.12.28 | 수리 (Accepted) | 4-1-2007-5195152-79 |
| 8 | 의견제출통지서 | 2008.01.31 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2008-0058679-98 |
| 9 | [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서 | 2008.03.27 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0223694-53 |
| 10 | [명세서등 보정]보정서 | 2008.04.23 | 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) | 1-1-2008-0290495-23 |
| 11 | [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서 | 2008.04.23 | 수리 (Accepted) | 1-1-2008-0290496-79 |
| 12 | 등록결정서 | 2008.05.28 | 발송처리완료 (Completion of Transmission) | 9-5-2008-0288129-82 |
| 13 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2009.03.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2009-5047686-24 |
| 14 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2010.04.19 | 수리 (Accepted) | 4-1-2010-5068437-23 |
| 15 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.01.10 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5005621-98 |
| 16 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.03.21 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5058926-38 |
| 17 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2012.06.08 | 수리 (Accepted) | 4-1-2012-5122434-12 |
| 18 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2013.06.13 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-0025573-58 |
| 19 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2013.07.31 | 수리 (Accepted) | 4-1-2013-5106568-91 |
| 20 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2014.02.11 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5018159-78 |
| 21 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2014.02.25 | 수리 (Accepted) | 4-1-2014-5024386-11 |
| 22 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2019.11.20 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5243581-27 |
| 23 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2019.11.22 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5245997-53 |
| 24 | 출원인정보변경(경정)신고서 | 2019.11.25 | 수리 (Accepted) | 4-1-2019-5247115-68 |
| 기술정보가 없습니다 |
|---|
| 과제고유번호 | 1410055706 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 2-2 |
| 연구과제명 | 얼굴기반신원확인및의도인식기술 |
| 성과구분 | 출원 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국산업기술평가원 |
| 연구주관기관명 | 포항공과대학교 |
| 성과제출연도 | 2006 |
| 연구기간 | 200604~200703 |
| 기여율 | 1 |
| 연구개발단계명 | 응용연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1345076256 |
|---|---|
| 세부과제번호 | R11-2002-105-07003-0 |
| 연구과제명 | 3차원얼굴인식 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 교육과학기술부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국과학재단 |
| 연구주관기관명 | 연세대학교 |
| 성과제출연도 | 2008 |
| 연구기간 | 200803~201102 |
| 기여율 | 0.33333334 |
| 연구개발단계명 | 개발연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1415080537 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 06-최-03 |
| 연구과제명 | 지능형디지털미디어S/W솔루션개발사업 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국산업기술평가원 |
| 연구주관기관명 | 포항공과대학교 |
| 성과제출연도 | 2007 |
| 연구기간 | 200509~200807 |
| 기여율 | 0.33333334 |
| 연구개발단계명 | 응용연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
| 과제고유번호 | 1415091088 |
|---|---|
| 세부과제번호 | 2-2 |
| 연구과제명 | 얼굴기반신원확인및의도인식기술 |
| 성과구분 | 등록 |
| 부처명 | 지식경제부 |
| 연구관리전문기관명 | 한국산업기술평가원 |
| 연구주관기관명 | 포항공과대학교 |
| 성과제출연도 | 2008 |
| 연구기간 | 200310~201303 |
| 기여율 | 0.33333334 |
| 연구개발단계명 | 개발연구 |
| 6T분류명 | IT(정보기술) |
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