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다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 방법 및 학습 장치

  • 기술번호 : KST2015170028
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 다수의 특징으로 구성된 이미지를 검색하는데 높은 정확도를 제공할 수 있는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 방법 및 학습 장치가 개시된다. 질의 이미지를 획득하는 단계와, 획득한 질의 이미지로부터 특징을 추출하는 단계와, 추출된 특징을 이용하여 다중 뷰 해싱 알고리즘을 학습하는 단계 및 학습된 다중뷰 알고리즘을 통해 생성된 바이너리 코드와 대응되는 바이너리 코드를 가지는 이미지를 검색하는 단계를 포함한다. 따라서, 다수의 특징으로 구성된 이미지를 검색하는데 높은 정확도를 제공할 수 있고, 내용 기반 이미지 검색 시스템에 성공적으로 적용될 수도 있다.
Int. CL G06F 17/20 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01) G06F 9/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30247(2013.01) G06F 17/30247(2013.01) G06F 17/30247(2013.01)
출원번호/일자 1020120146194 (2012.12.14)
출원인 포항공과대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1435010-0000 (2014.08.21)
공개번호/일자 10-2014-0077409 (2014.06.24) 문서열기
공고번호/일자 (20140828) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.14)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 포항시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최승진 대한민국 경북 포항시 남구
2 강윤섭 대한민국 경북 포항시 남구
3 김세훈 대한민국 인천 남동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이상 대한민국 서울특별시 서초구 바우뫼로 ***(양재동, 우도빌딩 *층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 포항공과대학교 산학협력단 경상북도 포항시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.12.14 수리 (Accepted) 1-1-2012-1041727-10
2 [공지예외적용대상(신규성, 출원시의 특례)증명서류]서류제출서
[Document Verifying Exclusion from Being Publically Known (Novelty, Special Provisions for Application)] Submission of Document		 2012.12.18 수리 (Accepted) 1-1-2012-1051357-09
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.13 수리 (Accepted) 4-1-2013-0025573-58
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.25 수리 (Accepted) 4-1-2014-5024386-11
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.03.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0217054-11
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2014-0312951-55
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.04.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0312975-40
8 등록결정서
Decision to grant		 2014.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0548131-03
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.20 수리 (Accepted) 4-1-2019-5243581-27
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.22 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245997-53
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.25 수리 (Accepted) 4-1-2019-5247115-68
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
순차적 바이너리 코드 학습 장치에서 수행하는 방법에 있어서,획득한 질의 이미지로부터 특징을 추출하는 단계;추출된 상기 특징을 이용하여 다중 뷰 해싱(multi view hashing) 알고리즘을 학습하는 단계; 및상기 학습된 다중뷰 알고리즘을 통해 생성된 바이너리 코드와 대응되는 바이너리 코드를 가지는 이미지를 검색하는 단계를 포함하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 추출된 특징을 이용하여 다중 뷰 해싱 알고리즘을 학습하는 단계는,상기 추출된 특징으로부터 거리 행렬을 획득하고, 상기 획득한 거리 행렬에 alpha-결합 방법을 이용해 alpha-통합 유사행렬을 생성하는 단계; 및상기 생성된 alpha-통합 유사행렬을 이용하여 바이너리 코드를 순차적으로 학습하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 추출된 특징으로부터 거리 행렬을 획득하고, 상기 획득한 거리 행렬에 alpha-결합 방법을 이용해 alpha-통합 유사행렬을 생성하는 단계는,상기 추출된 특징을 주성분 분석을 통해 두 개의 부분 집합으로 나누는 디바이드 단계;상기 두 개의 부분 집합을 이용하여 상기 추출된 특징이 미리 설정된 개수의 데이터가 될 때까지 나누는 단계;상기 미리 설정된 개수로 나누어진 각각의 데이터의 뷰에 해당하는 거리 행렬에 alpha 결합을 수행하여 k 최근접 그래프를 생성하는 단계; 및상기 두개의 부분 집합에서 생성된 k 최근접 그래프가 하나의 k 최근접 그래프로 합쳐져 하나의 k 최근접 그래프를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 방법
4 4
청구항 2에 있어서,상기 생성된 alpha-통합 유사행렬을 이용하여 바이너리 코드를 순차적으로 학습하는 단계는,비 대각 요소를 근사화하여 바이너리 코드를 순차적으로 학습하는 것을 특징으로 하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 방법
5 5
저장부;질의 이미지를 획득하고 획득한 질의 이미지를 제공하는 이미지 획득부; 및상기 이미지 획득부로부터 제공 받은 상기 질의 이미지로부터 특징을 추출하고, 추출된 특징을 이용하여 다중 뷰 해싱(multi view hashing) 알고리즘을 학습한 후, 학습한 다중뷰 알고리즘을 통해 생성된 바이너리 코드와 대응되는 바이너리 코드를 가지는 이미지를 상기 저장부에서 검색하는 처리부를 포함하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 장치
6 6
청구항 5에 있어서,상기 처리부는,상기 추출된 특징으로부터 거리 행렬을 획득하고, 상기 획득한 거리 행렬에 alpha-결합 방법을 이용해 alpha-통합 유사행렬을 생성한 후, 상기 생성된 alpha-통합 유사행렬을 이용하여 바이너리 코드를 순차적으로 학습하는 것을 특징으로 하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 장치
7 7
청구항 6에 있어서,상기 처리부는,상기 추출된 특징을 주성분 분석을 통해 두 개의 부분 집합으로 나누고, 상기 두 개의 부분 집합을 이용하여 상기 추출된 특징이 미리 설정된 개수의 데이터가 될 때까지 나눈 후, 상기 미리 설정된 개수로 나누어진 각각의 데이터의 뷰에 해당하는 거리 행렬에 alpha 결합을 수행하여 k 최근접 그래프를 생성하고, 상기 두개의 부분 집합에서 생성된 k 최근접 그래프가 하나의 k 최근접 그래프로 합쳐져 하나의 k 최근접 그래프를 생성하는 것을 특징으로 하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 장치
8 8
청구항 6에 있어서,상기 처리부는,비 대각 요소를 근사화하여 바이너리 코드를 순차적으로 학습하는 것을 특징으로 하는 다수의 특징을 이용한 순차적 바이너리 코드 학습 장치
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 포항공과대학교 산학협력단 대학IT연구센터 육성 지원사업 융합 단말을 위한 내장형 소프트웨어 기술 연구