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얼굴 인식 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2015188603
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요약 얼굴 인식 장치는 하나 이상의 학습 영상 및 인식 영상을 수신하는 통신 인터페이스, 명령어에 따라 얼굴 영상에 나타난 사용자의 얼굴을 식별하는 프로세서 및 명령어를 저장하는 메모리를 포함하되, 명령어는 학습 영상을 입력 받아 블록별 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 단계, 학습 영상에 대한 블록별 히스토그램 특징 벡터를 비교하여 매칭값을 생성하는 단계, 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계, 가중치에 따른 다층 신경망의 파라미터를 조정하는 단계, 인식 영상 및 미리 저장된 등록 영상의 픽셀 평균 및 표준 편차를 다층 신경망으로 입력하여 블록별 적용 가중치를 산출하는 단계, 적용 가중치를 적용하여 인식 영상 및 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계 및 최종 매칭값이 미리 지정된 임계값 이상인 경우, 인식 영상의 사용자를 등록 영상의 사용자로 식별하는 단계를 수행하기 위한 명령어를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Int. CL G06K 9/66 (2006.01) G06K 9/62 (2006.01) G06K 9/36 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01)
CPC G06K 9/00288(2013.01) G06K 9/00288(2013.01) G06K 9/00288(2013.01) G06K 9/00288(2013.01)
출원번호/일자 1020130139394 (2013.11.15)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1412727-0000 (2014.06.20)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140701) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.11.15)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박강령 대한민국 서울 송파구
2 조경은 대한민국 서울 강남구
3 김영곤 대한민국 경기 안산시 상록구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이지 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동, KCC웰츠밸리) ***-***

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 피버트 주식회사 서울특별시 금천구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2013.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2013-1043823-76
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2014.01.10 수리 (Accepted) 4-1-2014-0002002-62
3 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2014.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2014-0213890-13
4 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search
2014.03.07 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search
2014.03.17 수리 (Accepted) 9-1-2014-0023829-45
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2014.03.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0212266-11
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2014.05.14 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0452581-15
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)
2014.05.14 수리 (Accepted) 1-1-2014-0452570-13
9 등록결정서
Decision to grant
2014.06.19 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0416705-93
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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하나 이상의 학습 영상 및 인식 영상을 수신하는 통신 인터페이스;명령어에 따라 얼굴 영상에 나타난 사용자의 얼굴을 식별하는 프로세서; 및상기 명령어를 저장하는 메모리;를 포함하되,상기 명령어는,상기 학습 영상을 입력 받아 블록별 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 학습 영상에 대한 블록별 상기 히스토그램 특징 벡터를 비교하여 매칭값을 생성하는 단계;상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계;상기 가중치에 따른 다층 신경망의 파라미터를 조정하는 단계;상기 인식 영상 및 미리 저장된 등록 영상의 픽셀 평균 및 표준 편차를 상기 다층 신경망으로 입력하여 블록별 적용 가중치를 산출하는 단계;상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계; 및상기 최종 매칭값이 미리 지정된 임계값 이상인 경우, 상기 인식 영상의 사용자를 상기 등록 영상의 사용자로 식별하는 단계;를 수행하기 위한 명령어를 포함하되,상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계는,상기 학습 영상의 블록별 히스토그램 특징 벡터에 대한 학습 가중치를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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삭제
3 3
제1 항에 있어서,상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계는,상기 인식 영상 및 상기 등록 영상의 히스토그램 특징 벡터에 상기 적용 가중치를 곱하여 병합한 최종 히토그램 특징 벡터를 비교하여 최종 매칭값을 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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하나 이상의 학습 영상 및 인식 영상을 수신하는 통신 인터페이스;명령어에 따라 얼굴 영상에 나타난 사용자의 얼굴을 식별하는 프로세서; 및상기 명령어를 저장하는 메모리;를 포함하되,상기 명령어는,상기 학습 영상을 입력 받아 블록별 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 학습 영상에 대한 블록별 상기 히스토그램 특징 벡터를 비교하여 매칭값을 생성하는 단계;상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계;상기 가중치에 따른 다층 신경망의 파라미터를 조정하는 단계;상기 인식 영상 및 미리 저장된 등록 영상의 픽셀 평균 및 표준 편차를 상기 다층 신경망으로 입력하여 블록별 적용 가중치를 산출하는 단계;상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계; 및상기 최종 매칭값이 미리 지정된 임계값 이상인 경우, 상기 인식 영상의 사용자를 상기 등록 영상의 사용자로 식별하는 단계;를 수행하기 위한 명령어를 포함하되,상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계는,상기 학습 영상 간의 블록별 매칭값에 대한 학습 가중치를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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제4 항에 있어서,상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계는,상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 히스토그램 특징 벡터의 비교를 통해 산출한 매칭값에 상기 적용 가중치를 곱하여 합한 최종 매칭값을 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
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얼굴 인식 장치가 얼굴을 인식하는 방법에 있어서,학습 영상을 입력 받아 블록별 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 학습 영상에 대한 블록별 상기 히스토그램 특징 벡터를 비교하여 매칭값을 생성하는 단계;상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계;상기 가중치에 따른 다층 신경망의 파라미터를 조정하는 단계;인식 영상 및 미리 저장된 등록 영상의 픽셀 평균 및 표준 편차를 상기 다층 신경망으로 입력하여 블록별 적용 가중치를 산출하는 단계;상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계; 및상기 최종 매칭값이 미리 지정된 임계값 이상인 경우, 상기 인식 영상의 사용자를 상기 등록 영상의 사용자로 식별하는 단계;를 포함하되,상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계는,상기 학습 영상의 블록별 히스토그램 특징 벡터에 대한 학습 가중치를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
7 7
삭제
8 8
제6 항에 있어서,상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계는,상기 인식 영상 및 상기 등록 영상의 히스토그램 특징 벡터에 상기 적용 가중치를 곱하여 병합한 최종 히토그램 특징 벡터를 비교하여 최종 매칭값을 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
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얼굴 인식 장치가 얼굴을 인식하는 방법에 있어서,학습 영상을 입력 받아 블록별 히스토그램 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 학습 영상에 대한 블록별 상기 히스토그램 특징 벡터를 비교하여 매칭값을 생성하는 단계;상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계;상기 가중치에 따른 다층 신경망의 파라미터를 조정하는 단계;인식 영상 및 미리 저장된 등록 영상의 픽셀 평균 및 표준 편차를 상기 다층 신경망으로 입력하여 블록별 적용 가중치를 산출하는 단계;상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계; 및상기 최종 매칭값이 미리 지정된 임계값 이상인 경우, 상기 인식 영상의 사용자를 상기 등록 영상의 사용자로 식별하는 단계;를 포함하되,상기 매칭값에 따라 블록별 학습 가중치를 산출하는 단계는,상기 학습 영상 간의 블록별 매칭값에 대한 학습 가중치를 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
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제9 항에 있어서,상기 적용 가중치를 적용하여 상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 최종 매칭값을 산출하는 단계는,상기 인식 영상 및 상기 등록 영상 간의 히스토그램 특징 벡터의 비교를 통해 산출한 매칭값에 상기 적용 가중치를 곱하여 합한 최종 매칭값을 산출하는 단계인 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
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 미래창조과학부 동국대학교 산학협력단 대학IT연구센터육성지원사업(ITRC) 소환현실기반 콘텐츠 제작을 위한 실감형 인터랙션 NUI/NUX 플랫폼 기술 개발