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능동적 외양 모델을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법

  • 기술번호 : KST2015195472
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법에 있어서, (a) 입력 영상이 입력되는 단계와; (b) 상기 입력 영상을 평균 영상으로 와핑하여 내부 영역과 상기 내부 영역에 인접하는 외부 영역을 포함하는 얼굴 영역을 추출하는 단계와; (c) 상기 얼굴 영역에 단일 크기 레티넥스(Single Scale Retinex : SSR)를 적용하되, 기 설정된 결과 최대값과 기 설정된 결과 최소값의 범위 내에서 매핑하여 상기 얼굴 영역으로부터 얼굴 질감을 추출하는 단계와; (d) 상기 추출된 얼굴 질감을 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)에 적용하여 질감 에러를 추출하는 단계와; (e) 상기 추출된 얼굴 질감으로부터 얼굴 형상을 추출하는 단계와; (f) 상기 추출된 얼굴 형상을 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)에 적용하여 형태 에러를 추출하는 단계와; (g) 상기 질감 에러와 상기 형태 에러에 기 설정된 가중치를 부여하여 합산하고, 합산 결과를 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)에 적용하여 상기 입력 영상 내의 얼굴 영상을 모델 얼굴에 피팅하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다. 얼굴의 질감 및 형태를 고려한 일반화된 에러를 최소화할 수 있게 된다.
Int. CL G06T 15/00 (2006.01)
CPC G06K 9/621(2013.01) G06K 9/621(2013.01) G06K 9/621(2013.01)
출원번호/일자 1020130031950 (2013.03.26)
출원인 가톨릭대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1436730-0000 (2014.08.26)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140902) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.03.26)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서초구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 강행봉 대한민국 서울 용산구
2 주명호 대한민국 경기 부천시 원미구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인남촌 대한민국 서울특별시 종로구 새문안로*길 **, 도렴빌딩 ***호 (도렴동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 가톨릭대학교 산학협력단 서울특별시 서초구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.03.26 수리 (Accepted) 1-1-2013-0259276-21
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.03.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0167101-52
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.05.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0425676-10
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.05.07 수리 (Accepted) 1-1-2014-0425675-75
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.05.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0426826-41
6 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2014.07.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0492169-80
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.07.28 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2014-0713711-54
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)		 2014.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2014-0713710-19
9 등록결정서
Decision to grant		 2014.08.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0571752-75
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.05 수리 (Accepted) 4-1-2015-0012383-55
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.21 수리 (Accepted) 4-1-2019-5245084-94
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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능동적 외양 모델(Active Appearance Model)을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법에 있어서,(a) 입력 영상이 입력되는 단계와;(b) 상기 입력 영상을 평균 영상으로 와핑하여 내부 영역과 상기 내부 영역에 인접하는 외부 영역을 포함하는 얼굴 영역을 추출하는 단계와;(c) 상기 얼굴 영역에 단일 크기 레티넥스(Single Scale Retinex : SSR)를 적용하되, 기 설정된 결과 최대값과 기 설정된 결과 최소값의 범위 내에서 매핑하여 상기 얼굴 영역으로부터 얼굴 질감을 추출하는 단계와;(d) 상기 추출된 얼굴 질감을 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)에 적용하여 질감 에러를 추출하는 단계와;(e) 상기 추출된 얼굴 질감으로부터 얼굴 형상을 추출하는 단계와;(f) 상기 추출된 얼굴 형상을 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)에 적용하여 형태 에러를 추출하는 단계와;(g) 상기 질감 에러와 상기 형태 에러에 기 설정된 가중치를 부여하여 합산하고, 합산 결과를 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)에 적용하여 상기 입력 영상 내의 얼굴 영상을 모델 얼굴에 피팅하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법
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삭제
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제1항에 있어서,상기 (b) 단계에서 상기 얼굴 영역은 얼굴 내부 영역을 포함하는 사각형 영역으로 추출되는 것을 특징으로 하는 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법
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제1항에 있어서,상기 (d) 단계에서 상기 질감 에러는 얼굴 내부 영역에 대해서 수행되는 것을 특징으로 하는 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법
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제1항에 있어서,상기 (f) 단계에서 상기 형태 에러는 평균 얼굴 형태의 에지를 확장한 조정 가중치가 적용되어 산출되는 것을 특징으로 하는 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법
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제5항에 있어서,상기 조정 가중치는 수학식(여기서, wd(x,y)는 각 픽셀에 대한 조정 가중치이고, α는 기 설정된 크기 가중치 파라미터이고, SIntensified(x,y)는 에지가 확장된 영상이고, Smean(x,y)는 학습 얼굴 영상의 평균 얼굴 형태이고, G는 가우시안 함수이다)에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 능동적 외양 모델(Active Appearance Model)을 이용한 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법
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제1항에 있어서,상기 (f) 단계에서 상기 형태 에러는 상기 얼굴 내부 영역으로부터 소정 개수의 픽셀만큼 확정하여 추출되는 것을 특징으로 하는 비학습 얼굴의 3차원 얼굴 피팅 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 가톨릭대학교 산학협력단 2012년도 산업융합원천기술 개발사업 시청환경 적응적 3D 입체 저작도구 및 랜더링 프로세스 개발