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영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법

  • 기술번호 : KST2015207722
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 다양한 배경, 조명 조건에서도 높은 성능으로 얼굴의 경계선을 구분할 수 있는 방법을 안출하는 것을 그 목적으로 하며, 이러한 목적을 위해 얼굴영역을 검출하는 제1단계와 제1단계에서 검출된 얼굴영역의 영상을 분리하는 제2단계와 제2단계에서 분리된 하나 이상의 영상에 대해 얼굴의 후보 영역을 검출하는 제3단계와 제3단계에 의해 구해진 영상들을 논리적 연산을 하는 제4단계 및 제4단계이후 모폴로지 연산을 통해 최종적인 얼굴 윤곽선이 포함된 얼굴 영역을 구하는 제5단계로 구성된 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법을 제공하여 다양한 배경, 조명조건에도 불구하고 높은 성능으로 얼굴의 경계선을 구분 하며, 기존의 방법들보다 뛰어난 성능으로 얼굴 윤곽선을 찾을 수 있다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/00228(2013.01) G06K 9/00228(2013.01) G06K 9/00228(2013.01) G06K 9/00228(2013.01) G06K 9/00228(2013.01) G06K 9/00228(2013.01) G06K 9/00228(2013.01)
출원번호/일자 1020090042063 (2009.05.14)
출원인 한국 한의학 연구원
등록번호/일자 10-0927642-0000 (2009.11.12)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20091120) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2009.05.14)
심사청구항수 21

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국 한의학 연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 도준형 대한민국 대전시 유성구
2 김근호 대한민국 대전시 서구
3 김종열 대한민국 대전시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이원희 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 성지하이츠빌딩*차 ***호 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국 한의학 연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2009.05.14 수리 (Accepted) 1-1-2009-0290162-70
2 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.05.14 수리 (Accepted) 1-1-2009-0289323-00
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2009.07.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0311255-02
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)		 2009.09.07 수리 (Accepted) 1-1-2009-0549317-57
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2009.09.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2009-0549314-10
6 [지정기간단축]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Reduction of Designated Period] Request for Extension of Period (Reduction, Expiry Reconsideration)		 2009.09.09 수리 (Accepted) 1-1-2009-0555240-26
7 등록결정서
Decision to grant		 2009.11.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2009-0461446-44
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.06.11 수리 (Accepted) 4-1-2013-0024945-61
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번호 청구항
1 1
컬러 입력영상으로 부터 얼굴영역 사각형(관심영역)을 전체 얼굴영역을 포함하도록 하여 얼굴영역을 검출하는 제1단계; 상기 제1단계에서 검출된 관심영역에 대해서 1차원 히스토그램분석을 하기 위해 컬러 영상을 밝기 성분과 하나 이상의 색상 성분을 나타내는 그레이(Gray) 영상들로 각각 분리하는 제2단계; 상기 제2단계에서 분리된 밝기 성분 영상과 색상 성분을 나타내는 영상들 중에서 하나 이상의 영상에 대해 영상의 영역을 분할하고 분할된 영역내의 영상에 대해 히스토그램을 분석하여 얼굴의 윤곽선을 포함하는 후보 영역을 검출하는 제3단계; 상기 제3단계에서 얼굴의 윤곽선을 포함하는 후보 영역이 검출된 각 분리영상들에 대해서 픽셀값에 대한 AND 논리 연산을 하는 제4단계; 및 상기 제4단계이후 모폴로지 연산을 통해 최종적으로 얼굴 윤곽선을 기준으로 색상이 흑과 백으로 구별되는 얼굴 윤곽선이 포함된 얼굴 영역의 영상을 구하는 제5단계로 구성된 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
2 2
청구항 1항에 대해서, 상기 제2단계는, 색공간이 YCrCb인 경우는 하나의 밝기 성분 영상 Y와 두개의 색상 성분 영상 CrCb로 분리하고, 색공간이 YUV인 경우는 하나의 밝기 성분 영상 Y와 두개의 색상 성분 영상 UV로 분리하고, 색공간이 CIE L*a*b*인 경우는 하나의 밝기 성분 영상 L*와 두개의 색상 성분 영상 a*b*로 분리하고, 색공간이 CIE L*u*v*인 경우는 하나의 밝기 성분 영상 L*와 두개의 색상 성분 영상 u*v*로 분리하고, 색공간이 HSV인 경우는 하나의 밝기 성분 영상 V와 두개의 색상 성분 영상 HS로 분리하며, 색공간이 HLS인 경우는 하나의 밝기 성분 영상 L와 두개의 색상 성분 영상 HS로 분리하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
3 3
청구항 1항에 대해서, 상기 제2단계는, 색공간이 Normalized RGB인 경우 밝기와 무관하게 고유의 색상을 표현 할 수 있는 세 개의 색상 성분 영상(Normalized R, Normalized G, Normalized B)으로 분리하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
4 4
청구항 1항에 대해서, 상기 제2단계는, 색공간이 YCrCb 인 경우는 두개의 색상 성분 영상 CrCb로 분리하고, 색공간이 YUV 인 경우는 두개의 색상 성분 영상 UV로 분리하고, 색공간이 CIE L*a*b*인 경우는 두개의 색상 성분 영상 a*b*로 분리하고, 색공간이 CIE L*u*v*인 경우는 두개의 색상 성분 영상 u*v*로 분리하고, 색공간이 HSV인 경우는 두개의 색상 성분 영상 HS로 분리하고, 색공간이 HLS인 경우는 두개의 색상 성분 영상 HS로 분리하며, 색공간이 Normalized RGB인 경우는 Normalized RG, Normalized GB, 및 Normalized RB중 하나인 두개의 색상 성분 영상으로 분리하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
5 5
청구항 1항에 대해서, 상기 제2단계는, 색공간이 YCrCb인 경우는 Cr 및 Cb중 어느 하나의 색상 성분 영상으로 분리하고, 색공간이 YUV인 경우는 U및 V중 어느 하나의 색상 성분 영상으로 분리하고, 색공간이 CIE L*a*b* 인 경우는 a*및 b*중 어느 하나의 색상 성분 영상으로 분리하고, 색공간이 CIE L*u*v*인 경우는 u*및 v*중 어느 하나의 색상 성분 영상으로 분리하고, 색공간이 HSV인 경우는 H및 S중 어느 하나의 색상 성분 영상으로 분리하고, 색공간이 HLS인 경우는 H및 S중 어느 하나의 색상 성분 영상으로 분리하며, 색공간이 Normalized RGB인 경우는 Normalized R, Normalized G, 및 Normalized B중 어느 하나의 색상 성분 영상으로 분리하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
6 6
청구항 2항에 대해서, 상기 제3단계는, 상기 밝기 성분 영상에서 얼굴의 윤곽선을 포함하는 후보 영역을 검출하는 밝기성분영역검출단계; 및 상기 색상 성분 영상에서 얼굴의 윤곽선을 포함하는 후보 영역을 검출하는 색상성분영역검출단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
7 7
청구항 3항 내지 5항 중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 제3단계는 색상 성분 영상에서 얼굴의 윤곽선을 포함하는 후보 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
8 8
청구항 6에 있어서, 상기 밝기성분영역검출단계는, 상기 분리된 밝기 성분의 영상의 영역을 기 설정된 갯수로 분할하는 밝기영상분할단계; 상기 밝기영상분할단계에서 분할된 각 밝기 성분의 영상에 대해 히스토그램 분석을 하는 밝기영상분석단계; 상기 밝기영상분석단계에 의해 구해진 결과를 바탕으로 임계값을 결정하는 밝기영상임계값설정단계; 상기 밝기영상임계값설정단계에서 분할된 각각의 밝기 성분영상에서 각각 정해진 임계값을 상기 분할된 각각의 밝기 성분 영상들의 픽셀값과 비교해서 임계값보다 영상 내의 픽셀값이 더 큰 경우만 해당 픽셀을 선택하는 밝기영상임계값적용단계; 및 상기 밝기영상임계값적용단계에 의해 선택된 픽셀만을 얼굴 윤곽선을 포함하는 후보영역으로 선택하는 밝기영상검출단계로 구성된 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
9 9
청구항 6에 있어서, 상기 색상성분영역검출단계는, 상기 분리된 색상 성분 영상의 영역을 기 설정된 갯수로 분할하는 색상영상분할단계; 상기 색상영상분할단계에서 분할된 각 색상 성분의 영상에 대해 히스토그램 분석을 하는 색상영상분석단계; 상기 색상영상분석단계를 통해 임계값을 결정하는 색상영상임계값설정단계; 상기 색상영상임계값설정단계에서 분할된 각각의 밝기 성분영상에서 각각 정해진 임계값을 상기 분할된 각각의 색상 성분 영상들의 픽셀값과 비교해서 임계값보다 영상 내의 픽셀값이 더 큰 경우만 해당 픽셀을 선택하는 색상영상임계값적용단계; 및 상기 색상영상임계값적용단계에 의해 선택된 픽셀만을 얼굴 윤곽선을 포함하는 후보영역으로 선택하는 색상영상검출단계로 구성된 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
10 10
청구항 7에 있어서, 상기 제3단계는, 상기 분리된 색상 성분 영상의 영역을 기 설정된 갯수로 분할하는 색상영상분할단계; 상기 색상영상분할단계에서 분할된 각 색상 성분의 영상에 대해 히스토그램 분석을 하는 색상영상분석단계; 상기 색상영상분석단계를 통해 임계값을 결정하는 색상영상임계값설정단계; 상기 색상영상임계값설정단계에서 분할된 각각의 밝기 성분영상에서 각각 정해진 임계값을 상기 분할된 각각의 색상 성분 영상들의 픽셀값과 비교해서 임계값보다 영상 내의 픽셀값이 더 큰 경우만 해당 픽셀을 선택하는 색상영상임계값적용단계; 및 상기 색상영상임계값적용단계에 의해 선택된 픽셀만을 얼굴 윤곽선을 포함하는 후보영역으로 선택하는 색상영상검출단계로 구성된 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
11 11
청구항 8에 있어서, 상기 밝기영상임계값설정단계는, 상기 히스토그램의 첫번째 지역 최소점(local minimum)과 기 설정된 γ1을 비교하는 제6단계; 및 상기 제6단계에서 상기 첫번째 지역 최소점이 더 작은 경우는 임계값을 첫번째 지역 최소점으로 하고, 그렇지 않은 경우는 γ1보다 작도록 기 설정된 γ2를 임계값으로 하는 제7단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
12 12
삭제
13 13
청구항 9에 있어서, 상기 색상영상분석단계는, 상기 분할된 각 색상 성분의 영상에 대해 분할된 영상 면적 α%이내에 (α는 기 설정된 값) 해당하는 영역의 영상에 대해 히스토그램 분석을 하는 제8단계; 및 상기 제8단계의 히스토그램에서 히스토그램 최대값을 가지는 bin을 기준으로 하여 좌우로 최대값의 β%(β는 기 설정된 값)를 가지는 2개의 bin값을 구하는 제9단계로 구성된 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
14 14
청구항 13에 있어서, 상기 색상영상임계값설정단계는, 상기 제9단계에서 구해진 상기 두 개의 bin값을 기준으로 하여, 원래 영상의 히스토그램상에서 상기 bin값 중 작은 값의 왼쪽으로 첫번째 지역 최소값(m1)과 상기 bin값 중 큰 값의 오른쪽으로 첫번째 지역 최소값(m2)을 각각 임계값으로 하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
15 15
청구항 14에 있어서, 상기 색상영상임계값적용단계는, 각 분할된 영상에 대해서 상기 분할된 영상내의 픽셀값이 상기 m1보다 크고 상기 m2보다 작은 경우에만 얼굴의 윤곽선을 포함하는 후보영역으로 선택하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
16 16
청구항 10에 있어서, 상기 색상영상분석단계는, 상기 분할된 각 색상 성분의 영상에 대해 분할된 영상 면적의 α%이내에 (α는 기 설정된 값) 해당하는 영역의 영상에 대해 히스토그램 분석을 하는 제10단계; 및 상기 제10단계의 히스토그램에서 히스토그램 최대값을 가지는 bin을 기준으로 하여 좌우로 최대값의 β%(β는 기 설정된 값)를 가지는 2개의 bin값을 구하는 제11단계로 구성된 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
17 17
청구항 16에 있어서, 상기 색상영상임계값설정단계는, 상기 제11단계에서 구해진 상기 두 개의 bin값을 기준으로 하여, 원래 영상의 히스토그램상에서 상기 bin값 중 작은 값의 왼쪽으로 첫번째 지역 최소값(m1)과 상기 bin값 중 큰 값의 오른쪽으로 첫번째 지역 최소값(m2)을 각각 임계값으로 하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
18 18
청구항 17에 있어서, 상기 색상영상임계값적용단계는, 각 분할된 영상에 대해서 상기 분할 영상내의 픽셀값이 상기 m1보다 크고 상기 m2보다 작은 경우에만 얼굴의 윤곽선을 포함하는 후보영역으로 선택하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
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청구항 13항에 있어서, 상기 α와 상기 β는 각각 기 설정되거나 혹은 사용자로부터 입력 받을 수 있는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
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청구항 1항 내지 6항, 8항, 9항, 11항 및 13항 내지 15항중 어느 하나의 항에 있어서, 상기 제5단계는, 모폴로지 연산중 열림(Opening)연산을 먼저하고 그 이후 닫힘(Closing)연산을 하거나 닫힘(Closing)연산을 먼저하고 그 이후 열림(Opening)연산을 하는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
21 21
삭제
22 22
청구항 11에 있어서, 상기 γ1과 상기 γ2는 각각 기 설정되거나 혹은 사용자로부터 입력 받을 수 있는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
23 23
청구항 16항에 있어서, 상기 α와 상기 β는 각각 기 설정되거나 혹은 사용자로부터 입력 받을 수 있는 것을 특징으로 하는 영상 분할 히스토그램 분석을 이용한 얼굴 윤곽선 검출 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국한의학연구원 바이오의료기기전략기술개발사업 지능형 한방 컨텐츠 개발