| 1 |
1
영상으로부터 검출된 얼굴의 경계선 및 특징점을 추출하는 특징점 추출부;상기 경계선 및 특징점을 이용하여, 상기 얼굴의 정면의 모습을 반영한 평균 얼굴 패치와, 상기 얼굴의 고유한 특성을 반영하고 기설정된 크기에 맞게 상기 얼굴의 크기를 변경시킨 본 얼굴 패치를 산출하는 영상 정규화부;상기 평균 얼굴 패치와 본 얼굴 패치로부터 상기 얼굴의 주름 특징을 추출하고, 상기 주름 특징으로부터 상기 얼굴의 굴곡 특징을 추출하는 나이 특징 추출부; 및상기 굴곡 특징을 1차 분류 모델의 입력값으로 하여, 상기 얼굴의 소유자의 나이의 범위를 한정하고, 한정된 나이의 범위내에서 학습시킨 2차 분류 모델을 적용하여, 상기 얼굴의 소유자의 나이를 추정하는 계층적 나이 추정부; 를 포함하는 평균 얼굴 패치 및 메시 기반 나이 추정 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서, 상기 영상 정규화부는,상기 경계선 및 특징점을 연결하여 메시(Mesh) 결합을 생성하는 메시 결합 생성부를 포함하고,상기 평균 얼굴 패치는, 상기 메시 결합으로부터 산출되고 상기 얼굴의 정면의 모습을 반영하는 메시의 결합이고,상기 본 얼굴 패치는, 상기 메시 결합으로부터 산출되고 상기 얼굴의 고유한 특성을 반영하고 기설정된 크기에 맞게 상기 얼굴의 크기를 변경시킨 메시의 결합인 것을 특징으로 하는 평균 얼굴 패치 및 메시 기반 나이 추정 시스템
|
| 3 |
3
제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 2차 분류 모델은,상기 한정된 나이의 범위마다 마진 값을 설정하고, 상기 한정된 나이의 범위보다 상기 마진 값만큼 더 넓은 범위내에서 학습시킨 것을 특징으로 하는 평균 패치 및 메시 기반 나이 추정 시스템
|
| 4 |
4
영상으로부터 검출된 얼굴의 경계선 및 특징점을 추출하는 특징점 추출 단계;상기 경계선 및 특징점을 이용하여, 상기 얼굴의 정면의 모습을 반영한 평균 얼굴 패치와, 상기 얼굴의 고유한 특성을 반영하고 기설정된 크기에 맞게 상기 얼굴의 크기를 변경시킨 본 얼굴 패치를 산출하는 영상 정규화 단계;상기 평균 얼굴 패치와 본 얼굴 패치로부터 상기 얼굴의 주름 특징을 추출하고, 상기 주름 특징으로부터 상기 얼굴의 굴곡 특징을 추출하는 나이 특징 추출 단계; 및상기 굴곡 특징을 1차 분류 모델의 입력값으로 하여, 상기 얼굴의 소유자의 나이의 범위를 한정하고, 한정된 나이의 범위내에서 학습시킨 2차 분류 모델을 적용하여, 상기 얼굴의 소유자의 나이를 추정하는 계층적 나이 추정 단계; 를 포함하는 평균 얼굴 패치 및 메시 기반 나이 추정 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서, 상기 영상 정규화 단계는,상기 경계선 및 특징점을 연결하여 메시(Mesh) 결합을 생성하는 메시 결합 생성 단계를 포함하고,상기 평균 얼굴 패치는, 상기 메시 결합으로부터 산출되고 상기 얼굴의 정면의 모습을 반영하는 메시의 결합이고,상기 본 얼굴 패치는, 상기 메시 결합으로부터 산출되고 상기 얼굴의 고유한 특성을 반영하고 기설정된 크기에 맞게 상기 얼굴의 크기를 변경시킨 메시의 결합인 것을 특징으로 하는 평균 얼굴 패치 및 메시 기반 나이 추정 방법
|
| 6 |
6
제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 2차 분류 모델은,상기 한정된 나이의 범위마다 마진 값을 설정하고, 상기 한정된 나이의 범위보다 상기 마진 값만큼 더 넓은 범위내에서 학습시킨 것을 특징으로 하는 메시 기반 나이 추정 방법
|
