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개선된 리얼 아다부스트 알고리즘에 근거한 새로운 멀티 뷰 얼굴감지방식(A Novel Multi-view Face Detection Method Based on Improved Real Adaboost Algorithm)

  • 기술번호 : KST2016008588
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요약 본 발명은 얼굴감지 방식에 관한 것으로, 개선된 리얼아다부스트알고리즘에 기반한 새로운 멀티뷰얼굴감지방법(MVFD)에 관한 것으로, 훈련된 Haar 특징을 위한 개선된 리얼 아다부스트 알고리즘은, 동적 무게와 사전에 분할 된 샘플을 고안한다. 기존의 리얼 아다부스트알고리즘과 비교했을 때, 약 분류기의 시간복잡성은 0(M*N)이고, 강 분류기의 시간복잡성은 0(T*M*N)이고, 훈련속도는 0(N)에 의해 강화된다.멀티 뷰 얼굴인식(MVFD)을 위한, 우리의 Haar 특징의 처리에 근거한, 오직 12개의 카테고리 분류기는 ROP를 생성하고 RIP의 앵글을 변화시키기 위해 필요하다. 상기에서 고안 된 알고리즘은 훈련 복잡성을 대단히 줄여주는 것을 특징으로 한다. 리얼 아다부스트 알고리즘을 사용하기 위해 LUT약 분류기는 Haar 특징을 증진시키는데 사용된다. 각각 훈련된 포즈 측정기를 대신해, 아다부스트 알고리즘에 의해 정의된 강 분류기의 신뢰를 사용한다. 캐스케이드 분류기의 16레이어 중 첫 4개의 레이어는 포즈추정을 위해 사용되고, 포즈추정을 위한 여분의 계산은 불필요하다.CMU와 MIT 얼굴 테이터 베이스에 근거한 알고리즘 테스트가 이루어 졌고, 실험의 결과는 개선된 리얼 아다부스트 알고리즘의 수렴 성능은 이전의 리얼 아다부스트 알고리즘보다 개선되었다는 점이다. 또한, 본 발명에서 고안된 멀티 뷰 얼굴 감지 시스템은 높은 감지율을 보여주며, 적시성이 뛰어나며, 높은 검출율을 가지는 것을 특징으로 하는 얼굴감지방식을 제공한다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01)
CPC G06K 9/46(2013.01)
출원번호/일자 1020140129854 (2014.09.29)
출원인 동명대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1659657-0000 (2016.09.19)
공개번호/일자 10-2016-0037424 (2016.04.06) 문서열기
공고번호/일자 (20160923) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.09.29)
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동명대학교산학협력단 대한민국 부산광역시 남구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이응주 대한민국 부산광역시 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정병홍 대한민국 대전광역시 서구 청사로 ***(둔산동,매그놀리아) 매그놀리아 ***호(베스티안특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동명대학교산학협력단 대한민국 부산광역시 남구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2014.09.29 수리 (Accepted) 1-1-2014-0923253-69
2 보정요구서
Request for Amendment
2014.10.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2014-0177612-07
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2014.11.05 수리 (Accepted) 1-1-2014-1064707-59
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2015.08.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2015.10.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2015-0108193-27
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.01.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0048988-88
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2016.03.21 수리 (Accepted) 1-1-2016-0272090-01
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2016.03.21 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0272098-65
9 등록결정서
Decision to grant
2016.07.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0546726-81
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.04.02 수리 (Accepted) 4-1-2020-5076870-68
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번호 청구항
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개선된 리얼아다부스트알고리즘에 근거한 새로운 멀티뷰얼굴감지방식에 있어서, 상기 멀티뷰 얼굴감지방식은, 16개의 레이어로 구성되어, 다수의 샘플 얼굴영상으로부터 얼굴의 표정을 추출하는 캐스케이드 분류기와; 추출된 표본공간이 약분류기에 의해 골고루 나누어져 형성된 부-윈도우와; 강분류기의 신뢰성에 기반한 포즈추정부와; 리얼 아다부스트 알고리즘 테스트를 위해 고안된 멀티-뷰얼굴인식부를 포함하고, 상기 부윈도우는 상기 약분류기에 대응되는 Haar특징을 처리하여 상기 약분류기가 상위의 공간을 n개의 하위범주로 균등하게 분배하여 형성되어 상기 약분류기는 하위범주에 대응되며, 상기 약분류기는 얼굴감지 단계에서 최적의 약분류기가 선택되면 더 이상의 훈련샘플공간을 재분배하지 않고 상기 부윈도우 샘플 사이즈가 확정되면 상기 Haar특징 후보가 확정되고 상기 Haar특징이 상기 약분류기에 대응되는 단계를 거쳐 획득되는 LUT약분류기는 모든 종류의 분배가능성을 실현할 수 있으며, 상기 캐스케이드 분류기는 개선된 리얼 아다부스트 알고리즘에 의해 훈련된 강분류기가 캐스케이드의 레이어를 구성하고, 상기 리얼 아다부스트 알고리즘은 가중치 조절과 데이터세트 분할이 용이하고, 상기 포즈추정부는 상기 강분류기의 신뢰성을 포즈추정용으로 사용하여 얼굴감지와 포즈추정을 비분리 훈련 방식으로 계산하며, 상기 리얼 아다부스트 알고리즘 학습절차는 데이터 세트 구축단계; 초기화 단계; t를 구하는 단계; 강분류기 산출 단계;를 더 포함하고, 상기 데이터 세트 구축단계는 의 관계를 통해 샘플 분배를 초기화한 후 Haar특징의 그레이 값 분배격차를 초기화하며 약분류기에 상응하는 상기 Haar특징을 처리하고 n개 하위범주로 균등하게 나누며 범주의 분할은 에 대응시키는 것을 특징으로 하며, 상기 강분류기 산출 단계에서 강분류기(H)는 의 관계로 산출하고 b는 임계값 디폴트로 0인 것으로 간주하며 상기 강분류기(H)의 신뢰도는 로 산출하는 것을 특징으로 하는 멀티뷰얼굴감지방식
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