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얼굴 영상의 다양성에 강인한 얼굴 표정 특징 분류 방법 및 시스템(METHOD AND SYSTEMS OF FACE EXPRESSION FEATURES CLASSIFICATION ROBUST TO VARIETY OF FACE IMAGE APPEARANCE)

  • 기술번호 : KST2016010079
  • 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 얼굴 표정 특징 분류 방법 및 시스템에 관한 것이다. 개시된 얼굴 표정인식을 위한 표정 특징 분류 시스템에서 수행되는 표정 특징 분류 방법은 쿼리 얼굴 영상에 대해 각 표정 클래스 별로 구성된 훈련 얼굴 영상들을 이용하여 표정 클래스 내 변화 성분에 해당하는 표정 클래스 내 변화 영상을 생성하는 단계와, 표정 클래스 내 변화 영상과 상기 쿼리 얼굴 영상 간의 영상 차를 계산하여 얼굴 특징으로 정의하는 단계와, 희소 표현을 적용해 얼굴 특징을 특정 표정 클래스로 분류하여 쿼리 얼굴 영상이 해당하는 표정 클래스를 결정하는 단계를 포함한다. 이처럼, 쿼리 얼굴 영상 내에 나타나는 표정과 관련 없는 표정 클래스 내 변화 성분들을 제거하는 얼굴 특징 추출 및 분류 방법을 이용함으로써, 쿼리 얼굴 영상에 다양한 변화가 존재하더라도 안정적인 표정인식 성능을 나타내는 이점이 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01)
출원번호/일자 1020150046083 (2015.04.01)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2016-0053749 (2016.05.13) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020140152665   |   2014.11.05
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항 심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.04.01)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 노용만 대한민국 대전광역시 유성구
2 이승호 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2015.04.01 수리 (Accepted) 1-1-2015-0319808-87
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2016.03.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2016.05.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0060450-98
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.06.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0404922-37
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.08.01 수리 (Accepted) 1-1-2016-0746646-15
6 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2016.12.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0943096-71
7 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)		 2017.02.01 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2017-0107409-81
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)		 2017.02.01 수리 (Accepted) 1-1-2017-0107408-35
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.03.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0165686-06
10 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.05.04 수리 (Accepted) 1-1-2017-0433116-11
11 거절결정서
Decision to Refuse a Patent		 2017.09.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0686769-17
12 심사관의견요청서
Request for Opinion of Examiner		 2017.12.14 수리 (Accepted) 7-8-2017-0030037-19
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
14 등록결정서
Decision to grant		 2019.08.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0565700-09
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
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번호 청구항
1 1
얼굴 표정인식을 위한 표정 특징 분류 시스템에서 수행되는 표정 특징 분류 방법으로서,쿼리 얼굴 영상에 대해 각 표정 클래스 별로 구성된 훈련 얼굴 영상들을 이용하여, 상기 각 표정 클래스 내에서 상기 쿼리 얼굴 영상에 나타나는 표정과 관련 없는 변화 성분에 해당하는 표정 클래스 내 변화 영상을 생성하는 단계와,상기 표정 클래스 내 변화 영상과 상기 쿼리 얼굴 영상 간의 영상 차(Image Difference)를 계산하여 얼굴 특징으로 정의하는 단계와,희소 표현을 적용해 상기 얼굴 특징을 특정 표정 클래스로 분류하여 상기 쿼리 얼굴 영상이 해당하는 표정 클래스를 결정하는 단계를 포함하는 얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 표정 클래스 내 변화 영상은, 상기 훈련 얼굴 영상들의 선형 조합을 이용한 상기 쿼리 얼굴 영상의 근사화를 통해 얻어지는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 방법
3 3
제 2 항에 있어서,상기 표정 클래스 내 변화 영상은, 정규화된 최소 제곱법을 적용하여 각 훈련 얼굴 영상의 선형 조합에 대한 가중치를 나타내는 각 가중치 벡터를 구하고, 각 가중치 벡터와 각 훈련 얼굴 영상을 이용하여 생성하는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 표정 클래스를 결정하는 단계는,상기 훈련 얼굴 영상의 얼굴 특징으로 구성된 딕셔너리를 이용하여 상기 쿼리 얼굴 영상의 얼굴 특징을 표현하기 위한 복수의 희소 계수 벡터를 구하는 단계와,상기 복수의 희소 계수 벡터를 융합하여 융합된 희소 계수 벡터를 구하는 단계와,상기 융합된 희소 계수 벡터에서 희소 계수가 가장 집중된 표정 클래스를 찾아 상기 쿼리 얼굴 영상의 표정 클래스로 결정하는 단계를 포함하는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 방법
5 5
제 4 항에 있어서,상기 딕셔너리는, 상기 훈련 얼굴 영상과 상기 표정 클래스 내 변화 영상의 영상 차를 이용하여 표정의 개수만큼 얼굴 특징이 정의되는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 방법
6 6
쿼리 얼굴 영상에 대해 각 표정 클래스 별로 구성된 훈련 얼굴 영상들을 이용하여, 상기 각 표정 클래스 내에서 상기 쿼리 얼굴 영상에 나타나는 표정과 관련 없는 변화 성분에 해당하는 표정 클래스 내 변화 영상을 생성하는 변화 영상 생성부와,상기 표정 클래스 내 변화 영상과 상기 쿼리 얼굴 영상 간의 영상 차(Image Difference)를 계산하여 얼굴 특징으로 정의하는 영상 차 계산부와,희소 표현을 적용해 상기 얼굴 특징을 특정 표정 클래스로 분류하여 상기 쿼리 얼굴 영상이 해당하는 표정 클래스를 결정하는 영상 분류부를 포함하는 얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 시스템
7 7
제 6 항에 있어서,상기 표정 클래스 내 변화 영상은, 상기 훈련 얼굴 영상들의 선형 조합을 이용한 상기 쿼리 얼굴 영상의 근사화를 통해 얻어지는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 시스템
8 8
제 7 항에 있어서,상기 표정 클래스 내 변화 영상은, 정규화된 최소 제곱법을 적용하여 각 훈련 얼굴 영상의 선형 조합에 대한 가중치를 나타내는 각 가중치 벡터를 구하고, 각 가중치 벡터와 각 훈련 얼굴 영상을 이용하여 생성하는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 시스템
9 9
제 6 항에 있어서,상기 영상 분류부는,상기 훈련 얼굴 영상의 얼굴 특징으로 구성된 딕셔너리를 이용하여 상기 쿼리 얼굴 영상의 얼굴 특징을 표현하기 위한 복수의 희소 계수 벡터를 구하는 희소 표현 적용부와,상기 복수의 희소 계수 벡터를 융합하여 융합된 희소 계수 벡터를 구하는 융합부와,상기 융합된 희소 계수 벡터에서 희소 계수가 가장 집중된 표정 클래스를 찾아 상기 쿼리 얼굴 영상의 표정 클래스로 결정하는 분류부를 포함하는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 시스템
10 10
제 9 항에 있어서,상기 딕셔너리는, 상기 훈련 얼굴 영상과 상기 표정 클래스 내 변화 영상의 영상 차를 이용하여 표정의 개수만큼 얼굴 특징이 정의되는얼굴 표정인식을 위한 얼굴 표정 특징 분류 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 한국과학기술원 일반연구자지원(교육부) 대용량 비디오 환경에서 고성능 복제 비디오 검출을 위한 의미 기반 비디오 시그너처 기술 개발