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얼굴의 특징점 검출 시스템 및 방법(SYSTEM AND METHOD FOR DETECTING FEATURE POINTS OF FACE)

  • 기술번호 : KST2017015714
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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 얼굴의 특징점 검출 시스템 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 얼굴의 특징점 검출 시스템은, 복수의 얼굴 이미지 각각을 설정된 크기로 분할하고, 상기 얼굴 이미지의 분할된 각 영역의 특징 벡터와 상기 얼굴 이미지 내의 설정된 특징점의 위치 사이의 상관 관계를 학습함으로써 아이겐-코드북(eigen-codebook)을 생성하며, 상기 아이겐-코드북으로부터 상기 상관 관계를 나타내는 회귀 행렬(regression matrix)을 계산하는 학습부; 및 대상 이미지로부터 얼굴 영역을 검출하고, 상기 얼굴 영역을 설정된 크기로 분할하며, 상기 얼굴 영역의 분할된 각 영역의 특징 벡터를 검출하고, 검출된 상기 특징 벡터와 상기 회귀 행렬을 이용하여 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는 검출부를 포함한다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00221(2013.01) G06K 9/00221(2013.01) G06K 9/00221(2013.01)
출원번호/일자 1020160036930 (2016.03.28)
출원인 영남대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2014093-0000 (2019.08.20)
공개번호/일자 10-2017-0111452 (2017.10.12) 문서열기
공고번호/일자 (20190826) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.03.28)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 대한민국 경상북도 경산시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 최현철 대한민국 경상북도 경산시 궁당로*

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 두호특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 언주로***, *층(논현동,시그너스빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 영남대학교 산학협력단 경상북도 경산시
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.03.28 수리 (Accepted) 1-1-2016-0295666-72
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.11.03 수리 (Accepted) 4-1-2017-5175631-14
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.10.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0732387-38
4 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2018.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-1317771-77
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)
2019.01.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0105956-66
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2019.01.29 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0105993-45
7 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2019.06.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0444852-70
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)
2019.07.18 수리 (Accepted) 1-1-2019-0735368-84
9 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2019.07.18 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2019-0735348-71
10 등록결정서
Decision to Grant Registration
2019.08.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0583699-51
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.10.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5220555-67
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번호 청구항
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복수의 얼굴 이미지 각각을 설정된 크기로 분할하고, 상기 얼굴 이미지의 분할된 각 영역의 특징 벡터와 상기 얼굴 이미지 내의 설정된 특징점의 위치 사이의 상관 관계를 학습함으로써 아이겐-코드북(eigen-codebook)을 생성하며, 상기 아이겐-코드북으로부터 상기 상관 관계를 나타내는 회귀 행렬(regression matrix)을 계산하는 학습부; 및대상 이미지로부터 얼굴 영역을 검출하고, 상기 얼굴 영역을 설정된 크기로 분할하며, 상기 얼굴 영역의 분할된 각 영역의 특징 벡터를 검출하고, 검출된 상기 특징 벡터와 상기 회귀 행렬을 이용하여 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는 검출부를 포함하고, 상기 학습부는, 상기 얼굴 이미지의 분할된 각 영역에 설정된 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 를 획득하고, 상기 에 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 를 획득하며, 상기 와 상기 를 이용하여 상기 아이겐-코드북을 생성하며,(여기서, 는 n번째 얼굴 이미지의 분할된 영역 s에서의 특징 벡터에 관한 데이터이며, M은 매트릭스(matrix)임
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청구항 1에 있어서,상기 검출부는, 상기 얼굴 영역의 분할된 각 영역에 설정된 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 를 획득하고, 다음의 수학식을 이용하여 상기 얼굴 영역의 분할된 영역 s의 중심으로부터 상기 특징점 k까지의 방향 벡터 를 계산하며, 상기 를 이용하여 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는, 얼굴의 특징점 검출 시스템
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청구항 6에 있어서,상기 검출부는, 상기 얼굴 영역의 분할된 각 영역의 중심으로부터 상기 특징점 k까지의 방향 벡터의 크기들의 합이 최소가 되는 지점을 상기 특징점 k의 위치 좌표로 결정함으로써 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는, 얼굴의 특징점 검출 시스템
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청구항 7에 있어서,상기 검출부는, 상기 각 영역별 상기 방향 벡터의 크기들의 가중치 합(weighted sum)이 최소가 되는 지점을 상기 특징점 k의 위치 좌표로 결정함으로써 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는, 얼굴의 특징점 검출 시스템
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학습부에서, 복수의 얼굴 이미지 각각을 설정된 크기로 분할하는 단계;상기 학습부에서, 상기 얼굴 이미지의 분할된 각 영역의 특징 벡터와 상기 얼굴 이미지 내의 설정된 특징점의 위치 사이의 상관 관계를 학습함으로써 아이겐-코드북(eigen-codebook)을 생성하는 단계;상기 학습부에서, 상기 아이겐-코드북으로부터 상기 상관 관계를 나타내는 회귀 행렬(regression matrix)을 계산하는 단계; 검출부에서, 대상 이미지로부터 얼굴 영역을 검출하는 단계;상기 검출부에서, 상기 얼굴 영역을 설정된 크기로 분할하는 단계;상기 검출부에서, 상기 얼굴 영역의 분할된 각 영역의 특징 벡터를 검출하는 단계; 및상기 검출부에서, 검출된 상기 특징 벡터와 상기 회귀 행렬을 이용하여 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는 단계를 포함하며,상기 아이겐-코드북을 생성하는 단계는, 상기 얼굴 이미지의 분할된 각 영역에 설정된 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 를 획득하는 단계;상기 에 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 적용하여 를 획득하는 단계; 및상기 와 상기 를 이용하여 상기 아이겐-코드북을 생성하는 단계를 포함하며,(여기서, 는 n번째 얼굴 이미지의 분할된 영역 s에서의 특징 벡터에 관한 데이터이며, M은 매트릭스(matrix)임
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청구항 9에 있어서,상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는 단계는,상기 얼굴 영역의 분할된 각 영역에 설정된 특징점 검출 알고리즘을 적용하여 를 획득하는 단계;다음의 수학식을 이용하여 상기 얼굴 영역의 분할된 영역 s의 중심으로부터 상기 특징점 k까지의 방향 벡터 를 계산하는 단계; 및상기 를 이용하여 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는 단계를 포함하는, 얼굴의 특징점 검출 방법
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청구항 14에 있어서,상기 를 이용하여 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는 단계는, 상기 얼굴 영역의 분할된 각 영역의 중심으로부터 상기 특징점 k까지의 방향 벡터의 크기들의 합이 최소가 되는 지점을 상기 특징점 k의 위치 좌표로 결정함으로써 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는, 얼굴의 특징점 검출 방법
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청구항 15에 있어서,상기 를 이용하여 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는 단계는, 상기 각 영역별 상기 방향 벡터의 크기들의 가중치 합(weighted sum)이 최소가 되는 지점을 상기 특징점 k의 위치 좌표로 결정함으로써 상기 얼굴 영역의 특징점의 위치를 검출하는, 얼굴의 특징점 검출 방법
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1 WO2017171142 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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1 WO2017171142 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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1 미래창조과학부 영남대학교 산학협력단 신진연구자지원 대용량 고정 이미지 그리드 데이터의 공간 확장 가능한 비선형 해 공간 학습 기법과 실시간 모션 파라미터 추정에의 응용