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컨볼루션 신경망을 이용한 영상 검색 방법 및 그 장치

  • 기술번호 : KST2018014633
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 컨볼루션 신경망(convolution neural network)를 적용한 영상 검색 장치의 동작 방법 및 그 영상 검색 장치를 제공한다. 본 방법은, 이미지 프레임을 획득하는 단계; 이미지 프레임에 복수의 색상 감도 커널과 복수의 에지(edge) 감도 커널을 각각 컨볼루션하여 복수의 색상 특징맵과 복수의 에지 특징맵을 생성하는 단계; 복수의 색상 특징맵과 복수의 에지 특징맵을 기초로, 각 픽셀(pixel) 위치에서의 최대 활성값에 매칭하는 색상 감도 커널의 인덱스(index) 또는 에지 감도 커널의 인덱스를 이용하여 색상 및 에지 각각에 대한 최대 활성도 맵을 생성하는 단계; 색상 및 에지 각각에 대한 최대 활성도 맵을 공간 풀링(spatial pooling)하는 단계; 및 공간 풀링된 값을 연결(concatenating)한 결과값을 기 저장된 특징값과 비교하여 이미지 프레임 내에 존재하는 개체를 검색하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 17/30 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 16/783(2013.01) G06F 16/783(2013.01) G06F 16/783(2013.01)
출원번호/일자 1020170052427 (2017.04.24)
출원인 세종대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0119013 (2018.11.01) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.04.24)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 광진구 능동로 *** (군

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 백성욱 대한민국 서울특별시 송파구
2 무하마드 칸 파키스탄 서울특별시 광진구 능동로 ***, 율곡관 ***B (군
3 아마드 자밀 파키스탄 서울특별시 광진구 능동로 ***, 율곡관 ***B (군
4 이미영 대한민국 서울특별시 강남구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인엠에이피에스 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로*길 **, *층 (역삼동, 한동빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 세종대학교산학협력단 서울특별시 광진구 능동로 *** (군
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2017.04.24 수리 (Accepted) 1-1-2017-0400577-83
2 등록결정서
Decision to grant
2018.10.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0724874-29
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번호 청구항
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컨볼루션 신경망(convolution neural network)를 적용한 영상 검색 장치의 동작 방법에 있어서, 이미지 프레임을 획득하는 단계; 상기 이미지 프레임에 복수의 색상 감도 커널과 복수의 에지(edge) 감도 커널을 각각 컨볼루션하여 복수의 색상 특징맵과 복수의 에지 특징맵을 생성하는 단계; 상기 복수의 색상 특징맵과 복수의 에지 특징맵을 기초로, 각 픽셀(pixel) 위치에서의 최대 활성값에 매칭하는 색상 감도 커널의 인덱스(index) 또는 에지 감도 커널의 인덱스를 이용하여 색상 및 에지 각각에 대한 최대 활성도 맵을 생성하는 단계; 상기 색상 및 에지 각각에 대한 최대 활성도 맵을 공간 풀링(spatial pooling)하는 단계; 및상기 공간 풀링된 값을 연결(concatenating)한 결과값을, 기 저장된 특징값과 비교하여 상기 이미지 프레임 내에 존재하는 개체를 검색하는 단계를 포함하는 동작 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 최대 활성도 맵을 공간 풀링하는 단계는 상기 색상에 대한 최대 활성도 맵으로부터 색상 감도 커널 별 빈도를 산출하여 색상 히스토그램으로 수집하고, 상기 에지에 대한 최대 활성도 맵으로부터 에지 감도 커널 별 빈도를 산출하여 에지 히스토그램으로 수집하는 것인 동작 방법
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제 2 항에 있어서, 상기 연결된 결과값은 상기 색상 히스토그램과 상기 에지 히스토그램을 완전 연결(full connected)한 특징 히스토그램인 것인 동작 방법
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제 1 항에 있어서상기 기 저장된 특징값은 기 저장된 이미지 프레임들의 특징 히스토그램이며, 상기 개체를 검색하는 단계는 상기 연결된 결과값과 상기 기 저장된 이미지 프레임들의 특징 히스토그램 간의 유사도 또는 비유사도 점수에 따라 상기 기 저장된 이미지 프레임들의 순위를 결정하는 것인 동작 방법
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제 1 항에 있어서, 상기 색상 감도 커널 또는 에지 감도 커널은,색상 및 에지에 대한 민감도 점수에 따라, 학습 가능한 컨볼루션 커널들이 색상 감도 커널 또는 에지 감도 커널로 분류된 것인 동작 방법
6 6
제 5 항에 있어서, 상기 색상에 대한 민감도 점수는 상기 컨볼루션 커널들의 커널 계수에 대한 RGB 색상 채널 간의 표준편차의 합이며, 상기 에지에 대한 민감도 점수는 RGB 색상 채널에서 연속적인 수평 및 수직 커널 계수 간의 표준편차의 합인 동작 방법
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컨볼루션 신경망(convolution neural network)을 이용하여 영상을 검색하는 프로그램이 저장된 메모리(memory) 및상기 프로그램을 실행하는 프로세서(processor)를 포함하며, 상기 프로세서는, 상기 프로그램이 실행됨에 따라, 이미지 프레임을 획득하며, 상기 획득된 이미지 프레임을 상기 컨볼루션 신경망에 입력하고, 상기 컨볼루션 신경망의 출력값을 기 저장된 특징값과 비교하여 상기 이미지 프레임 내에 존재하는 개체를 검색하되, 상기 컨볼루션 신경망은 상기 이미지 프레임에 복수의 색상 감도 커널과 복수의 에지(edge) 감도 커널을 각각 컨볼루션하여 복수의 색상 특징맵과 복수의 에지 특징맵을 생성하는 적어도 하나의 컨볼루션 레이어, 상기 복수의 색상 특징맵과 복수의 에지 특징맵을 기초로, 각 픽셀(pixel) 위치에서의 최대 활성값에 매칭하는 색상 감도 커널의 인덱스(index) 또는 에지 감도 커널의 인덱스를 이용하여 색상 및 에지 각각에 대해 생성된 최대 활성도 맵을 공간 풀링(spatial pooling)하는 적어도 하나의 풀링 레이어, 및 상기 풀링된 값을 연결(concatenating)하는 적어도 하나의 풀 커넥티드(full-connected) 레이어로 구성되는 것인, 영상 검색 장치
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제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 세종대학교 중견연구(총연구비1.5억초과~3억이하) 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다중 영상 비디오 데이터 처리 및 분석 기술