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CNN 기반 지정맥 인식 장치 및 인식 방법

  • 기술번호 : KST2018016172
  • 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 CNN 기반 지정맥 인식 장치에 관한 것으로, 손가락 영상을 취득하는 영상 취득부; 상기 손가락 영상에서 지정맥을 검출하고, 상기 검출된 지정맥 영상과 미리 등록된 지정맥 영상을 비교해 차영상을 검출하는 검출부; 상기 미리 등록된 지정맥 영상이 저장되어 있는 지정맥 데이터베이스; 상기 차영상을 입력받아 결과를 출력하는 미리 학습된 CNN(convolutional neural network); 및 상기 CNN의 출력된 결과를 바탕으로 지정맥 영상 인식을 처리하는 처리부;를 포함한다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020180061818 (2018.05.30)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2018-0132535 (2018.12.12) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170069193   |   2017.06.02
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.05.30)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박강령 서울특별시 강남구
2 홍형길 서울특별시 양천구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인이지 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***(가산동, KCC웰츠밸리) ***-***

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 서울특별시 중구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.05.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-0531910-68
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.03.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2019.05.14 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0053014-44
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.08.16 수리 (Accepted) 4-1-2019-5163486-33
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.01.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0016650-06
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.03.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0231004-17
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)
2020.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-0231003-72
8 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2020.07.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0493026-35
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.19 수리 (Accepted) 1-1-2020-0869604-32
10 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2020.08.19 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0869605-88
11 등록결정서
Decision to Grant Registration
2020.09.18 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0645933-08
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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손가락 영상을 취득하는 영상 취득부;상기 손가락 영상에서 지정맥을 검출하고, 상기 검출된 지정맥 영상과 미리 등록된 지정맥 영상을 비교해 차영상을 검출하는 검출부;상기 미리 등록된 지정맥 영상이 저장되어 있는 지정맥 데이터베이스;상기 차영상을 입력받아 결과를 출력하는 미리 학습된 CNN(convolutional neural network); 및상기 CNN의 출력된 결과를 바탕으로 지정맥 영상 인식을 처리하는 처리부;를 포함하고, 상기 CNN은, 상기 입력된 차영상을 바탕으로 제1 크기를 갖는 제1 특징 맵을 출력하고, 제1 필터 개수를 갖는 제1 및 제2 컨벌루션 레이어들; 상기 제1 및 제2 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제1 특징 맵의 크기를 줄이는 제1 풀링 레이어; 상기 제1 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제1 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 크기와 상이한 제2 크기를 갖는 제2 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 필터 개수와 상이한 제2 필터 개수를 갖는 제3 및 제4 컨벌루션 레이어들; 상기 제3 및 제4 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제2 특징 맵의 크기를 줄이는 제2 풀링 레이어; 상기 제2 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제2 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 및 제2 크기들과 상이한 제3 크기를 갖는 제3 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 및 제2 필터 개수들과 상이한 제3 필터 개수를 갖는 제5 내지 제7 컨벌루션 레이어들; 상기 제5 내지 제7 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제3 특징 맵의 크기를 줄이는 제3 풀링 레이어; 상기 제3 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제3 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 내지 제3 크기들과 상이한 제4 크기를 갖는 제4 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 내지 제3 필터 개수들과 상이한 제4 필터 개수를 갖는 제8 내지 제10 컨벌루션 레이어들; 상기 제8 내지 제10 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제4 특징 맵의 크기를 줄이는 제4 풀링 레이어; 상기 제4 풀링 레이어 후방에서 사용되며, 상기 제4 특징 맵을 바탕으로 상기 제1 내지 제4 크기들과 상이한 제5 크기를 갖는 제5 특징 맵을 출력하고, 상기 제1 내지 제4 필터 개수들과 상이한 제5 필터 개수를 갖는 제11 내지 제13 컨벌루션 레이어들; 상기 제11 내지 제13 컨벌루션 레이어들 후방에서 사용되며, 상기 제5 특징 맵의 크기를 줄이는 제5 풀링 레이어; 및 상기 제5 풀링 레이어를 통과한 상기 제5 특징 맵과 학습했던 값과의 일치여부를 출력하는 제1 내지 제3 완전 연결 계층을 포함하고,상기 검출부가 상기 검출된 지정맥 영상과 상기 미리 등록된 지정맥 영상이 같은 클래스인 경우 진본 매칭(authentic matching)을 이용해 차영상을 검출하고,상기 검출부가 상기 검출된 지정맥 영상과 상기 미리 등록된 지정맥 영상이 다른 클래스인 경우 거짓 매칭(imposter matching)을 이용해 차영상을 검출하는 것을 특징으로 하는 CNN 기반 지정맥 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 미리 등록된 지정맥 영상은 상기 영상 취득부를 통해 상기 손가락 영상을 취득할 때 상기 손가락의 끝 및 사이드면에 가이드 바를 부착한 상태로 취득한 영상, 상기 영상 취득부를 통해 상기 손가락 영상을 취득할 때 상기 가이드 바를 제거한 상태로 취득한 영상 및 SDUMLA-HMT 지정맥 데이터베이스를 통해 취득한 영상 중 적어도 어느 하나인 것 을 특징으로 하는 CNN 기반 지정맥 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 CNN이 출력하는 결과는 상기 CNN의 최종 완전 연결 계층(FCL, fully connected layer) 결과인 상기 차영상과 상기 학습된 값과의 일치여부인 것 을 특징으로 하는 CNN 기반 지정맥 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 CNN은 VGG Net-16의 미리 학습 된 모델인 것 을 특징으로 하는 CNN 기반 지정맥 인식 장치
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제1항에 있어서, 상기 학습은 상기 지정맥 데이터베이스에 저장된 상기 미리 등록된 지정맥 영상을 바탕으로 데이터 확장(data augmentation) 된 지정맥 영상을 이용해 학습된 것 을 특징으로 하는 CNN 기반 지정맥 인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 VGG Net-16은 상기 차영상을 이용해 미세조정(fine-tuning)된 것 을 특징으로 하는 CNN 기반 지정맥 인식 장치
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지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 동국대학교 산학협력단 이공학개인기초연구지원사업(기본) 시선 위치, 눈 반응, 감정 및 행태 분석 기반 운전자감성 인지 자동차 기술 개발[2/3]
2 미래창조과학부 동국대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 (ITRC) 소환현실기반 콘텐츠 제작을 위한 실감형 인터랙션NUI/NUX 플랫폼 기술 개발[5/6]