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자동 수어 인식 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2019019538
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 자동 수어 인식 방법 및 시스템이 제공된다. 본 발명의 실시예에 따른 자동 수어 인식 방법은, 영상에서 신체의 특징점들을 추출하고, 추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하며, 생성된 특징 벡터와 수어로 수어 인식을 위한 인공지능 모델을 학습시킨다. 이에 의해, 수어 인식을 위한 딥러닝 모델을 효율적으로 학습시켜 수어 인식에 활용함으로써, 적은 학습으로도 높은 인식을 가능하게 할 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/48 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01) G06K 9/00355(2013.01)
출원번호/일자 1020180030386 (2018.03.15)
출원인 전자부품연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0115509 (2019.10.14) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.20)
심사청구항수 12

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 고상기 경기도 수원시 영통구
2 조충상 경기도 성남시 수정구
3 정혜동 서울특별시 송파구
4 이영한 경기도 용인시 기흥구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 남충우 대한민국 서울 강남구 언주로 ***, *층(역삼동, 광진빌딩)(알렉스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.03.15 수리 (Accepted) 1-1-2018-0261629-21
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)
2020.02.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-0181680-44
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.08.24 수리 (Accepted) 4-1-2020-5189497-57
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
영상을 입력받는 단계;영상에서 신체의 특징점들을 추출하는 단계;추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하는 단계;생성된 특징 벡터와 수어로, 수어 인식을 위한 인공지능 모델을 학습시키는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
2 2
청구항 1에 있어서,특징점의 속성은,특징점의 신뢰도를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
3 3
청구항 2에 있어서,특징점의 속성은,특징점을 추출한 알고리즘의 종류를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
4 4
청구항 3에 있어서,생성된 특징 벡터를 정규화하는 단계;를 더 포함하고,학습 단계는,정규화된 특징 벡터와 수어로, 인공지능 모델을 학습시키는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
5 5
청구항 4에 있어서,정규화 단계는,특징점들의 각 좌표들과 신뢰도들을 정규화하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
6 6
청구항 3에 있어서,추출 단계는,신뢰도가 높은 순서에 따라, 정해진 개수의 특징점들을 추출하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
7 7
청구항 6에 있어서,추출 단계는,알고리즘의 종류에 따라 배정된 개수의 특징점들을 추출하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
8 8
청구항 1에 있어서,신체 부위 또는 목적을 설정 받는 단계;를 더 포함하고,추출 단계는,설정된 신체 부위 또는 목적에 부합하는 신체 부위엣거 특징점들을 추출하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
9 9
청구항 1에 있어서,인식 대상 영상을 입력받는 단계;입력된 인식 대상 영상에서 신체의 특징점들을 추출하는 단계;추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하는 단계;생성된 특징 벡터를 수어 인식을 위한 인공지능 모델에 입력하여, 해당하는 수어를 생성하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
10 10
영상을 입력받는 입력부;영상에서 신체의 특징점들을 추출하고, 추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하며, 생성된 특징 벡터와 수어로 수어 인식을 위한 인공지능 모델을 학습시키는 프로세서;를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 시스템
11 11
인식 대상 영상을 입력받는 단계;입력된 인식 대상 영상에서 신체의 특징점들을 추출하는 단계;추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하는 단계;생성된 특징 벡터를 수어 인식을 위한 인공지능 모델에 입력하여, 해당하는 수어를 생성하는 단계;를 포함하고,인공지능 모델은,학습 영상에서 추출된 신체의 특징점들의 좌표들과 속성들로부터 생성된 특징 벡터와 수어로 학습된 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 방법
12 12
인식 대상 영상을 입력받는 입력부;입력된 인식 대상 영상에서 신체의 특징점들을 추출하고, 추출된 특징점들의 좌표들과 속성들로 특징 벡터를 생성하며, 생성된 특징 벡터를 수어 인식을 위한 인공지능 모델에 입력하여 해당하는 수어를 생성하는 프로세서;를 포함하고,인공지능 모델은,학습 영상에서 추출된 신체의 특징점들의 좌표들과 속성들로부터 생성된 특징 벡터와 수어로 학습된 것을 특징으로 하는 자동 수어 인식 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 전자부품연구원 ICT융합산업원천기술개발 (지능정보-총괄/1세부) 자율지능 디지털 동반자 프레임워크 및 응용 연구개발