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얼굴 학습 및 인식 시스템과 그 방법

  • 기술번호 : KST2019028997
  • 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 학습 및 인식 시스템과 그 방법을 제시하고 있다. 본 발명에 따른 얼굴 학습 시스템은 다각도 얼굴 촬영 영상을 수신하는 IP 카메라부와, 상기 다각도 얼굴 촬영 영상에서 학습 대상 얼굴을 추출하는 얼굴 검출부 및 상기 얼굴 검출부에서 추출된 얼굴을 딥러닝 기법을 이용하여 학습하는 얼굴 학습부를 포함한다. 본 발명에 따르면, 다각도로 학습 대상 얼굴을 촬영한 다각도 얼굴 촬영 영상을 이용하여 얼굴 학습을 진행하므로 각도별로 얼굴의 특징을 파악하여 얼굴을 학습할 수 있고, 이에 더하여 딥러닝 기법을 토대로 얼굴을 학습하므로 얼굴 학습 정밀성과 신뢰성을 높일 수 있으며, 또한 다각도 얼굴 촬영 영상과 인식 대상 얼굴을 비교하여 기존에 학습된 얼굴과 인식 대상 얼굴이 일치하는지 판단할 수 있고, 딥러닝 기법을 이용하여 인식 대상 얼굴을 분류하므로 얼굴 인식률을 증가시킬 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00288(2013.01) G06K 9/00288(2013.01) G06K 9/00288(2013.01)
출원번호/일자 1020170041623 (2017.03.31)
출원인 한밭대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1793510-0000 (2017.10.30)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20171106) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020170038550   |   2017.03.27
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.03.31)
심사청구항수 7

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한밭대학교 산학협력단 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이승호 대한민국 대전광역시 유성구
2 장경욱 대한민국 전라남도 고흥군

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)
2 김중호 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 아이티아이 주식회사 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2017.03.31 수리 (Accepted) 1-1-2017-0317384-42
2 [출원서 등 보정(보완)]보정서
 2017.04.05 수리 (Accepted) 1-1-2017-0333501-74
3 [공지예외적용 보완 증명서류]서류제출서
 2017.04.05 수리 (Accepted) 1-1-2017-0333502-19
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.04.14 수리 (Accepted) 4-1-2017-5058417-94
5 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2017.04.17 수리 (Accepted) 1-1-2017-0373519-11
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.04.26 수리 (Accepted) 4-1-2017-5065033-29
7 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2017.05.04 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
8 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2017.05.25 수리 (Accepted) 9-1-2017-0016822-76
9 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.05.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0376665-30
10 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.07.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0696517-62
11 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2017.07.20 수리 (Accepted) 1-1-2017-0696518-18
12 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2017.09.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0670047-53
13 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2017.09.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0955060-52
14 [지정기간단축]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Reduction of Designated Period] Request for Extension of Period (Reduction, Expiry Reconsideration)		 2017.09.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-0958004-20
15 등록결정서
Decision to grant		 2017.10.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0749056-94
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.12 수리 (Accepted) 4-1-2019-5072792-98
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
얼굴 학습 및 인식을 위한 시스템에 있어서, 다각도 얼굴 촬영 영상을 수신하는 IP 카메라부; 상기 다각도 얼굴 촬영 영상에서 학습 대상 얼굴을 추출하는 얼굴 검출부; 및 상기 얼굴 검출부에서 추출된 얼굴을 딥러닝 기법을 이용하여 학습하는 얼굴 학습부를 포함하고,상기 얼굴 검출부는,Haar-Cascade 얼굴 검출 알고리즘을 이용하여 상기 다각도 얼굴 촬영 영상에서 학습 대상 얼굴을 추출하되, Haar-like-feature 웨이블릿 이미지를 사용하여 상기 학습 대상 얼굴의 특징을 검출하고, AdaBoost 학습 알고리즘을 이용하여 상기 다각도 얼굴 촬영 영상에서 학습 대상 얼굴 영역을 추출하며,상기 얼굴 학습부는,상기 얼굴 검출부에서 추출된 얼굴을 딥러닝 기법을 이용하여 학습하고 얼굴 학습 정보를 생성하되, 상기 딥러닝 기법은 CNN 학습법이며, 상기 CNN 학습법은 상기 다각도 얼굴 촬영 영상과 특징 추출 필터를 컨볼루션 연산을 수행하여 학습 대상 얼굴 특징 이미지를 생성하고, 상기 학습 대상 얼굴 특징 이미지를 sub sampling 연산하여 학습 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 획득하며, 상기 학습 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 fully connect 연산을 통해 학습 대상 얼굴 특징 벡터로 구성하여, 상기 학습 대상 얼굴 특징 벡터 및 역전파 신경망 알고리즘을 토대로 상기 얼굴 검출부에서 추출된 얼굴을 학습하는 방법인 것을 특징으로 하는 얼굴 학습 및 인식 시스템
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삭제
3 3
삭제
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제1항에 있어서, 상기 얼굴 학습 및 인식 시스템은상기 다각도 얼굴 촬영 영상, 상기 학습 대상 얼굴의 특징, 상기 학습 대상 얼굴 영역, 상기 학습 대상 얼굴 특징 이미지, 상기 학습 대상 얼굴 특징 집약 이미지, 상기 학습 대상 특징 벡터 및 상기 얼굴 학습 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 저장하는 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 학습 및 인식 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 저장부;실시간으로 인식 대상 얼굴 영상을 획득하는 인식 카메라; 및Haar-Cascade 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 상기 실시간으로 획득한 인식 대상 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 상기 검출된 얼굴 영역과 상기 저장부에 기 저장된 얼굴 학습 정보를 비교 및 분석하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 학습 및 인식 시스템
6 6
제5항에 있어서, 상기 제어부는,Haar-Cascade 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 상기 실시간으로 획득한 인식 대상 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 상기 검출된 얼굴 영역과 상기 저장부에 저장된 얼굴 학습 정보를 비교 및 분석하되,상기 실시간으로 획득한 인식 대상 얼굴 영상과 특징 추출 필터를 컨볼루션 연산을 수행하여 인식 대상 얼굴 특징 이미지를 생성하고, 상기 인식 대상 얼굴 특징 이미지를 sub sampling 연산하여 인식 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 획득하며, 상기 인식 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 fully connect 연산을 통해 인식 대상 얼굴 특징 벡터로 구성하여, 상기 인식 대상 얼굴 특징 벡터 및 역전파 신경망 알고리즘을 토대로 상기 실시간으로 획득한 인식 대상 얼굴 영상과 상기 얼굴 학습 정보를 비교 및 분석하는 것을 특징으로 하는 얼굴 학습 및 인식 시스템
7 7
IP 카메라부가 다각도 얼굴 촬영 영상을 수신하는 영상 수신 단계와, 얼굴 검출부가 상기 다각도 얼굴 촬영 영상에서 학습 대상 얼굴을 추출하는 학습 대상 얼굴 검출 단계와, 얼굴 학습부가 상기 얼굴 검출 단계에서 추출된 얼굴을 딥러닝 기법을 이용하여 학습하는 얼굴 학습 단계를 포함하되,상기 얼굴 검출 단계는 Haar-like-feature 웨이블릿 이미지를 사용하여 상기 학습 대상 얼굴의 특징을 검출하는 특징 검출 과정과, AdaBoost 학습 알고리즘을 이용하여 상기 다각도 얼굴 촬영 영상에서 학습 대상 얼굴 영역을 추출하는 얼굴 영역 추출 과정을 구비하고,상기 딥러닝 기법은 CNN 학습법이며, 상기 얼굴 학습 단계는 상기 다각도 얼굴 촬영 영상과 특징 추출 필터를 컨볼루션 연산을 수행하여 학습 대상 얼굴 특징 이미지를 생성하는 학습 대상 얼굴 특징 이미지 생성 과정과, 상기 학습 대상 얼굴 특징 이미지를 sub sampling 연산하여 학습 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 획득하는 학습 대상 얼굴 특징 집약 이미지 생성 과정과, 상기 학습 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 fully connect 연산을 통해 학습 대상 얼굴 특징 벡터로 구성하는 학습 대상 얼굴 특징 벡터 구성 과정 및 상기 학습 대상 얼굴 특징 벡터 및 역전파 신경망 알고리즘을 토대로 상기 얼굴 검출부에서 추출된 얼굴을 학습하는 얼굴 학습 과정을 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴 학습 및 인식 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 얼굴 학습 및 인식 방법은,저장부가 상기 다각도 얼굴 촬영 영상, 상기 학습 대상 얼굴의 특징, 상기 학습 대상 얼굴 영역, 상기 학습 대상 얼굴 특징 이미지, 상기 학습 대상 얼굴 특징 집약 이미지, 상기 학습 대상 특징 벡터 및 얼굴 학습 정보 중 적어도 어느 하나 이상을 저장하는 저장 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 학습 및 인식 방법
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제8항에 있어서, 상기 얼굴 학습 및 인식 방법은인식 카메라가 실시간으로 인식 대상 얼굴 영상을 획득하는 영상 획득 단계와, 제어부가 Haar-Cascade 얼굴 검출 알고리즘을 사용하여 상기 실시간으로 획득한 인식 대상 얼굴 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 인식 대상 얼굴 검출 단계 및 상기 검출된 얼굴 영역과 저장부에 기 저장된 얼굴 학습 정보를 비교 및 분석하는 얼굴 분석 단계를 포함하되, 상기 얼굴 분석 단계는 상기 실시간으로 획득한 인식 대상 얼굴 영상과 특징 추출 필터를 컨볼루션 연산을 수행하여 인식 대상 얼굴 특징 이미지를 생성하는 인식 대상 얼굴 특징 이미지 생성 과정과, 상기 인식 대상 얼굴 특징 이미지를 sub sampling 연산하여 인식 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 획득하는 인식 대상 얼굴 특징 집약 이미지 생성 과정과, 상기 인식 대상 얼굴 특징 집약 이미지를 fully connect 연산을 통해 인식 대상 얼굴 특징 벡터로 구성하는 인식 대상 얼굴 특징 벡터 구성 과정과, 상기 인식 대상 얼굴 특징 벡터 및 역전파 신경망 알고리즘을 토대로 상기 실시간으로 획득한 인식 대상 얼굴 영상과 상기 얼굴 학습 정보를 비교 및 분석하는 얼굴 인식 과정을 구비하는 것을 특징으로 하는 얼굴 학습 및 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육부 한밭대학교 지역혁신창의인력양성사업 차량 적재물 방사선 관리용 자동 출입 모니터링 시스템개발