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학습을 이용한 얼굴 인식 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2019034109
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 학습을 이용한 얼굴 인식 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 장치는 입력 영상이 입력되는 입력부; 상기 입력된 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 검출부; 상기 검출된 얼굴 영역에 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램부; 상기 검출된 얼굴 영역에 이미지 조정을 수행하는 이미지 조정부; 상기 검출된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 다수의 제1 얼굴 인식부; 상기 히스토그램 평활화가 수행된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 제2 얼굴 인식부; 상기 이미지 조정이 수행된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 제3 얼굴 인식부; 및 상기 다수의 제1 얼굴 인식부와 제2 얼굴 인식부 및 제3 얼굴 인식부의 얼굴 인식 결과를 취합하여 과반수 이상이 인식한 얼굴을 인식된 얼굴로 결정하는 얼굴 결정부를 포함하되, 상기 다수의 제1 얼굴 인식부와 제2 얼굴 인식부 및 제3 얼굴 인식부는 합성곱 신경망을 이용하여 학습되어 있는 것을 특징으로 한다. 개시된 장치에 따르면, 조명 변화에 강인한 장점이 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/46 (2006.01.01) G06K 9/48 (2006.01.01) G06K 9/62 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00221(2013.01) G06K 9/00221(2013.01) G06K 9/00221(2013.01) G06K 9/00221(2013.01) G06K 9/00221(2013.01)
출원번호/일자 1020170104596 (2017.08.18)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1877683-0000 (2018.07.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20180712) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2017.08.18)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이상윤 대한민국 서울특별시 서초구
2 배한별 대한민국 서울특별시 강남구
3 전태재 대한민국 인천광역시 연수구
4 도진경 대한민국 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 민영준 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로 ****, *층(도곡동, 차우빌딩)(맥스국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 연세대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 서대문구
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
2017.08.18 수리 (Accepted) 1-1-2017-0796928-36
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2017.08.23 수리 (Accepted) 1-1-2017-0815135-38
3 보정요구서
Request for Amendment
2017.08.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0121965-66
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.10.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.12.06 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2018-0001263-19
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2018.01.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0029918-82
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)
2018.03.12 수리 (Accepted) 1-1-2018-0246106-68
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2018.03.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2018-0246063-93
9 등록결정서
Decision to grant
2018.06.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2018-0439746-86
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 영상이 입력되는 입력부;상기 입력된 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 검출부;상기 검출된 얼굴 영역에 히스토그램 평활화를 수행하는 히스토그램부;상기 검출된 얼굴 영역에 이미지 조정을 수행하는 이미지 조정부;상기 검출된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 다수의 제1 얼굴 인식부;상기 히스토그램 평활화가 수행된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 제2 얼굴 인식부;상기 이미지 조정이 수행된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 제3 얼굴 인식부; 및상기 다수의 제1 얼굴 인식부와 제2 얼굴 인식부 및 제3 얼굴 인식부의 얼굴 인식 결과를 취합하여 과반수 이상이 인식한 얼굴을 인식된 얼굴로 결정하는 얼굴 결정부를 포함하되,상기 다수의 제1 얼굴 인식부와 제2 얼굴 인식부 및 제3 얼굴 인식부는 합성곱 신경망을 이용하여 학습되어 있고, 상기 다수의 제1 얼굴 인식부와 제2 얼굴 인식부 및 제3 얼굴 인식부의 합성곱 신경망은 레퍼런스 영상의 얼굴의 특징 벡터를 추출하여 동일한 얼굴의 특징 벡터간 거리값을 입력값으로 하여 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 얼굴 검출부는 3단계의 합성곱 신경망을 이용하여 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 장치
3 3
삭제
4 4
제1항에 있어서,상기 다수의 제1 얼굴 인식부의 개수는 3개인 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 히스토그램 평활화는 영상의 각 픽셀의 밝기 값의 누적 분포 값을 정규화한 후 최대 밝기 값을 곱하여 수행되는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 장치
6 6
제1항에 있어서,상기 이미지 조정은 영상의 픽셀 중 밝기 값이 상위 1%인 픽셀은 최대 밝기로 맵핑하고, 밝기 값이 하위 1%인 픽셀은 최소 밝기로 맵핑하며, 그 외 픽셀은 히스토그램 평활화를 이용하여 상기 최대 밝기와 상기 최소 밝기 사이에 맵핑하여 수행되는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 장치
7 7
(a)입력 영상이 입력되는 단계;(b)상기 입력된 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계;(c)상기 검출된 얼굴 영역에 히스토그램 평활화를 수행하는 단계;(d)상기 검출된 얼굴 영역에 이미지 조정을 수행하는 단계;(e)사전에 학습된 다수의 제1 합성곱 신경망을 이용하여 상기 검출된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 단계;(f)사전에 학습된 제2 합성곱 신경망을 이용하여 상기 히스토그램 평활화가 수행된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 단계;(g)사전에 학습된 제3 합성곱 신경망을 이용하여 상기 이미지 조정이 수행된 얼굴 영역에서 얼굴을 인식하는 단계; 및(h)상기 다수의 제1 합성곱 신경망과 제2 합성곱 신경망 및 제3 합성곱 신경망의 얼굴 인식 결과를 취합하여 과반수 이상이 인식한 얼굴을 인식된 얼굴로 결정하는 단계를 포함하되,상기 다수의 제1 합성곱 신경망과 제2 합성곱 신경망 및 제3 합성곱 신경망은 레퍼런스 영상의 얼굴의 특징 벡터를 추출하여 동일한 얼굴의 특징 벡터간 거리값을 입력값으로 하여 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 (b)단계는 3단계의 합성곱 신경망을 이용하여 학습되어 있는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 방법
9 9
삭제
10 10
제7항에 있어서,상기 다수의 제1 합성곱 신경망의 개수는 3개인 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 방법
11 11
제7항에 있어서,상기 히스토그램 평활화는 영상의 각 픽셀의 밝기 값의 누적 분포 값을 정규화한 후 최대 밝기 값을 곱하여 수행되는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 방법
12 12
제7항에 있어서,상기 이미지 조정은 영상의 픽셀 중 밝기 값이 상위 1%인 픽셀은 최대 밝기로 맵핑하고, 밝기 값이 하위 1%인 픽셀은 최소 밝기로 맵핑하며, 그 외 픽셀은 히스토그램 평활화를 이용하여 상기 최대 밝기와 상기 최소 밝기 사이에 맵핑하여 수행되는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 얼굴 인식 방법
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1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 [이지바로] [주관/한국과학기술원] 상대방의 감성을 추론, 판단하여 그에 맞추어 대화하고 대응할 수 있는 감성지능 기술 연구개발 (1/5)