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학습을 이용한 얼굴 특징점 검출 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2019034182
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 학습을 이용한 얼굴 특징점 검출 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 장치는, 대상 영상으로부터 얼굴 영역을 검출하여 얼굴 검출 영상을 생성하는 얼굴 검출부; 상기 얼굴 검출 영상에 대해 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 복수의 특징점을 출력하는 특징점 출력부; 상기 특징점 출력부에서 출력하는 복수의 특징점의 좌표를 보정하도록 학습되어 있으며 상기 얼굴 검출 영상을 입력받아 상기 복수의 특징점의 좌표를 보정하기 위한 보정 벡터를 출력하는 보정 벡터 출력 네트워크; 및 상기 보정 벡터를 상기 복수의 특징점별로 반영하여 최종적인 특징점을 결정하는 특징점 결정부를 포함한다. 개시된 장치 및 방법에 의하면, 비교적 적응 양의 학습 데이터로도 효과적으로 특징점을 검출할 수 있는 장점이 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 5/20 (2006.01.01) G06K 9/48 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01) G06N 3/04 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01)
출원번호/일자 1020180049414 (2018.04.27)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2186767-0000 (2020.11.30)
공개번호/일자 10-2019-0134865 (2019.12.05) 문서열기
공고번호/일자 (20201204) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.04.27)
심사청구항수 7

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 서울특별시 서초구
2 박성주 서울특별시 서대문구
3 전태재 인천광역시 연수구
4 배한별 서울특별시 강남구
5 도진경 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 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		 2018.04.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0423621-12
2 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.11.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0847430-13
3 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.01.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0079393-29
4 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2020.01.23 수리 (Accepted) 1-1-2020-0079409-72
5 최후의견제출통지서
Notification of reason for final refusal		 2020.05.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0356995-16
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.07.27 수리 (Accepted) 1-1-2020-0782193-06
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.07.27 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2020-0782161-45
8 등록결정서
Decision to grant		 2020.11.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0827548-46
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
대상 영상으로부터 얼굴 영역을 검출하여 얼굴 검출 영상을 생성하는 얼굴 검출부;상기 얼굴 검출 영상에 대해 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 복수의 특징점을 출력하는 특징점 출력부;상기 특징점 출력부에서 출력하는 복수의 특징점의 좌표를 보정하도록 학습되어 있으며 상기 얼굴 검출 영상을 입력받아 상기 복수의 특징점의 좌표를 보정하기 위한 보정 벡터를 출력하는 보정 벡터 출력 네트워크; 및상기 보정 벡터를 상기 복수의 특징점별로 반영하여 최종적인 특징점을 결정하는 특징점 결정부를 포함하되,상기 미리 설정된 알고리즘은 핸드 크래프트 알고리즘이고, 상기 보정 벡터 출력 네트워크는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)를 포함하며, 컨볼루션 연산을 적용하는 필터의 계수를 갱신하도록 학습되며,상기 보정 벡터 출력 네트워크는 학습 단계에서 레퍼런스 영상의 특징점 참값과 미리 설정된 알고리즘에 의해 검출되는 특징점에 상기 보정 벡터 출력 네트워크의 출력인 보정 벡터를 반영한 특징점 좌표의 차에 상응하는 비용 함수를 역전파받아 상기 필터의 계수를 갱신하고,상기 필터의 계수의 갱신은 상기 레퍼런스 영상의 참값과 상기 보정 벡터 출력 네트워크에서 출력한 보정 벡터를 상기 미리 설정된 알고리즘에 의해 검출되는 특징점에 반영한 특징점 좌표와의 차이가 최소화되는 방향으로 이루어지는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 특징점 검출 장치
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3 3
제1 항에 있어서,상기 보정 벡터는 상기 복수의 특징점 좌표 각각을 x축으로 이동시키기 위한 Δx 성분 및 y축으로 이동시키기 위한 Δy 성분을 포함하는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 특징점 검출 장치
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5 5
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제1항에 있어서, 상기 얼굴 검출부는 HOG(Histogram of Gradient)+SVM(Support Vector Machine) 방식에 의해 얼굴 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 특징점 검출 장치
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대상 영상으로부터 얼굴 영역을 검출하여 얼굴 검출 영상을 생성하는 단계(a);상기 얼굴 검출 영상에 대해 미리 설정된 알고리즘을 이용하여 복수의 특징점을 출력하는 단계(b);상기 단계(b)에서 출력하는 복수의 특징점의 좌표를 보정하도록 학습되어 있는 보정 벡터 출력 네트워크를 이용하여 상기 얼굴 검출 영상을 입력받아 상기 복수의 특징점의 좌표를 보정하기 위한 보정 벡터를 출력하는 단계(c); 및상기 보정 벡터를 상기 복수의 특징점별로 반영하여 최종적인 특징점을 결정하는 단계(d)를 포함하되
8 8
삭제
9 9
제7 항에 있어서,상기 보정 벡터는 상기 복수의 특징점 좌표 각각을 x축으로 이동시키기 위한 Δx 성분 및 y축으로 이동시키기 위한 Δy 성분을 포함하는 것을 특징으로 하는 학습을 이용한 특징점 검출 방법
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11 11
삭제
12 12
제7항에 있어서, 상기 단계(a)는 HOG(Histogram of Gradient)+SVM(Support Vector Machine) 방식에 의해 얼굴 영역을 검출하는 것을 학습을 이용한 특징점 검출 방법
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제7항의 방법을 실행하기 위한 프로그램이 유형적으로 기록되어 있으며 컴퓨터에 의해 판독 가능한 프로그램이 기록된 기록 매체
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1 WO2019208869 WO 세계지적재산권기구(WIPO) FAMILY

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1 WO2019208869 WO 세계지적재산권기구(WIPO) DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 연세대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 [이지바로][주관/한국과학기술원]상대방의 감성을 추론, 판단하여 그에 맞추어 대화하고 대응할 수 있는 감성지능 기술 연구개발(2/5)