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딥 러닝을 이용하여 이미지를 검색하는 단말 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020000276
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 딥 러닝을 이용하여 이미지를 검색하는 단말 장치 및 방법이 개시된다. 개시된 단말 장치는 컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 저장하는 메모리; 및 상기 명령을 실행하도록 구현되는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 패션 상품의 이미지를 사용자로부터 입력받고, 상기 입력된 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘에 기반한 학습된 분석 모델에 입력하여 상기 패션 상품의 특성과 대응되는 벡터값을 산출하고, 상기 산출된 패션 상품의 벡터값과 미리 저장된 복수의 이미지의 특성과 대응되는 벡터값과의 비교를 통해, 상기 입력된 이미지와 유사한 이미지를 상기 복수의 이미지에서 검색하되, 상기 입력된 이미지가 사진 이미지인 경우, 상기 프로세서는 상기 입력된 사진 이미지를 상기 학습된 분석 모델에 입력한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 16/532(2013.01) G06F 16/532(2013.01) G06F 16/532(2013.01) G06F 16/532(2013.01)
출원번호/일자 1020180075722 (2018.06.29)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0002332 (2020.01.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임희석 경기도 수원시 영통구
2 이동엽 세종특별자치시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 최관락 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
2 송인호 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
3 윤형근 대한민국 서울특별시 강남구 강남대로**길 ** (역삼동) 동림빌딩 *층(아이피즈국제특허법률사무소)
4 최영중 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 ***, 한양빌딩*층(역삼동)(특허법인(유한) 대아)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2018.06.29 수리 (Accepted) 1-1-2018-0642755-57
2 보정요구서
Request for Amendment		 2018.07.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2018-0106212-43
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2018.07.10 수리 (Accepted) 1-1-2018-0680452-19
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
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번호 청구항
1 1
컴퓨터에서 판독 가능한 명령을 저장하는 메모리; 및상기 명령을 실행하도록 구현되는 프로세서;를 포함하고, 상기 프로세서는, 패션 상품의 이미지를 사용자로부터 입력받고, 상기 입력된 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘에 기반한 학습된 분석 모델에 입력하여 상기 패션 상품의 특성과 대응되는 벡터값을 산출하고, 상기 산출된 패션 상품의 벡터값과 미리 저장된 복수의 이미지의 특성과 대응되는 벡터값과의 비교를 통해, 상기 입력된 이미지와 유사한 이미지를 상기 복수의 이미지에서 검색하되, 상기 입력된 이미지가 사진 이미지인 경우, 상기 프로세서는 상기 입력된 사진 이미지를 상기 학습된 분석 모델에 입력하고, 상기 입력된 이미지가 드로잉 이미지인 경우, 상기 프로세서는 상기 입력된 드로잉 이미지를 사진 이미지로 변환하고, 상기 변환된 사진 이미지를 상기 학습된 분석 모델에 입력하는 것을 특징으로 하는 단말 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 프로세서는 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘을 이용하여 상기 드로잉 이미지를 상기 사진 이미지로 변환하는 것을 특징으로 하는 단말 장치
3 3
제1항에 있어서, 상기 프로세서는 웹 사이트에서 상기 복수의 이미지를 수집하고, 상기 수집된 이미지를 상기 학습된 분석 모델에 입력하여 상기 복수의 이미지의 특성과 관련된 벡터값을 산출하는 것을 특징으로 하는 단말 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 벡터값의 비교는 코사인 유사도 또는 유클리안 거리 비교를 통해 수행되는 것을 특징으로 하는 단말 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 산출된 특성에 대한 벡터값을 이용하여 상기 패션 상품의 카테고리를 분류하되, 상기 특성은 상기 패션 상품의 형태, 색깔, 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 단말 장치
6 6
프로세서가 포함된 장치에서 수행되며, 입력된 이미지와 유사한 이미지를 검색하는 방법에 있어서, 패션 상품의 이미지를 사용자로부터 입력받는 단계;상기 입력된 이미지를 CNN 알고리즘에 기반한 학습된 분석 모델에 입력하여 상기 패션 상품의 특성과 대응되는 벡터값을 산출하는 단계;상기 산출된 패션 상품의 벡터값과 미리 저장된 복수의 이미지의 특성과 대응되는 벡터값과의 비교를 통해, 상기 입력된 이미지와 유사한 이미지를 상기 복수의 이미지에서 검색하는 단계;를 포함하되, 상기 입력된 이미지가 사진 이미지인 경우, 상기 프로세서는 상기 입력된 사진 이미지를 상기 학습된 분석 모델에 입력하고, 상기 입력된 이미지가 드로잉 이미지인 경우, 상기 프로세서는 상기 입력된 드로잉 이미지를 사진 이미지로 변환하고, 상기 변환된 사진 이미지를 상기 학습된 분석 모델에 입력하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 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 산업통상자원부 (주)온더아이티 산업현장핵심기술수시개발 사용자 중심의 지능형 패션검색 및 맞춤형 코디네이션 제품 개발