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얼굴 이미지 비식별화 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020003740
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 얼굴 이미지 비식별화 장치 및 방법이 개시된다. 얼굴 이미지 비식별화 장치는, 데이터 베이스에 저장되어 있는 얼굴 이미지를 이용하여, 상기 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 특징 정보를 포함하는 제1 이모지 이미지를 생성하는 이모지 생성기, 그리고 상기 제1 이모지 이미지를 상기 얼굴 이미지에 대체하여 상기 데이터 베이스에 삽입하는 영상 삽입부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06T 3/00 (2019.01.01) G06T 13/40 (2011.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01)
CPC G06T 3/0056(2013.01) G06T 3/0056(2013.01) G06T 3/0056(2013.01) G06T 3/0056(2013.01) G06T 3/0056(2013.01)
출원번호/일자 1020180116572 (2018.09.28)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0036656 (2020.04.07) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한종욱 대전광역시 유성구
2 김건우 대전광역시 유성구
3 박소희 대전광역시 유성구
4 오선호 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 팬코리아특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 역삼***빌딩 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.09.28 수리 (Accepted) 1-1-2018-0963648-65
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번호 청구항
1 1
데이터 베이스에 저장되어 있는 얼굴 이미지를 이용하여, 상기 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 특징 정보를 포함하는 제1 이모지 이미지를 생성하는 이모지 생성기, 그리고상기 제1 이모지 이미지를 상기 얼굴 이미지에 대체하여 상기 데이터 베이스에 삽입하는 영상 삽입부를 포함하는 얼굴 이미지 비식별화 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 이모지 생성기는 상기 얼굴 이미지를 이용하여 상기 제1 이모지 이미지를 생성하는 이모지 변환 딥러닝 모델을 포함하는 얼굴 이미지 비식별화 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 이모지 변환 딥러닝 모델은 기준용 얼굴 이미지에 대해서 이모지 변환 딥러닝 네트워크를 적용하여 제2 이모지 이미지를 생성하고, 상기 제2 이모지 이미지에 대응하는 얼굴 특징정보와 상기 기준용 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 특징 정보간의 유사도가 소정의 임계값보다 높도록 상기 이모지 딥러닝 네트워크를 학습시킴으로써, 구성되는 얼굴 이미지 비식별화 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 이모지 변환 딥러닝 네트워크는 GAN(Generative Adversarial Network)의 생성망(Generator)인 얼굴 이미지 비식별화 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 데이터 베이스로부터 원본 이미지를 추출하는 영상 추출부, 상기 원본 이미지에서 사람에 대한 이미지를 검출하는 객체 검출부, 그리고상기 사람에 대한 이미지에서 상기 얼굴 이미지를 검출하는 얼굴 이미지 검출부를 더 포함하는 얼굴 이미지 비식별화 장치
6 6
제3항에 있어서, 상기 기준용 얼굴 이미지는 외부에서 공개되어 있는 얼굴 이미지인 얼굴 이미지 비식별화 장치
7 7
얼굴 이미지 비식별화 장치가 얼굴 이미지를 비식별화하는 방법으로서, 상기 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 특징 정보를 포함하는 제1 이모지 이미지를 생성하는 이모지 변환 딥러닝 모델을 구성하는 단계, 상기 얼굴 이미지에 상기 이모지 변환 딥러닝 모델을 적용하여, 상기 제1 이모지 이미지를 생성하는 단계, 그리고상기 얼굴 이미지를 상기 제1 이모지 이미지로 대체하는 단계를 포함하는 방법
8 8
제7항에 있어서, 상기 이모지 변환 딥러닝 모델을 구성하는 단계는, 기준용 얼굴 이미지에 대해서 이모지 변환 딥러닝 네트워크를 적용하여 제2 이모지 이미지를 생성하는 단계, 상기 제2 이모지 이미지에 대응하는 얼굴 특징 정보를 추출하는 단계, 상기 기준용 얼굴 이미지에 대응하는 얼굴 특징 정보를 추출하는 단계, 상기 제2 이모지 이미지의 얼굴 특징 정보와 상기 기준용 얼굴 이미지의 얼굴 특징 정보간의 유사도를 계산하는 단계, 그리고상기 유사도가 소정의 임계값보다 높을 때까지 상기 이모지 변환 딥러닝 네트워크를 학습시키는 단계를 포함하는 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 이모지 변환 딥러닝 네트워크는 GAN(Generative Adversarial Network)의 생성망(Generator)인 방법
10 10
제8항에 있어서, 상기 유사도를 계산하는 단계는 GAN(Generative Adversarial Network)의 판별망(Discriminator)을 적용하여 상기 유사도를 계산하는 단계를 포함하는 방법
11 11
제7항에 있어서, 데이트 베이스로부터 원본 이미지를 추출하는 단계, 상기 원본 이미지에서 사람에 대한 이미지를 검출하는 단계, 그리고상기 사람에 대한 이미지에서 상기 얼굴 이미지를 검출하는 단계를 더 포함하는 방법
12 12
얼굴 이미지를 비식별화하는 얼굴 이미지 비식별화 장치로서, 상기 얼굴 이미지에 대해서 이모지 변환 딥러닝 모델을 적용하여 이모지 이미지를 생성하며, 상기 얼굴 이미지의 얼굴 특징 정보와 상기 이모지 이미지의 얼굴 특징 정보간의 유사도가 소정의 임계값보다 높도록 미리 학습되어 있는 상기 이모지 변환 딥러닝 모델을 포함하는 이모지 생성부, 그리고상기 이모지 이미지를 상기 얼굴 이미지로 대체하여 데이터 베이스에 삽입하는 영상 삽입부를 포함하는 얼굴 이미지 비식별화 장치
13 13
제12항에 있어서, 상기 이모지 변환 딥러닝 모델은 GAN(Generative Adversarial Network)의 생성망(Generator)인 얼굴 이미지 비식별화 장치
14 14
제12항에 있어서, 상기 이모지 변환 딥러닝 모델은 상기 얼굴 이미지에 포함되어 있는 얼굴의 정체성이 사람의 시각적으로는 파악되지 않도록, 미리 학습되어 있는 얼굴 이미지 비색별화 장치
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20200104574 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2020104574 US 미국 DOCDBFAMILY
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정보통신 방송연구개발사업 클라우드 기반 지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼 개발