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학습 영상 유효성 검증 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020012182
  • 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 본 발명은 원본 학습 영상과 원본 학습 영상으로부터 기지정된 방식으로 생성된 자가증식 학습 영상을 획득하는 영상 획득부, 자가증식 학습 영상과 원본 학습 영상에서 각 프레임별로 특징점을 추출하고, 자가증식 학습 영상와 원본 학습 영상 각각에서 추출된 프레임별 특징점 개수를 비교하여 프레임별 특징점 개수차를 획득하는 특징점 분석부, 자가증식 학습 영상과 원본 학습 영상 각각의 다수의 프레임에서 프레임들 사이에서 다수의 옵티컬플로우를 추출하고, 자가증식 학습 영상과 원본 학습 영상에서 추출된 다수의 옵티컬플로우들 사이의 차이를 옵티컬플로우별 변화량 차이로 획득하는 시간 시퀀스 분석부 및 프레임별 특징점 개수차와 옵티컬플로우별 변화량 차이를 기반으로 자가증식 학습 영상의 유효성을 판별하는 유효성 판별부를 학습 영상 유효성 검증 장치 및 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06T 5/50 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190005886 (2019.01.16)
출원인 연세대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0094814 (2020.08.10) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.01.16)
심사청구항수 9

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 한요섭 서울특별시 은평구
2 박준우 경기도 부천시 소향로 **,

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
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2019.01.16 수리 (Accepted) 1-1-2019-0055641-83
2 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.03.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-0260650-47
3 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.06.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0440626-99
4 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.08.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0908186-08
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.08.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-0908190-81
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번호 청구항
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원본 학습 영상과 원본 학습 영상으로부터 기지정된 방식으로 생성된 자가증식 학습 영상을 획득하는 영상 획득부; 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상에서 각 프레임별로 특징점을 추출하고, 상기 자가증식 학습 영상와 상기 원본 학습 영상 각각에서 추출된 프레임별 특징점 개수를 비교하여 프레임별 특징점 개수차를 획득하는 특징점 분석부; 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상 각각의 다수의 프레임에서 프레임들 사이에서 다수의 옵티컬플로우를 추출하고, 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상에서 추출된 다수의 옵티컬플로우들 사이의 차이를 옵티컬플로우별 변화량 차이로 획득하는 시간 시퀀스 분석부; 및 상기 프레임별 특징점 개수차와 상기 옵티컬플로우별 변화량 차이를 기반으로 상기 자가증식 학습 영상의 유효성을 판별하는 유효성 판별부; 를 포함하는 학습 영상 유효성 검증 장치
2 2
제1 항에 있어서, 상기 특징점 분석부는 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상에서 각 프레임별로 특징점을 추출하는 특징점 추출부; 및 상기 자가증식 학습 영상에서 추출된 프레임별 특징점 개수와 상기 원본 학습 영상에서 추출된 프레임별 특징점 개수 중 대응하는 특징점 개수를 비교하여 프레임별 특징점 개수차를 획득하는 특징점 차이 판별부; 를 포함하는 학습 영상 유효성 검증 장치
3 3
제2 항에 있어서, 상기 특징점 추출부는 해리스 코너 기법을 이용하여 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상의 각 프레임에서 코너에 해당하는 픽셀을 특징점으로 추출하는 학습 영상 유효성 검증 장치
4 4
제1 항에 있어서, 상기 시간 시퀀스 분석부는 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상 각각의 다수의 프레임에서 프레임들 사이에서 다수의 옵티컬플로우를 추출하는 옵티컬플로우 추출부; 및 상기 자가증식 학습 영상에서 추출된 다수의 옵티컬플로우와 상기 원본 학습 영상에서 추출된 옵티컬플로우 중 대응하는 옵티컬플로우 사이의 차이를 옵티컬플로우별 변화량 차이로 획득하는 변화량 판별부; 를 포함하는 학습 영상 유효성 검증 장치
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제1 항에 있어서, 상기 유효성 판별부는 각 프레임별 특징점 개수의 차이가 기지정된 기준 개수차 이내이고, 옵티컬플로우별 변화량 차이 중 기지정된 기준 변화량 차이 이상인 옵티컬플로우의 수가 상기 자가증식 학습 영상의 전체 프레임의 수에 비해 기지정된 기준 비율 이하이면, 상기 자가증식 학습 영상이 유효한 것으로 판별하는 학습 영상 유효성 검증 장치
6 6
원본 학습 영상과 원본 학습 영상으로부터 기지정된 방식으로 생성된 자가증식 학습 영상을 획득하는 단계; 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상에서 각 프레임별로 특징점을 추출하고, 상기 자가증식 학습 영상와 상기 원본 학습 영상 각각에서 추출된 프레임별 특징점 개수를 비교하여 프레임별 특징점 개수차를 획득하는 단계; 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상 각각의 다수의 프레임에서 프레임들 사이에서 다수의 옵티컬플로우를 추출하고, 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상에서 추출된 다수의 옵티컬플로우들 사이의 차이를 옵티컬플로우별 변화량 차이로 획득하는 단계; 및 상기 프레임별 특징점 개수차와 상기 옵티컬플로우별 변화량 차이를 기반으로 상기 자가증식 학습 영상의 유효성을 판별하는 단계; 를 포함하는 학습 영상 유효성 검증 방법
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제6 항에 있어서, 상기 특징점 개수차를 획득하는 단계는 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상에서 해리스 코너 기법을 이용하여 각 프레임별로 코너에 해당하는 픽셀을 판별하여 특징점으로 추출하는 단계; 및 상기 자가증식 학습 영상에서 추출된 프레임별 특징점 개수와 상기 원본 학습 영상에서 추출된 프레임별 특징점 개수 중 대응하는 특징점 개수를 비교하여 프레임별 특징점 개수차를 획득하는 특징점 차이 판별부; 를 포함하는 학습 영상 유효성 검증 방법
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제6 항에 있어서, 상기 변화량 차이로 획득하는 단계는 상기 자가증식 학습 영상과 상기 원본 학습 영상 각각의 다수의 프레임에서 프레임들 사이에서 다수의 옵티컬플로우를 추출하는 단계; 및 상기 자가증식 학습 영상에서 추출된 다수의 옵티컬플로우와 상기 원본 학습 영상에서 추출된 옵티컬플로우 중 대응하는 옵티컬플로우 사이의 차이를 옵티컬플로우별 변화량 차이로 획득하는 단계; 를 포함하는 학습 영상 유효성 검증 방법
9 9
제6 항에 있어서, 상기 유효성을 판별하는 단계는 각 프레임별 특징점 개수의 차이가 기지정된 기준 개수차 이내이고, 옵티컬플로우별 변화량 차이 중 기지정된 기준 변화량 차이 이상인 옵티컬플로우의 수가 상기 자가증식 학습 영상의 전체 프레임의 수에 비해 기지정된 기준 비율 이하이면, 상기 자가증식 학습 영상이 유효한 것으로 판별하는 학습 영상 유효성 검증 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 창원대학교 산학협력단 정보통신방송연구개발사업 [이지바로][주관/창원대학교] GANs를 이용한 딥러닝용학습데이터 자가 증식 기술 및 유효성 검증 기술 개발(1/2)