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얼굴 표정 인식을 위한 학습 방법 및 장치, 근전도 데이터를 이용하는 얼굴 표정 인식 방법

  • 기술번호 : KST2020012587
  • 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 근전도 데이터를 이용하는 얼굴 표정 인식의 인식 성공률을 높이기 위한 학습 방법 및 장치가 개시된다. 개시된 얼굴 표정 인식을 위한 학습 방법은 복수의 얼굴 표정에 대한 사용자 안면부의 근전도 데이터로부터 제1특징값을 추출하는 단계; 및 상기 제1특징값 및 상기 얼굴 표정에 대한 래퍼런스 근전도 데이터로부터 얻어진 제2특징값을 이용하여, 상기 근전도 데이터에 대한 얼굴 표정 클래스를 학습하는 단계를 포함하며, 상기 근전도 데이터에 대한 상기 얼굴 표정 클래스를 학습하는 단계는 상기 얼굴 표정 클래스에 대한 상기 제1특징값의 제1평균값 및 제1공분산값을 계산하는 단계; 상기 얼굴 표정 클래스에 대한 상기 제2특징값의 제2평균값 및 상기 제1평균값을 가중 평균하여, 제1파라미터를 생성하는 단계; 및 상기 얼굴 표정 클래스에 대한 상기 제2특징값의 제2공분산값 및 상기 제1공분산값을 가중 평균하여, 제2파라미터를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제1 및 제2파라미터는 LDA 모델을 위한 파라미터이다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) A61B 5/0488 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06K 9/00268(2013.01)
출원번호/일자 1020190023580 (2019.02.28)
출원인 한양대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0106121 (2020.09.11) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.02.28)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 임창환 서울특별시 성동구
2 차호승 서울특별시 성동구
3 최성준 서울특별시 성동구

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 한양대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성동구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.02.28 수리 (Accepted) 1-1-2019-0209954-81
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5155816-75
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.06 수리 (Accepted) 4-1-2019-5156285-09
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.12.09 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.02.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0023142-56
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.02.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0146533-22
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.04.20 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0402095-17
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.04.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-0402082-24
9 등록결정서
Decision to grant		 2020.09.15 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0637503-46
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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얼굴 표정 인식 장치 사용자의 복수의 얼굴 표정에 대한 사용자 안면부의 근전도 데이터로부터 제1특징값을 추출하는 단계; 및상기 제1특징값 및 상기 얼굴 표정에 대한 래퍼런스 근전도 데이터로부터 얻어진 제2특징값을 이용하여, 상기 근전도 데이터에 대한 얼굴 표정 클래스를 학습하는 단계를 포함하며,상기 근전도 데이터에 대한 상기 얼굴 표정 클래스를 학습하는 단계는상기 얼굴 표정 클래스에 대한 상기 제1특징값의 제1평균값 및 제1공분산값을 계산하는 단계;상기 얼굴 표정 클래스에 대한 상기 제2특징값의 제2평균값 및 상기 제1평균값을 가중 평균하여, 제1파라미터를 생성하는 단계; 및상기 얼굴 표정 클래스에 대한 상기 제2특징값의 제2공분산값 및 상기 제1공분산값을 가중 평균하여, 제2파라미터를 생성하는 단계를 포함하며,상기 제1 및 제2파라미터는 LDA 모델을 위한 파라미터이며,상기 래퍼런스 근전도 데이터는, 임계값 이상의 얼굴 표정 인식률을 나타내는 훈련 데이터인,얼굴 표정 인식을 위한 학습 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 제1평균값 및 상기 제1공분산값에 적용되는 가중치는상기 제2평균값 및 상기 제2공분산값에 적용되는 가중치보다 작은 가중치인얼굴 표정 인식을 위한 학습 방법
3 3
제 2항에 있어서,상기 제2공분산값에 적용되는 가중치는상기 제2평균값에 적용되는 가중치보다 큰 가중치인얼굴 표정 인식을 위한 학습 방법
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삭제
5 5
삭제
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사용자 안면부의 근전도 데이터를 입력받는 단계;학습 데이터를 이용하여, 미리 설정된 인식 주기로 상기 근전도 데이터에 대한 얼굴 표정을 인식하는 단계; 및미리 설정된 개수만큼 연속적으로 인식된 결과가 동일한 경우, 상기 연속적으로 인식된 결과를 현재 최종 인식 결과로 출력하는 단계를 포함하며,상기 연속적으로 인식된 결과를 최종 인식 결과로 출력하는 단계는상기 미리 설정된 개수만큼 연속적으로 인식된 결과가 동일하지 않은 경우, 이전 최종 인식 결과를 상기 현재 최종 인식 결과로 출력하는 근전도 데이터를 이용하는 얼굴 표정 인식 방법
7 7
삭제
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제 6항에 있어서,상기 미리 설정된 개수는상기 사용자의 표정 변화 속도에 따라 결정되는근전도 데이터를 이용하는 얼굴 표정 인식 방법
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제 8항에 있어서,상기 연속적으로 인식된 결과를 카운팅하는 단계; 및현재 카운팅 시점 전후의 카운팅 개수보다 적은 개수로 카운팅된 인식 결과의 개수를 이용하여 상기 사용자의 표정 변화 속도를 판단하는 단계를 더 포함하는 근전도 데이터를 이용하는 얼굴 표정 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.