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복수의 필터를 구비한 제1 신경망을 이용하여 입력 영상으로부터 사용자의 안경 착용 여부를 판단하는 판단부;상기 판단부로부터 안경 착용 신호를 수신하면, 학습된 제너레이터를 이용하여 상기 입력 영상에서 안경이 제거된 얼굴 영상을 생성하는 생성부; 및상기 판단부로부터 입력 영상을 수신하거나, 상기 생성부로부터 얼굴 영상을 수신하여 눈 영상을 생성하고, 복수의 필터를 구비한 제2 신경망을 이용하여 상기 눈 영상으로부터 동공을 검출하는 검출부를 포함하는 검출 장치
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제1 항에 있어서,상기 제1 신경망은,가중치를 적용한 컨볼루션 필터링을 수행하여 특징 지도를 출력하는 제1 필터;상기 특징 지도의 화소 값의 전체 평균을 산출하는 제2 필터; 및상기 제2 필터의 출력에 활성화 함수를 적용하는 제3 필터를 포함하는 검출 장치
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3
제1 항에 있어서,상기 생성부는,안경 착용자가 포함된 영상으로 이루어진 제1 영상 집합;안경 미착용자가 포함된 영상으로 이루어진 제2 영상 집합;상기 제1 영상 집합으로부터 선택된 제1 영상을 매핑하여 상기 제2 영상 집합의 특징을 갖는 영상을 생성하는 제1 제너레이터; 및상기 제2 영상 집합으로부터 선택된 제2 영상을 매핑하여 상기 제1 영상 집합의 특징을 갖는 영상을 생성하는 제2 제너레이터를 포함하는 검출 장치
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4
제3 항에 있어서,상기 생성부는,상기 제1 제너레이터에 의해 매핑된 영상이 상기 제2 영상 집합에 포함될 확률을 산출하는 제1 기능부; 및상기 제2 제너레이터에 의해 매핑된 영상이 상기 제1 영상 집합에 포함될 확률을 산출하는 제2 기능부를 더 포함하는 검출 장치
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5
제4 항에 있어서,상기 생성부는 상기 제1 기능부에서 산출된 확률을 기초로 상기 제1 제너레이터의 가중치를 변경시키고, 상기 제2 기능부에서 산출된 확률을 기초로 상기 제2 제너레이터의 가중치를 변경시키는 검출 장치
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6
제3 항에 있어서,상기 생성부는 상기 제1 영상을 상기 제1 제너레이터를 이용해 1차 매핑시키고 상기 제2 제너레이터를 이용해 2차 매핑시켜, 상기 제1 영상을 2차 매핑시킨 영상과 상기 제1 영상을 비교하고, 상기 제2 영상을 상기 제2 제너레이터를 이용해 1차 매핑시키고 상기 제2 제너레이터를 이용해 2차 매핑시켜, 상기 제2 영상을 2차 매핑시킨 영상과 상기 제2 영상을 비교하는 검출 장치
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7
제6 항에 있어서,상기 생성부는 상기 제1 영상을 2차 매핑시킨 영상과 상기 제1 영상의 비교 결과와, 상기 제2 영상을 2차 매핑시킨 영상과 상기 제2 영상의 비교 결과를 기초로 손실 함수를 산출하는 검출 장치
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8
제7 항에 있어서,상기 생성부는 상기 손실 함수를 기초로 상기 제1 및 제2 제너레이터 각각의 가중치를 변경시키는 검출 장치
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제1 항에 있어서,상기 검출부는 상기 입력 영상 또는 상기 얼굴 영상으로부터 눈의 랜드마크들을 추출하고, 상기 눈의 랜드마크들 사이의 중점을 기초로 눈 영상을 생성하는 검출 장치
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10
제1 항에 있어서,상기 검출부는 학습용 영상으로부터 획득한 동공 좌표 데이터를 기초로 목적 영상을 생성하고, 상기 제2 신경망을 이용하여 상기 학습용 영상을 필터링한 주요 필터 영상을 상기 목적 영상과 기 설정된 기준만큼 유사하게 하기 위하여 상기 제2 신경망의 가중치를 학습시키는 검출 장치
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11
제10 항에 있어서,상기 제2 신경망은,가중치를 적용한 컨볼루션 필터링을 수행하여 특징 지도를 출력하는 제1 필터;입력된 특징 지도에서 주요 값을 선택하여 맥스 풀링 필터링을 수행하는 제4 필터; 및입력된 특징 지도에 업 샘플링 필터링을 수행하는 제5 필터를 포함하는 검출 장치
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12
제11 항에 있어서,상기 제2 신경망은 적어도 하나의 상기 제4 필터로 구성된 인코더를 포함하는 검출 장치
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제11 항에 있어서,상기 제2 신경망은 적어도 하나의 상기 제5 필터, 및 적어도 하나의 상기 제1 필터로 구성된 디코더를 포함하는 검출 장치
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제12 항에 있어서,상기 제2 신경망은 상기 인코더에 입력되는 특징 지도를 상기 인코더의 출력에 업 샘플링 필터링을 수행한 특징 지도에 연결시키는 스킵 연결망을 더 포함하는 검출 장치
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15
제12 항에 있어서,상기 제2 신경망은 적어도 하나의 상기 제4 필터, 및 적어도 하나의 상기 제5 필터로 구성된 보조 필터를 더 포함하는 검출 장치
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16
제15 항에 있어서,상기 검출부는 상기 인코더에 입력되는 특징 지도와, 상기 인코더의 출력에 업 샘플링 필터링을 수행한 특징 지도를 병합하고, 병합된 특징 지도를 컨볼루션 필터링하여 주요 필터 영상을 생성하며, 상기 보조 필터를 이용하여 상기 인코더의 출력을 필터링하여 보조 필터 영상을 생성하는 검출 장치
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제16 항에 있어서,상기 검출부는 상기 목적 영상, 상기 주요 필터 영상, 상기 학습용 영상, 및 상기 보조 필터 영상을 기초로 손실 함수를 산출하고, 상기 손실 함수에 따라 상기 제2 신경망의 가중치를 변경시키는 검출 장치
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18
제10 항에 있어서,상기 검출부는 상기 학습용 영상을 레이블링(Labeling)하여 동공 좌표 데이터를 획득하고, 상기 동공 좌표 데이터를 팽창시켜 가우시안 필터링을 수행하여 상기 목적 영상을 생성하는 검출 장치
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19
제10 항에 있어서,상기 검출부는 상기 눈 영상을 상기 학습된 제2 신경망으로 필터링하여 동공 영역 분할 영상을 생성하고, 상기 동공 영역 분할 영상의 노이즈를 제거하고 인덱싱(Indexing)하여 2차원 동공 좌표를 검출하는 검출 장치
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20
제19 항에 있어서,상기 검출부는 상기 입력 영상으로부터 추출한 깊이 정보를 기초로 상기 2차원 동공 좌표를 보정하여 3차원 동공 좌표를 검출하는 검출 장치
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