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적대적 생성신경망에서의 개인별 변조를 이용한 얼굴 연령 편집 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2021008117
  • 담당센터 : 인천기술혁신센터
  • 전화번호 : 032-420-3580
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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 적대적 생성신경망에서의 개인별 변조를 이용한 얼굴 연령 편집 방법 및 장치가 제시된다. 본 발명에서 제안하는 적대적 생성신경망에서의 개인별 변조를 이용한 얼굴 연령 편집 장치는 얼굴 연령 변환을 위한 원본 이미지 및 목표 연령을 입력 받아 얼굴 연령 변환된 이미지를 생성하는 생성기 및 얼굴 연령 변환된 이미지가 실제 연령 도메인에 속하는지 이미지인지 또는 생성기에 의해 변환된 이미지인지 여부를 결정하는 판별기를 포함하고, 본 발명의 실시예에 따른 생성기는 얼굴 연령 변환을 위한 원본 이미지를 입력 받아 얼굴 형태에 관한 정보 및 로컬 레벨의 얼굴 구조를 포함하는 원본 이미지의 신원 특징을 추출하는 신원 인코더, 추출된 신원 특징을 입력 받아 원본 이미지의 목표 연령 변화를 학습하여 개인별 연령 특성을 출력하는 연령 인식 적응 모듈레이터 및 신원 특징 및 개인별 연령 특성으로 잔차 블럭 및 업샘플링 레이어를 사용하여 얼굴 연령 변환된 이미지를 생성하는 디코더를 포함한다.
Int. CL G06T 11/60 (2006.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06T 11/60(2013.01) G06K 9/00268(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/30201(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020210039531 (2021.03.26)
출원인 인하대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2266165-0000 (2021.06.11)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210617) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.26)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 대한민국 인천광역시 미추홀구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박인규 서울특별시 강남구
2 파르호드 경기도 수원시 영통구
3 홍성은 인천광역시 미추홀구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 인하대학교 산학협력단 인천광역시 미추홀구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2021.03.26 수리 (Accepted) 1-1-2021-0358112-74
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2021.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2021-0369066-18
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2021.04.01 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2021.05.03 수리 (Accepted) 9-1-2021-0006380-35
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2021.05.31 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0431229-00
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2021.06.02 수리 (Accepted) 1-1-2021-0637214-44
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2021.06.02 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0637215-90
8 등록결정서
Decision to grant		 2021.06.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0457014-99
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번호 청구항
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얼굴 연령 변환을 위한 원본 이미지를 입력 받아 생성기의 신원 인코더를 통해 얼굴 형태에 관한 정보 및 로컬 레벨의 얼굴 구조를 포함하는 원본 이미지의 신원 특징을 추출하는 단계; 추출된 신원 특징을 입력 받아 생성기의 연령 인식 적응 모듈레이터를 통해 원본 이미지의 목표 연령 변화를 학습하여 개인별 연령 특성을 출력하는 단계; 생성기의 디코더를 통해 신원 특징 및 개인별 연령 특성으로 잔차 블럭 및 업샘플링 레이어를 사용하여 얼굴 연령 변환된 이미지를 생성하는 단계; 및 판별기를 통해 얼굴 연령 변환된 이미지가 실제 연령 도메인에 속하는지 이미지인지 또는 생성기에 의해 변환된 이미지인지 여부를 결정하는 단계를 포함하고,얼굴 연령 변환을 위한 원본 이미지를 입력 받아 생성기의 신원 인코더를 통해 얼굴 형태에 관한 정보 및 로컬 레벨의 얼굴 구조를 포함하는 원본 이미지의 신원 특징을 추출하는 단계는, 영상-특징 레벨 컨볼루션 레이어를 포함하고, 잔여 블록을 다운샘플링하는 신원 인코더는 원본 이미지의 얼굴 형태와 동일한 얼굴 형태를 생성하기 위해 얼굴 형태에 관한 정보 및 로컬 레벨의 얼굴 구조를 제공하고, 얼굴 영역에서만 신원 특징을 추출하고, 동시에 배경 정보를 유지하기 위해 얼굴 관련 특징뿐만 아니라 배경 관련 특징을 획득하도록 마스킹을 수행하는적대적 생성 신경망의 얼굴 연령 편집 방법
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삭제
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제1항에 있어서,추출된 신원 특징을 입력 받아 생성기의 연령 인식 적응 모듈레이터를 통해 원본 이미지의 목표 연령 변화를 학습하여 개인별 연령 특성을 출력하는 단계는, 디코더 레이어를 변조하기 위해 사용되는 특징 벡터를 생성하는 조건부 배치 정규화 기법과 함께 다운샘플링 레이어의 집합을 포함하는 연령 인식 적응 모듈레이터는 신원 정보를 보존하기 위해, 신원 인코더로부터 신원 특징을 입력 받아 연령 정보를 재구성한 요소 연령 인식 벡터를 생성하여 목표 연령 변화를 학습함으로써 신원 특징 및 연령 특성을 모두 포함하는 개인별 연령 특성을 출력하는 적대적 생성 신경망의 얼굴 연령 편집 방법
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제1항에 있어서,생성기의 디코더를 통해 신원 특징 및 개인별 연령 특성으로 잔차 블럭 및 업샘플링 레이어를 사용하여 얼굴 연령 변환된 이미지를 생성하는 단계는, 신원 특징 및 개인별 연령 특성을 모두 만족시키기 위해 개인별 연령 특성을 이용하여 형태가 이루어지지 않은 신원 특징에 대한 변조 작업을 통해 디코딩 프로세스의 자체 지침(self-guide)을 수행하고, 신원 특징은 적응형 인스턴스 정규화 레이어에 의해 변조되고, 신원 인코더에서 수행된 마스킹을 통해 획득한 배경 관련 특징을 이용하여 얼굴 관련 특징에 직접 추가하는 대신 학습된 개인별 연령 특성을 포함하는 얼굴 표현에 대해 다시 마스킹 작업을 수행하여 정규화 및 활성화 레이어로 인해 배경에서 발생한 노이즈를 제거한 후 얼굴 관련 특징과 배경 관련 특징을 결합하고 마지막 컨볼루션 레이어를 사용하여 영상 도메인에 매핑하는 적대적 생성 신경망의 얼굴 연령 편집 방법
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얼굴 연령 변환을 위한 원본 이미지 및 목표 연령을 입력 받아 얼굴 연령 변환된 이미지를 생성하는 생성기; 및 얼굴 연령 변환된 이미지가 실제 연령 도메인에 속하는지 이미지인지 또는 생성기에 의해 변환된 이미지인지 여부를 결정하는 판별기를 포함하고, 생성기는, 얼굴 연령 변환을 위한 원본 이미지를 입력 받아 얼굴 형태에 관한 정보 및 로컬 레벨의 얼굴 구조를 포함하는 원본 이미지의 신원 특징을 추출하는 신원 인코더; 추출된 신원 특징을 입력 받아 원본 이미지의 목표 연령 변화를 학습하여 개인별 연령 특성을 출력하는 연령 인식 적응 모듈레이터; 및 신원 특징 및 개인별 연령 특성으로 잔차 블럭 및 업샘플링 레이어를 사용하여 얼굴 연령 변환된 이미지를 생성하는 디코더를 포함하고,신원 인코더는, 영상-특징 레벨 컨볼루션 레이어를 포함하고, 잔여 블록을 다운샘플링하며,원본 이미지의 얼굴 형태와 동일한 얼굴 형태를 생성하기 위해 얼굴 형태에 관한 정보 및 로컬 레벨의 얼굴 구조를 제공하고, 얼굴 영역에서만 신원 특징을 추출하고, 동시에 배경 정보를 유지하기 위해 얼굴 관련 특징뿐만 아니라 배경 관련 특징을 획득하도록 마스킹을 수행하는 적대적 생성 신경망의 얼굴 연령 편집 장치
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삭제
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제5항에 있어서,연령 인식 적응 모듈레이터는, 디코더 레이어를 변조하기 위해 사용되는 특징 벡터를 생성하는 조건부 배치 정규화 기법과 함께 다운샘플링 레이어의 집합을 포함하고, 신원 정보를 보존하기 위해, 신원 인코더로부터 신원 특징을 입력 받아 연령 정보를 재구성한 요소 연령 인식 벡터를 생성하여 목표 연령 변화를 학습함으로써 신원 특징 및 연령 특성을 모두 포함하는 개인별 연령 특성을 출력하는 적대적 생성 신경망의 얼굴 연령 편집 장치
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제5항에 있어서,디코더는, 신원 특징 및 개인별 연령 특성을 모두 만족시키기 위해 개인별 연령 특성을 이용하여 형태가 이루어지지 않은 신원 특징에 대한 변조 작업을 통해 디코딩 프로세스의 자체 지침(self-guide)을 수행하고, 신원 특징은 적응형 인스턴스 정규화 레이어에 의해 변조되고, 신원 인코더에서 수행된 마스킹을 통해 획득한 배경 관련 특징을 이용하여 얼굴 관련 특징에 직접 추가하는 대신 학습된 개인별 연령 특성을 포함하는 얼굴 표현에 대해 다시 마스킹 작업을 수행하여 정규화 및 활성화 레이어로 인해 배경에서 발생한 노이즈를 제거한 후 얼굴 관련 특징과 배경 관련 특징을 결합하고 마지막 컨볼루션 레이어를 사용하여 영상 도메인에 매핑하는 적대적 생성 신경망의 얼굴 연령 편집 장치
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