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얼굴 모델 합성 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021010082
  • 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 모델 합성 장치 및 방법이 개시된다. 본 발명의 일실시예에 따른 얼굴 모델 합성 장치는 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리를 포함하고, 상기 적어도 하나 이상의 프로그램은 대상이 포함된 2D 이미지를 입력 받고, 상기 2D 이미지에서 사전에 학습된 동적 얼굴 모델을 이용하여 상기 대상의 얼굴 영역을 검출하고, 상기 얼굴 영역에서 사전에 학습된 2D 얼굴 특징점 모델을 이용하여 얼굴 특징점 위치값을 산출하고, 상기 얼굴 특징점 위치값과 기저장된 예제 얼굴 모델을 이용하여 얼굴 3D 포즈 측정값을 산출하고, 상기 얼굴 특징점 위치값과 상기 얼굴 3D 포즈 측정값을 동기화하여 상기 얼굴 영역에 대한 3D 얼굴 모델을 합성한다.
Int. CL G06T 17/20 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01)
CPC G06T 17/20(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06K 9/00201(2013.01) G06K 9/00221(2013.01) G06T 2207/30201(2013.01)
출원번호/일자 1020200017826 (2020.02.13)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0103275 (2021.08.23) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/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 김재환 대전광역시 서구
2 이준석 대전광역시 유성구
3 김종성 대전광역시 유성구
4 류성원 대전광역시 유성구
5 이지형 대전광역시 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

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
2020.02.13 수리 (Accepted) 1-1-2020-0155332-16
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번호 청구항
1 1
하나 이상의 프로세서; 및상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되는 적어도 하나 이상의 프로그램을 저장하는 실행메모리;를 포함하고,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은대상이 포함된 2D 이미지를 입력 받고,상기 2D 이미지에서 사전에 학습된 동적 얼굴 모델을 이용하여 상기 대상의 얼굴 영역을 검출하고,상기 얼굴 영역에서 사전에 학습된 2D 얼굴 특징점 모델을 이용하여 얼굴 특징점 위치값을 산출하고,상기 얼굴 특징점 위치값과 기저장된 예제 얼굴 모델을 이용하여 얼굴 3D 포즈 측정값을 산출하고,상기 얼굴 특징점 위치값과 상기 얼굴 3D 포즈 측정값을 동기화하여 상기 얼굴 영역에 대한 3D 얼굴 모델을 합성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 장치
2 2
청구항 1에 있어서,상기 동적 얼굴 모델은학습용 얼굴 모델을 복수개의 기설정된 얼굴 각도 범위 마다의 2D 얼굴 이미지들로 학습한 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 장치
3 3
청구항 2에 있어서,상기 동적 얼굴 모델은깊이 얼굴 보정 네트웍스를 기반으로 상기 학습용 얼굴 모델을 학습한 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 학습 장치
4 4
청구항 3에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 동적 얼굴 모델을 이용하여 상기 복수개의 기설정된 얼굴 각도 값마다 수직으로 정렬된 얼굴 영역의 검출 결과를 제공하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 학습 장치
5 5
청구항 1에 있어서,상기 2D 얼굴 특징점 모델은상기 얼굴 영역에서 눈, 코, 입 및 턱 중 적어도 하나를 포함하는 복수개의 특징점의 위치값을 학습한 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 장치
6 6
청구항 1에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 기저장된 예제 얼굴 모델의 2D 모델 특징점 위치 값과 3D 모델 특징점 위치값 사이의 매핑 결과를 이용하여 상기 얼굴 특징점 위치값으로부터 상기 얼굴 3D 포즈 측정값을 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 장치
7 7
청구항 1에 있어서,상기 적어도 하나 이상의 프로그램은상기 3D 얼굴 모델의 합성 결과를 상기 얼굴 3D 포즈 측정 값의 회전 행렬, 변환 백터 및 상기 얼굴 특징점 위치값을 포함하는 배열 집합으로 제공하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 장치
8 8
얼굴 모델 합성 장치의 얼굴 모델 합성 방법에 있어서,대상이 포함된 2D 이미지를 입력 받는 단계;상기 2D 이미지에서 사전에 학습된 동적 얼굴 모델을 이용하여 상기 대상의 얼굴 영역을 검출하는 단계;상기 얼굴 영역에서 사전에 학습된 2D 얼굴 특징점 모델을 이용하여 얼굴 특징점 위치값을 산출하는 단계;상기 얼굴 특징점 위치값과 기저장된 예제 얼굴 모델을 이용하여 얼굴 3D 포즈 측정값을 산출하는 단계; 및상기 얼굴 특징점 위치값과 상기 얼굴 3D 포즈 측정값을 동기화하여 상기 얼굴 영역에 대한 3D 얼굴 모델을 합성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 방법
9 9
청구항 8에 있어서,상기 동적 얼굴 모델은학습용 얼굴 모델을 복수개의 기설정된 얼굴 각도 범위 마다의 2D 얼굴 이미지들로 학습한 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 방법
10 10
청구항 9에 있어서,상기 동적 얼굴 모델은깊이 얼굴 보정 네트웍스를 기반으로 상기 학습용 얼굴 모델을 학습한 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 학습 방법
11 11
청구항 10에 있어서,상기 검출하는 단계는상기 동적 얼굴 모델을 이용하여 상기 복수개의 기설정된 얼굴 각도 값마다 수직으로 정렬된 얼굴 영역의 검출 결과를 제공하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 학습 방법
12 12
청구항 8에 있어서,상기 2D 얼굴 특징점 모델은상기 얼굴 영역에서 눈, 코, 입 및 턱 중 적어도 하나를 포함하는 복수개의 특징점의 위치값을 학습한 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 방법
13 13
청구항 8에 있어서,상기 얼굴 3D 포즈 측정값을 산출하는 단계는상기 기저장된 예제 얼굴 모델의 2D 모델 특징점 위치 값과 3D 모델 특징점 위치값 사이의 매핑 결과를 이용하여 상기 얼굴 특징점 위치값으로부터 상기 얼굴 3D 포즈 측정값을 산출하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 방법
14 14
청구항 8에 있어서,상기 합성하는 단계는상기 3D 얼굴 모델의 합성 결과를 상기 얼굴 3D 포즈 측정 값의 회전 행렬, 변환 백터 및 상기 얼굴 특징점 위치값을 포함하는 배열 집합으로 제공하는 것을 특징으로 하는 얼굴 모델 합성 방법
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패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 첨단융복합콘텐츠기술개발사업 실가상 융합 몰입형 콘텐츠의 제작 및 서비스를 위한 협업 저작 플랫폼 핵심 기술 개발