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디블러링(deblurring) 대상이 되며, 얼굴을 포함하는 이미지인 얼굴 이미지를 입력받는 단계; 상기 얼굴 이미지의 특징맵(feature map)을 추출하는 단계;복수의 얼굴 영역(facial component) 각각이 디블러링되도록 상기 특징맵을 점진적으로 갱신함으로써, 결과특징맵을 생성하는 단계; 및상기 결과특징맵을 이용하여 결과 이미지를 생성하는 단계를 포함하고,상기 결과특징맵을 생성하는 단계는상기 복수의 얼굴 영역 각각에 대하여 상기 특징맵을 갱신한 이후에, 상기 얼굴 이미지에 포함된 배경 영역 및 상기 얼굴 이미지에 포함된 얼굴의 전체 영역 중 적어도 하나에 대하여 상기 특징맵을 더 갱신하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 방법
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제1항에 있어서,상기 결과특징맵을 생성하는 단계는소정의 기준에 따라 결정되는 상기 복수의 얼굴 영역 각각의 디블러링 정확도의 내림차순에 따라, 상기 특징맵을 갱신하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 얼굴 영역은피부(skin) 영역, 머리카락(hair) 영역 및 내부파트(eyes, eyebrows, nose, ears, mouth and lip) 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 방법
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제1항에 있어서,상기 결과특징맵을 생성하는 단계는상기 복수의 얼굴 영역 각각에 대응되는 U-Net(fully convolutional U-shaped network)을 이용하여 상기 결과특징맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 방법
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디블러링(deblurring) 대상이 되며, 얼굴을 포함하는 이미지인 얼굴 이미지를 입력받는 입력부; 상기 얼굴 이미지의 특징맵(feature map)을 추출하는 특징맵추출부;복수의 얼굴 영역(facial component) 각각이 디블러링되도록 상기 특징맵을 점진적으로 갱신함으로써, 결과특징맵을 생성하는 특징맵갱신부; 및상기 결과특징맵을 이용하여 결과 이미지를 생성하는 이미지생성부를 포함하고,상기 결과특징맵갱신부는상기 복수의 얼굴 영역 각각에 대하여 상기 특징맵을 갱신한 이후에, 상기 얼굴 이미지에 포함된 배경 영역 및 상기 얼굴 이미지에 포함된 얼굴의 전체 영역 중 적어도 하나에 대하여 상기 특징맵을 더 갱신하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 장치
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제6항에 있어서,상기 특징맵갱신부는소정의 기준에 따라 결정되는 상기 복수의 얼굴 영역 각각의 디블러링 정확도의 내림차순에 따라, 상기 특징맵을 갱신하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 장치
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제6항에 있어서,상기 복수의 얼굴 영역은피부(skin) 영역, 머리카락(hair) 영역 및 내부파트(eyes, eyebrows, nose, ears, mouth and lip) 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 장치
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제6항에 있어서,상기 특징맵갱신부는상기 복수의 얼굴 영역 각각에 대응되는 U-Net(fully convolutional U-shaped network)을 이용하여 상기 결과특징맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 점진적 디블러링 장치
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제6항의 얼굴 영상의 점진적 디블러링 장치에 의해 점진적으로 갱신되는 복수의 특징맵에 대응되는 복수의 중간 이미지 및 얼굴 이미지의 원본 이미지를 이용하여 복수의 얼굴 영역 각각에 대응되는 합성곱 레이어(convolutional layer)를 학습시키는 단계;분류 대상이 되는 이미지인 분류대상 얼굴 이미지를 입력받는 단계; 및상기 합성곱 레이어를 이용하여 상기 분류대상 얼굴 이미지를 분류하는 단계;를 포함하고,상기 합성곱 레이어를 학습시키는 단계는상기 합성곱 레이어를 학습시킬 때 발생하는 오류값이 제6항의 얼굴 영상의 점진적 디블러링 장치에서 이용되도록 상기 오류값을 상기 얼굴 영상의 점진적 디블러링 장치로 전달하는 것을 특징으로 하는 얼굴 영상의 분류 방법
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