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물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체 및 컴퓨터 프로그램

  • 기술번호 : KST2022002402
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 실시예에 따른 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법은 이미지를 선택하는 단계와, 상기 이미지에서 물체 영역을 선택하는 단계와, 상기 물체 영역의 적어도 일부를 가리는 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계와, 확률 분포를 기반으로 바운딩 박스를 조정하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예는 데이터 증강을 통해 부분적으로 가려진 물체를 인식 할 때에도 간겅하게 높은 정확도로 인식할 수 있는 물체 인식기를 학습할 수 있는 데이터셋을 획득할 수 있는 효과가 있다.
Int. CL G06T 7/187 (2017.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 11/40 (2006.01.01) G06V 10/40 (2022.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06T 7/187(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 11/40(2013.01) G06V 10/40(2013.01) G06N 20/00(2013.01) G06T 2210/12(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020200099837 (2020.08.10)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0019432 (2022.02.17) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.08.10)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 허지성 대전광역시 유성구
2 박지훈 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

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		 2020.08.10 수리 (Accepted) 1-1-2020-0837274-74
2 [우선심사신청]심사청구서·우선심사신청서
 2020.08.20 수리 (Accepted) 1-1-2020-0872916-43
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이미지를 선택하는 단계;상기 이미지에서 물체 영역을 선택하는 단계;상기 물체 영역의 적어도 일부를 가리는 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계; 및확률 분포를 기반으로 바운딩 박스를 조정하는 단계;를 포함하는 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계는,상기 임의의 영역에 검정 색상의 이미지를 채워 상기 증강 데이터를 생성하는 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계는,상기 임의의 영역에 상기 이미지의 배경 영역에 대응되는 이미지를 채워 상기 증강 데이터를 생성하는 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계는,상기 임의의 영역에 랜덤 노이즈 값을 채워 상기 증강 데이터를 생성하는 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계는,상기 임의의 영역에 상기 이미지의 색상 분포를 고려한 노이즈 값을 채워 상기 증강 데이터를 생성하는 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 확률 분포를 기반으로 바운딩 박스를 조정하는 단계에서,좌측, 우측, 상측 및 하측의 바운딩 박스를 조정할 때 상기 바운딩 박스 내에 포함되는 영역의 누적 확률 값은 임계치 이상인 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 바운딩 박스를 조정하는 확률 분포를 이변량 정규분포 기반으로 수행되는 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
8 8
제6항에 있어서,상기 바운딩 박스를 조정하는 확률 분포를 실제 데이터 셋의 물체 확률 분포를 기반으로 수행되는 물체인식 학습용 이미지 데이터 증강 방법
9 9
컴퓨터 프로그램을 저장하고 있는 컴퓨터 판독 가능 기록매체로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 이미지를 선택하는 단계;상기 이미지에서 물체 영역을 선택하는 단계;상기 물체 영역의 적어도 일부를 가리는 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계; 및확률 분포를 기반으로 바운딩 박스를 조정하는 단계;를 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체
10 10
컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장되어 있는 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은, 이미지를 선택하는 단계;상기 이미지에서 물체 영역을 선택하는 단계;상기 물체 영역의 적어도 일부를 가리는 임의의 영역에 증강 데이터를 생성하는 단계; 및확률 분포를 기반으로 바운딩 박스를 조정하는 단계;를 프로세서가 수행하도록 하기 위한 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.