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병렬처리 파이프라인을 이용한 다중 DNN 기반 얼굴 인식 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2022020528
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 본 발명은 얼굴 인식 방법 및 장치에 관한 것으로, 다중 딥 뉴럴 네트워크(Deep Neural Network; DNN) 기반 얼굴 인식 알고리즘의 최적 수행을 위하여 콘텐츠-자원 적응적 병렬처리 파이프라인을 이용하는 얼굴 인식 방법 및 장치를 제공한다.
Int. CL G06V 40/16 (2022.01.01) G06V 10/26 (2022.01.01) G06V 10/82 (2022.01.01)
CPC G06V 40/161(2013.01) G06V 40/172(2013.01) G06V 10/26(2013.01) G06V 10/955(2013.01) G06V 10/82(2013.01)
출원번호/일자 1020220050391 (2022.04.22)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0145791 (2022.10.31) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020210052382   |   2021.04.22
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2022.04.22)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이영기 서울특별시 관악구
2 이주헌 서울특별시 관악구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 남앤남 대한민국 서울특별시 중구 서소문로**(서소문동, 정안빌딩*층)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2022.04.22 수리 (Accepted) 1-1-2022-0437879-84
2 보정요구서
Request for Amendment
2022.05.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2022-0068506-18
3 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2022.05.12 수리 (Accepted) 1-1-2022-0502336-18
4 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.08.11 수리 (Accepted) 4-1-2022-5189083-38
5 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2022.10.07 수리 (Accepted) 4-1-2022-5235636-01
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번호 청구항
1 1
탐지 라인, 제어 라인 및 복수 개의 인식 라인을 포함한 파이프라인을 이용하여 프로세서를 포함한 얼굴 인식 장치에 의해 실행되는 얼굴 인식 방법에 있어서,탐지 라인에 의해, 입력 이미지로부터 이미지 블록 단위로 적어도 하나의 얼굴 영역을 탐지하는 단계;제어 라인에 의해, 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 예상 얼굴 인식 난이도를 결정하는 단계;상기 제어 라인에 의해, 상기 예상 얼굴 인식 난이도에 기반하여 상기 복수 개의 인식 라인 중 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각에 대한 얼굴 인식을 수행할 인식 라인을 결정하는 단계;상기 제어 라인에 의해, 결정된 상기 인식 라인으로 상기 적어도 하나의 얼굴 영역을 분배하는 단계; 및상기 적어도 하나의 얼굴 영역이 분배된 인식 라인에 의해, 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각으로부터 얼굴 인식을 수행하는 단계를 포함하는,얼굴 인식 방법
2 2
제 1 항에 있어서,상기 예상 얼굴 인식 난이도를 결정하는 단계는,얼굴 영역의 얼굴 화질, 얼굴 자세 및 얼굴 블러(blur) 중 적어도 하나에 기반하여 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각의 예상 얼굴 인식 난이도를 결정하는 단계를 포함하는,얼굴 인식 방법
3 3
제 1 항에 있어서,상기 인식 라인을 결정하는 단계는, 상기 예상 얼굴 인식 난이도의 오름차순으로 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각 얼굴 영역의 인식 라인을 결정하는 단계를 포함하는,얼굴 인식 방법
4 4
제 1 항에 있어서,상기 인식 라인을 결정하는 단계는,얼굴 영역의 예상 얼굴 인식 정확도 및 예상 연산 지연 시간에 따른 소정의 목표 함수에 기반하여 상기 얼굴 영역에 적용할 얼굴 인식 모델 및 상기 얼굴 인식 모델을 실행할 얼굴 인식 장치의 조합을 결정하는 단계를 포함하는,얼굴 인식 방법
5 5
제 1 항에 있어서,상기 탐지 라인, 상기 제어 라인 및 상기 복수 개의 인식 라인 중 적어도 일부는 제 1 얼굴 인식 장치에 배치되고,상기 복수 개의 인식 라인 중 나머지는 제 2 얼굴 인식 장치에 배치되고,상기 분배하는 단계는,상기 적어도 하나의 얼굴 영역 중 적어도 일부에 대한 얼굴 인식을 상기 제 1 얼굴 인식 장치로부터 상기 제 2 얼굴 인식 장치로 오프로딩(offloading)하는 단계를 포함하는,얼굴 인식 방법
6 6
제 1 항에 있어서,상기 적어도 하나의 얼굴 영역이 분배된 인식 라인에 의해 상기 적어도 하나의 얼굴 영역에 대한 얼굴 인식이 수행되는 동안, 상기 탐지 라인에 의해 상기 입력 이미지의 다음 이미지 블록에 대한 얼굴 영역을 탐지하는 단계를 더 포함하는,얼굴 인식 방법
7 7
제 1 항에 있어서,상기 입력 이미지에 대한 상기 복수 개의 인식 라인의 얼굴 인식 결과에 기반하여 탐색 대상과 매칭되는 얼굴 영역을 결정하는 단계를 더 포함하는,얼굴 인식 방법
8 8
제 1 항에 있어서,상기 입력 이미지는 일련의 이미지 프레임을 포함하고,상기 일련의 이미지 프레임의 연속한 이미지 프레임 간 얼굴 영역 이동 정보에 기반하여 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각에 대응하는 기 인식 완료된 얼굴 영역을 탐색하는 단계; 및상기 탐색의 결과에 따라 상기 기 인식 완료된 얼굴 영역의 얼굴 인식 정보를 재사용하는 단계를 더 포함하는,얼굴 인식 방법
9 9
탐지 라인, 제어 라인 및 복수 개의 인식 라인을 포함한 파이프라인을 이용한 얼굴 인식 장치에 있어서,적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,탐지 라인을 실행하여, 입력 이미지로부터 이미지 블록 단위로 적어도 하나의 얼굴 영역을 탐지하고,제어 라인을 실행하여, 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 예상 얼굴 인식 난이도를 결정하고,상기 제어 라인을 실행하여, 상기 예상 얼굴 인식 난이도에 기반하여 상기 복수 개의 인식 라인 중 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각에 대한 얼굴 인식을 수행할 인식 라인을 결정하고,상기 제어 라인을 실행하여, 결정된 상기 인식 라인으로 상기 적어도 하나의 얼굴 영역을 분배하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
10 10
제 9 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 예상 얼굴 인식 난이도를 결정하기 위하여,얼굴 영역의 얼굴 화질, 얼굴 자세 및 얼굴 블러 중 적어도 하나에 기반하여 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각의 예상 얼굴 인식 난이도를 결정하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
11 11
제 9 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 인식 라인을 결정하기 위하여, 상기 예상 얼굴 인식 난이도의 오름차순으로 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각 얼굴 영역의 인식 라인을 결정하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
12 12
제 9 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 인식 라인을 결정하기 위하여, 얼굴 영역의 예상 얼굴 인식 정확도 및 예상 연산 지연 시간에 따른 소정의 목표 함수에 기반하여 상기 얼굴 영역에 적용할 얼굴 인식 모델 및 상기 얼굴 인식 모델을 실행할 얼굴 인식 장치의 조합을 결정하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
13 13
제 9 항에 있어서,상기 탐지 라인, 상기 제어 라인 및 상기 복수 개의 인식 라인 중 적어도 일부는 상기 얼굴 인식 장치에 배치되고,상기 복수 개의 인식 라인 중 나머지는 제 2 얼굴 인식 장치에 배치되고,상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 얼굴 영역을 분배하기 위하여,상기 적어도 하나의 얼굴 영역 중 적어도 일부에 대한 얼굴 인식을 상기 얼굴 인식 장치로부터 상기 제 2 얼굴 인식 장치로 오프로딩(offloading)하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
14 14
제 9 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 적어도 하나의 얼굴 영역이 분배된 인식 라인에 의해 상기 적어도 하나의 얼굴 영역에 대한 얼굴 인식이 수행되는 동안, 상기 탐지 라인에 의해 상기 입력 이미지의 다음 이미지 블록에 대한 얼굴 영역을 탐지하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
15 15
제 9 항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 입력 이미지에 대한 상기 복수 개의 인식 라인의 얼굴 인식 결과에 기반하여 탐색 대상과 매칭되는 얼굴 영역을 결정하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
16 16
제 9 항에 있어서,상기 입력 이미지는 일련의 이미지 프레임을 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 일련의 이미지 프레임의 연속한 이미지 프레임 간 얼굴 영역 이동 정보에 기반하여 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각에 대응하는 기 인식 완료된 얼굴 영역을 탐색하고,상기 탐색의 결과에 따라 상기 기 인식 완료된 얼굴 영역의 얼굴 인식 정보를 재사용하도록 구성되는,얼굴 인식 장치
17 17
탐지 라인, 제어 라인 및 복수 개의 인식 라인을 포함한 파이프라인을 이용한 얼굴 인식 시스템에 있어서,탐지 라인, 제어 라인 및 복수 개의 인식 라인 중 적어도 일부가 배치된 제 1 얼굴 인식 장치; 및상기 복수 개의 인식 라인 중 나머지가 배치된 제 2 얼굴 인식 장치를 포함하고,상기 제 1 얼굴 인식 장치는,상기 탐지 라인에 의해, 입력 이미지로부터 이미지 블록 단위로 적어도 하나의 얼굴 영역을 탐지하고,상기 제어 라인에 의해, 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 예상 얼굴 인식 난이도를 결정하고,상기 제어 라인에 의해, 상기 예상 얼굴 인식 난이도에 기반하여 상기 복수 개의 인식 라인 중 상기 적어도 하나의 얼굴 영역의 각각에 대한 얼굴 인식을 수행할 인식 라인을 결정하고,상기 제어 라인에 의해, 결정된 상기 인식 라인으로 상기 적어도 하나의 얼굴 영역을 분배하고,상기 적어도 하나의 얼굴 영역이 분배된 인식 라인에 의해 상기 탐지된 얼굴 영역에 대한 얼굴 인식이 수행되는 동안, 상기 탐지 라인에 의해 상기 입력 이미지의 다음 이미지 블록에 대한 얼굴 영역을 탐지하도록 구성되는,얼굴 인식 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.