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영상의 비활성 영역 패딩 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2022021812
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 영상의 비활성 영역 패딩 시스템 및 방법에 관한 것이다. 개시된 영상의 비활성 영역 패딩 시스템 및 방법은, 기계학습을 통하여 영상의 비활성 영역을 채우는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템에 있어서, 입력영상으로부터 비활성 영역의 값을 예측하는 비활성 영역 예측장치, 상기 입력영상의 압축 과정에서 일어난 변형값을 분석하는 영상변형 분석장치 및 상기 비활성 영역 예측장치로부터 예측된 화소값과 상기 영상변형 분석장치로부터의 영상변형값을 입력으로 하여 비활성영역이 패딩된 영상을 획득하는 영상패딩장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템을 제공한다. 본 발명에 의하면, 360 영상, 3DOF+ 영상과 같은 차세대 영상을 압축하는 과정에서 발생하는 비활성 영역으로 인한 압축 성능 감소를 방지하기 위한 영상의 비활성 영역 패딩 시스템 및 방법을 제공할 수 있다는 이점이 있다.
Int. CL H04N 19/563 (2014.01.01) G06T 9/00 (2019.01.01)
CPC H04N 19/563(2013.01) G06T 9/002(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210036975 (2021.03.23)
출원인 한국항공대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0132109 (2022.09.30) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2021.03.23)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국항공대학교산학협력단 대한민국 경기도 고양시 덕양구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 오병태 서울특별시 용산구
2 양윤모 경기도 고양시 일산동구
3 김동신 경기도 고양시 덕양구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 조상균 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **(문정동) A동 ***호(아셈특허법률사무소)

최종권리자

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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2021.03.23 수리 (Accepted) 1-1-2021-0336578-10
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.04.08 수리 (Accepted) 1-1-2021-0415006-14
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2021.12.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
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번호 청구항
1 1
기계학습을 통하여 영상의 비활성 영역을 채우는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템에 있어서,입력영상으로부터 비활성 영역의 값을 예측하는 비활성 영역 예측장치;상기 입력영상의 압축 과정에서 일어난 변형값을 분석하는 영상변형 분석장치; 및상기 비활성 영역 예측장치로부터 예측된 화소값과 상기 영상변형 분석장치로부터의 영상변형값을 입력으로 하여 비활성영역이 패딩된 영상을 획득하는 영상패딩장치를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 비활성 영역 예측장치로의 입력은,입력 영상의 특성을 충분히 반영할 수 있도록 입력영상 외에 어느 부분이 활성영역인지 비활성영역인지 알려주는 정보를 포함한 마스크 정보를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 영상변형 분석장치는,비활성 영역 뿐만 아니라 활성영역의 변형된 정보를 분석하여 분석값을 출력하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 영상변형 분석장치는,상기 입력영상 및 마스크 정보를 입력으로 하여, 입력영상의 변형값을 분석하여 상기 영상패딩장치에 제공하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
5 5
제1항에 있어서,상기 비활성 영역 예측장치는, 강화학습을 이용하여 비활성영역의 화소값을 예측하는 학습에이전트를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 학습에이전트는,강화학습을 통해 찾고자 하는 비활성영역의 화소 값 예측을 위하여, 예측된 비활성영역의 화소값을 강화학습의 상태(state)로 설정하고, 강화학습의 행동(action) 과정을, 찾고자 하는 화소 값을 예측하는 것으로 설정하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
7 7
제5항에 있어서,상기 비활성 영역 예측장치는, 보다 효율적인 학습을 위해 상기 행동(action) 과정에서, 화소값을 그대로 예측하는 것이 아니라 기존 화소값에 대한 오프셋 값을 예측하는 것으로 변형시켜 학습을 하는 오프셋 예측부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
8 8
제5항에 있어서,상기 비활성 영역 예측장치는, 보다 효율적인 비활성영역의 값 예측을 위하여, 비활성영역의 일부 위치에 제어점(control points)를 설정하는 제어점 설정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
9 9
제8항에 있어서,상기 제어점의 위치는,고정된 것이거나, 학습으로 찾을 수 있는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
10 10
제9항에 있어서,상기 비활성 영역 예측장치는, 상기 제어점 설정부에서 설정된 제어점을 실제 찾아야 하는 화소 값의 개수와 동일하게 만드는 제어점 예측부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
11 11
제10항에 있어서,상기 제어점 예측부는,양방향 선형 보간법에 의하거나, 학습을 통해서 예측하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템
12 12
기계학습을 통하여 영상의 비활성 영역을 채우는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템에 있어서,입력영상 및 어느 부분이 활성영역인지 비활성영역인지 알려주는 정보들을 포함한 마스크 정보가 비활성 영역 예측장치에 입력되는 단계; 상기 입력된 영상 및 마스크 정보 입력값을 바탕으로 비활성 영역의 값을 예측하는 단계; 및상기 예측된 비활성 영역의 화소값을 입력으로 하여 비활성영역이 채워진 영상을 패딩처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 방법
13 13
제12항에 있어서,상기 영상을 패딩처리하기 위하여, 상기 입력영상 및 마스크 정보를 입력으로 하여, 입력영상의 변형값을 분석하여 영상패딩장치의 입력으로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 방법
14 14
제12항에 있어서,상기 비활성 영역 예측 단계는,강화학습을 이용하여 비활성영역의 화소값을 예측하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 방법
15 15
기계학습을 통하여 영상의 비활성 영역을 채우는 영상의 비활성 영역 패딩 시스템에 있어서,입력영상 및 어느 부분이 활성영역인지 비활성영역인지 알려주는 정보들을 포함한 마스크 정보가 비활성 영역 예측장치에 입력되는 단계; 상기 입력된 영상 및 마스크 정보 입력값을 바탕으로 비활성 영역의 값을 예측하는 단계; 및상기 예측된 비활성 영역의 화소값을 입력으로 하여 비활성영역이 채워진 영상을 패딩처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
16 16
제15항에 있어서,상기 영상을 패딩처리하기 위하여, 상기 입력영상 및 마스크 정보를 입력으로 하여, 입력영상의 변형값을 분석하여 영상패딩장치의 입력으로 제공하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
17 17
제15항에 있어서,상기 비활성 영역 예측 단계는,강화학습을 이용하여 비활성영역의 화소값을 예측하는 것을 특징으로 하는 영상의 비활성 영역 패딩 방법을 실행하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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