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딥페이크 이미지 판별 장치 및 그 학습 방법

  • 기술번호 : KST2022022590
  • 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 딥페이크 이미지를 판별하기 위한 장치 및 그 학습 방법이 개시된다. 일 실시예에 따른 딥페이크 이미지 판별 장치는 이미지 데이터가 입력되는 인터페이스부; 및 인터페이스부를 통하여 입력된 이미지 데이터가 딥페이크 이미지인지 판단하는 구분부(classifier)를 포함하며, 구분부는 진짜 이미지의 일부를 진짜 이미지를 자가복제하여 생성한 가짜 이미지로 교환(swap)하여 생성된 합성 이미지를 기초로 딥페이크 이미지를 판단하도록 학습될 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2022.01.01) G06T 7/30 (2017.01.01) G06T 11/00 (2006.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06V 40/40(2013.01) G06T 7/30(2013.01) G06T 11/00(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020210067026 (2021.05.25)
출원인 삼성에스디에스 주식회사, 중앙대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0159104 (2022.12.02) 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 삼성에스디에스 주식회사 대한민국 서울특별시 송파구
2 중앙대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김도연 서울특별시 송파구
2 최종원 서울특별시 동작구
3 김평건 서울특별시 송파구
4 정용현 서울특별시 송파구
5 노영민 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인씨엔에스 대한민국 서울 강남구 언주로 **길 **, 대림아크로텔 *층(도곡동)

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
2021.05.25 수리 (Accepted) 1-1-2021-0601481-30
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2021.08.24 수리 (Accepted) 1-1-2021-0977425-56
3 [대리인선임]대리인(대표자)에 관한 신고서
[Appointment of Agent] Report on Agent (Representative)
2022.07.12 수리 (Accepted) 1-1-2022-0726617-30
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이미지 데이터가 입력되는 인터페이스부; 및상기 인터페이스부를 통하여 입력된 상기 이미지 데이터가 딥페이크 이미지인지 판단하는 구분부(classifier)를 포함하며,상기 구분부는 진짜 이미지의 일부를 상기 진짜 이미지를 자가복제하여 생성한 가짜 이미지로 교환(swap)하여 생성된 합성 이미지를 기초로 딥페이크 이미지를 판단하도록 학습된, 딥페이크 이미지 판별 장치
2 2
청구항 1에 있어서,상기 구분부는그라디언트 반전층(gradient reversal layer)을 통하여 수신된 상기 합성 이미지를 기초로 학습된, 딥페이크 이미지 판별 장치
3 3
청구항 2에 있어서,상기 가짜 이미지는 진짜 이미지를 자가복제하여 가짜 이미지를 생성하도록 학습된 오토인코더(autoencoder)를 통하여 생성되며,상기 합성 이미지는 소정 파라미터를 기초로 상기 진짜 이미지의 일부를 상기 가짜 이미지로 교환하여 합성 이미지를 생성하는 적응형 증강기(adaptive augmenter)를 통하여 생성된, 딥페이크 이미지 판별 장치
4 4
청구항 3에 있어서,상기 오토인코더는 상기 그라디언트 반전층으로부터 반전된 그라디언트를 수신하여 상기 구분부가 딥페이크 이미지인지 판단하기 어려운 방향으로 업데이트되는, 딥페이크 이미지 판별 장치
5 5
청구항 3에 있어서,상기 소정 파라미터는이미지를 교환할 부분을 마스킹하기 위한 마스크의 크기, 모양, 개수 및 위치 중 적어도 하나 이상에 대한 설정값의 조합으로 구성되는, 딥페이크 이미지 판별 장치
6 6
청구항 5에 있어서,상기 구분부는서로 다른 설정값을 가지는 하나 이상의 소정 파라미터에 따라 생성된 하나 이상의 합성 이미지 각각에 대한 신뢰 점수를 계산하여 상기 적응형 증강기로 전달하며,상기 적응형 증강기는 상기 신뢰 점수에 기초하여 상기 하나 이상의 소정 파라미터 각각의 적용 빈도를 결정하는, 딥페이크 이미지 판별 장치
7 7
청구항 6에 있어서,상기 하나 이상의 소정 파라미터 각각의 적용 빈도는 상기 신뢰 점수에 반비례하여 결정되는, 딥페이크 이미지 판별 장치
8 8
딥페이크 이미지를 판별하는 장치에 포함된 구분기(classifier)를 학습시키는 방법에 있어서,진짜 이미지를 자가복제하여 가짜 이미지를 생성하는 단계;상기 진짜 이미지의 일부를 상기 가짜 이미지로 교환(swap)하여 합성 이미지를 생성하는 단계; 및상기 합성 이미지를 기초로 딥페이크 이미지를 판단하도록 학습하는 단계를 포함하는, 학습 방법
9 9
청구항 8에 있어서,상기 구분기는그라디언트 반전층(gradient reversal layer)을 통하여 수신된 상기 합성 이미지를 기초로 학습된, 학습 방법
10 10
청구항 9에 있어서,상기 가짜 이미지는 진짜 이미지를 자가복제하여 가짜 이미지를 생성하도록 학습된 오토인코더(autoencoder)를 통하여 생성되며,상기 합성 이미지는 소정 파라미터를 기초로 상기 진짜 이미지의 일부를 상기 가짜 이미지로 교환하여 합성 이미지를 생성하는 적응형 증강기(adaptive augmenter)를 통하여 생성된, 학습 방법
11 11
청구항 10에 있어서,상기 오토인코더는 상기 그라디언트 반전층으로부터 반전된 그라디언트를 수신하여 상기 구분기가 딥페이크 이미지인지 판단하기 어려운 방향으로 업데이트되는, 학습 방법
12 12
청구항 10에 있어서,상기 소정 파라미터는이미지를 교환할 부분을 마스킹하기 위한 마스크의 크기, 모양, 개수 및 위치 중 적어도 하나 이상에 대한 설정값의 조합으로 구성되는, 학습 방법
13 13
청구항 12에 있어서,상기 구분기는서로 다른 설정값을 가지는 하나 이상의 소정 파라미터에 따라 생성된 하나 이상의 합성 이미지 각각에 대한 신뢰 점수를 계산하여 상기 적응형 증강기로 전달하며,상기 적응형 증강기는 상기 신뢰 점수에 기초하여 상기 하나 이상의 소정 파라미터 각각의 적용 빈도를 결정하는, 학습 방법
14 14
청구항 13에 있어서,상기 하나 이상의 소정 파라미터 각각의 적용 빈도는 상기 신뢰 점수에 반비례하여 결정되는, 학습 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 중앙대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R&D) 인공지능대학원지원(중앙대학교)