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집중도 검사 지원 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2022023637
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 발명의 일실시예에 따른 집중도 검사 지원 방법은 비디오 프레임들 중 기설정된 조건에 상응하는 프레임들에 대하여 영역별 점수 분포를 정의하는 단계, 상기 비디오에 대한 피검사자의 상호 작용에 기반하여 상기 프레임들에 상응하는 관심 지도(Attention Map)를 생성하는 단계, 및 상기 영역별 점수 분포 및 상기 관심 지도에 기반하여 상기 피검사자의 집중도를 분석하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/16 (2006.01.01) A61B 5/00 (2021.01.01)
CPC A61B 5/168(2013.01) A61B 5/163(2013.01) A61B 5/0033(2013.01) A61B 5/742(2013.01) A61B 2503/06(2013.01)
출원번호/일자 1020210072149 (2021.06.03)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0163690 (2022.12.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 16

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 유장희 대전광역시 유성구
2 김호원 대전광역시 유성구
3 장재윤 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 (유)한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **

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
2021.06.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-0643511-96
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번호 청구항
1 1
비디오 프레임들 중 기설정된 조건에 상응하는 프레임들에 대하여 영역별 점수 분포를 정의하는 단계;상기 비디오에 대한 피검사자의 상호 작용에 기반하여 상기 프레임들에 상응하는 관심 지도(Attention Map)를 생성하는 단계; 및상기 영역별 점수 분포 및 상기 관심 지도에 기반하여 상기 피검사자의 집중도를 분석하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 영역별 점수 분포는상기 기설정된 조건에 상응하는 프레임들에 대하여 상기 비디오의 장면 전환정보, 상기 비디오의 장면 내 관심 객체정보, 및 객체의 움직임 정보에 기반하여 정의되는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
3 3
청구항 2에 있어서,상기 관심 지도를 생성하는 단계는상기 피검사자의 상호 작용 영상을 획득하는 단계; 및상기 피검사자의 응시점 좌표를 검출하는 단계;를 포함하고상기 관심 지도는 상기 응시점 좌표에 기반하여 생성되는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
4 4
청구항 3에 있어서,상기 영역별 점수 분포를 정의하는 단계는상기 비디오의 기설정된 시간 구간의 프레임들을 대표하는 영역별 점수 분포를 생성하고, 상기 관심 지도를 생성하는 단계는상기 구간들 각각을 대표하는 영역별 점수 분포에 상응하도록 상기 기설정된 구간들 별로 관심 지도를 생성하는 것을 특징으로 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
5 5
청구항 4에 있어서,상기 영역별 점수 분포, 및 상기 관심 지도는상기 비디오 프레임의 분할된 영역들에 상응하는 값을 할당한 2차원 배열 형태에 상응하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
6 6
청구항 5에 있어서,상기 피검사자의 집중도를 분석하는 단계는상기 분할된 영역들 각각에 상응하는 영역별 점수 분포값을 가중치로 하여 관심 지도값과의 연산에 기반하여 집중도를 분석하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
7 7
청구항 6에 있어서,상기 관심 지도를 생성하는 단계는상기 피검사자의 상호 작용 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계; 상기 피검사자의 헤드 포즈를 추정하는 단계; 및상기 피검사자의 헤드 포즈에 기반하여 상기 응시점 좌표를 보정하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
8 8
청구항 6에 있어서,상기 비디오는 기제작된 복수개의 비디오들 중 상기 피검사자의 정보 및 검사 목적에 기반하여 선택되는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 방법
9 9
비디오 프레임들 중 기설정된 조건에 상응하는 프레임들에 대하여 영역별 점수 분포를 정의하는 비디오 관리부;상기 비디오에 대한 피검사자의 상호 작용에 기반하여 상기 프레임들에 상응하는 관심 지도(Attention Map)를 생성하는 관심 지도 생성부; 및상기 영역별 점수 분포 및 상기 관심 지도에 기반하여 상기 피검사자의 집중도를 분석하는 집중도 분석부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 영역별 점수 분포는상기 기설정된 조건에 상응하는 프레임들에 대하여 상기 비디오의 장면 전환정보, 상기 비디오의 장면 내 관심 객체정보, 및 객체의 움직임 정보에 기반하여 정의되는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
11 11
청구항 10에 있어서,상기 관심 지도 생성부는상기 피검사자의 상호 작용 영상을 획득하는 영상 획득부; 및상기 피검사자의 응시점 좌표를 검출하는 응시점 검출부;를 포함하고상기 관심 지도는 상기 응시점 좌표에 기반하여 생성되는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
12 12
청구항 11에 있어서,상기 비디오 관리부는상기 비디오의 기설정된 시간 구간의 프레임들을 대표하는 영역별 점수 분포를 생성하고, 상기 관심 지도 생성부는상기 구간들 각각을 대표하는 영역별 점수 분포에 상응하도록 상기 기설정된 구간들 별로 관심 지도를 생성하는 것을 특징으로 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
13 13
청구항 12에 있어서,상기 영역별 점수 분포, 및 상기 관심 지도는상기 비디오 프레임의 분할된 영역들에 상응하는 값을 할당한 2차원 배열 형태에 상응하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
14 14
청구항 13에 있어서,상기 집중도 분석부는상기 분할된 영역들 각각에 상응하는 영역별 점수 분포값을 가중치로 하여 관심 지도값의 연산에 기반하여 집중도를 분석하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
15 15
청구항 14에 있어서,상기 관심 지도 생성부는상기 피검사자의 상호 작용 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 상기 피검사자의 헤드 포즈를 추정하고, 상기 피검사자의 헤드 포즈에 기반하여 상기 응시점 좌표를 보정하는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
16 16
청구항 14에 있어서,상기 비디오는 기제작된 복수개의 비디오들 중 상기 피검사자의 정보 및 검사 목적에 기반하여 선택되는 것을 특징으로 하는 집중도 검사 지원 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 영유아/아동의 발달장애 조기선별을 위한 행동·반응 심리인지 AI 기술 개발