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각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 훈련 방법 및 시스템

  • 기술번호 : KST2023002344
  • 담당센터 : 경기기술혁신센터
  • 전화번호 : 031-8006-1570
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 영상에서 얼굴 영역을 검출하고, 검출된 얼굴 영역을 인코딩하여 벡터 데이터를 획득하며, 벡터 데이터에 대해서, 소프트맥스(softmax) 함수 및 각도 마진 함수(Angular Margin Function; AMF)를 이용하여 얼굴 영역의 감정을 인식하는 감정 인식 모델을 훈련함으로써, 구별적인(discriminative) 특징점을 훈련시킬 수 있어 분류 성능이 뛰어난 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 방법 및 시스템에 관한 것이다.
Int. CL G06N 3/08 (2023.01.01) G06N 3/04 (2023.01.01) G06F 17/15 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/04(2013.01) G06F 17/15(2013.01) G06V 40/174(2013.01) G06V 40/169(2013.01) G06V 10/469(2013.01)
출원번호/일자 1020210171399 (2021.12.03)
출원인 한국전자기술연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0083417 (2023.06.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자기술연구원 대한민국 경기도 성남시 분당구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이주형 경기도 용인시 수지구
2 이경택 경기도 성남시 분당구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

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
2021.12.03 수리 (Accepted) 1-1-2021-1402111-29
2 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.03.14 수리 (Accepted) 4-1-2023-5062703-94
3 특허고객번호 정보변경(경정)신고서·정정신고서
2023.03.20 수리 (Accepted) 4-1-2023-5067768-12
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번호 청구항
1 1
영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계;검출된 얼굴 영역을 인코딩하여 벡터 데이터를 획득하는 단계; 및상기 벡터 데이터에 대해서, 소프트맥스(softmax) 함수 및 각도 마진 함수(Angular Margin Function; AMF)를 이용하여 상기 얼굴 영역의 감정을 인식하는 감정 인식 모델을 훈련하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계는,상기 영상에서 MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)을 이용하여 상기 얼굴 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 감정 인식 모델을 훈련하는 단계는,상기 소프트맥스 함수 및 각도 마진 함수를 적용한 손실 함수를 하기의 수학식으로 정의하고,[수학식]여기서, N은 특징점의 개수, θyi,i는 가중치 Wyi 및 특징점 xi 간의 각도, θj,i는 가중치 Wj 및 특징점 xi 간의 각도를 의미하며, s는 학습된 임베딩 특징점들이 분산되는 하이퍼스피어의 반지름이며, m은 클래스 내 컴팩트성(Intra-Class Compactness) 및 클래스 간 불일치(Inter-Class Discrepancy)를 향상시키기 위한 각도 마진 페널티인 경우, 상기 손실 함수를 이용하여 상기 감정 인식 모델을 훈련하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 감정 인식 모델을 훈련하는 단계는,상기 소프트맥스 함수 및 각도 마진 함수의 가중치 행렬을 공유하여 상기 감정 인식 모델을 훈련하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 방법
5 5
제2항에 있어서,상기 얼굴 영역을 검출하는 단계 및 상기 벡터 데이터를 획득하는 단계는 미리 행하여 상기 얼굴 영역 및 상기 벡터 데이터는 저장해 두고, 상기 감정 인식 모델은 저장된 상기 얼굴 영역 및 상기 벡터 데이터를 이용하여 반복적으로 훈련을 진행하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 방법
6 6
제1항에 있어서,카메라를 이용하여 상기 영상을 촬영하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 방법
7 7
카메라;상기 카메라를 이용하여 촬영된 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부; 및상기 벡터 데이터에 대해서, 소프트맥스(softmax) 함수 및 각도 마진 함수(Angular Margin Function; AMF)를 이용하여 상기 얼굴 영역의 감정을 인식하는 감정 인식 모델을 훈련하는 감정 인식 모델 훈련부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 시스템
8 8
제7항에 있어서,상기 얼굴 영역 검출부는,상기 영상에서 MTCNN(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)을 이용하여 상기 얼굴 영역을 검출하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 시스템
9 9
제7항에 있어서,상기 감정 인식 모델 훈련부는,상기 소프트맥스 함수 및 각도 마진 함수를 적용한 손실 함수를 하기의 수학식으로 정의하고,[수학식]여기서, N은 특징점의 개수, θyi,i는 가중치 Wyi 및 특징점 xi 간의 각도, θj,i는 가중치 Wj 및 특징점 xi 간의 각도를 의미하며, s는 학습된 임베딩 특징점들이 분산되는 하이퍼스피어의 반지름이며, m은 클래스 내 컴팩트성(Intra-Class Compactness) 및 클래스 간 불일치(Inter-Class Discrepancy)를 향상시키기 위한 각도 마진 페널티인 경우, 상기 손실 함수를 이용하여 상기 감정 인식 모델을 훈련하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 시스템
10 10
제7항에 있어서,상기 감정 인식 모델 훈련부는,상기 소프트맥스 함수 및 각도 마진 함수의 가중치 행렬을 공유하여 상기 감정 인식 모델을 훈련하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 시스템
11 11
제7항에 있어서,검출된 상기 얼굴 영역 및 획득된 상기 벡터 데이터를 저장하는 저장부를 더 포함하되,상기 감정 인식 모델 훈련부는,저장된 상기 얼굴 영역 및 상기 벡터 데이터를 이용하여 상기 감정 인식 모델을 반복적으로 훈련하는 것을 특징으로 하는 각도 마진 함수를 이용한 감정 인식 모델 훈련 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 산업통상자원부 주식회사 큐버 우수기술연구센터(ATC) Edge AI 기반의 감성서비스를 제공하는 스마트 홈 매니저 개발