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이미지 인페인팅을 이용한 얼굴 비식별화 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2024000328
  • 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 이미지 인페인팅을 이용한 얼굴 비식별화 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 본 발명에 따르면 얼굴에 대한 입력 이미지를 수집하는 수집부, 상기 입력 이미지의 크기를 조정하고, 상기 얼굴을 상기 입력 이미지의 중앙에 재배치하는 전처리를 수행하는 전처리부, 상기 입력 이미지에서 상기 얼굴의 특징점을 추출하는 특징점 추출부, 상기 특징점을 기반으로 이목구비 영역을 세분화한 마스크 이미지를 생성하는 마스크 생성부 및 상기 마스크 이미지를 기반으로 상기 입력 이미지의 이목구비 영역을 제거하고, 인페인팅 모델을 이용하여 가상의 얼굴로 복원한 비식별 이미지를 생성하는 비식별화부를 포함한다.
Int. CL G06T 5/20 (2006.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06V 40/16 (2022.01.01) G06T 15/20 (2011.01.01) G06N 3/094 (2023.01.01)
CPC G06T 5/20(2013.01) G06T 5/77(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06V 40/168(2013.01) G06T 15/205(2013.01) G06N 3/094(2013.01) G06T 2207/30201(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01)
출원번호/일자 1020230056869 (2023.05.02)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0172395 (2023.12.22) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020220072641   |   2022.06.15
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2023.05.02)
심사청구항수 13

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 황인준 서울특별시 성동구
2 김현우 서울특별시 은평구
3 이준석 서울특별시 동대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인주연케이알피 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길**, *층(역삼동, 엘에스빌딩)

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
2023.05.02 수리 (Accepted) 1-1-2023-0486568-62
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번호 청구항
1 1
얼굴에 대한 입력 이미지를 수집하는 수집부;상기 입력 이미지의 크기를 조정하고, 상기 얼굴을 상기 입력 이미지의 중앙에 재배치하는 전처리를 수행하는 전처리부;전처리된 상기 입력 이미지에서 상기 얼굴의 특징점을 추출하는 특징점 추출부;상기 특징점을 기반으로 이목구비 영역을 세분화한 마스크 이미지를 생성하는 마스크 생성부; 및상기 마스크 이미지를 기반으로 상기 입력 이미지의 이목구비 영역을 제거하고, 인페인팅 모델을 이용하여 가상의 얼굴로 복원한 비식별 이미지를 생성하는 비식별화부;를 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
2 2
제1항에 있어서,전이 학습(Transfer Learning) 모델을 이용하여 상기 입력 이미지의 2D 특징과 상기 입력 이미지를 렌더링한 3D 이미지의 특징을 학습하는 특징 학습부;를 더 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
3 3
제1항에 있어서, 상기 비식별화부는,상기 인페인팅 모델이 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)인 얼굴 비식별화 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 비식별화부는, RGB 채널, 마스크 채널 및 스케치 채널을 기반으로 상기 입력 이미지 및 상기 마스크 이미지에 대한 패치(patch)의 특징을 추출하여 학습하는 판별자(Discriminator); 및이목구비가 제거된 상기 입력 이미지에 가상의 이목구비를 복원하여 상기 비식별 이미지를 생성하는 생성자(Generator);를 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
5 5
제4항에 있어서,상기 판별자는, 마르코프 판별자(Markovian Discriminator)인 얼굴 비식별화 시스템
6 6
제4항에 있어서,상기 생성자는,상기 이목구비가 제거된 입력 이미지에 상기 가상의 이목구비를 1차 복원하여 제1 복원 이미지를 생성하는 콜스(coarse) 네트워크 및 상기 제1 복원 이미지를 선명하게 보정하는 정제(Refinement) 네트워크를 포함하는 얼굴 비식별화 시스템
7 7
제3항에 있어서,비식별화부는,상기 인페인팅 모델의 비식별화 손실함수는 상기 입력 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터와 상기 비식별 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터 간의 차이를 산출하는 하기의 식인 얼굴 비식별화 시스템
8 8
제1항에 있어서, 상기 특징점 추출부는,상기 입력 이미지에서 이목구비에 대한 400 내지 500개의 특징점을 추출하는 얼굴 비식별화 시스템
9 9
얼굴에 대한 입력 이미지를 수집하는 단계;상기 입력 이미지의 크기를 조정하고, 상기 얼굴을 상기 입력 이미지의 중앙에 재배치하는 전처리를 수행하는 단계;전처리된 상기 입력 이미지에서 상기 얼굴의 특징점을 추출하는 단계;상기 특징점을 기반으로 이목구비 영역을 세분화한 마스크 이미지를 생성하는 단계; 및상기 마스크 이미지를 기반으로 상기 이목구비 영역을 제거하고, 인페인팅 모델을 이용하여 가상의 얼굴로 복원한 비식별 이미지를 생성하는 단계;를 포함하는 얼굴 비식별화 방법
10 10
제9항에 있어서,전이 학습(Transfer Learning) 모델을 이용하여 상기 입력 이미지의 2D 특징과 상기 입력 이미지를 렌더링한 3D 이미지의 특징을 학습하는 단계를 더 포함하는 얼굴 비식별화 방법
11 11
제9항에 있어서, 상기 인페인팅 모델은 적대적 생성 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)인 얼굴 비식별화 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 인페인팅 모델의 비식별화 손실함수는 상기 입력 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터와 상기 비식별 이미지의 이목구비 영역의 특징 벡터 간의 차이를 산출하는 하기의 식인 얼굴 비식별화 방법
13 13
제9항에 있어서, 상기 입력 이미지에서 400 내지 500개의 특징점을 추출하는 얼굴 비식별화 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.