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멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법

  • 기술번호 : KST2014050303
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법에 관한 것으로 특정한 특징 개수로 평활화되고 이진 코드화된 멀티모달 학습 데이터 세트를 준비하는 단계; 카테고리 별로 각각의 특징에 대하여 가중치 계산 모듈을 사용하여 상기 특징 개수 범위 내의 일정 개수로 초기의 약한 분류기 집합을 준비하는 단계; 상기 약한 분류기 중에 정해진 방식으로 선택된 분류기를 2개 결합하여 가중치 계산 모듈을 사용하여 가중치를 계산하고 이를 진화 연산 방식으로 반복하여 상기 일정 개수 내의 완성된 약한 분류기 집합을 획득하는 단계; 상기의 특정한 특징 개수로 평활화디고 이진 코드화된 멀티모달 시험 데이터 세트를 준비하는 단계; 및 상기 완성된 약한 분류기 집합과 상기 이진 코드화된 멀티모달 시험 데이터 세트와 매칭하고 가중치를 합산하여 합산 가중치가 가장 높은 카테고리로 결정하는 단계를 포함하는 멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법을 제공한다. 본 발명의 분류 방법은 최초의 특징 집합의 제약이 없이 유연하면서도 반복 과정 중에 유익한 특징의 결합블록은 유지되어 효율이 높고 결함이 낮은 분류 방법을 제공한다.
Int. CL G06Q 50/10 (2012.01.01)
CPC G06Q 50/10A0(2013.01)
출원번호/일자 1020110028333 (2011.03.29)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1219469-0000 (2013.01.02)
공개번호/일자 10-2012-0110460 (2012.10.10) 문서열기
공고번호/일자 (20130111) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.03.29)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이바도 대한민국 경기도 성남시 분당구
2 석호식 대한민국 경기도 용인시 수지구
3 장병탁 대한민국 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 신세기 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 ***길 **

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 써로마인드 서울특별시 관악구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2011.03.29 수리 (Accepted) 1-1-2011-0229353-22
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.27 수리 (Accepted) 4-1-2011-5195109-43
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.11.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.12.14 수리 (Accepted) 9-1-2011-0094828-38
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.03.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0187150-78
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2012.05.29 수리 (Accepted) 1-1-2012-0424772-58
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)		 2012.06.29 수리 (Accepted) 1-1-2012-0520928-14
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.07.30 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0610807-21
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.07.30 수리 (Accepted) 1-1-2012-0610832-63
10 등록결정서
Decision to grant		 2012.12.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0788818-43
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.03.17 수리 (Accepted) 4-1-2015-5033829-92
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2015-5062924-01
14 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.13 수리 (Accepted) 4-1-2019-5093546-10
15 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.05.23 수리 (Accepted) 4-1-2019-5101798-31
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.08.02 수리 (Accepted) 4-1-2019-5154561-59
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번호 청구항
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특징 개수로 평활화 된 이진 코드화된 멀티모달 학습 데이터 세트를 준비하는 단계; 카테고리 별로 각각의 특징에 대하여 가중치 계산 모듈을 사용하여 가중치 순위를 기준으로 상기 특징 개수 범위 내의 일정 개수로 초기의 약한 분류기 집합을 준비하는 단계; 상기 약한 분류기 중에 룰렛 휠 방식으로 선택된 분류기를 2개 결합하여 가중치 계산 모듈을 사용하여 가중치를 계산하고 가중치 순위로 중간 약한 분류기 집합을 획득하고 이를 반복하여 상기 일정 개수 보다 작은 완성된 약한 분류기 집합을 획득하는 단계; 상기의 특정한 특징 개수로 평활화 된 이진 코드화된 멀티모달 시험 데이터 세트를 준비하는 단계; 및 상기 완성된 약한 분류기 집합과 상기 이진 코드화된 멀티모달 시험 데이터 세트와 매칭하고 가중치를 합산하여 합산 가중치가 가장 높은 카테고리로 결정하는 단계를 포함하는 멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 초기 또는 중간 약한 분류기의 개수는 완성된 약한 분류기 집합의 1
5 5
제4항에 있어서, 상기 초기 또는 중간 약한 분류기의 개수는 완성된 약한 분류기 집합의 1
6 6
제5항에 있어서, 상기 멀티미디어 컨텐츠는 이미지, 사운드, 동영상과 텍스트로 이루어지는 컨텐츠 군에서 선택되는 2종 이상의 컨텐츠로 이루어지는 멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법
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제1항에 있어서, 상기 가중치 계산 모듈은 크로스 엔트로피 계산 모듈 또는 TF-idf 계산 모듈인 멀티미디어 컨텐츠의 멀티모달 학습 및 분류 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 서울대학교 산학협력단 중견연구자지원사업/도약연구지원사업 지능형 추천 서비스를 위한 인지기반 기계학습 및 추론 기술