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바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 방법 및 그 시스템

  • 기술번호 : KST2014050424
  • 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 이미지 연관 검색 방법은 제1 이미지 데이터베이스 및 제2 이미지 데이터베이스를 기초로 이루어진다. 상기 이미지 연관 검색 방법은 (a) 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들을 상기 시각단어들의 빈도로 표현하는 단계, (b) 상기 시각단어들의 빈도를 기초로 바이소스 토픽모델을 생성하는 단계 및 (c) 상기 바이소스 토픽모델을 이용하여 상기 제1 이미지 데이터베이스와 상기 제2 이미지 데이터베이스를 연관하여 이미지를 검색하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 16/00 (2019.01.01) G06F 17/18 (2006.01.01)
CPC G06F 17/30253(2013.01) G06F 17/30253(2013.01)
출원번호/일자 1020110001347 (2011.01.06)
출원인 서울대학교산학협력단
등록번호/일자 10-1255841-0000 (2013.04.11)
공개번호/일자 10-2012-0079968 (2012.07.16) 문서열기
공고번호/일자 (20130423) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.01.06)
심사청구항수 17

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 관악구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김병희 대한민국 서울특별시 동작구
2 이바도 대한민국 경기도 성남시 분당구
3 하성종 대한민국 경기도 남양주시
4 조남익 대한민국 서울특별시 강남구
5 장병탁 대한민국 서울특별시 서초구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 ** ***동 ***,***호(서초동, 한빛위너스)(현신특허사무소)

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		 2011.01.06 수리 (Accepted) 1-1-2011-0010368-37
2 보정요구서
Request for Amendment		 2011.01.20 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2011-0006131-78
3 [출원서등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2011.02.11 수리 (Accepted) 1-1-2011-0098112-07
4 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.08.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.09.20 수리 (Accepted) 9-1-2011-0077950-57
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2011.09.27 수리 (Accepted) 4-1-2011-5195109-43
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.07.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0400550-14
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.09.12 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0737227-49
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)		 2012.09.12 수리 (Accepted) 1-1-2012-0737225-58
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-5007213-54
11 등록결정서
Decision to grant		 2013.01.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0050538-45
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
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
이미지 연관 검색 시스템에서 수행되며 제1 이미지 데이터베이스 및 제2 이미지 데이터베이스를 기초로 이루어지는 이미지 연관 검색 방법에 있어서, (a) 시각 단어 추출부가 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들을 시각단어들의 빈도로 표현하는 단계;(b) 바이소스 토픽모델링부가 상기 시각단어들의 빈도를 기초로 바이소스 토픽모델을 생성하는 단계; 및(c) 유사도 계산부가 상기 바이소스 토픽모델을 이용하여 상기 제1 이미지 데이터베이스와 상기 제2 이미지 데이터베이스를 연관하여 이미지를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 (a) 단계는(a-1) 상기 시각 단어 추출부가 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스 각각으로부터 랜덤하게 추출된 이미지 집합에 대하여 적어도 두 개의 시각단어들을 추출하는 단계; 및(a-2) 상기 시각 단어 추출부가 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스 각각에 대하여, 해당 데이터베이스에 포함된 이미지들을 상기 시각단어들의 빈도로 표현하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 시각단어들의 빈도는상기 시각단어들을 행(row)으로 하고 해당 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들을 열(column)으로 가지는 행렬 데이터인 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 (b) 단계는(b-1) 상기 바이소스 토픽모델링부가 상기 복수의 시각단어들에 포함된 각 시각단어에 대해 토픽을 할당할 확률분포를 계산하는 단계;(b-2) 상기 바이소스 토픽모델링부가 상기 확률분포로부터 샘플링된 하나의 토픽을 해당 시각단어의 토픽으로 지정하는 단계; 및(b-3) 상기 바이소스 토픽모델링부가 (i)상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스 각각에 대한 토픽별 시각단어의 분포 및 (ii) 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들에 대한 토픽분포를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
5 5
제4항에 있어서, 상기 (b-1) 단계 및 (b-2) 단계는뭉개진 깁스 샘플링(collapsed Gibbs sampling)을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
6 6
제4항에 있어서, 상기 (c) 단계는(c-1) 상기 유사도 계산부가 질의 이미지의 상기 토픽분포와, 상기 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들 각각의 토픽분포에 대하여 유사도를 계산하는 단계; 및 (c-2) 상기 유사도 계산부가 상기 계산된 유사도를 기초로 적어도 하나의 이미지를 검색결과로서 출력 -상기 검색결과는 가장 높은 유사도를 가지는 이미지부터 미리 설정된 개수만큼 순차적으로 출력됨- 하는 단계를 포함하고 , 상기 질의 이미지는 상기 제1 이미지 데이터베이스에 포함된 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
7 7
제 6항에 있어서, 상기 유사도는헬링거 거리(Hellinger distance) 또는 바타챠라 거리(Bhattacharyya distance)를 이용하여 계산되는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
8 8
제 4항에 있어서, 상기 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법은(d) 상기 유사도 계산부가 질의 이미지를 입력받아 상기 바이소스 토픽모델을 이용하여 상기 제1 및 상기 제2 이미지 데이터베이스와 연관하여 이미지를 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
9 9
제 8항에 있어서, 상기 (d) 단계는(d-1) 상기 바이소스 토픽모델링부가 상기 질의 이미지에 대한 토픽분포를 계산하는 단계;(d-2) 상기 유사도 계산부가 상기 질의 이미지의 토픽분포와, 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들 각각의 토픽분포에 대하여 유사도를 계산하는 단계; 및 (d-3) 상기 유사도 계산부가 상기 계산된 유사도를 기초로 적어도 하나의 이미지를 검색결과로서 출력 -상기 검색결과는 가장 높은 유사도를 가지는 이미지부터 미리 설정된 개수만큼 순차적으로 출력됨- 하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 (d-1) 단계는(i) 상기 시각 단어 추출부가 상기 질의 이미지를 상기 시간단어들의 빈도로 표현하는 단계; 및(ii) 상기 바이소스 토픽모델링부가 상기 제1 또는 제2 이미지 데이터베이스에 대한 토픽별 시각단어의 분포를 기초로 상기 질의 이미지에 대한 토픽분포를 계산하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색방법
11 11
질의 이미지와 연관된 적어도 하나의 검색 이미지를 출력하는 이미지 연관 검색 시스템에 있어서, 상기 이미지 연관 검색 시스템은복수의 이미지들을 저장하는 제1 및 제2 이미지 데이터베이스;질의 이미지 및 상기 복수의 이미지들에 대하여 적어도 두 개의 시각단어들을 추출하여 상기 복수의 이미지들 각각을 상기 시각단어들의 빈도로 표현하는 시각단어 추출부;상기 시각단어들의 빈도를 기초로 상기 시각단어 각각에 토픽을 지정하고, 상기 복수의 이미지들 각각에 대하여 토픽분포를 계산하는 바이소스 토픽모델링부; 및상기 토픽분포를 기초로 상기 질의 이미지와 상기 제1 및/또는 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들 각각에 대하여 유사도를 계산하는 유사도 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 시스템
12 12
제11항에 있어서, 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스는각각 다른 출처의 이미지들을 저장하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 시스템
13 13
제11항에 있어서, 상기 시각단어 추출부는상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스에서 랜덤하게 추출된 복수개의 이미지에 대하여 상기 시각단어들을 추출하여 상기 시각단어들의 빈도를 생성하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 시스템
14 14
제11항에 있어서, 상기 시각단어 추출부는(i) 추출 빈도가 설정된 값 이하인 시각단어의 제거, (ii) 추출 대상 이미지들 전체에 대하여 추출 빈도의 평균이 설정된 값 이상인 시각단어의 제거 또는 (iii) 상기 시각단어들이 존재하지 않는 이미지의 제거 중 적어도 하나를 수행하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 시스템
15 15
제11항에 있어서, 상기 바이소스 토픽모델링부는상기 복수의 시각단어들에 포함된 각 시각단어에 토픽을 할당할 확률분포를 계산하여, 상기 확률분포로부터 샘플링된 하나의 토픽을 해당 시각단어의 토픽으로 지정하는 토픽 할당부; 및(i)상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스 각각에 대한 토픽별 시각단어의 분포 및 (ii) 상기 제1 및 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들에 대한 토픽분포를 계산하는 토픽분포 계산부를 포함하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 시스템
16 16
제14항에 있어서, 상기 토픽 할당부는뭉개진 깁스 샘플링(collapsed Gibbs sampling)을 이용하여 상기 토픽을 지정하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 시스템
17 17
제11항에 있어서, 상기 유사도 계산부는 상기 질의 이미지의 상기 토픽분포와 상기 제2 이미지 데이터베이스에 포함된 이미지들 각각의 토픽분포에 대하여, 헬링거 거리(Hellinger distance) 또는 바타챠라 거리(Bhattacharyya distance)를 이용하여 유사도를 계산하고, 상기 계산된 유사도를 기초로 적어도 하나의 이미지를 검색결과로서 출력 -상기 검색결과는 가장 높은 유사도를 가지는 이미지부터 미리 설정된 개수만큼 순차적으로 출력됨- 하는 것을 특징으로 하는 바이소스 토픽모델을 이용한 이미지 연관 검색 시스템
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