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4세대 이동통신(LTE, Wibro)기반 자율지능판단 영상인식기술을 활용한 스마트기기에 내장된 개인화 블랙박스 솔루션 개발

  • 기술번호 : KST2014066728
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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 강인한 휴먼의 특징을 찾아내고 그 특징에 기반하여 휴먼을 인지하도록 하는 영상에서의 휴먼 인지 장치 및 방법을 제시한다. 제시된 본 발명은 학습 영상에서 추출한 특징 후보들을 근거로 휴먼과 비휴먼의 경계값을 계산하고 상기 계산된 경계값으로 휴먼과 비휴먼을 구분함에 따라 최소 에러가 되는 특징 후보를 검출하여 특징으로 결정하는 학습부, 및 획득한 영상에서 휴먼이 존재할 수 있는 후보 영상을 추출하고 상기 학습부에서 결정된 특징을 근거로 상기 후보 영상이 휴먼인지를 판정하는 휴먼 인지부를 포함한다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/00362(2013.01) G06K 9/00362(2013.01) G06K 9/00362(2013.01) G06K 9/00362(2013.01) G06K 9/00362(2013.01)
출원번호/일자 1020120147206 (2012.12.17)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2014-0078163 (2014.06.25) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2015.09.14)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한병길 대한민국 대구 수성구
2 정윤수 대한민국 대전 서구
3 임길택 대한민국 대구 수성구
4 최은창 대한민국 대전 유성구
5 이수인 대한민국 대전 서구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2012.12.17 수리 (Accepted) 1-1-2012-1046285-92
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
3 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2015.09.14 수리 (Accepted) 1-1-2015-0889995-64
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.06.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0439540-19
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.08.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0797031-31
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2016.08.17 수리 (Accepted) 1-1-2016-0797030-96
7 등록결정서
Decision to grant		 2016.12.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0928891-55
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번호 청구항
1 1
학습 영상에서 추출한 특징 후보들을 근거로 휴먼과 비휴먼의 경계값을 계산하고, 상기 계산된 경계값으로 휴먼과 비휴먼을 구분함에 따라 최소 에러가 되는 특징 후보를 검출하여 특징으로 결정하는 학습부; 및획득한 영상에서 휴먼이 존재할 수 있는 후보 영상을 추출하고, 상기 학습부에서 결정된 특징을 근거로 상기 후보 영상이 휴먼인지를 판정하는 휴먼 인지부;를 포함하고,상기 학습부는, 상기 학습 영상에서 휴먼의 특징으로 표현가능한 상기 특징 후보들을 추출하는 특징 후보 추출부;상기 추출한 특징 후보들중에서 상기 학습 영상을 휴먼과 비휴먼으로 구분할 수 있는 경계값을 계산하는 경계값 계산부;상기 계산된 경계값으로 상기 학습 영상을 휴먼과 비휴먼으로 구분함에 따라 에러가 최소가 되는 특징 후보를 상기 특징 후보들중에서 검출하는 최소 에러 검출부; 및상기 검출한 특징 후보를 특징으로 결정하는 특징 결정부;를 포함하고,상기 경계값 계산부는SVM(Support Vector Machine) 방법을 이용하여 상기 추출한 특징 후보들을 입력 벡터로하여 변환 벡터와 내적하고, 내적한 값을 기설정된 제 1값에 더하여 계산되는 제 2값에 기반하여 휴먼 데이터와 비휴먼 데이터로 분류하는 최적 경계값을 결정하고,상기 최소 에러 검출부는아다부스트 방법을 통해 하나 이상의 약분류기들에 상기 최적 경계값을 적용하고, 상기 하나 이상의 약분류기들 중 상기 에러가 최소가 되는 약분류기를 이용하여 상기 특징 후보를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 장치
2 2
삭제
3 3
청구항 1에 있어서,상기 학습부는 상기 최소 에러 검출부에서 계산되는 각 특징 후보의 에러를 고려하여 가중치를 변경하는 가중치 변경부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 장치
4 4
청구항 3에 있어서,상기 학습부는 상기 가중치 변경부에 의해 상기 특징 후보의 가중치가 변경되면 상기 변경된 가중치를 근거로 상기 에러가 최소가 되는 특징 후보를 다시 찾아서 특징으로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 장치
5 5
청구항 1에 있어서,상기 휴먼 인지부는,상기 획득한 영상에서 휴먼이 존재할 수 있는 영역의 후보 영상을 추출하는 후보 영상 추출부;상기 추출한 후보 영상에서 특징을 추출하는 특징 추출부;상기 후보영상에서 추출한 특징과 상기 학습부에서 결정된 특징을 비교하는 특징 비교부; 및상기 특징 비교부의 결과를 근거로 상기 추출한 후보 영상이 휴먼인지를 판정하는 판정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 장치
6 6
청구항 1에 있어서,상기 획득한 영상을 전처리하여 상기 휴먼 인지부에게로 보내는 전처리부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 장치
7 7
청구항 1에 있어서,상기 획득한 영상은 디지털 영상인 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 장치
8 8
학습부가, 학습 영상에서 추출한 특징 후보들을 근거로 휴먼과 비휴먼의 경계값을 계산하는 단계;상기 학습부가, 상기 계산된 경계값으로 휴먼과 비휴먼을 구분함에 따라 최소 에러가 되는 특징 후보를 검출하여 특징으로 결정하는 단계; 휴먼 인지부가, 획득한 영상에서 휴먼이 존재할 수 있는 후보 영상을 추출하는 단계; 및상기 휴먼 인지부가, 상기 특징으로 결정하는 단계에서 결정된 특징을 근거로 상기 후보 영상이 휴먼인지를 판정하는 단계;를 포함하고,상기 경계값을 계산하는 단계는,상기 학습 영상에서 휴먼의 특징으로 표현가능한 상기 특징 후보들을 추출하는 단계; 및상기 추출한 특징 후보들중에서 상기 학습 영상을 휴먼과 비휴먼으로 구분할 수 있는 경계값을 계산하는 단계;를 포함하고,상기 학습 영상을 휴먼과 비휴먼으로 구분할 수 있는 경계값을 계산하는 단계는SVM(Support Vector Machine) 방법을 이용하여 상기 추출한 특징 후보들을 입력 벡터로하여 변환 벡터와 내적하고, 내적한 값을 기설정된 제 1값에 더하여 계산되는 제 2값에 기반하여 상기 입력 벡터를 휴먼 데이터와 비휴먼 데이터로 분류하는 최적 경계값을 결정하고,상기 최소 에러가 되는 특징 후보를 검출하여 특징으로 결정하는 단계는아다부스트 방법을 통해 하나 이상의 약분류기들에 상기 최적 경계값을 적용하고, 상기 하나 이상의 약분류기들 중 에러가 최소가 되는 약분류기를 이용하여 상기 특징 후보를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 방법
9 9
삭제
10 10
삭제
11 11
청구항 8에 있어서,상기 후보 영상이 휴먼인지를 판정하는 단계는, 상기 후보 영상을 추출하는 단계에서 추출한 후보 영상에서 특징을 추출하는 단계;상기 후보 영상에서 추출한 특징과 상기 특징으로 결정하는 단계에서 결정된 상기 학습 영상의 특징을 비교하는 단계; 및상기 비교 결과를 근거로 상기 후보 영상이 휴먼인지를 판정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 방법
12 12
청구항 8에 있어서,상기 획득한 영상을 전처리하여 상기 후보 영상을 추출하는 단계로 보내는 단계를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 방법
13 13
청구항 8에 있어서,상기 획득한 영상은 디지털 영상인 것을 특징으로 하는 영상에서의 휴먼 인지 방법
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US20140169664 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

순번, 패밀리번호, 국가코드, 국가명, 종류의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 패밀리정보 - DOCDB 패밀리 정보 표입니다.
순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US2014169664 US 미국 DOCDBFAMILY
국가 R&D 정보가 없습니다.