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위장 얼굴 판별 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015101880
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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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 카메라를 통해서 입력된 얼굴이 정상적인 얼굴인지, 마스크나 모자, 썬글라스 등과 같은 위장 악세사리로 가려진 얼굴인지를 구별하기 위한 위장 얼굴 판별 방법 및 장치가 제공된다. 이러한 방법 및 장치은 ATM 기기나 자동 문 개폐 시스템 등에서 카메라를 설치하여 얼굴이 공개된 사람에게만 시스템의 사용을 허가하여 보안성을 높이고, 예상치 못한 사고를 미연에 방지하는 것이 가능하다. 위장, 얼굴, 모자, 마스크, 썬글라스
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06K 9/40 (2006.01) G06K 9/00 (2006.01)
CPC G06K 9/00906(2013.01) G06K 9/00906(2013.01) G06K 9/00906(2013.01)
출원번호/일자 1020090107673 (2009.11.09)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자 10-1158017-0000 (2012.06.13)
공개번호/일자 10-2011-0051029 (2011.05.17) 문서열기
공고번호/일자 (20120625) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2011.05.31)
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 윤우한 대한민국 대전광역시 유성구
2 김도형 대한민국 대전광역시 유성구
3 윤호섭 대한민국 대전광역시 유성구
4 이재연 대한민국 대전광역시 유성구
5 반규대 대한민국 경상북도 문경시
6 이창수 대한민국 대전광역시 대덕구
7 윤영우 대한민국 경상남도 밀양시

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
1 임경자 충청북도 청주시 흥덕구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2009.11.09 수리 (Accepted) 1-1-2009-0687405-70
2 [심사청구]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2011.05.31 수리 (Accepted) 1-1-2011-0408531-52
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.01.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.02.15 수리 (Accepted) 9-1-2012-0009151-01
5 등록결정서
Decision to grant		 2012.06.01 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0319739-67
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2015.02.02 수리 (Accepted) 4-1-2015-0006137-44
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
좌측 얼굴 영상과 우측 얼굴 영상을 포함하는 얼굴 영상을 입력받고, 상기 입력받은 얼굴 영상을 선형 판별 기법에 따라 제1 위장 판별 처리과정을 수행하는 제1 위장 판별 처리기;상기 얼굴 영상을 입력받아서, 상기 좌측 얼굴 영상과 상기 우측 얼굴 영상을 바꾸는 연산을 수행하는 좌우 영상 Flip;상기 좌우 영상 변환기에 의해 좌/우측이 바뀐 상기 얼굴 영상을 입력받아서, 상기 선형 판별 기법에 따라 제2 위장 판별 처리과정을 수행하는 제2 위장 판별 처리기;상기 제1 위장 판별 처리과정에서 수행된 결과치와 상기 제2 위장 판별 처리과정에서 수행된 결과치를 상기 선형 판별 기법에 따라 최종 선형 판별 결과값를 출력하는 최종 선형 판별기; 및상기 최종 선형 판별 결과값을 미리 정해진 기준값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 얼굴 영상이 위장된 얼굴 영상인지 위장되지 않은 정상 얼굴 영상인지를 판별하는 비교기를 포함하는 위장 얼굴 판별 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 제1 및 제2 위장 판별 처리기 각각은, 상기 얼굴 영상에 대한 히스토그램 평활화 과정과, 상기 얼굴 영상을 벡터값으로 벡터화하고, 상기 선형 판별 기법에 따라 선형 판별한 제1 스칼라값을 생성하고, 상기 얼굴 영상에 대한 아다부스트 학습 방법을 통해 획득된 룩-업 테이블로부터 제2 스칼라값을 생성하고, 상기 룩-업 테이블에서 상기 얼굴 영상의 해당 부위의 위장 얼굴 스코어를 벡터형태로 생성하고, 상기 벡터 형태로 생성된 상기 위장 얼굴 스코어를 미리 학습한 선형 판별법을 적용하여 제3 스칼라값을 생성하는 것을 특징으로 하는 위장 얼굴 판별 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 제1 및 제2 위장 판별 처리기 각각은,상기 입력된 얼굴 영상 각각의 RGB 칼라 영상에 대해서 히스토그램 평활화 과정을 수행하는 정규화기;상기 히스토그램 평활화 과정이 수행된 각 영상의 R, G, B의 벡터화시킨 영상을 생성하는 벡터화기; 및 상기 벡터화된 영상을 상기 선형 판별기법에 따라 선형 판별하는 선형 판별기를 포함하는 것인 위장 얼굴 판별 장치
4 4
제2항에 있어서, 상기 제1 및 제3 스칼라값은 0 내지 1의 범위를 가지며, 상기 제2 스칼라값은 0 내지 3000의 범위를 갖는 것을 특징으로 하는 위장 얼굴 판별 장치
5 5
제4항에 있어서, 상기 제1 및 제2 위장 판별 처리기 각각은,상기 얼굴 영상이 위장되지 않은 정상 얼굴인 경우, 1에 근접한 상기 제1 및 제3 스칼라값을 생성하고, 상기 얼굴 영상이 위장된 위장 얼굴인 경우, 0에 근접한 상기 제1 및 제3 스칼라값을 생성하는 것인 위장 얼굴 판별 장치
6 6
제4항에 있어서, 상기 제1 및 제2 위장 판별 처리기 각각은,상기 얼굴 영상이 위장되지 않은 정상 얼굴 영상인 경우, 0에 근접한 상기 제2 스칼라값을 생성하고, 상기 얼굴 영상이 위장 얼굴 영상인 경우, 3000에 근접한 상기 제2 스칼라값을 생성하는 것인 위장 얼굴 판별 장치
7 7
제5항에 있어서, 상기 최종 선형 판별기는,상기 얼굴 영상에 대응하는 제1 위장 판별 처리과정에서 생성된 제1 내지 제3 스칼라값과, 상기 좌우측이 바뀐 얼굴 영상에 대응하는 제2 위장 판별 처리과정에서 생성된 제1 내지 제3 스칼라값을 입력받고, 상기 6개의 스칼라값들에 가중치를 부여하고, 가중치가 부여된 6개 스칼라값들과 상수값을 합하여 상기 최종 판별 결과값을 출력하는 것인 위장 얼굴 판별 장치
8 8
좌측 얼굴 영상과 우측 얼굴 영상을 포함하는 얼굴 영상을 입력받고, 상기 입력받은 얼굴 영상을 선형 판별 기법에 따라 제1 위장 판별 처리과정을 수행하는 단계;상기 얼굴 영상을 입력받아서, 상기 좌측 얼굴 영상과 상기 우측 얼굴 영상을 바꾸는 연산을 수행하는 단계;좌/우측이 바뀐 상기 얼굴 영상을 입력받아서, 상기 선형 판별 기법에 따라 제2 위장 판별 처리과정을 수행하는 단계;상기 제1 위장 판별 처리과정에서 수행된 결과치와 상기 제2 위장 판별 처리과정에서 수행된 결과치를 상기 선형 판별 기법에 따라 최종 선형 판별 결과값를 출력하는 단계; 및상기 최종 선형 판별 결과값을 미리 정해진 기준값과 비교하고, 비교 결과에 따라 상기 얼굴 영상이 위장된 얼굴 영상인지 위장되지 않은 정상 얼굴 영상인지를 판별하는 단계를 포함하는 위장 얼굴 판별 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 제1 및 제2 위장 판별 처리 과정 각각은, 상기 얼굴 영상에 대한 히스토그램 평활화 과정과, 상기 얼굴 영상을 벡터값으로 벡터화하고, 상기 선형 판별 기법에 따라 선형 판별한 제1 스칼라값을 생성하는 단계;상기 얼굴 영상에 대한 아다부스트 학습 방법을 통해 획득된 룩-업 테이블로부터 제2 스칼라값을 생성하는 단계; 및상기 룩-업 테이블에서 상기 얼굴 영상의 해당 부위의 위장 얼굴 스코어를 벡터형태로 생성하고, 상기 벡터 형태로 생성된 상기 위장 얼굴 스코어를 미리 학습한 선형 판별법을 적용하여 제3 스칼라값을 생성하는 단계를 포함하는 것인 위장 얼굴 판별 방법
10 10
제9항에 있어서, 상기 제1 및 제2 위장 판별 처리과정 각각은,상기 얼굴 영상이 위장되지 않은 정상 얼굴인 경우, 1에 근접한 상기 제1 및 제3 스칼라값을 생성하고, 상기 얼굴 영상이 위장된 위장 얼굴인 경우, 0에 근접한 상기 제1 및 제3 스칼라값을 생성하고,상기 얼굴 영상이 위장되지 않은 정상 얼굴 영상인 경우, 0에 근접한 상기 제2 스칼라값을 생성하고, 상기 얼굴 영상이 위장 얼굴 영상인 경우, 3000에 근접한 상기 제2 스칼라값을 생성하는 것인 위장 얼굴 판별 방법
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순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국전자통신연구원 IT원천기술개발 u-로봇 HRI 솔루션 및 핵심 소자 기술 개발