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생체 인식 방법

  • 기술번호 : KST2015116886
  • 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 본 발명의 일 실시예는 깊이 정보를 이용해 적은 수의 특징점으로 생체의 관절 정보를 추정하는 것이 가능한 생체 인식 방법을 제공한다. 이를 위해 본 발명의 일 실시예에 따른 생체 인식 방법은 3D 센서를 이용해 대상의 깊이 영상을 생성하고, 깊이 값의 분포를 나타내는 히스토그램을 생성하는 단계(A), 상기 깊이 영상을 통해 배경을 분리하는 단계(B), 배경이 분리된 상기 깊이 영상에서 머리를 추정하여, 생체를 관심영역으로 지정하는 단계(C), 상기 관심영역에서 생체의 관절을 추출하는 단계(D), 상기 관심영역의 중심점을 기준으로 측지 거리 영상을 생성하는 단계(E), 상기 측지 거리 영상에 다수의 랜덤 포인트를 생성하는 단계(F) 및 상기 다수의 랜덤 포인트를 SVM(Support Vector Machine)에 입력하여, 생체의 관절 파트를 분류하는 단계(G)를 포함하는 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법을 개시한다.
Int. CL G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01) G06T 7/246(2013.01)
출원번호/일자 1020140023681 (2014.02.27)
출원인 주식회사 에스원, 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1620556-0000 (2016.05.04)
공개번호/일자 10-2015-0101858 (2015.09.04) 문서열기
공고번호/일자 (20160512) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.02.27)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 에스원 대한민국 서울특별시 중구
2 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 주진선 대한민국 서울특별시 성동구
2 김민영 대한민국 서울특별시 양천구
3 이세린 대한민국 서울특별시 서초구
4 이동성 대한민국 경기도 성남시 분당구
5 명현 대한민국 대전광역시 유성구
6 김한근 대한민국 경기도 화성
7 이상원 대한민국 경상남도 창원시 성산구
8 김영재 대한민국 경기도 화성시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 서만규 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *** *층 (역삼동, 현죽빌딩)(특허법인성암)
2 서경민 대한민국 서울특별시 강남구 역삼로 *** *층 (역삼동, 현죽빌딩)(특허법인성암)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 주식회사 에스원 서울특별시 중구
2 한국과학기술원 대전광역시 유성구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2014-0197710-48
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157993-01
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5158129-58
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.03.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.05.04 수리 (Accepted) 9-1-2015-0029290-11
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.05.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0307851-51
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2015.07.07 수리 (Accepted) 1-1-2015-0658372-89
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.07.07 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0658373-24
10 등록결정서
Decision to grant		 2015.10.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0741544-18
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
3D 센서를 이용해 대상의 깊이 영상을 생성하고, 깊이 값의 분포를 나타내는 히스토그램을 생성하는 단계(A);상기 깊이 영상을 통해 배경을 분리하는 단계(B);배경이 분리된 상기 깊이 영상에서 머리를 추정하여, 생체를 관심영역으로 지정하는 단계(C);상기 관심영역에서 생체의 관절을 추출하는 단계(D);상기 관심영역의 중심점을 기준으로 측지 거리 영상을 생성하는 단계(E);상기 측지 거리 영상에 다수의 랜덤 포인트를 생성하는 단계(F); 및상기 다수의 랜덤 포인트를 SVM(Support Vector Machine)에 입력하여, 생체의 관절 파트를 분류하는 단계(G); 를 포함하고,상기 (C)단계에서,상기 머리를 추정하는 방법은상기 생체의 머리 지름을 계산하는 단계;상기 생체의 머리 지름에 따라 2차원 머리 템플릿의 크기를 조절하는 단계;챔퍼 거리 매칭(chamfer distance matching)을 수행하는 단계;상기 생체의 머리 후보 영역을 추출하여, 3차원 머리 템플릿에 매칭하는 단계; 및상기 생체의 머리 위치 및 지름을 반환하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
2 2
제 1항에 있어서,상기 (A)단계에서,상기 깊이 영상을 응용프로그램에서 요구하는 형태로 변환하는 전처리 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
3 3
삭제
4 4
제 1항에 있어서,상기 챔퍼 거리 매칭을 수행하는 단계는상기 배경이 분리된 깊이 영상에서, 경계선을 추출하는 단계; 거리 변환(distance transform) 영상을 생성하는 단계; 및상기 2차원 머리 템플릿에 매칭하는 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
5 5
제 1항에 있어서,상기 (F)단계에서,상기 다수의 랜덤 포인트의 좌표는 상기 중심점을 원점으로 하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
6 6
제 5항에 있어서,상기 (F)단계에서,상기 다수의 랜덤 포인트의 좌표는 기 설정된 상기 3D 센서와 대상의 거리에 적용하여 정규화 되는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
7 7
제 1항에 있어서,상기 (F)단계에서,상기 SVM는 상기 관절 파트를 머리, 목, 몸통, 좌 어깨, 우 어깨, 좌 팔, 우파, 좌 엉덩이, 우 엉덩이, 좌 다리 및 우 다리로 분류하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
8 8
제 7항에 있어서,상기 (G)단계 이후,상기 관절 파트의 팔을 팔꿈치와 손목 관절로 분류하고, 다리를 무릎과 발목 관절로 분류하는 단계(H)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
9 9
제 8항에 있어서,상기 (H)단계는,상기 팔로 분류된 관절 파트에 포함된 상기 랜덤 포인트들을 최소의 넓이로 감싸며, 2개의 단변과 2개의 장변으로 이루어진 사각형을 생성하는 단계;상기 사각형의 일측 단변에 인접한 상기 랜덤 포인트들 중 상기 측지 거리 영상의 측지 거리 값이 가장 큰 포인트를 손목 관절로 분류하는 단계; 및상기 사각형의 중심으로부터 사각형의 타측 단변의 중심까지의 3/4인 포인트를 팔꿈치 관절로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
10 10
제 8항에 있어서,상기 (H)단계는,상기 다리로 분류된 관절 파트에 포함된 상기 랜덤 포인트들을 최소의 넓이로 감싸며, 2개의 단변과 2개의 장변으로 이루어진 사각형을 생성하는 단계;상기 사각형의 일측 단변에 인접한 상기 랜덤 포인트들 중 상기 측지 거리 영상의 측지 거리 값이 가장 큰 포인트를 발목 관절로 분류하는 단계; 및상기 사각형의 중심으로부터 사각형의 타측 단변의 중심까지의 3/4인 포인트를 무릎 관절로 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 생체 인식 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.