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시각 단어 기반 이미지 검색을 위한 클래스별 가중치 학습 방법 및 장치

  • 기술번호 : KST2015117222
  • 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 시각 단어 기반의 이미지 검색에서 클래스별 가중치를 학습하는 장치로서, 복수의 이미지 각각을 시각 단어 벡터로 저장하고, 각 이미지를 적어도 하나의 이미지 클래스로 분류하여 관리하는 이미지 저장부, 시각 단어의 중요도 지표에 가중치를 매핑한 가중치 할당 함수를 생성하는 가중치 할당 함수 학습부, 상기 가중치 할당 함수를 기초로 이미지 클래스별로 시각 단어의 중요도 지표에 해당하는 가중치 값을 추출하여, 각 이미지 클래스의 시각 단어 가중치 벡터를 계산하는 이미지 클래스 가중치 계산부를 포함한다.
Int. CL G06F 17/00 (2006.01) G06F 17/10 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 17/30247(2013.01) G06F 17/30247(2013.01) G06F 17/30247(2013.01)
출원번호/일자 1020140006892 (2014.01.20)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1559457-0000 (2015.10.05)
공개번호/일자 10-2015-0086812 (2015.07.29) 문서열기
공고번호/일자 (20151013) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.01.20)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권인소 대한민국 대전광역시 유성구
2 유동근 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 유미특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 테헤란로 ***, 서림빌딩 **층 (역삼동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2014.01.20 수리 (Accepted) 1-1-2014-0058367-19
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) 4-1-2014-5158129-58
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.12.24 수리 (Accepted) 4-1-2014-5157968-69
5 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2015.02.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.03.24 수리 (Accepted) 9-1-2015-0020724-70
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2015.04.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0236788-28
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)		 2015.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2015-0445083-59
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2015.05.08 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2015-0445084-05
10 등록결정서
Decision to grant		 2015.09.03 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2015-0605766-80
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
시각 단어 기반으로 이미지 클래스의 가중치를 학습하는 장치로서,복수의 이미지 각각을 시각 단어 벡터로 저장하고, 각 이미지를 적어도 하나의 이미지 클래스로 분류하여 관리하는 이미지 저장부,시각 단어의 중요도 지표에 가중치를 매핑한 가중치 할당 함수를 생성하는 가중치 할당 함수 학습부, 그리고상기 가중치 할당 함수를 기초로 이미지 클래스별로 시각 단어의 중요도 지표에 해당하는 가중치 값을 추출하여, 각 이미지 클래스의 시각 단어 가중치 벡터를 계산하는 이미지 클래스 가중치 계산부를 포함하고,상기 이미지 클래스 가중치 계산부는임의 이미지 클래스에 포함된 이미지들의 시각 단어 벡터를 비교하고, 상기 임의 이미지 클래스 안에서의 각 시각 단어의 출현 빈도를 기초로 각 시각 단어의 중요도 지표를 계산하는 가중치 학습 장치
2 2
삭제
3 3
제1항에서,상기 가중치 할당 함수 학습부는임의 갯수의 이미지 클래스들을 학습 클래스로 결정하고, 상기 학습 클래스에 포함된 이미지들을 기초로 목적 함수가 최대가 되는 함수를 상기 가중치 할당 함수로 결정하고, 상기 목적 함수는 같은 클래스의 벡터들을 서로 모으고, 서로 다른 클래스의 벡터들을 서로 멀어지게 하는 함수인 가중치 학습 장치
4 4
제1항에서,상기 시각 단어의 중요도 지표는각 이미지 클래스에 포함된 이미지들 중에서 각 시각 단어의 출현 빈도에 관련된 통계 지표인 가중치 학습 장치
5 5
제4항에서,상기 통계 지표는 표준 편차 그리고 분산 중 어느 하나를 포함하고, 상기 통계 지표와 시각 단어의 중요도는 반비례하는 가중치 학습 장치
6 6
삭제
7 7
제1항에서,질의 이미지와 상기 이미지 저장부에 저장된 저장 이미지 각각의 거리를 계산하고, 상기 질의 이미지와의 거리가 최소인 저장 이미지를 검색 결과로 출력하는 검색부를 더 포함하고,상기 검색부는 각 저장 이미지가 분류된 이미지 클래스의 시각 단어 가중치 벡터를 이용하여 두 이미지 사이의 거리를 계산하는 가중치 학습 장치
8 8
삭제
9 9
삭제
10 10
삭제
11 11
삭제
12 12
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13 13
삭제
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 교육과학기술부 한국과학기술원 이공분야기초연구사업/선도연구센터지원사업/융합분야 초소형 저전력 시스템에 의한 실시간 물체 인식 및 추적 알고리즘