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얼굴 인식을 위한 ＳＩＦＴ 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015161546
  • 담당센터 : 대구기술혁신센터
  • 전화번호 : 053-550-1450
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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 발명은 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 살펴보면, 본 발명의 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템은 복수 개의 학습이미지데이터와 입력이미지데이터로부터 복수 개의 키포인트를 각각 검출하고, 검출된 키포인트의 특징정보간에 최소거리를 갖는 키포인트를 검출하여, 검출된 키포인트에 클래스를 할당한 후 상기 클래스가 할당된 키포인트에 기초하여 상기 키포인트간 매칭을 수행한다. 이러한 구성에 의해, 본 발명의 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템 및 방법은 학습이미지데이터로부터 획득한 키포인트와 입력이미지데이터로부터 획득한 키포인트 간의 유사도 정의를 통해, 가장 유사도가 높은 키포인트에 클래스를 할당하고, 가장 많은 클래스가 할당된 키포인트에 대하여 유사성이 높다고 판별하여, 상기 키포인트에 클래스를 최종부여한 후, 상기 키포인트 간 매칭을 수행함으로써, 이미지데이터 내 얼굴 인식의 정확성을 높일 수 있다.
Int. CL G06T 7/40 (2006.01) G06K 9/00 (2006.01)
CPC G06K 9/4671(2013.01) G06K 9/4671(2013.01)
출원번호/일자 1020100022447 (2010.03.12)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1089847-0000 (2011.11.29)
공개번호/일자 10-2011-0103223 (2011.09.20) 문서열기
공고번호/일자 (20111205) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.03.12)
심사청구항수 14

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박혜영 대한민국 경기 광명시
2 조민국 대한민국 대구광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인리온 대한민국 서울특별시 서초구 사평대로 ***, *층(반포동)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대한민국 대구광역시 북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.03.12 수리 (Accepted) 1-1-2010-0159529-51
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.02.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.03.21 수리 (Accepted) 9-1-2011-0027113-53
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2011.09.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0525053-42
5 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2011.11.15 수리 (Accepted) 1-1-2011-0900347-65
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2011.11.15 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2011-0900350-03
7 등록결정서
Decision to grant		 2011.11.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2011-0696906-48
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.03.26 수리 (Accepted) 4-1-2018-5051994-32
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.23 수리 (Accepted) 4-1-2020-5136893-04
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번호 청구항
1 1
삭제
2 2
사람의 얼굴에 대한 기본 형태가 포함된 복수의 학습이미지데이터와 사람의 얼굴에 대한 변형 형태가 포함된 입력이미지데이터를 복수 개 입력받는 입력부;입력받은 상기 복수의 학습이미지데이터와 상기 입력이미지데이터로부터 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 통해 상기 학습이미지데이터 및 상기 입력이미지데이터 내 복수 개의 키포인트를 획득하는 키포인트획득부;상기 복수의 학습이미지데이터 내 키포인트를 저장하는 키포인트저장부;상기 키포인트저장부에 저장된 상기 학습이미지데이터 내 키포인트의 특징정보와 상기 입력이미지데이터로부터 획득한 키포인트의 특징정보 간에 유사도를 정의하는 키포인트유사도정의부;정의된 유사도에 기초하여, 상기 유사도가 가장 높은 특징정보를 갖는 키포인트에 키포인트를 할당 및 최종부여하여 상기 학습이미지데이터와 상기 입력이미지데이터의 키포인트 간의 매칭을 수행하는 제어부;를 포함하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템
3 3
제2항에 있어서,상기 키포인트저장부는상기 학습이미지데이터의 인덱스정보와 상기 입력이미지데이터 내 키포인트의 인덱스정보를 이용하여 상기 학습이미지데이터 내 키포인트의 특징정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템
4 4
제3항에 있어서, 상기 제어부는 상기 학습이미지데이터 내 유사도가 가장 높은 특징정보를 갖는 키포인트에 클래스를 할당하는 클래스할당모듈;상기 클래스가 가장 많이 할당 부여된 키포인트에 대하여 유사성이 높다고 판별하는 유사성판별모듈;상기 유사성이 높다고 판별한 키포인트에 대하여 클래스를 최종 부여하는 클래스최종부여모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템
5 5
제2항에 있어서, 상기 키포인트획득부는상기 학습이미지데이터 및 상기 입력이미지데이터를 복수 개의 세부영역으로 분할하고, 상기 키포인트 획득 시, 획득된 키포인트를 포함하는 세부영역의 고유정보인 세부영역정보를 획득하는 세부영역분할모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템
6 6
제5항에 있어서,상기 키포인트저장부는상기 학습이미지데이터 내 복수 개의 키포인트에 대한 인덱스정보와 특징정보 및 상기 키포인트를 포함하는 세부영역정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템
7 7
제6항에 있어서,상기 제어부는상기 키포인트저장부에 저장된 상기 학습이미지데이터 내 키포인트와 상기 입력이미지데이터로부터 획득한 키포인트 간의 최소거리값을 기설정된 기준값과 비교하여, 상기 최소거리값이 상기 기준값보다 큰 경우에 상기 키포인트를 삭제하는 키포인트삭제모듈;을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 시스템
8 8
사람의 얼굴에 대한 기본 형태가 포함된 학습이미지데이터와 사람의 얼굴에 대한 변형형태가 포함된 입력이미지데이터가 복수 개 입력되는 이미지입력단계;입력받은 상기 학습이미지데이터와 상기 입력이미지데이터에 대하여 SIFT알고리즘(Scale Invariant Feature Trasnsform)을 통해 상기 학습이미지데이터와 상기 입력이미지데이터 내 복수 개의 키포인트를 획득하는 키포인트획득단계;상기 학습이미지데이터 내 키포인트의 특징정보를 저장하는 키포인트저장단계;기저장된 학습이미지데이터 내 키포인트의 특징정보와 상기 입력이미지데이터로부터 획득한 키포인트의 특징정보 간에 유사도를 정의하는 키포인트유사도정의단계;정의된 유사도에 기초하여, 유사도가 가장 높은 특징정보를 갖는 키포인트에 클래스를 할당하는 클래스할당단계;상기 클래스가 가장 많이 할당된 키포인트에 대하여 유사성이 높다고 판별하는 유사성판별단계;상기 유사성이 판별된 키포인트에 대하여 상기 클래스를 최종 부여하는 클래스최종부여단계;를 포함하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 키포인트저장단계는상기 학습이미지데이터의 인덱스정보와 상기 입력이미지데이터 내 키포인트의 인덱스정보를 이용하여 하기의 수학식을 통해 상기 학습이미지데이터 내 키포인트의 특징정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
10 10
제9항에 있어서,상기 키포인트유사도정의단계는기저장된 상기 학습이미지데이터 내 키포인트의 특징정보와 상기 입력이미지데이터로부터 획득한 키포인트의 특징정보 간에 유사도를 하기의 수학식을 통해 정의하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
11 11
제10항에 있어서, 상기 클래스할당단계는 하기의 수학식을 통해 기저장된 상기 학습이미지데이터 내 키포인트 중 유사도가 가장 높은 특징정보를 갖는 키포인트를 상기 입력이미지데이터의 k번째 키포인트에 대한 클래스로 할당하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
12 12
제11항에 있어서, 상기 유사성판별단계는 상기 클래스가 할당된 키포인트 중 가장 많은 클래스가 할당된 키포인트를 하기의 수학식을 통해 연산하고,가장 많은 클래스가 할당된 키포인트를 클래스를 상기 입력이미지데이터의 클래스로 결정함으로써, 상기 입력이미지데이터와 상기 학습이미지데이터의 유사성을 높은 것으로 판별하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
13 13
제8항에 있어서,상기 키포인트획득단계의 수행 후 상기 키포인트저장단계의 수행 전, 상기 학습이미지데이터와 상기 입력이미지데이터를 복수 개의 세부영역으로 분할하는 세부영역분할단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
14 14
제13항에 있어서,상기 키포인트저장단계는상기 학습이미지데이터의 인덱스정보와, 상기 입력이미지데이터 내 키포인트의 인덱스정보 및 상기 입력이미지데이터 내 키포인트가 포함된 세부영역정보를 이용하여 하기의 수학식을 통해 상기 학습이미지데이터 내 키포인트의 특징정보를 저장하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
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제12항에 있어서, 상기 유사성판별단계는기저장된 상기 학습이미지데이터 내 키포인트와 상기 입력이미지데이터로부터 획득한 키포인트 간의 최소거리값을 기설정된 기준값과 비교하여, 상기 최소거리값이 상기 기준값보다 큰 경우에 상기 키포인트를 삭제하는 키포인트삭제과정;을 더 포함하는 얼굴 인식을 위한 SIFT 알고리즘을 이용한 키포인트 매칭 방법
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1 과학기술부 경북대학교 산학협력단 신기술융합형 성장동력사업 감각정보 통합인식 및 기억인지 학습모델 개발