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얼굴 인식 장치 및 얼굴 인식 방법

  • 기술번호 : KST2015162101
  • 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 얼굴 인식 방법이 개시된다. 얼굴 인식 방법은, 사용자를 촬영한 기준 이미지 및 적어도 하나의 변형 이미지를 저장하는 단계, 기준 이미지 및 적어도 하나의 변형 이미지 각각을 복수 개의 영역으로 분할하고, 각 분할 영역에 대해 지역적 특징 기술자를 추출하여 특징 벡터를 획득하는 단계, 특징 벡터를 이용하여 사용자에 대한 얼굴 확률 모델을 획득하는 단계, 기준 이미지를 구성하는 각 분할 영역에 대한 특징 벡터와 변형 이미지를 구성하는 각 분할 영역에 대한 특징 벡터 간의 차이 벡터를 획득하는 단계, 차이 벡터를 이용하여 사용자에 대한 변형 확률 모델을 획득하는 단계, 및 얼굴 확률 모델과 변형 확률 모델을 결합하여, 테스트 이미지와 기준 이미지 사이의 유사도를 계산하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06K 9/20 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01)
CPC G06K 9/00234(2013.01) G06K 9/00234(2013.01) G06K 9/00234(2013.01) G06K 9/00234(2013.01)
출원번호/일자 1020120142295 (2012.12.07)
출원인 경북대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1402078-0000 (2014.05.26)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20140603) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2012.12.07)
심사청구항수 10

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 경기도 광명시 하안로
2 서정인 대한민국 대구광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이현수 대한민국 서울특별시 마포구 백범로 ***(신공덕동) 메트로디오빌빌딩 ****호(이현수상표특허법률사무소)
2 정홍식 대한민국 서울시 서초구 강남대로 *** 신덕빌딩 *층(나우특허법률사무소)
3 김태헌 대한민국 서울시 서초구 강남대로 *** 신덕빌딩 *층(나우특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 경북대학교 산학협력단 대구광역시 북구
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		 2012.12.07 수리 (Accepted) 1-1-2012-1020319-58
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2013.07.29 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2013.08.26 수리 (Accepted) 9-1-2013-0070927-78
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2013.09.04 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0622887-70
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)		 2013.11.04 수리 (Accepted) 1-1-2013-1003615-59
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2013.11.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2013-1003616-05
7 등록결정서
Decision to grant		 2014.02.24 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0129197-33
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
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
사용자를 촬영한 기준 이미지 및 적어도 하나의 변형 이미지를 저장하는 단계;상기 기준 이미지 및 상기 적어도 하나의 변형 이미지 각각을 복수 개의 영역으로 분할하고, 각 분할 영역에 대해 지역적 특징 기술자를 추출하여 특징 벡터를 획득하는 단계;상기 특징 벡터를 이용하여 상기 사용자에 대한 얼굴 확률 모델을 획득하는 단계;상기 기준 이미지를 구성하는 각 분할 영역에 대한 특징 벡터와 상기 변형 이미지를 구성하는 각 분할 영역에 대한 특징 벡터 간의 차이 벡터를 획득하는 단계;상기 차이 벡터를 이용하여 상기 사용자에 대한 변형 확률 모델을 획득하는 단계;상기 얼굴 확률 모델과 상기 변형 확률 모델을 결합하여, 테스트 이미지와 상기 기준 이미지와의 유사도 및 테스트 이미지와 상기 변형 이미지 사이의 유사도를 계산하는 단계;를 포함하는 얼굴 인식 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 테스트 이미지와 상기 기준 이미지와의 유사도 및 상기 테스트 이미지와 상기 변형 이미지 사이의 유사도를 K-근접이웃 분류기에 입력하는 단계;를 더 포함하고,상기 기 저장된 기준 이미지 또는 변형 이미지 중 테스트 이미지와 유사도 값이 가장 큰 이미지를 사용자 얼굴 이미지로 인식하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
3 3
제1항에 있어서,상기 지역적 특징 기술자를 추출하는 방법은,PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Linear discriminant Analysis) 중 하나의 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 얼굴 확률 모델 및 변형 확률 모델의 획득은,Gaussian 모델 또는 Laplacian 모델 중 하나의 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 테스트 이미지와 상기 기준 이미지 사이의 유사도 계산은 하기 수학식에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 방법
6 6
사용자를 촬영한 기준 이미지 및 적어도 하나의 변형 이미지를 저장하는 저장부;상기 기준 이미지 및 상기 적어도 하나의 변형 이미지 각각을 복수 개의 영역으로 분할하고, 각 분할 영역에 대해 지역적 특징 기술자를 추출하여 특징 벡터를 획득하는 특징 벡터 획득부;상기 특징 벡터를 이용하여 상기 사용자에 대한 얼굴 확률 모델을 획득하는 얼굴 확률 모델 획득부;상기 기준 이미지를 구성하는 각 분할 영역에 대한 특징 벡터와 상기 변형 이미지를 구성하는 각 분할 영역에 대한 특징 벡터 간의 차이 벡터를 획득하는 차이 벡터 획득부;상기 차이 벡터를 이용하여 상기 사용자에 대한 변형 확률 모델을 획득하는 변형 확률 모델 획득부; 및상기 얼굴 확률 모델과 상기 변형 확률 모델을 결합하여, 테스트 이미지와 상기 기준 이미지와의 유사도 및 테스트 이미지와 상기 변형 이미지 사이의 유사도를 계산하는 제어부;를 포함하는 얼굴 인식 장치
7 7
제6항에 있어서,상기 제어부는,상기 테스트 이미지와 상기 기준 이미지와의 유사도 및 상기 테스트 이미지와 상기 변형 이미지 사이의 유사도를 K-근접이웃 분류기에 입력하고, 상기 기준 이미지 또는 상기 변형 이미지 중 테스트 이미지와 유사도 값이 가장 큰 이미지를 사용자 얼굴 이미지로 인식하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
8 8
제6항에 있어서,상기 특징 벡터 획득부는,PCA(Principal Component Analysis) 또는 LDA(Linear discriminant Analysis)(Linear discriminant Analysis)중 하나의 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
9 9
제6항에 있어서,상기 얼굴 확률 모델 획득부 및 상기 변형 확률 모델 획득부는,Gaussian 모델 또는 Laplacian 모델 중 하나의 방법을 이용하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
10 10
제6항에 있어서,상기 제어부는,하기 수학식에 의해 상기 테스트 이미지와 상기 기준 이미지 사이의 유사도를 계산하는 것을 특징으로 하는 얼굴 인식 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 지식경제부 경북대학교 산학협력단 정보통신기술인력양성 u-헬스케어를 위한 고 신뢰 네트워크 및 의료정보 융합 기술 연구
2 교육과학기술부 한국표준과학연구원 원천기술개발사업 다중감각추론 일반 모델 및 인지 향상 기술 개발