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얼굴 표정 인식 장치 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015190831
  • 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 표정 인식 장치 및 그 방법에 관한 것이다.본 발명의 얼굴 표정 인식 장치는 촬영된 영상 정보로부터 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부; 상기 검출된 얼굴 영역을 기 설정된 크기 이상의 얼굴 블록으로 분할하고, 각각의 얼굴 블록으로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부; 얼굴 표정 인식을 위한 샘플 데이터를 저장하는 저장부; 및 상기 추출된 특징 벡터를 기초로 상기 2D-DCT 방식을 적용하여 특징 파라미터를 계산하고, 상기 계산된 특징 파라미터들을 이용하여 관측 벡터열들을 생성하고, 상기 관측 벡터열들과 기 설정된 표정 인식 모델의 샘플 데이터들 간의 관측 확률값을 계산하여, 가장 높은 관측 확률값을 갖는 모델을 얼굴 표정을 결정하는 얼굴 표정 결정부를 포함한다.이러한, 본 발명에 따르면, 기존의 표정 인식 접근 방법과는 상이하게, 2D-DCT 알고리즘과 통계적 모델링 기법인 EHMM 방식을 이용하여 정확도 높게 얼굴 표정을 인식할 수 있는 효과를 기대할 수 있다.
Int. CL G06K 9/36 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01) G06T 7/00 (2006.01)
CPC G06K 9/00302(2013.01) G06K 9/00302(2013.01) G06K 9/00302(2013.01) G06K 9/00302(2013.01) G06K 9/00302(2013.01) G06K 9/00302(2013.01)
출원번호/일자 1020130120487 (2013.10.10)
출원인 재단법인대구경북과학기술원
등록번호/일자 10-1451854-0000 (2014.10.10)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20141016) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2013.10.10)
심사청구항수 2

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대한민국 대구 달성군 현

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 김동주 대한민국 대구 달성군 현풍면 테
2 이상헌 대한민국 대구 수성구
3 손명규 대한민국 대구 달서구
4 김현덕 대한민국 대구 동구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울 금천구 가산디지털*로 *** 이노플렉스 *차 ***호

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 재단법인대구경북과학기술원 대구 달성군 현
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2013.10.10 수리 (Accepted) 1-1-2013-0914772-08
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.11.11 수리 (Accepted) 4-1-2013-5149764-85
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2014.04.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2014.05.15 수리 (Accepted) 9-1-2014-0040958-70
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2014.05.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0359912-66
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2014.07.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2014-0708505-37
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2014.07.28 수리 (Accepted) 1-1-2014-0708506-83
8 등록결정서
Decision to grant		 2014.08.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2014-0548622-19
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2018.12.18 수리 (Accepted) 4-1-2018-5260250-39
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.06.18 수리 (Accepted) 4-1-2020-5134633-04
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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촬영된 영상 정보로부터 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부;상기 검출된 얼굴 영역을 32*24 윈도우 크기의 얼굴 블록으로 분할하고, 각각의 얼굴 블록으로부터 특징 벡터를 추출하는 특징 벡터 추출부;얼굴 표정 인식을 위한 샘플 데이터를 저장하는 저장부; 상기 추출된 특징 벡터를 기초로 2D-DCT 방식을 적용하여 특징 파라미터를 계산하고, 상기 계산된 특징 파라미터들을 이용하여 관측 벡터열들을 생성하고, 상기 관측 벡터열들과 기 설정된 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 표정 인식 모델의 샘플 데이터들 간의 관측 확률값을 계산하여, 가장 높은 관측 확률값을 갖는 모델을 결정하는 얼굴 표정 결정부; 및상기 결정된 모델에 매칭되는 표정 정보를 사용자에게 제공하는 제어부를 포함하며,상기 얼굴 영역 검출부는,하르-라이크(Haar-Like) 특징 또는 LBP(Local Binary Pattern) 특징과 결합된 아다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 상기 얼굴 영역을 검출하며, 상기 얼굴 표정 결정부는,다음의 수학식을 이용하여 상기 특징 파라미터를 계산하는 얼굴 표정 인식 장치:단, 이다
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얼굴 표정을 인식하기 위한 장치의 얼굴 표정 인식 방법에 있어서,촬영된 영상 정보로부터 얼굴 영역을 검출하는 단계;상기 검출된 얼굴 영역을 32*24 윈도우 크기의 얼굴 블록으로 분할하는 단계;상기 분할된 각각의 얼굴 블록으로부터 특징 벡터를 추출하는 단계;상기 추출된 특징 벡터를 기초로 2D-DCT 방식을 적용하여 특징 파라미터를 계산하는 단계;상기 계산된 특징 파라미터들을 이용하여 관측 벡터열들을 생성하는 단계;상기 관측 벡터열들과 기 설정된 EHMM(Embedded Hidden Markov Model) 표정 인식 모델의 샘플 데이터들 간의 관측 확률값을 계산하여, 가장 높은 관측 확률값을 갖는 모델을 결정하는 단계; 및상기 결정된 모델에 매칭되는 표정 정보를 사용자에게 제공하는 단계를 포함하며,상기 얼굴 영역을 검출하는 단계는,하르-라이크(Haar-Like) 특징 또는 LBP(Local Binary Pattern) 특징과 결합된 아다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 상기 얼굴 영역을 검출하며, 상기 특징 파라미터를 계산하는 단계는,다음의 수학식을 이용하여 상기 특징 파라미터를 계산하는 얼굴 표정 인식 방법:단, 이다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 대구경북과학기술원 기관고유사업 실감 몰입형 Natural Human Interaction 기술 개발