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저 에너지/해상도 가지는 얼굴 검출 방법 및 장치(METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING FACE WITH LOW ENERGY OR LOW RESOLUTION)

  • 기술번호 : KST2015228693
  • 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 발명에 따르면, 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출에 있어서, 입력 영상에 대해 얼굴 검출을 위한 윈도우 크기에 해당하는 해상도까지 영상을 줄이면서 윈도우를 슬라이딩하여 얼굴을 검출하며, 얼굴 검출에 있어서는 각 윈도우의 구조적 특성과 분산을 이용하여 사전 필터링을 수행하여 얼굴이 포함되지 않은 윈도우를 빠르게 제거하고, 사전 필터링을 통과한 윈도우에 대해서는 국부 블록 질감 특징과 특징 템플릿과 매칭하여 최종 관심 영역을 추출한 후 관심 영역에 대해서만 상대적으로 계산량이 큰 분류기를 사용하여 얼굴을 검출함으로써 저 에너지 또는 저 해상도를 가지는 얼굴 및 사람을 보다 효율적으로 검출할 수 있다.
Int. CL G06K 9/78 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01) H04N 7/18 (2006.01)
CPC G06K 9/78(2013.01)
출원번호/일자 1020140091821 (2014.07.21)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자 10-1681233-0000 (2016.11.24)
공개번호/일자 10-2015-0136971 (2015.12.08) 문서열기
공고번호/일자 (20161212) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020140064372   |   2014.05.28
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2014.07.21)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 노용만 대한민국 대전광역시 유성구
2 이승호 대한민국 대전광역시 유성구
3 김형일 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

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		 2014.07.21 수리 (Accepted) 1-1-2014-0682098-46
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		 2015.06.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
6 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2015.08.05 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0014376-94
7 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2016.02.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0104358-37
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)		 2016.04.11 수리 (Accepted) 1-1-2016-0347137-95
9 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2016.04.11 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2016-0347165-63
10 등록결정서
Decision to grant		 2016.08.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0614975-61
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
입력 영상에 대해 윈도우 슬라이딩 방식으로 사전 필터링을 수행하며, 각각의 윈도우 영역내에서 산출된 분산값을 기설정된 기준값과 비교한 결과를 참조하여 얼굴이 포함되지 않은 윈도우를 제거하는 사전 필터링부와,상기 사전 필터링부에서 통과된 각각의 윈도우에 대해 국부블록 질감 특징값을 산출하고, 상기 국부블록 질감 특징값을 이용한 각 윈도우 영역의 히스토그램을 추출하여 각 윈도우에 대한 특징벡터값을 산출하는 특징 추출부와,상기 특징 추출부에서 산출된 각 윈도우에 대한 특징벡터값과 기설정된 기준 특징벡터의 템플릿과의 차이를 비교하여 해당 윈도우가 얼굴 영역인지를 판단하는 특징 템플릿 매칭부와,상기 특징 템플릿 매칭부로부터 상기 얼굴 영역으로 판단된 윈도우 중 상기 얼굴 영역이 오검출된 윈도우를 제거하여 최종적으로 상기 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 오검출 제거부를 포함하며,상기 특징 추출부는,상기 각 윈도우 영역에 대해 눈, 코, 입의 3개의 영역으로 나누어 각 영역에서 상기 국부블록 질감 특징값을 이용한 3개의 히스토그램을 추출하고, 상기 3개의 히스토그램을 연결하여 상기 윈도우에 대한 하나의 특징벡터값을 생성하는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 장치
2 2
제 1 항에 있어서,상기 입력 영상은,상기 얼굴 검출이 가능한 상기 윈도우 크기에 해당하는 해상도로 단계적으로 다운 스케일링되어 상기 사전 필터링부로 입력되는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 장치
3 3
제 1 항에 있어서,상기 사전 필터링부는,얼굴을 포함하는 윈도우에 대해 계산된 제1 분산값을 기준으로 각각의 윈도우에 대해 계산된 제2 분산값과 상기 제1 분산값을 비교하고, 상기 제2 분산값이 상기 제1 분산값보다 기설정된 임계값 이상으로 작거나, 큰 경우 해당 윈도우에 얼굴이 포함되지 않은 것으로 판단하여 제거하는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 장치
4 4
삭제
5 5
제 1 항에 있어서,상기 특징 템플릿 매칭부는,상기 윈도우에 대한 특징벡터값과 상기 템플릿 사이의 거리를 측정하여 측정된 거리가 기설정된 임계값보다 작은 경우 얼굴 영역으로 판단하며, 좌우 포즈 변화를 갖는 얼굴로부터 3가지의 템플릿을 구성하여 상기 3가지 템플릿에 대하여 상기 윈도우에 대한 특징벡터값과의 거리를 측정하는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 장치
6 6
입력 영상에 대해 윈도우 슬라이딩 방식으로 사전 필터링을 수행하여 얼굴이 포함되지 않은 윈도우를 제거하는 단계와,상기 사전 필터링에서 통과된 각각의 윈도우에 대해 특징벡터값을 산출하는 단계와,상기 산출된 각 윈도우에 대한 특징벡터값과 기설정된 기준 특징벡터의 템플릿과의 차이를 비교하여 해당 윈도우가 얼굴 영역인지를 판단하는 단계와,상기 얼굴 영역으로 판단된 윈도우 중 상기 얼굴 영역이 오검출된 윈도우를 제거하여 최종적으로 상기 입력 영상에서 얼굴 영역을 검출하는 단계를 포함하며,상기 특징벡터값을 산출하는 단계는,상기 각 윈도우 영역에 대해 눈, 코, 입의 3개의 영역으로 나누어 각 영역에서 국부블록 질감 특징값을 산출하는 단계와,상기 국부블록 질감 특징값을 이용하여 상기 3개의 영역에 대한 3개의 히스토그램을 추출하는 단계와,상기 3개의 히스토그램을 연결하여 상기 윈도우에 대한 하나의 특징벡터값을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 방법
7 7
제 6 항에 있어서,상기 입력 영상은,상기 얼굴 검출이 가능한 상기 윈도우 크기에 해당하는 해상도로 단계적으로 다운 스케일링되는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 방법
8 8
제 6 항에 있어서,상기 윈도우를 제거하는 단계는,얼굴을 포함하는 윈도우에 대해 계산된 제1 분산값을 기준값으로 저장하는 단계와,상기 각각의 윈도우에 대해 분산을 수행하고, 상기 각각의 윈도우에 대해 계산된 제2 분산값과 상기 제1 분산값을 비교하는 단계와,상기 제2 분산값이 상기 제1 분산값보다 기설정된 임계값 이상으로 작거나 큰거나 경우 해당 윈도우를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 방법
9 9
삭제
10 10
제 6 항에 있어서,상기 얼굴 영역인지를 판단하는 단계는,좌우 포즈 변화를 갖는 얼굴로부터 3가지의 템플릿을 구성하는 단계와,상기 각 윈도우에 대한 특징벡터값과 상기 3가지 템플릿과의 거리를 측정하는 단계와,상기 측정된 거리를 얼굴 영역의 판단을 위해 설정된 임계값과 비교하여 해당 윈도우가 얼굴 영역인지를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 저 에너지 및 저 해상도 얼굴 검출 방법
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 미래창조과학부 다차원스마트IT융합시스템연구단 글로벌프론티어 연구개발사업 저전력/와일드 환경에 적응적인 인식기술개발