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객체 인식을 위한 캐스케이드 분류기의 병렬 학습 방법(METHOD FOR PARALLEL LEARNING OF CASCADE CLASSIFIER BY OBJECT RECOGNITION)

  • 기술번호 : KST2017015305
  • 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 발명은 객체 인식을 위한 캐스케이드 분류기의 병렬 학습 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일실시예에 따른 객체 인식을 위한 캐스케이드 분류기의 병렬 학습 방법은, 영상 또는 이미지에 대한 객체 인식 처리를 위하여 이용되는 캐스케이드 분류기에서의 학습 처리 방법으로서, 복수의 단위 분류기에 학습 데이터로 입력될 학습 이미지에 대한 특징 정보를 추출하는 학습 준비 단계; 상기 추출된 특징 정보 중 적어도 하나의 포지티브 샘플과 공통으로 이용되는 네거티브 샘플을 복수의 단위 분류기에 입력하여, 학습을 수행하고 평가를 진행하여 결과를 판정한 다음, 상기 평가 결과 정보에 근거하여 상기 복수의 단위 분류기에 대한 우선순위를 결정하는 포지티브 학습 단계; 및 상기 결정된 우선순위에 따라 순차적으로 단위 분류기에 상기 추출된 특징 정보 중 적어도 하나의 네거티브 샘플을 입력하여 학습을 수행하고, 평가를 진행하여 원하는 결과가 도출되면 최종 단위 분류기로 결정하고, 원하는 결과가 도출되지 않을 경우에는 다음 순서의 단위 분류기에 이번에 이용된 네거티브 샘플을 다음에 입력할 네거티브 샘플에 재구성하여 입력하며 학습을 반복하는 네거티브 학습 단계;를 포함한다.
Int. CL G06N 3/08 (2016.04.23) G06K 9/62 (2016.04.23) G06T 1/20 (2016.04.23) G06T 7/00 (2016.04.23)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020160033240 (2016.03.21)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0109304 (2017.09.29) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이중수 대한민국 대전광역시 유성구
2 박종열 대한민국 대전광역시 중구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지명 대한민국 서울특별시 강남구 남부순환로**** 차우빌딩*층

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2016.03.21 수리 (Accepted) 1-1-2016-0267312-24
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
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영상 또는 이미지에 대한 객체 인식 처리를 위하여 이용되는 캐스케이드 분류기에서의 학습 처리 방법으로서,복수의 단위 분류기에 학습 데이터로 입력될 학습 이미지에 대한 특징 정보를 추출하는 학습 준비 단계;상기 추출된 특징 정보 중 적어도 하나의 포지티브 샘플과 공통으로 이용되는 네거티브 샘플을 복수의 단위 분류기에 입력하여, 학습을 수행하고 평가를 진행하여 결과를 판정한 다음, 상기 평가 결과 정보에 근거하여 상기 복수의 단위 분류기에 대한 우선순위를 결정하는 포지티브 학습 단계; 및상기 결정된 우선순위에 따라 순차적으로 단위 분류기에 상기 추출된 특징 정보 중 적어도 하나의 네거티브 샘플을 입력하여 학습을 수행하고, 평가를 진행하여 원하는 결과가 도출되면 최종 단위 분류기로 결정하고, 원하는 결과가 도출되지 않을 경우에는 다음 순서의 단위 분류기에 이번에 이용된 네거티브 샘플을 다음에 입력할 네거티브 샘플에 재구성하여 입력하며 학습을 반복하는 네거티브 학습 단계;를 포함하는 객체 인식을 위한 캐스케이드 분류기의 병렬 학습 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 SW컴퓨팅산업원천기술개발 (딥뷰-1세부) 실시간 대규모 영상 데이터 이해·예측을 위한 고성능 비주얼 디스커버리 플랫폼 개발