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감성 TV를 위한 표정 인식 기반 스테레오스코픽 3D 콘텐츠에 기인한 시각 피로도 측정 방법 및 시스템(METHOD AND SYSTEM TO MEASURE STEREOSCOPIC 3D CONTENT-INDUCED VISUAL DISCOMFORT BASED FACIAL EXPRESSION RECOGNITION FOR SENSITIVITY TV)

  • 기술번호 : KST2017015347
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 감성 TV를 위한 표정 인식 기반 스테레오스코픽 3D 콘텐츠에 기인한 시각 피로도 측정 방법은 상기 3D 콘텐츠가 시청자에게 제공될 때의 상기 시청자의 얼굴 영상을 획득하는 단계; 상기 얼굴 영상에 대해 얼굴 영역 검출/정규화를 수행하는 단계; 얼굴 기하학(geometry) 또는 모양(appearance) 중 적어도 어느 하나에 기초하여, 상기 정규화가 수행된 얼굴 영상으로부터 표정 특징을 추출하는 단계; 및 상기 표정 특징에 기계 학습 알고리즘을 적용하여 상기 시청자의 불편감 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/103 (2016.04.15) A61B 5/16 (2016.04.15) G06K 9/00 (2016.04.15) G06F 15/18 (2016.04.15)
CPC A61B 5/103(2013.01) A61B 5/103(2013.01) A61B 5/103(2013.01) A61B 5/103(2013.01) A61B 5/103(2013.01)
출원번호/일자 1020160030246 (2016.03.14)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0106755 (2017.09.22) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.03.14)
심사청구항수 5

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 이성일 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

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
2016.03.14 수리 (Accepted) 1-1-2016-0242438-48
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2016.07.11 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2016.09.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2016-0117478-80
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2016.09.12 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2016-0656769-35
5 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2016.11.14 수리 (Accepted) 1-1-2016-1109623-81
6 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2016.12.12 수리 (Accepted) 1-1-2016-1215904-14
7 [지정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
[Designated Period Extension] Application of Period Extension(Reduction, Progress relief)
2017.01.12 수리 (Accepted) 1-1-2017-0040213-35
8 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2017.02.13 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2017-0147115-90
9 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.02.13 수리 (Accepted) 1-1-2017-0147112-53
10 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2017.06.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0453206-37
11 [법정기간연장]기간연장(단축, 경과구제)신청서
2017.07.31 수리 (Accepted) 1-1-2017-0737373-80
12 법정기간연장승인서
2017.08.02 발송처리완료 (Completion of Transmission) 1-5-2017-0107499-62
13 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2017.08.29 수리 (Accepted) 1-1-2017-0837264-24
14 [명세서등 보정]보정서(재심사)
Amendment to Description, etc(Reexamination)
2017.08.29 보정승인 (Acceptance of amendment) 1-1-2017-0837265-70
15 등록결정서
Decision to Grant Registration
2017.10.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0694973-68
16 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
17 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
18 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
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감성 TV를 위한 표정 인식 기반 스테레오스코픽 3D 콘텐츠에 기인한 시각 피로도 측정 방법에 있어서, 상기 3D 콘텐츠가 시청자에게 제공될 때의 상기 시청자의 얼굴 영상을 획득하는 단계; 상기 얼굴 영상에 대해 얼굴 영역 검출 및 정규화를 수행하는 단계; 얼굴 기하학(geometry) 또는 모양(appearance) 중 적어도 어느 하나에 기초하여, 상기 정규화가 수행된 얼굴 영상에서 얼굴 랜드마크를 추출하는 단계; 상기 추출된 얼굴 랜드마크와 상기 시청자의 평상시 얼굴 영상에서 미리 추출된 기준 얼굴 랜드마크 사이의 변위(displacement)를 계산함으로써, 표정 특징을 추출하는 단계; 및 상기 표정 특징에 상기 변위를 입력으로 하는 기계 학습 알고리즘을 적용하여 상기 시청자의 불편감 여부를 판단하는 단계를 포함하고, 상기 기계 학습 알고리즘을 적용하여 상기 시청자의 불편감 여부를 판단하는 단계는 상기 기계 학습 알고리즘이 적용된 결과값이 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 시청자의 불편감이 존재하는 것으로 판단하는 단계이며,상기 기계 학습 알고리즘이 적용된 결과값이 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 시청자의 불편감이 존재하는 것으로 판단하는 단계는 상기 기계 학습 알고리즘이 적용된 결과값에 따라 상기 시청자의 불편감 정도-상기 불편감 정도는 상기 시청자가 상기 3D 콘텐츠를 시청함에 있어 불편감을 느끼는 척도를 수치화한 파라미터임-를 측정하는 단계; 상기 불편감 정도를 기초로, 상기 시청자에게 제공되고 있는 상기 3D 콘텐츠의 깊이감을 조절하는 정도를 결정하는 단계; 및 상기 3D 콘텐츠의 깊이감을 조절하는 정도에 따라 상기 3D 콘텐츠의 깊이감을 조절하는 단계를 포함하고, 상기 시청자의 불편감이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 3D 콘텐츠의 특징을 수집하는 단계; 상기 3D 콘텐츠의 특징을 이용하여 상기 시청자의 불편감 패턴을 생성하는 단계; 및 상기 시청자의 불편감 패턴에 기초하여 복수의 3D 콘텐츠들 중 적어도 어느 하나의 3D 콘텐츠를 상기 시청자에게 추천하는 단계를 더 포함하는 시각 피로도 측정 방법
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제1항에 있어서,상기 얼굴 영상에 대해 얼굴 영역 검출 및 정규화를 수행하는 단계는 물체 검출 알고리즘을 이용하여 상기 얼굴 영상으로부터 얼굴 영역을 검출하는 단계; 및 상기 검출된 얼굴 영역에 대해 스케일을 수행하거나, 회전 보상을 수행하여 정규화를 수행하는 단계를 포함하는 시각 피로도 측정 방법
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제1항에 있어서,상기 3D 콘텐츠의 깊이감을 조절하는 단계는 상기 3D 콘텐츠에 대해 시차 스케일링(disparity scaling) 또는 시차 이동(disparity shifting) 중 어느 하나를 수행하는 단계를 포함하는 시각 피로도 측정 방법
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9 9
감성 TV를 위한 표정 인식 기반 스테레오스코픽 3D 콘텐츠에 기반한 시각 피로도 측정 시스템에 있어서, 상기 3D 콘텐츠가 시청자에게 제공될 때의 상기 시청자의 얼굴 영상을 획득하는 얼굴 영상 획득부; 상기 얼굴 영상에 대해 얼굴 영역 검출 및 정규화를 수행하는 얼굴 검출/정규화부; 얼굴 기하학(geometry) 또는 모양(appearance) 중 적어도 어느 하나에 기초하여, 상기 정규화가 수행된 얼굴 영상에서 얼굴 랜드마크를 추출하고, 상기 추출된 얼굴 랜드마크와 상기 시청자의 평상시 얼굴 영상에서 미리 추출된 기준 얼굴 랜드마크 사이의 변위(displacement)를 계산함으로써, 표정 특징을 추출하는 표정 특징 추출부; 및 상기 표정 특징에 상기 변위를 입력으로 하는 기계 학습 알고리즘을 적용하여 상기 시청자의 불편감 여부를 판단하는 불편감 판단부를 포함하고, 상기 불편감 판단부는 상기 기계 학습 알고리즘이 적용된 결과값이 미리 설정된 기준값 이상인 경우, 상기 시청자의 불편감이 존재하는 것으로 판단하며,상기 기계 학습 알고리즘이 적용된 결과값에 따라 상기 시청자의 불편감 정도-상기 불편감 정도는 상기 시청자가 상기 3D 콘텐츠를 시청함에 있어 불편감을 느끼는 척도를 수치화한 파라미터임-를 측정하여, 상기 불편감 정도를 기초로, 상기 시청자에게 제공되고 있는 상기 3D 콘텐츠의 깊이감을 조절하는 정도를 결정함으로써, 상기 3D 콘텐츠의 깊이감을 조절하는 정도에 따라 상기 3D 콘텐츠의 깊이감을 조절하고, 상기 시청자의 불편감이 존재하는 것으로 판단되는 경우, 상기 3D 콘텐츠의 특징을 수집하고, 상기 3D 콘텐츠의 특징을 이용하여 상기 시청자의 불편감 패턴을 생성하며, 상기 시청자의 불편감 패턴에 기초하여 복수의 3D 콘텐츠들 중 적어도 어느 하나의 3D 콘텐츠를 상기 시청자에게 추천하는 시각 피로도 측정 시스템
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제9항에 있어서,상기 얼굴 검출/정규화부는 물체 검출 알고리즘을 이용하여 상기 얼굴 영상으로부터 얼굴 영역을 검출하고, 상기 검출된 얼굴 영역에 대해 스케일을 수행하거나, 회전 보상을 수행하여 정규화를 수행하는, 시각 피로도 측정 시스템
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국가 R&D 정보가 없습니다.