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감정 인식 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2019017457
  • 담당센터 : 광주기술혁신센터
  • 전화번호 : 062-360-4654
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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 감정 인식 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 감정 인식 방법은, 프레임 단위 심층신경망 bottleneck 특징을 추출하는 단계, 상기 추출한 프레임 단위 bottleneck 특징으로부터 각 성분들의 확률밀도를 문장 단위로 가우시안 혼합 모델로 모델링하는 단계 및 문장 단위로 입력된 신호를 분류하는 단계를 포함한다.
Int. CL A61B 5/16 (2006.01.01) A61B 5/00 (2006.01.01)
CPC A61B 5/165(2013.01) A61B 5/165(2013.01)
출원번호/일자 1020180023429 (2018.02.27)
출원인 광주과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2019-0102667 (2019.09.04) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.02.27)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 대한민국 광주광역시 북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신종원 광주광역시 북구
2 김의성 광주광역시 북구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김기문 대한민국 서울시 강남구 역삼로 *** *층 (역삼동 현죽빌딩)(한미르특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 광주과학기술원 광주광역시 북구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2018.02.27 수리 (Accepted) 1-1-2018-0199967-59
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2019.04.15 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2019.06.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2019-0064969-78
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.09.30 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0703794-73
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.11.01 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-1122818-41
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.11.01 수리 (Accepted) 1-1-2019-1122817-06
7 등록결정서
Decision to grant		 2020.04.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0299374-13
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
감정 인식 시스템이, 프레임 단위 심층신경망 bottleneck 특징을 추출하는 단계;상기 감정 인식 시스템이, 상기 추출한 프레임 단위 bottleneck 특징으로부터 각 성분들의 확률밀도를 문장 단위로 가우시안 혼합 모델로 모델링하는 단계; 및상기 감정 인식 시스템이, 문장 단위로 입력된 신호를 분류하는 단계를 포함하고,상기 감정 인식 시스템이, 프레임 단위 심층신경망 bottleneck 특징을 추출하는 단계는상기 감정 인식 시스템이, 심층신경망의 입력 값으로 스펙트럼 기반의 Mel 주파수 캡스트럼를 넣는 단계, 출력 층에서 감정 상태 값을 넣어 사후확률을 추정하는 단계, 및 상기 감정 인식 시스템이, 심층신경망을 역전파 방법으로 훈련하여 bottleneck 층으로부터 bottleneck 특징을 추출하는 단계를 포함하고,상기 bottleneck 특징은, 감정 분류에 관련된 정보가 낮은 차원의 압축된 특징으로 표현된 것인감정 인식 방법
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제 1 항에 있어서,상기 감정 인식 시스템이, 문장 단위로 입력된 신호를 분류하는 단계는상기 감정 인식 시스템이, 문장 단위로 입력된 신호를 최근접 이웃 알고리즘(K-Nearest Neighbor, KNN), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 의사결정나무(Decision Tree) 또는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 중 어느 하나를 이용하여 분류하는 단계를 포함하는감정 인식 방법
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삭제
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제 1 항에 있어서,상기 감정 인식 시스템이, 각 성분들의 확률밀도를 문장 단위로 모델링하는 단계는,상기 감정 인식 시스템이, 가우시안 혼합 모델의 우도함수를 최대화하는 초기 매개변수를 추정하는 단계, 상기 감정 인식 시스템이, 기대값 최대화 알고리즘을 이용하여 최적의 매개변수를 추정하는 단계를 포함하는감정 인식 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 문화체육관광부 광주과학기술원 문화기술연구 주관기관 지원 문화공연 관객들의 실시간 반응 및 공감도 모니터링과 지표화 기술 개발