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개과에 속하는 동물의 얼굴 이미지를 입력하는 이미지 입력부;상기 입력된 얼굴 이미지로부터 비문 특징점 이미지를 추출하는 비문 특징점 이미지 추출부;상기 추출된 비문 특징점 이미지와 제 1 데이터베이스부에 저장된 복수 개의 이미지와 비교를 통해 상기 동물의 세부 종을 판단하는 세부 종 판단부; 및상기 판단된 세부 종 결과를 출력하는 세부 종 결과 출력부;를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 비문 특징점 이미지 추출부는,상기 입력된 얼굴 이미지 중 관심영역(ROI: Region Of Interest)에 해당하는 이미지를 설정한 후, 이를 전처리하는 전처리부;상기 전처리된 관심영역 이미지를 필터링하여 패턴 값이 추출된 필터 이미지를 출력하는 필터 이미지 출력부; 및상기 출력된 필터 이미지로부터 특징점을 추출하여 비문 특징점 이미지를 출력하는 특징점 이미지 출력부;를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 2 항에 있어서, 상기 추출된 특징점은,적어도 하나 이상의 비문 특징점 위치, 스케일 및 방향을 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 2 항에 있어서, 상기 전처리부는,상기 관심영역 이미지의 설정을 위해 상기 입력된 얼굴 이미지에 적응 임계(Adaptive thresholding) 알고리즘을 적용하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 2 항에 있어서, 상기 필터 이미지 출력부는,상기 필터 이미지의 출력을 위해 상기 전처리된 관심영역 이미지에 가보 필터(Gabor filter)를 적용하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 2 항에 있어서, 상기 특징점 이미지 출력부는,상기 특징점 추출을 위해 상기 출력된 필터 이미지에 시프트 알고리즘(Shift algorithm)을 적용하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 3 항에 있어서, 상기 세부 종 판단부는,상기 추출된 특징점과 상기 제 1 데이터베이스부에 저장된 복수 개 이미지의 특징점 간 유클리드 거리 값(Euclidean distance, L2-Norm)을 각각 산출하여 비교하는 이미지 비교부; 및상기 제 1 데이터베이스부에 저장된 복수 개 이미지의 특징점 중 상기 산출된 유클리드 거리 값이 가장 작은 이미지의 특징점을 매칭 특징점으로 선정하는 매칭 특징점 선정부;를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 7 항에 있어서, 상기 매칭 특징점 선정부는,상기 선정된 매칭 특징점 외에 상기 산출된 유클리드 거리 값이 작은 순으로 매칭 특징점을 추가로 더 선정한 후, 다음 수학식으로 정의되는 매칭 판단식을 이용하여 상기 선정된 매칭 특징점의 매칭 신뢰도를 판단하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 1 항에 있어서,상기 이미지 입력부로부터 입력된 얼굴 이미지와 제 2 데이터베이스부에 저장된 이미지와의 비교를 통해 상기 동물의 종을 판단하는 종 판단부를 더 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 1 항에 있어서, 상기 제 1 데이터베이스부는,상기 동물의 세부 종을 판단할 수 있는 표준화된 데이터로 수집된 복수 개의 변이(Variation) 이미지를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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제 9 항에 있어서, 상기 제 2 데이터베이스부는,상기 동물의 종을 판단할 수 있는 표준화된 데이터로 수집된 복수 개의 종(Breed) 이미지를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 시스템
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이미지 입력부에서 개과에 속하는 동물의 얼굴 이미지를 입력받는 이미지 입력 단계;비문 특징점 이미지 추출부에서 상기 입력된 얼굴 이미지로부터 비문 특징점 이미지를 추출하는 비문 특징점 이미지 추출 단계;세부 종 판단부에서 상기 추출된 비문 특징점 이미지와 제 1 데이터베이스부에 저장된 복수 개의 이미지와 비교를 통해 상기 동물의 세부 종을 판단하는 세부 종 판단 단계; 및세부 종 결과 출력부에서 상기 판단된 세부 종 결과를 출력하는 세부 종 결과 출력 단계;를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 비문 특징점 이미지 추출 단계는,전처리부에서 상기 입력된 얼굴 이미지 중 관심영역(ROI: Region Of Interest)에 해당하는 이미지를 설정한 후, 이를 전처리하는 전처리 단계;필터 이미지 출력부에서 상기 전처리된 관심영역 이미지를 필터링하여 패턴 값이 추출된 필터 이미지를 출력하는 필터 이미지 출력 단계; 및특징점 이미지 출력부에서 상기 출력된 필터 이미지로부터 특징점을 추출하여 비문 특징점 이미지를 출력하는 특징점 이미지 출력 단계;를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 추출된 특징점은,적어도 하나 이상의 비문 특징점 위치, 스케일 및 방향을 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 전처리 단계는,상기 관심영역 이미지의 설정을 위해 상기 입력된 얼굴 이미지에 적응 임계(Adaptive thresholding) 알고리즘을 적용하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 필터 이미지 출력 단계는,상기 필터 이미지의 출력을 위해 상기 전처리된 관심영역 이미지에 가보 필터(Gabor filter)를 적용하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 13 항에 있어서, 상기 특징점 이미지 출력 단계는,상기 특징점의 추출을 위해 상기 출력된 필터 이미지에 시프트 알고리즘(Shift algorithm)을 적용하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 세부 종 판단 단계는,이미지 비교부에서 상기 추출된 특징점과 상기 제 1 데이터베이스부에 저장된 복수 개 이미지의 특징점 간 유클리드 거리 값(Euclidean distance, L2-Norm)을 각각 산출하여 비교하는 이미지 비교 단계; 및매칭 특징점 선정부에서 상기 제 1 데이터베이스부에 저장된 복수 개 이미지의 특징점 중 상기 산출된 유클리드 거리 값이 가장 작은 이미지의 특징점을 매칭 특징점으로 선정하는 매칭 특징점 선정 단계;를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 18 항에 있어서, 상기 매칭 특징점 선정 단계는,상기 선정된 매칭 특징점 외에 상기 산출된 유클리드 거리 값이 작은 순으로 매칭 특징점을 추가로 더 선정한 후, 다음 수학식으로 정의되는 매칭 판단식을 이용하여 상기 선정된 매칭 특징점의 매칭 신뢰도를 판단하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 12 항에 있어서,종 판단부에서 상기 이미지 입력 단계로부터 입력된 얼굴 이미지와 제 2 데이터베이스부에 저장된 이미지와의 비교를 통해 상기 동물의 종을 판단하는 종 판단단계를 더 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 12 항에 있어서, 상기 제 1 데이터베이스부는,상기 동물의 세부 종을 판단할 수 있는 표준화된 데이터로 수집된 복수 개의 변이(Variation) 이미지를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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제 20 항에 있어서, 상기 제 2 데이터베이스부는,상기 동물의 종을 판단할 수 있는 표준화된 데이터로 수집된 복수 개의 종(Breed) 이미지를 포함하는 딥러닝 기반 비문 인식 방법
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