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수정된 사이클 생성적 적대 신경망을 이용하는 나이 추정 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021005897
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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 나이 추정 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 수정된 사이클 생성적 적대 신경망을 이용한 나이 인식 기술에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 일 데이터베이스의 얼굴 영상을 학습한 나이 추정 신경망을 이용하더라도 변환 영상을 생성하는 과정을 통해 일 데이터베이스와 연관성이 낮은 타 데이터베이스의 영상에 대한 나이 추정의 정확도를 높일 수 있다.
Int. CL G06K 9/00 (2006.01.01) G06K 9/42 (2006.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06K 9/00221(2013.01) G06K 9/42(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190131912 (2019.10.23)
출원인 동국대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0048623 (2021.05.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.23)
심사청구항수 3

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 동국대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 중구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박강령 서울 강남구
2 김유환 세종특별자치시 섭

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인지담 대한민국 경기도 성남시 분당구 대왕판교로***, A동 ***호(삼평동, 유스페이스*)

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
2019.10.23 수리 (Accepted) 1-1-2019-1081725-08
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.07.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.09.09 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0160706-21
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.10.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0744881-66
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.12.28 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1417409-35
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2020.12.28 수리 (Accepted) 1-1-2020-1417385-27
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
입력 영상에 대한 전처리 과정을 수행하여 원본 영상을 생성하는 전처리부;상기 원본 영상을 수정된 사이클 생성적 적대 신경망을 이용하여 변환 영상을 생성하는 변환부; 및상기 변환 영상에 대한 나이를 추정하는 나이 추정부;를 포함하는 나이 추정 장치
2 2
제1 항에 있어서,상기 원본 영상의 나이와 상기 변환 영상의 나이 차이에 임계값 이상인 경우, 상기 원본 영상의 나이를 상기 입력 영상에 대한 나이로 출력하고, 상기 원본 영상의 나이와 상기 변환 영상의 나이 차이에 임계값 미만인 경우, 상기 변환 영상의 나이를 상기 입력 영상에 대한 나이로 출력하는 선정부;를 더 포함하되,상기 나이 추정부는 상기 원본 영상에 대한 나이를 추가로 추정하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
3 3
제1 항에 있어서, 상기 수정된 사이클 생성적 적대 신경망은 생성부 및 판별부를 포함하고,상기 생성부는 일 데이터베이스의 영상과 타 데이터베이스의 영상에 대한 상기 생성부의 추가 출력인 특징 벡터 간의 거리에 따른 손실을 포함하는 손실 함수를 포함하여 학습되고,상기 판별부는 상기 원본 영상과 상기 변환 영상에 대한 상기 판별부의 추가 출력에 대해 증가 함수를 적용한 추가적인 손실을 고려한 손실 함수를 사용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
4 4
제3항에 있어서, 상기 생성부는 상기 변환 영상을 출력하는 레이어 및 상기 추가 출력을 출력하는 레이어를 포함하는 신경망이고,상기 판별부는 원 출력을 출력하는 레이어 및 상기 추가 출력을 출력하는 레이어를 포함하는 신경망인 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
5 5
제1 항에 있어서, 상기 전처리부는 상기 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하고,상기 얼굴 영역에서 양 눈의 중심 위치를 바탕으로 인플레인 로테이션 각도(in-plane rotation)를 산출하고, 상기 인플레이 로테이션 각도에 따라 상기 얼굴 영역을 회전하고, 상기 얼굴 영역의 크기를 정규화 하여 상기 원본 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 장치
6 6
나이 추정 장치가 나이를 추정하는 방법에 있어서,입력 영상에 대한 전처리 과정을 수행하여 원본 영상을 생성하는 단계;상기 원본 영상을 수정된 사이클 생성적 적대 신경망을 이용하여 변환 영상을 생성하는 단계; 및상기 변환 영상에 대한 나이를 추정하는 단계;를 포함하는 나이 추정 방법
7 7
제6 항에 있어서,상기 원본 영상에 대한 나이를 추가로 추정하는 단계; 및상기 원본 영상의 나이와 상기 변환 영상의 나이 차이에 임계값 이상인 경우, 상기 원본 영상의 나이를 상기 입력 영상에 대한 나이로 출력하고, 상기 원본 영상의 나이와 상기 변환 영상의 나이 차이에 임계값 미만인 경우, 상기 변환 영상의 나이를 상기 입력 영상에 대한 나이로 출력하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
8 8
제6 항에 있어서, 상기 수정된 사이클 생성적 적대 신경망은 생성부 및 판별부를 포함하고,상기 생성부는 일 데이터베이스의 영상과 타 데이터베이스의 영상에 대한 상기 생성부의 추가 출력인 특징 벡터 간의 거리에 따른 손실을 포함하는 손실 함수를 포함하여 학습되고,상기 판별부는 상기 원본 영상과 상기 변환 영상에 대한 상기 판별부의 추가 출력에 대해 증가 함수를 적용한 추가적인 손실을 고려한 손실 함수를 사용하여 학습되는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
9 9
제8항에 있어서, 상기 생성부는 상기 변환 영상을 출력하는 레이어 및 상기 추가 출력을 출력하는 레이어를 포함하는 신경망이고,상기 판별부는 원 출력을 출력하는 레이어 및 상기 추가 출력을 출력하는 레이어를 포함하는 신경망인 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
10 10
제6 항에 있어서, 상기입력 영상에 대한 전처리 과정을 수행하여 원본 영상을 생성하는 단계는,상기 입력 영상에서 얼굴 영역을 추출하는 단계;상기 얼굴 영역에서 양 눈의 중심 위치를 바탕으로 인플레인 로테이션 각도(in-plane rotation)를 산출하는 단계;상기 인플레이 로테이션 각도에 따라 상기 얼굴 영역을 회전하는 단계; 및상기 얼굴 영역의 크기를 정규화 하여 상기 원본 영상을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 나이 추정 방법
11 11
제6항 내지 제10항 중 어느 하나의 나이 추정 방법을 실행하고 컴퓨터가 판독 가능한 기록매체에 기록된 컴퓨터 프로그램
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 교육부 동국대학교 개인기초연구(교육부)(R&D) 딥러닝, 이기종 카메라 re-identification 및 영상 자동 생성 기반 대상체 몸 및 움직임 특징을 이용한 원거리 생체 인식 기술 개발
2 과학기술정보통신부 동국대학교 산학협력단 기본연구 GAN (Generative Adversarial Network)기반 고화질 열화상 영상 복원 및 Skeleton Joint 검출을 이용한 위급 상황 행위 인식 연구