맞춤기술찾기

이전대상기술

인식 모델 학습 장치, 촬영본 영상 분석 장치 및 촬영본 검색 서비스 제공 장치

  • 기술번호 : KST2022000697
  • 담당센터 :
  • 전화번호 :
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 촬영본 영상 분석 장치가 개시된다. 본 발명의 실시예에 따른 촬영본 영상 분석 장치는, 적어도 하나의 프로그램 및 프로그램이 기록된 메모리 및 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며, 프로그램은 촬영본으로부터 적어도 하나의 프레임을 추출하는 프레임 추출부, 미리 학습된 촬영 구도 인식 모델을 기반으로 추출된 적어도 하나의 프레임에 대해 촬영 구도 및 촬영 위치를 추정하는 촬영 구도 및 위치 인식부, 미리 학습된 촬영 장소 인식 모델 및 촬영 시간 인식 모델을 기반으로 추출된 적어도 하나의 프레임에 대해 촬영 장소 및 촬영 시간을 추정하는 장소 및 시간 정보 추출부 및 프레임별로 추정된 정보들을 촬영본 별로 결합하고, 결합 정보를 촬영본에 태깅하는 정보 결합부를 포함할 수 있다.
Int. CL G06N 3/08 (2006.01.01) G06K 9/00 (2006.01.01) G10L 25/30 (2013.01.01) G10L 15/06 (2006.01.01)
CPC G06N 3/08(2013.01) G06V 20/46(2013.01) G10L 25/30(2013.01) G10L 15/063(2013.01) H04N 5/23222(2013.01)
출원번호/일자 1020200082871 (2020.07.06)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2022-0005255 (2022.01.13) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.11.18)
심사청구항수 20

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 손정우 대전광역시 유성구
2 곽창욱 대전광역시 유성구
3 김선중 세종특별자치
4 이호재 대전광역시 유성구
5 한민호 대전광역시 유성구
6 함경준 대전광역시 유성구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한양특허법인 대한민국 서울특별시 강남구 논현로**길 **, 한양빌딩 (도곡동)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.07.06 수리 (Accepted) 1-1-2020-0699232-63
2 [심사청구]심사청구서·우선심사신청서
2020.11.18 수리 (Accepted) 1-1-2020-1239134-54
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
적어도 하나의 프로그램 및 프로그램이 기록된 메모리; 및적어도 하나의 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,적어도 하나의 프로그램은,촬영 구도 및 촬영 위치가 태깅된 촬영본을 학습 데이터로 하여 촬영 구도 및 촬영 위치를 추정하는 신경망 모델을 생성하는 촬영 구도 인식 모델 생성부; 및촬영 시간 및 촬영 장소가 태깅된 촬영본을 학습 데이터로 하여 촬영 시간 및 촬영 장소를 추정하는 신경망 모델을 생성하는 촬영 시간 및 장소 인식 모델 생성부를 포함하는, 인식 모델 학습 장치
2 2
제1항에 있어서, 촬영 구도 인식 모델 생성부는, 촬영본으로부터 적어도 하나의 프레임을 추출하여 프레임 단위의 데이터를 구성하는 프레임 추출부;추출된 적어도 하나의 프레임에 포함된 객체에 관련된 영상 특징을 추출하는 영상 특징 추출부; 및추출된 영상 특징이 입력됨에 따라 해당 프레임에 태깅되어 있는 촬영 구도 및 촬영 위치를 추정하도록 신경망 모델인 촬영 구도 인식 모델을 학습시키는 인식 모델 학습부를 포함하는, 인식 모델 학습 장치
3 3
제2항에 있어서, 촬영 구도는, 익스트림 롱샷, 롱샷, 풀샷, 니샷, 웨이스트샷, 바스트샷, 클로즈샷, 클로즈업샷, 익스트림 클로즈업샷 및 오버 숄더샷 중 적어도 하나를 포함하는, 인식 모델 학습 장치
4 4
제3항에 있어서, 촬영 구도 각각은, 촬영 위치에 따라 하이 앵글 샷, 로우앵글 샷, 일반 샷 중 적어도 하나로 분류되는, 인식 모델 학습 장치
5 5
제2항에 있어서, 촬영 구도 인식 모델 생성부는, 촬영본으로부터 오디오 스펙트럼(audio spectrum)을 추출하는 음성 특징 추출부를 더 포함하고, 인식 모델 학습부는, 오디오 스펙트럼이 입력됨에 따라 해당 촬영본에 태깅되어 있는 촬영 구도 및 촬영 위치를 추정하도록 신경망 모델인 촬영 구도 인식 모델을 학습시키는, 인식 모델 학습 장치
6 6
제1항에 있어서, 촬영 시간 및 장소 인식 모델 생성부는, 촬영본으로부터 적어도 하나의 프레임을 추출하여 프레임 단위의 데이터를 구성하는 프레임 추출부; 및추출된 프레임의 촬영 구도, 색상 분포 및 키 프레임 중 적어도 하나가 입력됨에 따라 해당 프레임에 태깅되어 있는 촬영 장소 또는 촬영 시간을 추정하도록 촬영 장소 인식 모델 또는 시간 인식 모델을 학습시키는 인식 모델 학습부를 포함하는, 인식 모델 학습 장치
7 7
제6항에 있어서, 프레임 추출부 및 인식 모델 학습부 사이에, 미리 학습된 촬영 구도 인식 모델을 기반으로 추출된 프레임에서 촬영 구도를 추정하는 촬영 구도 추출부;추출된 프레임에서 색상 분포를 추출해내는 영상 특징 추출부; 및 추출된 프레임들 중에 대표 프레임 추출해내는 키 프레임 추출부 중 적어도 하나를 포함하는, 인식 모델 학습 장치
8 8
제7항에 있어서, 영상 특징 추출부는, 프레임의 복수의 분할 영역들 각각의 색상 분포 및 프레임 전체의 색상 분포를 추출해내는, 인식 모델 학습 장치
9 9
적어도 하나의 프로그램 및 프로그램이 기록된 메모리; 및적어도 하나의 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,적어도 하나의 프로그램은,촬영본으로부터 적어도 하나의 프레임을 추출하는 프레임 추출부;미리 학습된 촬영 구도 인식 모델을 기반으로 추출된 적어도 하나의 프레임에 대해 촬영 구도 및 촬영 위치를 추정하는 촬영 구도 및 위치 인식부; 미리 학습된 촬영 장소 인식 모델 및 촬영 시간 인식 모델을 기반으로 추출된 적어도 하나의 프레임에 대해 촬영 장소 및 촬영 시간을 추정하는 장소 및 시간 정보 추출부; 및프레임별로 추정된 정보들을 촬영본 별로 결합하고, 결합 정보를 촬영본에 태깅하는 정보 결합부를 포함하는, 촬영본 영상 분석 장치
10 10
제9항에 있어서, 추출된 프레임별로 소정 요소들을 기반으로 촬영 품질을 측정하는 촬영 품질 측정부를 더 포함하고, 정보 결합부는, 측정된 촬영 품질을 기반으로 결합 정보를 선별하는, 촬영본 영상 분석 장치
11 11
제10항에 있어서, 결합 정보는, 촬영 구도, 촬영 위치 및 촬영 품질 중 적어도 하나를 포함하되,정보 결합부는, 촬영 구도별로 합산된 촬영 품질 점수를 기반으로 촬영 구도를 선정하고, 촬영 위치별로 합산된 촬영 품질 점수를 기반으로 촬영 위치를 선정하고, 선정된 촬영 구도로 인식된 프레임들의 품질 점수의 평균으로 촬영 품질을 산출하여 결합 정보로 사용하는, 촬영본 영상 분석 장치
12 12
제10항에 있어서, 소정 요소는, 프레임에 포함된 주요 선의 방향이 일정한 정도인 선의 방향성, 선의 선명한 정도인 선예도 및 사전에 구축된 촬영 구도 데이터와 프레임에 포함된 객체 정보를 비교한 유사도 중 적어도 하나를 포함하는, 촬영본 영상 분석 장치
13 13
제12항에 있어서, 장소 및 시간 정보 추출부는, 미리 학습된 촬영 구도 검출 모델을 기반으로 추정된 프레임의 촬영 구도, 색상 분포 및 키 프레임 중 적어도 하나를 촬영 장소 인식 모델 및 촬영 시간 인식 모델에 입력하여 추출된 적어도 하나의 프레임에 대해 촬영 장소 및 촬영 시간을 추정해내는, 촬영본 영상 분석 장치
14 14
제11항에 있어서,추정된 촬영 장소 및 촬영 시간을 기반으로 프레임들을 소정 그룹들로 클러스터링하는 장소 및 시간 기준 그룹화부를 더 포함하고, 정보 결합부는, 그룹 결과를 기반으로 결합 정보를 선별하는, 촬영본 영상 분석 장치
15 15
제14항에 있어서,결합 정보는, 시간 그룹 및 장소 그룹 중 적어도 하나를 포함하되,정보 결합부는, 각 그룹들에 속한 프레임의 개수를 기반으로 결합 정보로 사용될 시간 그룹 및 장소 그룹을 결정하는, 촬영본 영상 분석 장치
16 16
적어도 하나의 프로그램 및 프로그램이 기록된 메모리; 및프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,프로그램은검색 키워드가 입력됨에 따라, 해당 검색 키워드에 상응하는 적어도 하나의 항목이 태깅된 촬영본을 검색하는 태깅 항목 검색부; 및 검색된 적어도 하나의 촬영본을 출력하는 촬영본 출력부를 포함하는, 촬영본 검색 서비스 제공 장치
17 17
제16항에 있어서, 항목은, 촬영구도, 촬영위치, 실제촬영장소 및 실제촬영시간 중 적어도 하나를 포함하는, 촬영본 검색 서비스 제공 장치
18 18
제16항에 있어서, 검색된 촬영본들이 복수일 경우, 검색된 촬영본들을 소정 기준에 따라 정렬하는 촬영본 정렬부를 더 포함하되,촬영본 출력부는, 촬영본 정렬부에 의해 정렬된 순서로 촬영본들을 출력하는, 촬영본 검색 서비스 제공 장치
19 19
제18항에 있어서, 촬영본 정렬부는, 복수의 촬영본들 각각에 태깅된 다른 항목들을 참조하여 촬영본들을 정렬하는, 촬영본 검색 서비스 제공 장치
20 20
제16항에 있어서,이미 제작된 영화에 대한 영화 문법(film grammar) 정보를 저장하는 DB를 더 포함하고, 촬영본 정렬부는, 영화 문법 정보를 기반으로 이전에 선택된 촬영본의 촬영 구도와 최적으로 매칭되는 촬영 구도가 태깅된 촬영본 순으로 정렬하는, 촬영본 검색 서비스 제공 장치
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 과학기술정보통신부 한국전자통신연구원 정부출연금사업(기관고유사업) 초실감 입체공간 미디어·콘텐츠 원천기술연구