| 1 |
1
사용자로부터 입력된 영상에서 얼굴을 추적하는, 이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치에 있어서,상기 영상의 초기 이미지로부터 적어도 하나 이상의 객체에 관한 서로 다른 특징을 포함하는 적어도 하나의 추가 이미지를 생성하는 이미지 생성 네트워크부;상기 초기 이미지 및 적어도 하나의 추가 이미지에 존재하는 특징 정보를 추출하는 정보 추출부;상기 특징 정보에 기초하여 얼굴을 추적하기 위한 객체 추적 모델을 생성하는 객체 추적 모델 생성부; 및상기 객체 추적 모델을 이용하여 상기 사용자로부터 입력된 영상에서 상기 얼굴을 추적하는 객체 추적부;를 포함하는, 이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 추가 이미지는,상기 초기 이미지에 존재하는 상기 객체의 얼굴 영역이 서로 다른 각도로 변형된 형태를 포함하여 적어도 하나 이상 생성되는, 이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 이미지 생성 네트워크부는,상기 초기 이미지에 존재하는 상기 객체의 얼굴 영역을 설정하는 영역 설정부;상기 얼굴 영역에서 특징을 추출하고, 상기 특징을 미리 설정된 신경망 모델에 입력하여 서로 다른 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부; 및상기 서로 다른 특징 벡터에 기초하여 상기 객체의 얼굴 영역이 서로 다른 각도로 변형된 형태를 갖는 상기 추가 이미지를 생성하는 추가 이미지 생성부;를 포함하는, 이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 객체 추적 모델 생성부는,상기 초기 이미지 및 상기 적어도 하나의 추가 이미지 각각으로부터 추출된 특징 정보를 분석하여 상기 얼굴 영역이 특정 객체인 경우 상기 객체를 전경으로 분류하고, 상기 얼굴 영역이 특정 객체가 아니면 상기 객체를 배경으로 분류하여 분류 정보를 산출하는 분류 정보 필터를 생성하는 분류 정보 필터 생성부; 및상기 초기 이미지 및 상기 적어도 하나의 추가 이미지 각각에 포함된 상기 객체의 얼굴 영역을 프레임 형태로 표시하고, 상기 프레임 형태로 표시된 상기 객체의 얼굴 영역의 프레임 정보를 산출하는 객체 프레임 정보 필터를 생성하는 객체 프레임 정보 필터 생성부;를 포함하는, 이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 객체 추적 모델 생성부는,상기 분류 정보 필터 및 상기 객체 프레임 정보 필터에 컨볼루션 연산을 수행하여 상기 객체 추적 모델을 생성하는, 모델 생성부;를 더 포함하는, 이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치
|
| 6 |
6
제5항에 있어서,상기 객체 추적부는,상기 정보 추출부에서 상기 사용자로부터 입력된 영상에서 추출된 실시간 특징 정보를 전달받고, 상기 실시간 특징 정보를 상기 객체 추적 모델에 적용하여 상기 특정 객체를 추적 및 표시하되, 상기 분류 정보 필터를 이용하여 상기 실시간 특징 정보의 얼굴 영역이 전경 또는 배경인지 분류하고, 상기 객체 프레임 정보 필터를 이용하여 상기 실시간 특징 정보의 얼굴 영역을 프레임 형태로 표시하여 상기 영상으로부터 상기 얼굴인 상기 특정 객체를 추적 및 표시하는, 이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치
|
| 7 |
7
이미지 생성 네트워크를 이용한 얼굴 추적 장치로부터 수행되는 얼굴 추적 방법에 있어서,사용자로부터 영상을 입력받는 입력 단계;상기 영상의 초기 이미지로부터 적어도 하나 이상의 객체에 관한 서로 다른 특징을 포함하는 적어도 하나의 추가 이미지를 생성하는 이미지 생성 단계;상기 초기 이미지 및 적어도 하나의 추가 이미지에 존재하는 특징 정보를 추출하는 정보 추출 단계;상기 특징 정보에 기초하여 얼굴을 추적하기 위한 객체 추적 모델을 생성하는 객체 추적 모델 생성 단계; 및상기 객체 추적 모델을 이용하여 상기 사용자로부터 입력된 영상에서 상기 얼굴을 추적하는 객체 추적 단계;를 포함하는, 얼굴 추적 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 추가 이미지는,상기 초기 이미지에 존재하는 상기 객체의 얼굴 영역이 서로 다른 각도로 변형된 형태를 포함하여 적어도 하나 이상 생성되는, 얼굴 추적 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 이미지 생성 단계는,상기 초기 이미지에 존재하는 상기 객체의 얼굴 영역을 설정하는 영역 설정 단계;상기 얼굴 영역에서 특징을 추출하고, 상기 특징을 미리 설정된 신경망 모델에 입력하여 서로 다른 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성 단계; 및상기 서로 다른 특징 벡터에 기초하여 상기 객체의 얼굴 영역이 서로 다른 각도로 변형된 형태를 갖는 상기 추가 이미지를 생성하는 추가 이미지 생성 단계;를 포함하는, 얼굴 추적 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 객체 추적 모델 생성 단계는,상기 초기 이미지 및 상기 적어도 하나의 추가 이미지 각각으로부터 추출된 특징 정보를 분석하여 상기 얼굴 영역이 특정 객체인 경우 상기 객체를 전경으로 분류하고, 상기 얼굴 영역이 특정 객체가 아니면 상기 객체를 배경으로 분류하여 분류 정보를 산출하는 분류 정보 필터를 생성하는 분류 정보 필터 생성 단계; 및상기 초기 이미지 및 상기 적어도 하나의 추가 이미지 각각에 포함된 상기 객체의 얼굴 영역을 프레임 형태로 표시하고, 상기 프레임 형태로 표시된 상기 객체의 얼굴 영역의 프레임 정보를 산출하는 객체 프레임 정보 필터를 생성하는 객체 프레임 정보 필터 생성 단계;를 포함하는, 얼굴 추적 방법
|
| 11 |
11
제10항에 있어서,상기 객체 추적 모델 생성 단계는,상기 분류 정보 필터 및 상기 객체 프레임 정보 필터에 컨볼루션 연산을 수행하여 상기 객체 추적 모델을 생성하는 모델 생성 단계;를 더 포함하는, 얼굴 추적 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 객체 추적 단계는,상기 정보 추출 단계에서 상기 사용자로부터 입력된 영상에서 추출된 실시간 특징 정보를 전달받고, 상기 실시간 특징 정보를 상기 객체 추적 모델에 적용하여 상기 특정 객체를 추적 및 표시하되, 상기 분류 정보 필터를 이용하여 상기 실시간 특징 정보의 얼굴 영역이 전경 또는 배경인지 분류하고, 상기 객체 프레임 정보 필터를 이용하여 상기 실시간 특징 정보의 얼굴 영역을 프레임 형태로 표시하여 상기 영상으로부터 상기 얼굴인 상기 특정 객체를 추적 및 표시하는, 얼굴 추적 방법
|
