스포츠 영상 선수 식별을 위한 얼굴 검출 기술로서, 대용량 학습용 이미지 데이터베이스로부터 학습 모델을 생성하고, 입력 영상 내 얼굴을 검출 하는 기술에 관한것이다. 사전에 구축된 대용량 학습 데이터베이스에 수집된 학습용 이미지로부터 얼굴 학습 모델을 생성하고, 생성된 모델을 이용하여 회선 신경망을 재구성하여 입력 영상 내 존재하는 얼굴을 검출하도록 하는 기술이다.
- 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 영상 인식을 활용한 서비스가 증대되고 있으며, 이러한 자동 객체 인식을 바탕으로 관련된 지식을 융합하여 제공하는 형태의 서비스가 새로 운 서비스 형태로 대두되고 있다.
- 다양한 형태의 객체를 검출하고 식별하기 위한 기술들이 개발되고 있으며, 특히, 스포츠 영상에 등장하는 얼굴은 선수들의 빠른 움직임으로 인해 얼굴이 다양한 각도로 촬영되기 때문에 정면 얼굴 검출만으로는 선수인식을 위한 얼굴 검출하는데 한계를 가진다.
- 따라서 그런 특징을 갖는 영상들에 대해서 검출 성능을 향상하기 위해서는 다양한 각도로 변화된 얼굴을 검출할 수 있는 딥러닝 기반 얼굴 검출 기술이 필요하다.
- 이전 기술은 다양한 각도로 변화된 얼굴을 검출하기 위해 다양한 각도의 얼굴 학습과 회선 신경망 기반으로 얼굴을 검출하는 기술이다.
- 이전 기술은 정면 얼굴뿐만 아니라 다양한 각도의 얼굴도 검출하는 기술로써 기존 얼굴 검출 기술의 문제점인 측면 얼굴의 낮은 검출율을 보완한다.
가. 기술이전의 내용
A. 기술명: 얼굴 학습 모델 생성 기술
B. 기술명: 얼굴 검출 기술
나. 기술이전의 범위
A. 기술명: 얼굴 학습 모델 생성 기술
- 얼굴 학습 모델 생성 S/W
- 상세설계서
- 요구사항 정의서
- 시험 절차 및 결과서
B. 기술명: 얼굴 검출 기술
- 얼굴 검출 S/W
- 상세설계서
- 요구사항 정의서
- 시험 절차 및 결과서
- 이전 기술 중 얼굴 검출 기술은 방범(CCTV 등), 의료 등 사회 보건 및 보안 분야에 적용함으로써 공공의 안전 및 효용을 향상시키는 데 기여할 수 있다.
- 이전 기술 중 얼굴 검출 기술은 지능형 얼굴 인식 기술로 확장 되어 주요 적용 분야가 CCTV와 같은 보안 분야뿐만 아니라, 방송, 오락, 교통, 항만, 인프라 감시와 같은 다양한 분야에서의 활용성이 크다.