KR20170057118A - Method and apparatus for recognizing object, and method and apparatus for training recognition model - Google Patents
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Abstract
Description
아래 실시예들은 오브젝트 인식 방법 및 장치, 및 인식 모델 학습 방법 및 장치에 관한 것이다.The embodiments described below relate to an object recognition method and apparatus, and a recognition model learning method and apparatus.
사용자의 얼굴이나 지문을 통해 사용자 인증을 수행하는 인식 모델은 인간의 생물학적 신경 세포의 특성을 수학적 표현에 의해 모델링한 인공 신경망(artificial neural network)에 기초할 수 있다. 인공 신경망은 입력된 정보의 입력 패턴에 대응하는 인식 결과를 출력하는데 이용될 수 있는데 학습을 통해 입력 패턴과 출력 패턴 간의 사상(mapping)을 생성할 수 있고, 학습 결과에 기초하여 학습에 이용되지 않았던 입력 패턴에 대하여 비교적 올바른 출력 값을 생성할 수 있는 능력을 가지고 있다.A recognition model that performs user authentication through a user's face or fingerprint may be based on an artificial neural network modeled by a mathematical representation of the characteristics of human biological neurons. Artificial neural networks can be used to output recognition results corresponding to input patterns of input information. It is possible to generate mappings between input patterns and output patterns through learning, It has the ability to generate relatively correct output values for input patterns.
일 실시예에 따른 오브젝트 인식 방법은, 단일 인식 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 복수의 특징들을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 특징들에 기초하여 상기 입력 영상에 나타난 오브젝트를 인식하는 단계를 포함할 수 있다.An object recognition method includes extracting a plurality of features from an input image using a single recognition model; And recognizing an object displayed on the input image based on the extracted features.
상기 단일 인식 모델은, 입력된 정보를 압축하는 적어도 하나의 압축 레이어; 및 상기 압축된 정보로부터 상기 특징들을 복원하기 위한 적어도 하나의 복원 레이어를 포함할 수 있다.Wherein the single recognition model comprises at least one compression layer for compressing input information; And at least one reconstruction layer for reconstructing the features from the compressed information.
상기 특징들을 추출하는 단계는, 상기 입력 영상에서 복수의 영역들을 결정하는 단계; 및 상기 단일 인식 모델에 상기 영역들에 대한 정보를 입력하고, 상기 단일 인식 모델을 이용하여 상기 영역들 각각에 대한 특징을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.Wherein the extracting of the features comprises: determining a plurality of regions in the input image; And inputting information on the regions into the single recognition model and determining characteristics of each of the regions using the single recognition model.
상기 단일 인식 모델은, 단일 입력 레이어 및 상기 복수의 특징들을 출력하는 복수의 출력 레이어들을 포함할 수 있다.The single recognition model may include a single input layer and a plurality of output layers outputting the plurality of features.
상기 입력 영상 또는 상기 입력 영상의 복수의 영역들이 상기 단일 입력 레이어에 입력될 수 있다.A plurality of regions of the input image or the input image may be input to the single input layer.
상기 단일 인식 모델은, 복수의 입력 레이어들 및 상기 복수의 특징들을 출력하는 복수의 출력 레이어들을 포함할 수 있다.The single recognition model may include a plurality of input layers and a plurality of output layers outputting the plurality of features.
상기 입력 영상의 복수의 영역들이 상기 복수의 입력 레이어들에 입력될 수 있다.A plurality of regions of the input image may be input to the plurality of input layers.
상기 단일 인식 모델은, 상기 영역들 중 서로 관련이 있는 영역들의 정보를 압축하는 적어도 하나의 제1 압축 레이어; 및 상기 적어도 하나의 제1 압축 레이어로부터 전달된 정보에 기초하여 상기 영역들 전체에 대한 정보를 압축하는 제2 압축 레이어를 포함할 수 있다.Wherein the single recognition model comprises at least one first compression layer for compressing information of mutually related areas of the areas; And a second compression layer for compressing information about the entire areas based on the information delivered from the at least one first compression layer.
상기 오브젝트를 인식하는 단계는, 상기 단일 인식 모델을 이용하여 영역들 중에 현재 영역에 가림이 존재할 확률을 결정하는 단계; 및 상기 확률에 기초한 가중치를 상기 현재 영역에 대한 특징에 적용하는 단계를 포함할 수 있다.The step of recognizing the object may include determining a probability of occlusion in the current region among the regions using the single recognition model; And applying a weight based on the probability to the feature for the current region.
일 실시예에 따른 오브젝트 인식 장치는, 적어도 하나의 프로세서; 및 상기 프로세서에 의해 실행될 인스트럭션들을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고, 상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금, 단일 인식 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 복수의 특징들을 추출하는 동작; 및 상기 추출된 특징들에 기초하여 상기 입력 영상에 나타난 오브젝트를 인식하는 동작을 실행하도록 구성될 수 있다.An object recognition apparatus according to an embodiment includes at least one processor; And at least one memory for storing instructions to be executed by the processor, the instructions further comprising instructions for causing the processor to perform the steps of: extracting a plurality of features from an input image using a single recognition model, ; And recognizing an object displayed on the input image based on the extracted features.
도 1은 일 실시예에 따른 오브젝트 인식 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 입력 영상으로부터 특징들을 추출하는 일례를 설명하기 위한 흐름도이다.
도 3a 내지 도 6c는 일 실시예에 따른 단일 인식 모델의 구조들을 도시하는 도면들이다.
도 7은 일 실시예에 따른 가림(occlusion)이 존재하는 경우에 단일 인식 모델을 이용하여 특징을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 일 실시예에 따른 오브젝트 인식 장치의 구성을 도시하는 도면이다.
도 9는 일 실시예에 따른 인식 모델 학습 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은 일 실시예에 따른 가이드 특징을 이용하여 단일 인식 모델을 학습시키는 일례를 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 일 실시예에 따른 가림 속성에 대해 단일 인식 모델을 학습시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 12는 일 실시예에 따른 학습 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.1 is a flowchart illustrating an operation of an object recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an example of extracting features from an input image according to an embodiment.
3A to 6C are diagrams showing structures of a single recognition model according to an embodiment.
FIG. 7 is a diagram for explaining a process of determining a feature using a single recognition model in the presence of an occlusion according to an exemplary embodiment. Referring to FIG.
8 is a diagram showing a configuration of an object recognition apparatus according to an embodiment.
9 is a flowchart illustrating an operation of a recognition model learning method according to an embodiment.
FIG. 10 is a view for explaining an example of learning a single recognition model using a guide feature according to an embodiment.
FIG. 11 is a diagram for explaining a process of learning a single recognition model for the occlusion attribute according to an exemplary embodiment.
12 is a diagram for explaining a configuration of a learning apparatus according to an embodiment.
아래의 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 특허출원의 범위가 본 명세서에 설명된 내용에 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다. 설명한 분야에 속하는 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 본 명세서에서 "일 실시예" 또는 "실시예"에 대한 언급은 그 실시예와 관련하여 설명되는 특정한 특징, 구조 또는 특성이 적어도 하나의 실시예에 포함된다는 것을 의미하며, "일 실시예" 또는 "실시예"에 대한 언급이 모두 동일한 실시예를 지칭하는 것이라고 이해되어서는 안된다.It should be understood that the specific structural and functional descriptions below are merely illustrative of the embodiments and are not to be construed as limiting the scope of the patent application described herein. Various modifications and variations may be made thereto by those skilled in the art to which the present invention pertains. Reference throughout this specification to "one embodiment" or "an embodiment" means that a particular feature, structure, or characteristic described in connection with the embodiment is included in at least one embodiment, It should be understood that references to "an embodiment" are not all referring to the same embodiment.
제1 또는 제2 등의 용어가 다양한 구성요소들을 구분하기 위해 사용될 수 있지만, 구성요소들이 제1 또는 제2의 용어에 의해 한정되는 것으로 해석되어서는 안된다. 또한, 실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 실시예를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.Although the terms first or second may be used to distinguish the various components, the components should not be construed as being limited by the first or second term. It is also to be understood that the terminology used in the description is by way of example only and is not intended to be limiting. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise.
본 명세서에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.In this specification, the terms "comprises" or "having" and the like refer to the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, components, or combinations thereof.
이하에서 설명될 실시예들은 입력 영상으로부터 오브젝트(object)를 인식(recognition)하는데 적용될 수 있다. 실시예들은 복수의 인식 모델(인식기 또는 분류기)들이 아닌 하나의 인식 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 복수의 특징들(다중 특징)을 추출하고, 추출된 특징들에 기초하여 오브젝트를 인식하는데 적용될 수 있다. 오브젝트를 인식하는 것은 예를 들어, 영상에서 사용자의 얼굴 또는 장면(scene)을 인식하거나, 또는 지문 영상(fingerprint image)에서 사용자의 지문을 인식하는 것 등을 포함할 수 있다.Embodiments to be described below can be applied to recognition of an object from an input image. Embodiments can be applied to extract a plurality of features (multiple features) from an input image using one recognition model rather than a plurality of recognition models (recognizers or classifiers), and to recognize objects based on the extracted features . Recognizing an object may include, for example, recognizing a user's face or scene in the image, or recognizing the user's fingerprint in a fingerprint image, and the like.
오브젝트를 인식하는 동작은 오브젝트를 인식함으로써 오브젝트를 인증(verification) 또는 식별(identification)하는 동작을 포함할 수 있다. 오브젝트를 인증하는 동작은 오브젝트가 미리 등록된 오브젝트인지 여부를 결정하는 동작을 포함할 수 있고, 오브젝트를 식별하는 동작은 오브젝트가 미리 등록된 오브젝트들 중 어느 오브젝트에 해당되는지를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.The operation of recognizing an object may include an operation of verifying or identifying the object by recognizing the object. The act of authenticating an object may include determining whether the object is a pre-registered object, and the act of identifying the object may include determining which object of the pre-registered objects the object corresponds to .
이하, 실시예들을 첨부된 도면들을 참조하여 상세하게 설명한다. 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 도면 부호에 관계없이 동일한 구성 요소는 동일한 참조 부호를 부여하고, 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS In the following description of the present invention with reference to the accompanying drawings, the same components are denoted by the same reference numerals regardless of the reference numerals, and a duplicate description thereof will be omitted.
도 1은 일 실시예에 따른 오브젝트 인식 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a flowchart illustrating an operation of an object recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 단계(110)에서, 오브젝트 인식 장치는 단일 인식 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 복수의 특징들을 추출한다. 오브젝트 인식 장치는 예를 들어, 단일 인식 모델을 이용하여 사용자의 얼굴이 나타난 얼굴 영상에서 사용자 얼굴과 관련된 다중 특징을 추출하거나 또는 사용자의 지문 정보를 포함하는 지문 영상에서 지문과 관련된 다중 특징을 추출할 수 있다.Referring to FIG. 1, in
단일 인식 모델은 예를 들어, 복수의 레이어(layer)들을 포함하는 딥 뉴럴 네트워크(deep neural network)에 기초할 수 있다. 각각의 레이어들은 수학적 모델에 기초한 인공 뉴런(artificial neuron)들을 포함하고, 각 인공 뉴런들은 다른 인공 뉴런과 연결될 수 있다. 단일 인식 모델은 인공 뉴런들의 처리 결과에 기초하여 입력된 정보로부터 다중 특징을 추출할 수 있다. 단일 인식 모델의 입력 구조에 따라, 오브젝트 인식 장치는 입력 영상에 포함된 하나의 영역에 대한 정보를 단일 인식 모델에 입력하거나 또는 입력 영상에 포함된 복수의 영역들에 대한 정보를 단일 인식 모델에 입력할 수 있다. 단일 인식 모델에 하나의 입력 정보가 입력되더라도, 단일 인식 모델은 하나의 입력 정보로부터 복수의 특징들을 추출할 수 있다. 단일 인식 모델의 기능 및 구조에 대한 보다 자세한 내용은 도 3a 내지 도 6c를 참조하여 후술한다.The single recognition model may be based, for example, on a deep neural network comprising a plurality of layers. Each layer contains artificial neurons based on a mathematical model, and each artificial neuron can be associated with another artificial neuron. The single recognition model can extract multiple features from the input information based on the processing results of artificial neurons. According to the input structure of the single recognition model, the object recognition apparatus inputs information on one region included in the input image into a single recognition model, or inputs information on a plurality of regions included in the input image into a single recognition model can do. Even if one input information is input to the single recognition model, the single recognition model can extract a plurality of features from one input information. The details of the function and structure of the single recognition model will be described later with reference to FIGS. 3A to 6C.
이와 같은 단일 인식 모델은 학습 영상(training image)들에 기초하여 미리 학습될 수 있다. 단일 인식 모델의 학습 과정에 대해서는 도 9 내지 도 12를 참조하여 후술한다.Such a single recognition model can be learned in advance based on training images. The learning process of the single recognition model will be described later with reference to FIG. 9 to FIG.
단계(120)에서, 오브젝트 인식 장치는 단계(110)에서 추출된 특징들에 기초하여 입력 영상에 나타난 오브젝트를 인식한다. 오브젝트 인식 장치는 예를 들어, 입력 영상에 나타난 사용자의 얼굴, 지문 또는 장면을 인식할 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.In
오브젝트 인식 장치는 단일 인식 모델로부터 출력된 다중 특징들에 기초하여 입력 영상에 나타난 오브젝트가 미리 등록된 오브젝트인지 여부 또는 오브젝트가 미리 등록된 오브젝트들 중 어느 오브젝트인지를 결정할 수 있다. 오브젝트 인식 장치는 추출된 특징들에 기초하여 입력 영상에 나타난 오브젝트와 미리 등록된 오브젝트 간의 유사도를 결정하고, 유사도에 따라 오브젝트에 대한 인식이 성공 또는 실패인지를 결정할 수 있다.The object recognition apparatus can determine whether an object displayed in the input image is an object registered in advance or an object among objects in which objects are registered in advance, based on the multiple features output from the single recognition model. The object recognition apparatus can determine the degree of similarity between the object displayed in the input image and the object registered in advance based on the extracted features and determine whether the recognition of the object is success or failure according to the degree of similarity.
도 2는 일 실시예에 따른 입력 영상으로부터 특징들을 추출하는 일례를 설명하기 위한 흐름도이다. 도 2를 참조하면, 단계(210)에서 오브젝트 인식 장치는 입력 영상에서 복수의 영역들을 결정한다. 예를 들어, 입력 영상이 얼굴 영상인 경우, 오브젝트 인식 장치는 얼굴 영상에서 얼굴의 전체 영역에 대한 패치(patch) 영역 및 얼굴의 특정 영역을 확대한 패치 영역(예를 들어, 코 영역에 대한 패치 영역)을 결정할 수 있다. 실시예에 따라, 입력 영상에서 결정된 영역들은 서로 중첩될 수 있다.2 is a flowchart illustrating an example of extracting features from an input image according to an embodiment. Referring to FIG. 2, in
단계(220)에서, 오브젝트 인식 장치는 단일 인식 모델을 이용하여 영역들 각각에 대한 특징을 결정한다. 오브젝트 인식 장치는 단계(210)에서 결정된 영역들에 대한 정보를 단일 입력 모델에 입력하고, 단일 인식 모델로부터 각 영역들에 대응하는 특징들을 추출할 수 있다.In
도 3a 내지 도 6c는 일 실시예에 따른 단일 인식 모델의 구조들을 도시하는 도면들이다.3A to 6C are diagrams showing structures of a single recognition model according to an embodiment.
도 3a를 참조하면, 일 실시예에 따른 단일 인식 모델(320)은 단일 입력 및 다중 특징 출력의 구조를 가질 수 있다. 단일 인식 모델(320)은 입력 영상(310) 또는 입력 영상(310)의 일 영역에 대한 정보를 입력받아 복수의 특징들(370)을 출력할 수 있다. 여기서는 얼굴 영상이 입력 영상(310)으로 입력된다고 가정한다. 입력 영상(310)의 일 영역에 대한 정보가 단일 인식 모델(320)에 입력되더라도, 단일 인식 모델(320)은 해당 영역에 대한 특징뿐만 아니라 다른 영역에 대한 특징도 출력할 수 있다.Referring to FIG. 3A, a
단일 인식 모델(320)은 복수의 레이어들이 연결된 구조를 가지고, 각 레이어들은 복수의 인공 뉴런들을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 단일 인식 모델(320)은 입력 영상(310) 또는 입력 영상(310)의 일 영역에 대한 정보를 입력받는 단일 입력 레이어(330), 입력 레이어(330)로부터 전달된 정보에 기초하여 계산된 출력 값을 제2 중간 레이어들(350)에 전달하는 제1 중간 레이어(340), 제1 중간 레이어(340)의 출력 값에 기초하여 출력할 특징들을 구체화하는 제2 중간 레이어들(350) 및 제2 중간 레이어들(350)의 출력 값에 기초하여 결정된 특징 들(370)을 출력하는 복수의 출력 레이어들(360)을 포함할 수 있다.The
도 3b를 참조하면, 일 실시예에 따른 단일 인식 모델(320)은 다중 입력 및 다중 특징 출력의 구조를 가질 수 있다. 오브젝트 인식 장치는 입력 영상(310)에서 복수의 영역들(315)을 결정할 수 있고, 단일 인식 모델(320)을 이용하여 영역들(315)에 대한 정보로부터 복수의 특징들(370)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 입력 영상(310)에서 복수의 패치 영역들이 결정되고, 패치 영역들에 대한 정보가 단일 인식 모델(320)의 단일 입력 레이어(330)에 입력될 수 있다. 단일 인식 모델(320)은 영역들(315) 각각에 대응하는 특징들(370)을 추출할 수 있고, 오브젝트 인식 장치는 추출된 특징들(370)에 기초하여 오브젝트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 단일 인식 모델(320)에 코 영역, 줌-인(zoom-in) 영역 및 전체 영역에 대한 정보가 입력되었다면, 단일 인식 모델(320)로부터 출력되는 특징들(370)은 코 영역에 대한 특징, 줌-인 영역에 대한 특징 및 전체 영역에 대한 특징을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3B, the
도 3c를 참조하면, 실시예에 따라 단일 인식 모델(320)에 사용자의 지문 정보를 포함하는 지문 영상(380)이 입력될 수도 있다. 지문 영상(380)은 사용자의 전체 지문의 일부분에 해당하는 부분 영상일 수 있다. 오브젝트 인식 장치는 지문 영상(380)에서 복수의 영역들(390)을 결정하고, 결정된 영역들(390)에 대한 정보를 단일 인식 모델(320)에 입력할 수 있다. 여기서, 영역들(390)은 블록 영역 단위로 결정될 수 있다. 단일 인식 모델(320)은 입력된 영역들(390)에 대한 지문 정보에 기초하여 지문 정보와 관련된 복수의 특징들(370)을 추출할 수 있다.Referring to FIG. 3C, a
도 4를 참조하면, 일 실시예에 따른 단일 인식 모델(420)은 다중 입력 및 다중 특징 출력의 구조를 가질 수 있다. 오브젝트 인식 장치는 입력 영상(410)에서 복수의 영역들(415)을 결정하고, 영역들(415)에 대한 정보가 단일 인식 모델(420)에 입력될 수 있다. 오브젝트 인식 장치는 단일 인식 모델(420)을 이용하여 각 영역들(415)에 대한 특징들(480)을 결정할 수 있다.Referring to FIG. 4, the
단일 인식 모델(420)은 영역들(415)에 대한 정보가 입력되는 입력 레이어들(430), 입력 레이어들(430)에서 출력된 정보를 압축하는 압축 레이어들(compress layers; 440), 압축 레이어들(440)로부터 출력된 정보에 기초하여 계산된 결과 값을 복원 레이어들(decompress layers; 460)에 전달하는 중간 레이어(450), 중간 레이어(450)로부터 출력된 정보로부터 각 영역들(415)에 대한 개별 특징들을 복원하는 복원 레이어들(460) 및 복원 레이어들(460)로부터 전달받은 정보에 기초하여 결정된 특징들(480)을 출력하는 출력 레이어들(470)을 포함할 수 있다. 압축 레이어들(440)에서는 영역들(415) 중 서로 관련이 있는 영역들의 정보가 압축될 수 있고, 중간 레이어(450)에서는 압축 레이어들(440)로부터 전달된 정보에 기초하여 영역들(415) 전체에 대한 정보가 압축된 후 개별 특징들에 대한 복원 과정이 시작될 수 있다.The
도 5를 참조하면, 일 실시예에 따른 단일 인식 모델(520)은 입력 영상(510) 또는 입력 영상(510)의 하나 이상의 영역에 대한 정보를 수신하는 입력 레이어(530), 입력 레이어(530)로부터 전달된 정보를 압축하여 출력하는 압축 레이어들(540), 압축 레이어들(540)로부터 출력된 정보에 기초하여 계산된 결과 값을 복원 레이어들(560)에 전달하는 중간 레이어(550), 중간 레이어(550)로부터 출력된 정보로부터 개별 특징들을 복원하는 복원 레이어들(560) 및 복원 레이어들(560)로부터 출력된 정보에 기초하여 결정된 개별 특징들(580)을 출력하는 출력 레이어들(570)을 포함할 수 있다.5, a
도 6a를 참조하면, 일 실시예에 따른 오브젝트 인식 장치는 단일 인식 모델(620)에 입력 영상(610)에서 결정된 영역들(615)에 대한 정보를 입력하고, 단일 인식 모델(620)을 이용하여 각 영역들(615)에 대한 개별 특징들(630)을 결정할 수 있다. 단일 인식 모델(620)은 영역들(615)에 대한 정보로부터 특징들(630)을 결정하기 위한 복수의 레이어(625)들을 포함하고, 각 레이어(625)들은 상위 레이어들과 연결될 수 있다. 이 때, 레이어들 간의 연결들은 도 6a에 도시된 단일 인식 모델(620)과 같이 조밀(dense)하거나 또는 도 6b에 도시된 단일 인식 모델(640)과 같이 상대적으로 성길(sparse) 수 있다.6A, an object recognition apparatus according to an exemplary embodiment inputs information on
도 6c를 참조하면, 일 실시예에 따른 단일 인식 모델(650)은 입력 영상(610)에서 결정된 영역들(615)들에 대한 정보를 입력받는 입력 레이어(660), 입력 레이어(660)로부터 전달된 정보에 기초하여 계산된 결과 값을 제2 중간 레이어들(670)에 출력하는 제1 중간 레이어(665), 제1 중간 레이어(665)의 출력에 기초하여 계산된 결과 값을 제3 중간 레이어들(675)에 출력하는 제2 중간 레이어들(670), 제2 중간 레이어들(670)의 출력에 기초하여 계산된 결과 값을 출력 레이어들(680)에 전달하는 제3 중간 레이어들(675) 및 제3 중간 레이어들(675)의 출력에 기초하여 복원한 개별 특징들(690)을 출력하는 출력 레이어(680)를 포함할 수 있다.6C, a
이상, 도 3a 내지 도 6c의 한정된 도면들을 통해 단일 인식 구조의 일례들을 설명하였다. 하지만, 단일 인식 모델의 구조는 도 3a 내지 도 6c에 도시된 일례들에 한정되지 않으며, 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 단일 인식 모델을 구성하는 레이어들 간의 연결 관계 및 레이어들의 수가 도 3a 내지 도 6c에 도시된 일례들에 한정되는 것이 아니며, 다양한 수정 및 변형이 가능하다.Above, one example of a single recognition structure has been described through the limited views of FIGS. 3A-6C. However, the structure of the single recognition model is not limited to the examples shown in Figs. 3A to 6C, and various modifications and variations are possible. For example, the number of layers and the connection relationship between the layers constituting the single recognition model is not limited to the examples shown in Figs. 3A to 6C, and various modifications and variations are possible.
복수의 특징들을 추출하기 위해 여러 개의 독립된 인식 모델들을 이용하는 경우, 연산량 및 자원의 소모량이 많고, 인식 속도로 느릴 수 있다. 하지만, 실시예들에서는 하나의 인식 모델을 이용하는 것에 의해 복수의 독립된 인식 모델들로부터 획득된 특징들과 유사한 특징들을 획득할 수 있으며, 인식률의 저하 없이 연산량 및 자원의 소모량을 줄일 수 있고, 인식 속도를 개선시킬 수 있다.When a plurality of independent recognition models are used to extract a plurality of features, a large amount of computation and resources are consumed, and the recognition speed is low. However, in the embodiments, by using one recognition model, characteristics similar to the features obtained from the plurality of independent recognition models can be obtained, the amount of calculation and resource consumption can be reduced without lowering the recognition rate, Can be improved.
도 7은 일 실시예에 따른 가림이 존재하는 경우에 단일 인식 모델을 이용하여 특징을 결정하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 7 is a diagram for explaining a process of determining a feature using a single recognition model when a blind according to an embodiment exists.
오브젝트 인식 장치는 입력 영상에 나타난 가림(예를 들어, 선글라스, 마스크 등)을 인식하여 가림에 강인(robust)하게 오브젝트를 인식할 수 있다. 예를 들어, 도 7에 도시된 실시예에서는, 입력 영상의 제1 영역(710)에 대한 정보 및 가림(선글라스)이 나타난 제2 영역(720)에 대한 정보가 단일 인식 모델(730)에 입력된다고 가정한다. 단일 인식 모델(730)에 제1 영역(710)에 대한 정보 및 제2 영역(720)에 대한 정보가 입력되면, 단일 인식 모델(730)로부터 제1 영역(710)에 대한 특징 F1, 제2 영역(720)에 대한 특징 F2뿐만 아니라 제2 영역(720)에 가림이 존재할 확률(또는, 강도(magnitude)) 값 P2(0과 1사이의 값을 가짐)가 출력될 수 있다. The object recognizing apparatus recognizes an obstruction (e.g., sunglasses, a mask, etc.) appearing in the input image and recognizes the object robustly to occlusion. 7, information about the
오브젝트 인식 장치는 단일 인식 모델(730)로부터 출력된 확률 값 P2에 기초하여 가중치(weight)를 결정하고, 결정된 가중치를 각 특징들 F1, F2에 적용할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트 인식 장치는 특징 F1에 확률 값 P2의 가중치를 적용하고, 특징 F2에 (1-P2)의 가중치를 적용할 수 있다. 확률 값 P2가 커질수록 전체 특징 F에서 가림이 존재하는 제2 영역(720)에 대한 특징 F2의 영향은 작아지고, 가림이 존재하지 않는 제1 영역(710)에 대한 특징 F1의 영향은 상대적으로 커질 수 있다. 이와 같은 과정을 통해, 오브젝트 인식 장치는, 가림이 존재하는 입력 영상이 입력되더라도 가림에 강인하게 오브젝트를 인식할 수 있다.The object recognition apparatus can determine a weight based on the probability value P 2 output from the
다른 실시예에 따르면, 오브젝트 인식 장치는 입력 영상에 대한 가림 지도(occlusion map)를 생성하고, 가림 지도를 이용하여 입력 영상에서 가림이 존재하지 않는 영역을 결정할 수 있다. 오브젝트 인식 장치는 가림이 존재하지 않는 영역에 대한 정보를 단일 인식 모델(730)에 입력하여 특징들을 추출할 수 있다.According to another embodiment, the object recognition apparatus may generate an occlusion map for an input image, and may determine an area where no occlusion exists in the input image using the occlusion map. The object recognition apparatus can extract the features by inputting the information about the area in which no occlusion exists to the
도 8은 일 실시예에 따른 오브젝트 인식 장치의 구성을 도시하는 도면이다.8 is a diagram showing a configuration of an object recognition apparatus according to an embodiment.
도 8을 참조하면, 오브젝트 인식 장치(800)는 프로세서(810) 및 메모리(820)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오브젝트 인식 장치(800)는 스마트 폰, 스마트 TV, 데스크 탑, 노트북, 태블릿 PC, 웨어러블 디바이스, 지능형 자동차, 보안 시스템, 스마트 홈 시스템, 스마트 가전기기 등에 탑재될 수 있다.Referring to FIG. 8, the
프로세서(810)는 도 1 내지 도 7을 통하여 전술한 하나 이상의 동작을 수행한다. 예를 들어, 프로세서(810)는 단일 인식 모델(830)을 이용하여 입력 영상에서 다중 특징을 추출하고, 다중 특징에 기초하여 입력 영상에 나타난 오브젝트를 인식할 수 있다. 프로세서(810)는 디스플레이 또는 스피커 등의 출력 인터페이스(미도시)를 통해 인식 결과를 출력할 수 있다. 이와 같은 프로세서(810)는 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수 있으나, 다른 형태의 하드웨어로 구현될 수도 있음은 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.The
메모리(820)는 도 1 내지 도 7을 통하여 전술한 하나 이상의 동작을 수행하기 위한 인스트럭션들을 저장하거나 또는 오브젝트 인식 장치(800)가 운용되면서 획득된 데이터와 결과를 저장할 수 있다. 일부 실시예들에서, 메모리(820)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들)를 포함할 수 있다.The
도 9는 일 실시예에 따른 단일 인식 모델을 학습시키는 학습 방법의 동작을 설명하기 위한 흐름도이다.9 is a flowchart illustrating an operation of a learning method for learning a single recognition model according to an embodiment.
도 9를 참조하면, 단계(910)에서 학습 장치는 복수의 개별 인식 모델들을 이용하여 학습 영상으로부터 복수의 특징들을 추출한다. 학습 장치는 학습 영상 또는 학습 영상에서 결정된 복수의 영역들에 대한 정보를 복수의 개별 인식 모델들에 입력하여 다중 특징을 획득할 수 있다. 학습 영상은 예를 들어, 다양한 사용자의 얼굴이 나타난 얼굴 영상 또는 지문 정보를 포함하는 지문 영상을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 9, in step 910, the learning apparatus extracts a plurality of features from a learning image using a plurality of individual recognition models. The learning apparatus can acquire multiple features by inputting information on a plurality of regions determined in the learning image or the learning image to a plurality of individual recognition models. The learning image may include, for example, a face image in which faces of various users are displayed or a fingerprint image including fingerprint information.
단계(920)에서, 학습 장치는 단계(910)에서 추출된 특징들에 기초하여 단일 인식 모델을 학습시킨다. 학습 장치는 개별 인식 모델들로부터 출력된 각 특징들을 단일 인식 모델을 학습시키기 위한 가이드 특징들로 결정하고, 가이드 특징들에 기반하여 단일 인식 모델을 학습시킬 수 있다. 학습 과정을 통해 단일 인식 모델에 적용되는 파라미터들이 업데이트될 수 있다. 학습 장치는 단일 인식 모델로부터 출력된 특징들과 개별 인식 모델들을 통해 결정된 가이드 특징들 간의 오차가 최소가 되도록 단일 인식 모델의 파라미터들을 업데이트할 수 있다. 반복적인 학습 과정을 통해 단일 인식 모델로부터 출력되는 특징들은 개별 인식 모델들을 이용하여 추출한 특징들과 유사해질 수 있다.In
학습 장치가 단일 인식 모델을 학습시키는 과정은 도 10을 참조하여 아래에서 보다 자세히 설명하도록 한다.The process by which the learning apparatus learns a single recognition model will be described in more detail below with reference to FIG.
도 10은 일 실시예에 따른 가이드 특징을 이용하여 단일 인식 모델을 학습시키는 일례를 설명하기 위한 도면이다.FIG. 10 is a view for explaining an example of learning a single recognition model using a guide feature according to an embodiment.
도 10을 참조하면, 단계(1010)에서 학습 장치는 학습 영상에서 결정된 복수의 영역들(1015, 1025, 1035) 각각에 대한 개별 인식 모델들(1020, 1030, 1040)을 학습시킬 수 있다. 단계(1050)에서, 학습 장치는 학습된 각 인식 모델들(1020, 1030, 140)로부터 가이드 특징들(1055)을 추출할 수 있다. 예를 들어, 가이드 특징들은 학습된 각 인식 모델들(1020, 1030, 1040)이 각 영역들(1015, 1025, 1035)에 대한 정보로부터 출력한 특징들일 수 있다. 가이드 특징들은 단일 인식 모델(1070)을 학습시키는 과정에서 실제 데이터 레이블(ground truth label)로 이용될 수 있다.Referring to FIG. 10, in
단일 인식 모델(1070)에 대한 학습 과정에서, 단일 인식 모델(1070)에는 영역들(1015, 1025, 1035)에 대한 정보가 모두 입력되거나 또는 하나 이상의 영역에 대한 정보가 입력될 수 있다. 도 10의 실시예에서는, 일 영역(1035)에 대한 정보가 단일 인식 모델(1070)에 입력된다고 가정한다. 단일 인식 모델(1070)에 영역(1035)에 대한 정보만이 입력되더라도 단일 인식 모델(1070)은 영역(1035)에 대한 특징뿐만 아니라 다른 영역들(1025, 1035)에 대한 특징들도 출력할 수 있다.In the learning process for the
단계(1060)에서, 학습 장치는 가이드 특징들(1055)에 기반하여 단일 인식 모델(1070)을 학습시킬 수 있다. 학습 장치는 학습된 개별 인식 모델들(1020, 1030, 1040)에서 추출된 가이드 특징들(1055)을 저장했다가, 저장된 가이드 특징들(1055)에 기초하여 단일 인식 모델(1070)로부터 추출된 특징들(1080)이 가이드 특징들(1055)과 유사해지도록 단일 인식 모델(1070)을 학습시킬 수 있다. 가이드 특징들(1055)에 기초한 학습을 통해, 단일 인식 모델(1070)로부터 출력된 특징들(1080) 간의 직교성(orthogonality)이 높아질 수 있다.At
학습 장치는 가이드 특징들(1055)들과 단일 인식 모델(1070)을 통해 예측된 특징들(1080) 간의 손실(loss)들을 계산할 수 있다. 학습 장치는 예를 들어, 다음의 수학식 1과 같이 가이드 특징들(1055)에 기초한 손실 함수를 결정할 수 있다. 손실 함수는 현재 상태에서 단일 인식 모델(1070)이 가지는 오차를 계산하기 위한 함수이다.The learning apparatus can calculate the losses between the guide features 1055 and the predicted features 1080 through the
여기서, W는 단일 인식 모델(1070)의 각 레이어들에 적용되는 현재 파라미터들을 나타내고, LGL(W)는 W에 따른 손실 함수를 나타낸다. T는 전체 학습 영상의 수를 나타내고, t는 학습 영상을 구별하기 위한 인덱스를 나타낸다. xt는 현재 학습 영상이고, zt는 xt에 대해 결정된 가이드 특징들이다. f는 단일 인식 모델(1070)에 의해 근사화된 학습 함수(learned function)를 나타낸다.Here, W represents current parameters applied to the respective layers of the
또한, 학습 장치는 예를 들어, 다음의 수학식 2와 같이 크로스 엔트로피 손실 함수(cross entropy loss function)에 기초하여 오브젝트 인식에 대한 손실 함수를 정의할 수 있다.The learning apparatus may also define a loss function for object recognition based on, for example, a cross entropy loss function as: < EMI ID = 2.0 >
여기서, Pt는 오브젝트의 식별을 위한 실제 데이터 레이블(ground truth label)을 나타내고, LID(W)는 크로스 엔트로피 손실 함수를 나타낸다. T는 전체 학습 영상의 수이고, t는 학습 영상을 구별하기 위한 인덱스이다. 는 단일 인식 모델(1070)로부터 출력된 특징들에 기초하여 결정된 예측 값을 나타낸다.Here, P t represents a ground truth label for identification of an object, and L ID (W) represents a cross entropy loss function. T is the number of all learning images, and t is an index for distinguishing the learning image. Represents a prediction value determined based on the features output from the
오브젝트 인식에 대한 손실 함수는 위 실시예에 한정되지 아니하며, 다양한 손실 함수가 이용될 수 있다. 예를 들어, 학습 장치는 힌지 손실(Hinge Loss), 스퀘어 손실(Square Loss), 소프트맥스 손실(Softmax Loss), 절대 손실(Absolute Loss) 또는 인센시티브 손실(Insensitive Loss) 등에 기초하여 오브젝트 인식에 대한 손실 함수를 정의할 수 있다.The loss function for object recognition is not limited to the above embodiment, and various loss functions can be used. For example, the learning device may be configured to determine whether the object recognition is based on hinge loss, square loss, softmax loss, absolute loss or insensitive loss, The loss function can be defined.
학습 장치는 수학식 1 및 수학식 2에 기초하여 다음의 수학식 3과 같은 단일 인식 모델(1070)의 파라미터들에 기초한 목적 함수 L(W)를 결정할 수 있다. 학습 장치는 목적 함수의 결과 값이 최소가 되도록 단일 인식 모델(1070)의 파라미터들을 업데이트할 수 있다.The learning apparatus may determine an objective function L (W) based on the parameters of the
여기서, 는 LGL(W)에 적용되는 가중치를 나타낸다. 학습 장치는 목적 함수 L(W)를 최소화하는 단일 인식 모델(1070)의 파라미터들 W를 결정하고, 결정된 파라미터들을 단일 인식 모델(1070)에 적용할 수 있다. 이와 같은 학습 과정을 통해, 단일 인식 모델(1070)로부터 출력된 특징들(1080)이 개별 인식 모델로부터 추출된 가이드 특징들(1055)과 유사해지고, 단일 인식 모델(1070)이 입력 영상에 나타난 오브젝트의 특징과 관련성이 높은 특징들이 출력되도록 단일 인식 모델(1070)의 파라미터들이 조정될 수 있다.here, Represents a weight applied to L GL (W). The learning apparatus may determine the parameters W of the
도 11은 일 실시예에 따른 가림 속성에 대해 단일 인식 모델을 학습시키는 과정을 설명하기 위한 도면이다.FIG. 11 is a diagram for explaining a process of learning a single recognition model for the occlusion attribute according to an exemplary embodiment.
도 11을 참조하면, 학습 장치는 학습 영상(또는 학습 영상의 일 영역, 1110)에 가림 속성(occlusion attribute)을 설정할지 여부를 결정(1120)할 수 있다. 예를 들어, 학습 장치는 랜덤(random)한 확률로 학습 영상(1110)에 가림 속성을 설정하는 것으로 결정할 수 있다.Referring to FIG. 11, the learning apparatus may determine 1120 whether to set an occlusion attribute in a learning image (or a region of a learning image 1110). For example, the learning apparatus can determine to set the blind attribute in the
가림 속성을 설정하기로 결정한 경우, 학습 장치는 가림 속성(예를 들어, 선글라스, 마스트 등)을 학습 영상(1110)에 적용하여 가림이 존재하는 학습 영상(1130)을 생성할 수 있고, 가림이 존재하는 학습 영상(1130)은 단일 인식 모델(1140)에 입력될 수 있다. 가림 속성을 설정하지 않는 경우, 학습 영상(1110)이 단일 인식 모델(1140)에 입력될 수 있다. 단일 인식 모델(1140)은 학습 영상(1110) 또는 학습 영상(1130)으로부터 특징 및 가림 속성 값을 출력하고, 학습 장치는 해당 특징 및 가림 속성 값에 기초하여 단일 인식 모델(1140)을 학습시킬 수 있다(1150). 가림 속성 값은 학습 영상에 가림이 존재하는지 여부를 나타내고, 예들 들어 '0(가림이 존재하지 않는 경우)' 및 '1(가림이 존재하는 경우)' 과 같이 가림의 존재 여부에 따른 값으로 표현될 수 있다. 학습 장치는 단일 인식 모델(1140)에 입력된 학습 영상에 가림이 존재하는 경우, 단일 인식 모델(1140)로부터 학습 영상에 가림이 존재함을 나타내는 가림 속성 값이 출력되도록 단일 인식 모델(1140)을 학습시킬 수 있다.If it is determined to set the skipping attribute, the learning apparatus can apply the skipping attribute (e.g., sunglasses, mast, etc.) to the skipping
도 12는 일 실시예에 따른 학습 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다. 도 12를 참조하면, 학습 장치(1200)는 프로세서(1210) 및 메모리(1220)를 포함할 수 있다.12 is a diagram for explaining a configuration of a learning apparatus according to an embodiment. 12, the
프로세서(1210)는 도 9 내지 도 11을 통하여 전술한 하나 이상의 동작을 수행한다. 예를 들어, 프로세서(1210)는 학습 영상 데이터베이스(1230)에 포함된 학습 영상에 기초하여 단일 인식 모델(1240)을 학습시킬 수 있다. 이 때, 프로세서(1210)는 복수의 개별 인식 모델들을 통해 획득된 가이드 특징들과 단일 인식 모델(1240)로부터 출력된 특징들 간의 오차를 계산하고, 오차가 줄어드는 방향으로 단일 인식 모델(1240)의 파라미터들을 업데이트할 수 있다. 이와 같은 프로세서(1210)는 다수의 논리 게이트들의 어레이로 구현될 수 있으나, 다른 형태의 하드웨어로 구현될 수도 있음은 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 수 있다.
메모리(1220)는 도 9 내지 도 11을 통하여 전술한 하나 이상의 동작을 수행하기 위한 인스트럭션들을 저장하거나 또는 학습 장치(1200)가 운용되면서 획득된 데이터와 결과를 저장할 수 있다. 일부 실시예들에서, 메모리(1220)는 비일시적인 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 기타 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들)를 포함할 수 있다.The
이상에서 설명된 실시예들은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치, 방법 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The embodiments described above may be implemented in hardware components, software components, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the devices, methods, and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, such as an array, a programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. Program instructions to be recorded on a computer-readable medium may be those specially designed and constructed for an embodiment or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기를 기초로 다양한 기술적 수정 및 변형을 적용할 수 있다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.Although the embodiments have been described with reference to the drawings, various technical modifications and variations may be applied to those skilled in the art. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.
Claims (25)
상기 추출된 특징들에 기초하여 상기 입력 영상에 나타난 오브젝트를 인식하는 단계
를 포함하는 오브젝트 인식 방법.Extracting a plurality of features from an input image using a single recognition model; And
Recognizing an object displayed on the input image based on the extracted features
And an object recognition method.
상기 단일 인식 모델은,
입력된 정보를 압축하는 적어도 하나의 압축 레이어; 및
상기 압축된 정보로부터 상기 특징들을 복원하기 위한 적어도 하나의 복원 레이어
를 포함하는 오브젝트 인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein the single recognition model comprises:
At least one compression layer for compressing the input information; And
At least one restoration layer for restoring the features from the compressed information
And an object recognition method.
상기 특징들을 추출하는 단계는,
상기 입력 영상에서 복수의 영역들을 결정하는 단계; 및
상기 단일 인식 모델에 상기 영역들에 대한 정보를 입력하고, 상기 단일 인식 모델을 이용하여 상기 영역들 각각에 대한 특징을 결정하는 단계
를 포함하는 오브젝트 인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein extracting the features comprises:
Determining a plurality of regions in the input image; And
Inputting information on the regions into the single recognition model and determining a characteristic for each of the regions using the single recognition model
And an object recognition method.
상기 단일 인식 모델은,
단일 입력 레이어 및 상기 복수의 특징들을 출력하는 복수의 출력 레이어들을 포함하는 오브젝트 인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein the single recognition model comprises:
A single input layer and a plurality of output layers outputting the plurality of features.
상기 입력 영상이 상기 단일 입력 레이어에 입력되는, 오브젝트 인식 방법.5. The method of claim 4,
Wherein the input image is input to the single input layer.
상기 입력 영상의 복수의 영역들이 상기 단일 입력 레이어에 입력되는, 오브젝트 인식 방법.5. The method of claim 4,
Wherein a plurality of regions of the input image are input to the single input layer.
상기 단일 인식 모델은,
복수의 입력 레이어들 및 상기 복수의 특징들을 출력하는 복수의 출력 레이어들을 포함하는 오브젝트 인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein the single recognition model comprises:
A plurality of input layers, and a plurality of output layers outputting the plurality of features.
상기 입력 영상의 복수의 영역들이 상기 복수의 입력 레이어들에 입력되는 오브젝트 인식 방법.8. The method of claim 7,
Wherein a plurality of regions of the input image are input to the plurality of input layers.
상기 단일 인식 모델은,
상기 영역들 중 서로 관련이 있는 영역들의 정보를 압축하는 적어도 하나의 제1 압축 레이어; 및
상기 적어도 하나의 제1 압축 레이어로부터 전달된 정보에 기초하여 상기 영역들 전체에 대한 정보를 압축하는 제2 압축 레이어
를 포함하는 오브젝트 인식 방법.The method of claim 3,
Wherein the single recognition model comprises:
At least one first compression layer for compressing information of mutually related areas of the areas; And
A second compression layer for compressing information about all of the areas based on the information delivered from the at least one first compression layer,
And an object recognition method.
상기 오브젝트를 인식하는 단계는,
상기 영역들 각각에 대해 추출된 특징들에 기초하여 상기 오브젝트를 인식하는, 오브젝트 인식 방법.The method of claim 3,
The step of recognizing the object may include:
And recognizing the object based on extracted features for each of the regions.
상기 오브젝트를 인식하는 단계는,
상기 단일 인식 모델을 이용하여 영역들 중에 현재 영역에 가림(occlusion)이 존재할 확률을 결정하는 단계; 및
상기 확률에 기초한 가중치를 상기 현재 영역에 대한 특징에 적용하는 단계
를 포함하는 오브젝트 인식 방법.The method of claim 3,
The step of recognizing the object may include:
Determining a probability that an occlusion exists in a current region among the regions using the single recognition model; And
Applying a weight based on the probability to a feature for the current region
And an object recognition method.
상기 단일 인식 모델은,
상기 영역들 각각의 정보로부터 상기 특징들을 결정하기 위한 레이어들
을 포함하고,
상기 레이어들 중 적어도 하나는 다른 레이어와 연결된, 오브젝트 인식 방법.The method of claim 3,
Wherein the single recognition model comprises:
Layers for determining the features from information of each of the regions
/ RTI >
Wherein at least one of the layers is associated with another layer.
상기 특징들을 추출하는 단계는,
상기 단일 인식 모델을 이용하여 상기 입력 영상에서 결정된 하나의 영역으로부터 상기 특징들을 추출하는, 오브젝트 인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein extracting the features comprises:
And extracting the features from one region determined in the input image using the single recognition model.
상기 단일 인식 모델은,
상기 특징들 각각에 대한 인식 모델들의 인식 결과에 기초하여 미리 학습된 모델인, 오브젝트 인식 방법.The method according to claim 1,
Wherein the single recognition model comprises:
And a model that is learned in advance based on recognition results of recognition models for each of the features.
상기 입력 영상은,
얼굴 영상 및 지문 영상 중 어느 하나인, 오브젝트 인식 방법.The method according to claim 1,
The input image may include:
A face image, and a fingerprint image.
상기 프로세서에 의해 실행될 인스트럭션들(instructions)을 저장하는 적어도 하나의 메모리를 포함하고,
상기 인스트럭션들은, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금,
단일 인식 모델을 이용하여 입력 영상으로부터 복수의 특징들을 추출하는 동작; 및
상기 추출된 특징들에 기초하여 상기 입력 영상에 나타난 오브젝트를 인식하는 동작
을 실행하도록 구성되는 오브젝트 인식 장치.At least one processor; And
And at least one memory for storing instructions to be executed by the processor,
The instructions, when executed by the processor, cause the processor to:
Extracting a plurality of features from an input image using a single recognition model; And
Recognizing an object displayed on the input image based on the extracted features,
The object recognition apparatus comprising:
상기 단일 인식 모델은,
입력된 정보를 압축하는 적어도 하나의 압축 레이어; 및
상기 압축된 정보로부터 상기 특징들을 복원하기 위한 적어도 하나의 복원 레이어
를 포함하는 오브젝트 인식 장치.18. The method of claim 17,
Wherein the single recognition model comprises:
At least one compression layer for compressing the input information; And
At least one restoration layer for restoring the features from the compressed information
The object recognition apparatus comprising:
상기 단일 인식 모델은,
단일 입력 레이어 및 상기 복수의 특징들을 출력하는 복수의 출력 레이어들을 포함하는 오브젝트 인식 장치.18. The method of claim 17,
Wherein the single recognition model comprises:
A single input layer, and a plurality of output layers outputting the plurality of features.
상기 입력 영상이 상기 단일 입력 레이어에 입력되는, 오브젝트 인식 장치.20. The method of claim 19,
Wherein the input image is input to the single input layer.
상기 입력 영상의 복수의 영역들이 상기 단일 입력 레이어에 입력되는, 오브젝트 인식 장치.20. The method of claim 19,
Wherein a plurality of regions of the input image are input to the single input layer.
상기 단일 인식 모델은,
복수의 입력 레이어들 및 상기 복수의 특징들을 출력하는 복수의 출력 레이어들을 포함하는 오브젝트 인식 장치.18. The method of claim 17,
Wherein the single recognition model comprises:
And a plurality of output layers for outputting the plurality of features.
상기 입력 영상의 복수의 영역들이 상기 복수의 입력 레이어들에 입력되는 오브젝트 인식 장치.23. The method of claim 22,
Wherein a plurality of regions of the input image are input to the plurality of input layers.
상기 특징들을 추출하는 동작은,
상기 입력 영상에서 복수의 영역들을 결정하는 동작; 및
상기 단일 인식 모델에 상기 영역들에 대한 정보를 입력하고, 상기 단일 인식 모델을 이용하여 상기 영역들 각각에 대한 특징을 결정하는 동작
을 포함하는 오브젝트 인식 장치.18. The method of claim 17,
The operation of extracting the features,
Determining a plurality of regions in the input image; And
Inputting information on the regions into the single recognition model, and determining a characteristic of each of the regions using the single recognition model
The object recognition apparatus comprising:
상기 단일 인식 모델은,.
상기 영역들 중 서로 관련이 있는 영역들의 정보를 압축하는 적어도 하나의 제1 압축 레이어; 및
상기 적어도 하나의 제1 압축 레이어로부터 전달된 정보에 기초하여 상기 영역들 전체에 대한 정보를 압축하는 제2 압축 레이어
를 포함하는 오브젝트 인식 장치.25. The method of claim 24,
The single recognition model comprises:.
At least one first compression layer for compressing information of mutually related areas of the areas; And
A second compression layer for compressing information about all of the areas based on the information delivered from the at least one first compression layer,
The object recognition apparatus comprising:
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