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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：WO2019050247A2
公开(公告)日：2019-03-14
申请号：PCT/KR2018/010271
申请日：2018-09-04
Abstract: 본 개시는 인공지능 시스템 및 그 응용에 따라 이미지에 포함된 객체의 클래스 인식을 위한 뉴럴 네트워크 학습 방법으로, 적어도 하나의 클래스 각각에 포함된 소스 학습 이미지를 기초로 학습된 제 1 학습 네트워크 모델을 이용하여, 적어도 하나의 클래스와 다른 클래스에 포함된 쿼리(query) 이미지의 특성 정보를 획득하고, 제 2 학습 네트워크 모델을 이용하여, 쿼리 이미지의 특성 정보로부터 생성 이미지를 획득하며, 제 1 학습 네트워크 모델을 이용하여, 획득된 생성 이미지의 특성 정보를 획득하고, 쿼리 이미지의 특성 정보와 생성 이미지의 특성 정보 간의 차이 및 쿼리 이미지와 생성 이미지 간의 차이에 기초하여, 제 1 학습 네트워크 모델 및 제 2 학습 네트워크 모델 각각에 포함된 레이어의 가중치를 업데이트 할 수 있다.
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公开(公告)号：KR1020130110441A
公开(公告)日：2013-10-10
申请号：KR1020120032416
申请日：2012-03-29
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: PURPOSE: A method for recognizing a body gesture is provided to maintain an excellent recognition rate, and to exclude a meaningless gesture, and to perform a gesture recognition successively by not having a delay generated when a gesture recognition is performed after a gesture division. CONSTITUTION: A body gesture recognition method comprises the following steps: a step (S19) aims to obtain a depth image of a body posture; a step (S20) aims to estimate a body model from a depth image data of an obtained body; a fundamental body model encoding step (S30) aims to generate a code by quantizing a motion of a body model temporally and spatially; and a step (S40) aims to recognize a gesture simultaneously from a selectively and un-simultaneously multiple input by using a parallel state machine with the obtained code. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S10) Obtain a depth image of a body posture; (S20) Estimate a body model; (S30) Encode the body model; (S40) Recognize an SAI-PSM gesture
Abstract translation: 目的：提供用于识别身体手势的方法以保持良好的识别率，并且排除无意义的手势，并且通过在手势划分之后执行手势识别时不产生延迟来连续执行手势识别。 构成：身体手势识别方法包括以下步骤：步骤（S19）旨在获得身体姿势的深度图像; 步骤（S20）旨在从所获得的身体的深度图像数据估计身体模型; 基本体模型编码步骤（S30）旨在通过在时间和空间上量化身体模型的运动来生成代码; 并且步骤（S40）旨在通过使用具有获得的代码的并行状态机从选择性地和不同时的多个输入同时识别手势。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S10）获取身体姿势的深度图像; （S20）估计身体模型; （S30）编码身体模型; （S40）识别SAI-PSM手势
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公开(公告)号：KR1020120063567A
公开(公告)日：2012-06-18
申请号：KR1020100124045
申请日：2010-12-07
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: PURPOSE: An artificial intelligence system and an emotion generation method for the same are provided to generate 28 kinds of emotions of robots at the same time. CONSTITUTION: An emotion generation method for an artificial intelligence system is as follows. Mental and physical energies with respect to external stimulus are determined(S100). A determined energy state controls an emotion value by being fed back using the homeostasis of energy(S200). The controlled emotion value is applied to a model, and a final emotion value with respect to the external stimulus is generated(S300).
Abstract translation: 目的：提供人造智能系统和情感生成方法，同时产生28种机器人的情绪。 构成：人工智能系统的情感生成方法如下。 确定对外部刺激的心理和物理能量（S100）。 确定的能量状态通过使用能量的稳态反馈来控制情绪值（S200）。 控制情绪值被应用于模型，并且产生关于外部刺激的最终情感值（S300）。
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公开(公告)号：KR101347840B1
公开(公告)日：2014-01-09
申请号：KR1020120032416
申请日：2012-03-29
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 깊이 카메라에 의해서 획득된 신체의 자세를 추정하여 이를 바탕으로 얻어진 신체 모델에 기반한 사람-로봇 상호작용을 위한 신체 제스처 인식 방법 및 장치에 관한 것으로, 본 발명에 의하면 기초적 신체 모델 인코딩과 선택적 및 비동시적 입력을 갖는 병렬 상태 기계의 이용에 의하여 의미 있는 제스처와 의미 없는 제스처를 강인하게 구별하고, 제스처의 동시다발적 인식에 의해서 시간 지연이 없이 연속적으로 제스처를 인식할 수 있다.
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公开(公告)号：KR101239732B1
公开(公告)日：2013-03-07
申请号：KR1020100124045
申请日：2010-12-07
Applicant: 한국과학기술원
Abstract: 본 발명은 로봇과 같은 인공지능 시스템에서 감정 생성 및 전이 과정을 기술하는 알고리즘으로 외부자극을 정신적 에너지와 신체적 에너지로 변환시키고, 엔트로피와 항상성의 개념을 도입하여 에너지를 피드백한 후 원형 모델에 매핑하여 감정을 생성함으로써, 인공지능 시스템의 외부 자극에 대한 자연스러운 감정의 변화를 기술하고, 복합 감정 표현에 유리한 이점을 갖는다. 따라서 본 발명은 사용자와의 상호작용과 감정 표현을 필요로 하는 감성 로봇 분야 또는 스스로의 상태를 사용자에게 직관적으로 알려야 하는 인공지능 기계 시스템에 유리하게 응용될 수 있다.
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