KR100983007B1 - 인물 사진 품질 검사 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

인물 사진 품질 검사 시스템 및 방법이 개시된다. 인물 사진 품질 검사 시스템은 데이터 추출부, 비교부, 보정부를 포함한다. 데이터 추출부는 품질 검사 대상 사진 이미지를 인식하여 기 설정된 품질 검사 항목에 대한 데이터를 추출하고, 비교부는 추출된 데이터를 기 설정된 품질 평가 기준과 비교하며, 보정부는 데이터의 비교 결과가 품질 평가 기준에 벗어나는 경우 상기 사진 이미지를 상기 품질 평가 기준에 맞게 보정한다. 이러한 구성으로 인물 사진 품질 검사 시에 신속하고 객관적이며, 신뢰성 있는 검사가 가능하도록 할 수 있고, 품질 평가 기준에 적합하지 않은 사진들을 재촬영함으로써 발생하는 시간 낭비와 번거로움이라는 불편함을 줄일 수 있으므로, 품질 검사 업무의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있다.

인물 사진, 신분증 사진, 사진 품질 검사

Description

인물 사진 품질 검사 시스템 및 방법{System and method for examining person pictures quality}

본 발명은 사진 품질 검사 시스템 및 방법으로, 보다 자세하게는 보정 기능을 포함한 인물 사진 품질 검사 시스템 및 방법에 관한 것이다.

증명 사진이나 여권 사진과 같은 신분증의 제작을 위해서는 신분증에 채용될 사진을 제출하여야 한다. 하지만, 이렇게 제출된 신분증 사진은 실제로 신분증에 사용하지 못할 수도 있는데, 그 이유는 제출된 사진이 신분증 사진의 요구 기준에 적합하지 않기 때문이다. 예를 들어, 제출된 사진이 신분증 사진의 평가 기준에 적합하지 않게 촬영되거나, 사진은 기준에 맞게 촬영했더라도, 이를 스캔하는 과정에서 올바르게 스캔 되지 않을 경우가 해당될 수 있다.

신분증 사진은 신분증 소지인과 기재인이 동일 인물인지를 증명할 수 있어야 하므로 얼굴의 특징이 명확하게 드러나도록 제작되어야 한다. 때문에, 신분증의 종류마다 사용할 수 있는 사진의 기준, 즉, 품질 평가 기준이 설정되어 있다. 좀 더 자세히 보면, 품질 평가 기준은 눈동자 위치, 머리 크기, 얼굴 조명, 배경 밝기 등의 품질 검사 항목별로 허용 범위값들을 정의하고 있다.

현재 인물 사진이 신분증용으로 적합하게 제작되었는지에 대한 품질 검사는 주로 사람이 직접 육안으로 수행하고 있다. 즉, 사람이 직접 해당 인물 사진이 신분증에 적합한지를 알기 위해 인물 사진의 특징과 구조를 신분증의 품질 평가 기준과 비교하여 확인하는 것이다.

하지만, 육안으로 수행하는 검사는 신속한 검사가 불가능하고, 자의적 판단의 가능성이 있기 때문에 정확성도 현저히 떨어진다. 또한, 제출된 사진들이 품질 평가 기준에 적합하지 않게 촬영된 경우, 재촬영을 해야하는 번거로움과 시간 낭비라는 불편함이 발생한다는 문제점이 있다.

본 발명은 이와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 신속한 검사가 가능하도록 할 수 있고, 자의적 판단으로 인한 오검의 확률을 낮춰 정확성을 높일 수 있으며, 품질 평가 기준에 적합하지 않은 사진들을 재촬영함으로써 발생하는 시간 낭비와 번거로움이라는 불편함을 줄일 수 있으므로, 품질 검사 업무의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있는 인물 사진 품질 검사 시스템 및 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 시스템은 데이터 추출부, 비교부, 보정부를 포함한다. 데이터 추출부는 품질 검사 대상 사진 이미지를 인식하여 기 설정된 품질 검사 항목에 대한 데이터를 추출하고, 비교부는 추출된 데이터를 기 설정된 품질 평가 기준과 비교하며, 보정부는 데이터의 비교 결과가 품질 평가 기준에 벗어나는 경우 사진 이미지를 품질 평가 기준에 맞게 보정한다.

이러한 구성으로 인물 사진 품질 검사 시에 신속하고 객관적이며, 신뢰성 있는 검사가 가능하도록 할 수 있고, 품질 평가 기준에 적합하지 않은 사진들을 재촬영함으로써 발생하는 시간 낭비와 번거로움이라는 불편함을 줄일 수 있으므로, 품질 검사 업무의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있다.

또한, 품질 평가 기준은 상술한 품질 평가 대상 사진의 용도에 따라 미리 설 정될 수 있기 때문에, 다양한 용도의 사진에 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 시스템을 적용하여 품질 검사를 할 수 있다.

보정부는 상술한 품질 평가 대상 사진 이미지에 보정을 위해 미리 설정된 위치에 포인터를 지정할 수 있고, 지정된 일부 포인터 지정 위치가 명확히 인식되지 않은 경우, 명확히 인식된 타 포인터 지정 위치로부터 명확하지 않은 포인터 지정 위치를 산출할 수 있다. 이로써, 효과적으로 이미지를 더욱 정밀하게 보정할 수 있고, 다양한 형태의 사진 이미지에 대해서도 보정 및 데이터를 추출하는 것이 가능하게 된다.

또한, 보정부는 사진에서 보정을 위해 이미지상에 지정되는 포인터 지정을 사용자로부터 입력받을 수 있다. 즉, 데이터 추출부에서 측정한 위치가 부적절하더라고, 보정부에서 사용자가 수동으로 정확한 위치로 보정을 할 경우에 정확도를 현저히 높일 수 있다.

또한, 보정부는 위치 보정부를 포함할 수 있으며, 위치 보정부는 품질 평가 기준 중에서 위치 기준에 적합하도록, 품질 평가 기준과 추출된 품질 검사 항목에 대한 데이터의 비교 결과에 따라 상술한 사진 이미지를 보정할 수 있다. 이러한 구성으로 사진 이미지의 위치 변경, 크기 확대 및 축소, 회전 등의 다양한 보정을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 시스템은 품질 검사부를 더 포함할 수 있다. 품질 검사부는 보정 결과와 품질 평가 기준을 비교하여 품질 검사 대상 사진에 대한 해당 용도와의 적합성 여부를 판단할 수 있다. 품질 평가 기준에 적합하도 록 보정된 인물 사진을 다시 한 번 최종적으로 비교함으로써, 인물 사진 품질 검사의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다.

이와 함께 상기한 인물 사진 품질 검사 시스템을 방법 형태로 구현한 발명이 개시된다.

본 발명에 의해, 인물 사진 품질 검사시 신속하고 객관적이며, 신뢰성 있는 검사가 가능하도록 할 수 있고, 품질 평가 기준에 적합하지 않은 사진들을 재촬영함으로써 발생하는 시간 낭비와 번거로움이라는 불편함을 줄일 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명한다. 발명의 이해를 보다 명확하게 하기 위해 동일한 구성요소에 대해서는 상이한 도면에서도 동일한 부호를 사용하도록 한다.

이하에서는 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 시스템을 여권을 포함하는 신분증 용도로 설명하되, 사용될 수 있는 모든 용도에 동일하게 적용될 수 있다.

도 1은 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 시스템의 일부 실시 예의 개략적인 블록도이다. 수동 보정 기능을 포함하는 인물 사진 품질 검사 시스템(100)은, 데이터 추출부(110), 비교부(120), 보정부(130), 품질 검사부(140)를 포함하여 구성된다.

데이터 추출부(110)는 품질 검사 대상 사진 이미지를 인식하여 기 설정된 품 질 검사 항목에 대한 데이터를 추출하는데, 이 데이터는 데이터 추출부(110)에서, 이미지 인식을 위한 미리 설정된 알고리즘에 따라 추출될 수 있다.

여기에서, 데이터는 인식한 이미지의 종/횡비 수치 및 전체 사진에서 이미지가 위치한 위치 좌표 등을 의미한다.

또한, 알고리즘은, 품질 검사 대상 사진에서 얼굴 이미지의 기본 구성 요소, 즉 눈을 기준으로 머리 부분과 코, 귀, 입 등의 위치를 인식하기 위해 전체 사진에서 색조가 급격히 변하는 부분을 감지하여 인식하는 등의 방식을 설정한 알고리즘으로, 외부로부터 설정되어 인물 사진 품질 검사 시스템에 입력된 알고리즘을 의미한다.

비교부(120)는 추출된 데이터를 기 설정된 품질 평가 기준과 비교하는데, 이때, 품질 평가 기준은 상술한 품질 평가 대상 사진의 용도에 따라 미리 설정될 수 있기 때문에, 다양한 용도의 사진에 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 시스템을 적용하여 품질 검사를 할 수 있다.

예컨대, 품질 평가 항목을 이미지 해상도, 이미지 종/횡비, 얼굴 위치, 눈 높이로 설정하고, 사진을 여권의 용도로 사용하고자 할 경우에 품질 평가 기준은 이미지 해상도(폭 336 이상, 높이 420 이상), 이미지 종/횡비(최소 1.25, 최대 1.34), 얼굴 위치(최대 중앙 벗어남 5%), 눈 높이(최소 눈 높이 비율 50%, 최대 눈높이 비율 70%)로 설정할 수 있다.

또한, 사진을 프로필 용도로 사용하고자 할 경우에 품질 평가 기준은 이미지 해상도(폭 500 이상, 높이 700 이상), 이미지 종/횡비(최소 2.0, 최대 2.5), 얼굴 위치(최대 중앙 벗어남 15%), 눈 높이(최소 눈 높이 비율 60%, 최대 눈높이 비율 80%)로 기준 범위를 변경하여 설정할 수 있다.

보정부(130)는 데이터의 비교 결과가 품질 평가 기준에 벗어나는 경우 사진 이미지를 품질 평가 기준에 맞게 보정하는데, 보정이 필요한 이미지상에 포인터를 지정함으로써 보정 범위를 인식할 수 있다.

보정 범위를 인식하는 방식에는, 미리 설정된 품질 평가 항목의 포인터 지정 위치에 포인터를 지정하여 검사 항목 영역을 인식하는 포인터 기반 보정 방식 이외에도, 미리 설정된 품질 검사 항목 영역을 전체로 인식하는 사각형 기반 보정 방식 등이 있다. 본 발명에서는 포인터 기반 보정 방식을 이용함으로써, 효과적으로 사진 이미지를 보정할 수 있다.

여기에서, 미리 설정된 품질 평가 항목의 포인터 지정 위치를 얼굴 이미지로 예를 들어보면, 인식된 얼굴 이미지에서 상, 하, 좌, 우 끝 부분일 수 있다.

또한, 보정부(130)는 상술한 품질 평가 대상 사진에서 보정을 위해 지정된 일부 포인터 지정 위치가 명확히 인식되지 않은 경우, 명확히 인식된 타 포인터 지정 위치로부터 명확하지 않은 포인터 지정 위치를 산출할 수 있다.

즉, 사진 이미지에서 앞머리로 인해 한쪽 눈이 가려졌을 경우, 명확히 인식된 코, 입 및 얼굴 상, 하, 좌, 우의 끝 부분으로부터 가려진 한쪽 눈의 포인터 지정 위치를 산출할 수 있다. 이로써, 다양한 형태의 사진 이미지에 대해서 보정하는 것이 가능하게 된다.

이러한 보정부(130)는 사진에서 보정을 위해 이미지상에 지정되는 포인터 지 정을 사용자 단말(200)을 통해 사용자로부터 입력받을 수 있다. 즉, 보정부가 정확한 포인터 지정에 실패한 경우, 사용자가 직접 포인터 지정을 입력하여 정확도를 현저히 높일 수 있다.

상술한 포인터 지정은 데이터 추출부(110)에서도 지정되도록 구현될 수 있는데, 이는 알고리즘에 의해 측정된 데이터를 사용자 단말(200)로 출력하여 잘못 측정된 데이터를 보정할 수 있게 하도록 하기 위한 것으로, 예컨대, 얼굴 이미지상에서 얼굴의 상, 하, 좌, 우 끝점과 눈동자 가운데를 측정한 데이터를 사용자 단말(200)로 출력하여, 잘못 측정한 데이터(얼굴의 좌상, 우하 끝점이나, 눈동자의 가운데를 벗어난 지점 등)에 대해 사용자로부터 포인터 입력을 받는 경우가 될 수 있다.

또한, 보정부(130)는 위치 보정부(132)를 포함할 수 있다. 위치 보정부(132)는 품질 평가 기준 중에서 위치 기준에 적합하도록, 품질 평가 기준과 추출된 품질 검사 항목에 대한 데이터의 비교 결과에 따라 상술한 사진 이미지를 보정할 수 있다. 이러한 구성으로, 사진 이미지의 위치 변경, 크기 확대 및 축소, 회전 등의 다양한 보정을 수행할 수 있다.

상술한 바와 같이, 여권 사진 및 신분증 사진의 경우에는 사진 이미지의 위치, 크기, 적목 및 배경 등을 보정할 수 있지만, 기타 다른 용도의 사진의 경우에는 색조, 액세서리 등을 추가적으로 보정할 수 있다.

만약, 품질 평가 대상 사진의 용도가 프로필 사진일 경우, 품질 평가 기준 중에서 설정된 색조 기준에 적합하지 않은 옷 밝기, 배경 밝기 등을 보정할 수 있 는 색조 보정부(미도시)를 포함하는 기타 보정부들을 더 포함할 수 있다.

품질 검사부(140)는 보정 결과와 품질 평가 기준을 비교하여 품질 검사 대상 사진에 대한 해당 용도와의 적합성 여부를 판단한다. 예컨대, 여권 사진의 용도에서 옷 밝기 및 배경색 밝기를 포함하는 색조 검사는 미리 설정된 색조 품질 평가 기준에 해당하지 않을 경우, 보정을 거치지 않고 여권 사진의 용도에 적합하지 않다는 판단될 수 있다. 품질 평가 기준에 적합하도록 보정된 인물 사진을 다시 한 번 최종적으로 비교하여 인물 사진 품질 검사의 정확도와 신뢰도를 높일 수 있다.

이러한 구성으로 인물 사진 품질 검사 시에 신속하고 객관적이며, 신뢰성 있는 검사가 가능하도록 할 수 있고, 품질 평가 기준에 적합하지 않은 사진들을 재촬영함으로써 발생하는 시간 낭비와 번거로움이라는 불편함을 줄일 수 있으므로 품질 검사 업무의 효율성과 정확성을 향상시킬 수 있다.

도 2는 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 방법을 나타내는 일부 실시 예의 개략적인 흐름도이다.

먼저, 품질 검사 대상 사진의 용도에 따른 품질 평가 기준을 설정한다(S100). 품질 평가 기준은 얼굴, 눈동자, 코, 입 및 귀의 위치, 머리 크기, 얼굴 조명, 배경 밝기 등 품질 검사 항목별로 허용 범위값들을 정의하는 것인데, 품질 평가 대상 사진에 해당하는 품질 평가 항목에 대한 허용 범위를 정의할 수 있다. 본 발명에 따른 실시 예에서는 얼굴과 눈동자의 위치, 크기 및 넓이, 배경 밝기에 관한 허용 범위값을 품질 평가 기준으로 설정하고자 한다.

품질 평가 기준이 설정되면, 인식된 품질 검사 대상 사진 이미지에서 설정된 기준에 해당하는 품질 검사 항목에 대한 데이터를 추출한다(S200). 여기에서 품질 검사 항목은 얼굴, 눈동자 및 배경이 될 수 있다.

또한, 추출된 데이터는 각 항목의 위치, 넓이와 길이의 계산값 및 배경의 밝기일 수 있다. 즉, 얼굴과 눈동자의 위치 좌표와, 얼굴이 차지하는 넓이와 길이의 계산값 및 배경의 밝기를 나타낸 수치일 수 있다.

다음으로, 추출된 데이터를 상술한 품질 평가 기준과 비교한다(S300). 추출된 데이터를 이용하여 얼굴과 눈동자의 위치와 크기가 전체 사진의 크기를 기준으로 허용 범위값 내에 있는지, 얼굴의 넓이가 설정된 품질 평가 기준에 해당하는지, 배경의 밝기가 허용 범위값 내에 있는지 등을 비교할 수 있다.

비교 결과, 데이터가 품질 평가 기준에 적합하다면(S400), 품질 검사부(140)에서 최종적으로 다시 한 번 품질 평가 기준과 비교(S600)하여 품질 검사의 정확도를 높이고, 품질 검사 대상 사진이 해당 용도에 적합한지를 판단한다.

데이터가 품질 평가 기준에 적합하지 않다면(S400), 품질 평가 기준에 맞게 보정 후(S500), 품질 검사부(140)에서 최종적으로 다시 한 번 품질 평가 기준과 비교(S600)하여 품질 검사의 정확도를 높이고, 품질 검사 대상 사진이 해당 용도에 적합한지를 판단한다. 사용자의 선택에 따라 판단된 결과와 해당 이미지는 미리 설정된 포맷으로 변환하여 저장할 수 있다.

도 3은 도 2에서 이미지를 품질 평가 기준에 맞게 보정하는 단계(S500)를 상세히 나타내는 일부 실시 예의 흐름도이다.

추출된 데이터가 품질 평가 기준에 적합하지 않다면(S400), 비교 결과에 따 라 이미지를 평가 기준에 맞게 보정할 수 있다.

먼저, 품질 평가 사진 이미지에서 보정 영역을 인식하는 방식으로는 포인터 기반 보정 방식을 이용할 수 있다. 즉, 품질 평가 항목에 따라 미리 설정된 포인터 지정 위치인 얼굴의 상, 하, 좌, 우 끝 부분, 눈동자의 중심부에 포인터를 지정하여 보정 영역을 인식할 수 있다(S510). 특히, 얼굴의 상부 끝점은 두개골의 끝점을 지정하고, 얼굴 하부의 끝점은 턱을 기준으로 지정하고, 지정된 포인터는 사진 이미지상에 도식되는 것이 바람직하다.

이때, 포인터 기반 보정 방식 이외에 상술한 사각형 기반 보정 방식을 이용할 수도 있다. 하지만, 본 발명에서 사각형 기반의 보정 방식을 사용하지 않는 이유는 후술 되는 이미지 회전 보정시, 그에 맞춰서 보정 영역 등을 등가 변환하는 것이 불가능하기 때문이다.

다음으로, 포인터 지정 위치가 명확한지를 확인한다(S520). 포인터 지정 위치가 명확하지 않다면, 예를 들어 심한 음영이나 머리카락 등으로 눈동자가 가려지거나, 대부분의 경우에 해당하는 두개골의 끝점이 머리카락으로 가려져 있는 경우, 얼굴 윤곽이 분명하지 않거나 이중 턱 또는 턱수염이 있는 경우, 또는, 강한 조명이나 특이한 머리 형태로 인해 얼굴 상, 하, 좌, 우 끝 부분이 명확하지 않은 경우라면, 명확하지 않은 포인터 지정 위치를 산출하여 재확인 한다(S530). 산출하는 방식으로는 명확하게 드러난 포인터 지정 위치를 기반으로 산출하거나, 기존에 품질 검사를 수행했던 검사 항목 데이터들의 평균값이나 실험에 의한 통계값을 적용하여 근사치를 산출할 수 있다.

포인터가 지정된 경우에도, 지정된 포인터가 정확한 위치에 지정되었는가를 사용자로부터 확인한다(S540). 열악한 조명이나 스캔 품질, 개인의 특이한 얼굴 생김새, 또는, 잘못된 산출 등에 의하여 포인터가 정확한 위치에 지정되지 않았다면, 마우스와 같은 사용자 장치(200)를 통해 사용자로부터 직접 정확한 포인터 지정 위치에 포인터 지정이 입력될 수 있다(S550). 이는, 시스템상에서 포인터 지정을 먼저 수행한 후, 사용자로부터 잘못 지정된 포인터가 지정되는 것이다.

또 다른 실시 예로, 상술한 데이터 추출 단계에서 사용자로부터 직접 포인터 지정이 입력되는 단계(S550)는 S520 단계 내지 S540 단계를 생략하고 바로 수행될 수 있다. 즉, 시스템상에서 포인터 지정의 수행을 생략하고, 처음부터 사진 이미지상에 사용자로부터 직접 포인터가 지정되는 것이다.

재확인을 통해 포인터가 정확한 위치에 지정되었다면, 검사 항목에 대해 지정된 포인터 데이터를 추출하여 데이터를 품질 평가 기준과 비교하는데, 본 발명에서는 품질 평가 기준 중 위치 기준과의 비교를 우선시 한다(S560). 위치 기준은 얼굴이 사진 전체에서 위치 가능한 범위값, 얼굴의 회전 가능 범위값 등으로 정의할 수 있다.

위치 기준과 비교하는 예를 들어보면, 얼굴이 사진의 중간에 위치하였는지, 눈의 높이, 얼굴의 방향(포즈), 얼굴 길이 대 사진 높이의 비율, 얼굴 넓이 대 사진 넓이의 비율, 사진의 종횡비 및 사진의 해상도가 허용 범위값 이내인지 등을 비교할 수 있다.

그 후, 위치 기준과의 적합성을 판단하여(S570), 촬영 또는 스캔시 오류로 인하여 허용 범위 이상으로 위치하거나, 기울어진 정도가 큰 것과 같이 기준에 적합하지 않을 경우에는 위치 기준에 적합하도록 이미지를 보정할 수 있다(S580).

이때, 상술한 검사 항목을 사각형을 기반 보정 방식을 이용한다면 회전시 얼굴의 넓이 대 높이 비가 달라질 수 있다. 하지만, 본 발명에서는 상술한 포인터 기반 보정 방식을 이용함으로, 사진 이미지를 기준에 적합하도록 회전, 이동, 축소, 여백 삭제 등의 보정이 가능하기 때문에 재촬영이나 재 스캔으로 인한 번거로움을 줄일 수 있다.

본래 추출된 데이터가 위치 기준에 적합하거나, 부적합한 데이터로 인해 이미지를 보정하였다면 데이터를 품질 평가 기준 중 색조 기준과 비교할 수 있다. (미도시)

색조 기준과의 비교는 사진의 용도에 따라 실행 여부를 포함할 수 있다. 예컨대 품질 평가 사진을 프로필 사진으로 이용하려 할 경우, 색조 기준은 얼굴 조명 정도, 배경 밝기 정도를 나타내는 픽셀별 명도와 채도의 허용 범위값 등으로 정의할 수 있다.

즉, 얼굴 피부톤, 배경 밝기 빛 옷 밝기가 허용 범위값 이내인지, 얼굴 명암의 변화도가 적절한지, 초점이 적절한지, 적목이 발생했는지 등을 비교할 수 있다.

그 후, 색조 기준과의 적합성을 판단하여, 기준에 적합하지 않을 경우에는 적합하도록 명도와 채도를 허용 범위값 내로 조절하여 이미지를 보정한다.

본래 추출된 데이터가 위치나 색조 기준에 적합하거나, 또는 부적합한 데이터로 인해 이미지를 보정하였다면 품질 검사부(140)에서 보정 결과와 품질 평가 기 준을 최종적으로 비교(S600)하여 품질 검사 사진이 해당 용도에 적합한지 여부를 판단한다. 판단된 결과와 해당 이미지는 사용자의 선택에 의해 미리 설정된 포맷으로 변환하여 저장할 수 있다.

도 3에서는 추출한 데이터를 위치 기준 및 색조 기준과 비교 후 이미지를 보정하는 단계의 예만 서술했지만, 위치 기준 및 색조 기준 이외의 다른 평가 기준과 비교 후 보정하는 단계가 더 추가될 수 있다.

예를 들면, 모자, 안경, 귀걸이, 목걸이 등의 액세서리의 착용 여부 및 눈을 감고 있지는 않은지 등을 비교하고 보정하는 단계가 추가될 수 있다.

또한, 위치 기준 비교 후 보정하는 단계와 색조 기준 비교 후 보정하는 단계 및 다른 평가 기준 비교 후 보정하는 단계의 순서는 변경될 수 있음이 바람직하다.

도 4a는 사각형 기반 데이터 추출 방식을 이용하고, 검사 항목을 얼굴로 하여 보정을 수행한 실시 예를 도시한 도면이다.

왼쪽 그림을 보면, 사각형의 좌 상부, 우 하부 끝 지점을 기준으로 기울어진 이미지에서 얼굴을 인식하여 데이터를 추출한 것을 알 수 있고, 오른쪽 그림을 보면, 사각형의 좌 상부, 우 하부 끝 지점을 기준으로 기울어진 이미지를 보정 한 결과, 얼굴 영역 인식 결과가 크게 변화되므로 데이터 또한 크게 변화하는 것을 알 수 있다.

도 4b는 포인터 기반 데이터 추출 방식을 이용하고, 검사 항목을 얼굴로 하여 보정을 수행한 실시 예를 도시한 도면이다.

왼쪽 그림을 보면, 기울어진 이미지에서 얼굴의 좌, 우, 상, 하 끝점에 포인 터를 지정하여 얼굴 영역을 인식하고 데이터를 추출한 것을 알 수 있고, 오른쪽 그림을 보면, 기울어진 이미지를 보정 한 결과, 지정한 포인터의 변화가 없어서 얼굴 영역의 인식 결과가 변화되지 않으므로 데이터 또한 변화되지 않은 것을 알 수 있다.

이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

도 1은 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 시스템의 일부 실시 예의 개략적인 블록도.

도 2는 본 발명에 따른 인물 사진 품질 검사 방법을 나타내는 일부 실시 예의 개략적인 흐름도.

도 3은 도 2에서 이미지를 품질 평가 기준에 맞게 보정하는 단계를 상세히 나타내는 일부 실시 예의 흐름도.

도 4a는 사각형 기반 데이터 추출 방식을 이용하고, 검사항목을 얼굴로 하여 보정을 수행한 실시 예를 도시한 도면.

도 4b는 포인터 기반 데이터 추출 방식을 이용하고, 검사 항목을 얼굴로 하여 보정을 수행한 실시 예를 도시한 도면.

Claims (14)

1. 품질 검사 대상 사진 이미지를 인식하여 기 설정된 품질 검사 항목에 대한 데이터를 추출하는 데이터 추출부;

   상기 추출된 데이터를 기 설정된 품질 평가 기준과 비교하는 비교부; 및

   상기 데이터의 비교 결과가 상기 품질 평가 기준에 벗어나는 경우 상기 사진 이미지를 상기 품질 평가 기준에 맞게 보정하는 보정부를 포함하는 인물 사진 품질 검사 시스템으로서,

   상기 보정부는,

   상기 사진 이미지에 보정을 위해 미리 설정된 위치에 포인터를 지정하고,

   상기 지정된 포인터 중 일부 포인터의 지정 위치가 명확히 인식되지 않은 경우, 명확히 인식된 타 포인터 지정 위치로부터 상기 명확하지 않은 포인터 지정 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 시스템.
2. 제 1항에 있어서,

   상기 품질 평가 기준은,

   상기 사진의 용도에 따라 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 시스템.
3. 삭제
4. 삭제
5. 제 1항에 있어서,

   상기 보정부는,

   상기 사진에서 보정을 위해 이미지상에 지정되는 포인터 지정을 사용자로부터 입력받는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 시스템.
6. 제 1항에 있어서,

   상기 보정부는,

   상기 품질 평가 기준 중에서 위치 기준에 적합하도록 상기 비교 결과에 따라 상기 사진 이미지를 보정하는 위치 보정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 시스템.
7. 제 1항에 있어서,

   상기 보정 결과와 상기 품질 평가 기준을 비교하여 상기 사진에 대한 해당 용도와의 적합성 여부를 판단하는 품질 검사부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 시스템.
8. 품질 검사 대상 사진 이미지를 인식하여 기 설정된 품질 검사 항목에 대한 데이터를 추출하는 데이터 추출 단계;

   상기 추출된 데이터를 기 설정된 품질 평가 기준과 비교하는 비교 단계; 및

   상기 데이터의 비교 결과가 상기 품질 평가 기준에 벗어나는 경우 상기 사진 이미지를 상기 품질 평가 기준에 맞게 보정하는 보정 단계를 포함하는 인물 사진 품질 검사 방법으로서,

   상기 보정 단계는,

   상기 사진 이미지에 보정을 위해 미리 설정된 위치에 포인터를 지정하고,

   상기 사진 이미지에서 보정을 위해 지정된 일부 포인터 지정 위치가 명확히 인식되지 않은 경우, 명확히 인식된 타 포인터 지정 위치로부터 상기 명확하지 않은 포인터 지정 위치를 산출하는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 방법.
9. 제 8항에 있어서,

   상기 품질 평가 기준은,

   상기 사진의 용도에 따라 미리 설정되는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 방법.
10. 삭제
11. 삭제
12. 제 8항에 있어서,

    상기 보정 단계는,

    상기 사진에서 보정을 위해 이미지상에 지정되는 포인터 지정을 사용자로부터 입력받는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 방법.
13. 제 8항에 있어서,

    상기 보정 단계는,

    상기 품질 평가 기준 중에서 위치 기준에 적합하도록 상기 비교 결과에 따라 상기 사진 이미지를 보정하는 위치 보정 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 방법.
14. 제 8항에 있어서,

    상기 보정 결과와 상기 품질 평가 기준을 비교하여 상기 사진에 대한 해당 용도와의 적합성 여부를 판단하는 품질 검사 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 인물 사진 품질 검사 방법.

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