KR101134615B1 - 사용자 적응형 이미지 관리 시스템 및 사용자 적응형 이미지 관리 방법 - Google Patents

사용자 적응형 이미지 관리 시스템 및 사용자 적응형 이미지 관리 방법 Download PDF

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Abstract

사용자 단말기로부터 수신된 이미지 파일을 분석 및 관리하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템은 인터페이스부, 이미지 태깅부 및 이미지 관리부를 포함한다. 인터페이스부는 사용자 단말기로부터 이미지 파일 및 수동 태깅 정보를 수신한다. 이미지 태깅부는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 이미지 파일의 이미지 정보 및 파일 헤더 정보를 분석하고, 분석 결과에 기초하여 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하며, 수동 태깅 정보에 기초하여 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다. 이미지 관리부는 이미지 파일, 수동 태깅 정보 및 자동 태깅 정보를 저장하고 관리한다.

Description

사용자 적응형 이미지 관리 시스템 및 사용자 적응형 이미지 관리 방법 {User adaptive image management system and user adaptive image management method}
본 발명은 이미지 관리 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.
디지털 카메라, CCD 촬상소자가 탑재된 핸드폰 및 PDA 등과 같은 휴대용 단말기가 급속도로 보급되면서, 블로그, 미니홈피, 메신저 등과 같은 웹 사이트에 많은 디지털 이미지 파일들이 업로드되고 있으며, 기존의 앨범보다 보관이 용이하고, 질이 변하지 않기 때문에 디지털 이미지 파일들을 CD 등과 같은 기록매체에 저장시켜 앨범을 만드는 방식이 널리 사용되고 있다. 이에 따라 디지털 이미지 관리/앨범 관련 소프트웨어 시장, 이미지 및 비디오 편집 관련 소프트웨어 시장, 로봇, 보안, 의료 영상 관련 시장 등이 급속히 성장하고 있으며, 자동으로 내용 기반의 이미지 정보를 추출하여 이미지를 분석하거나 이미지를 관리하는 기술 또한 활발하게 개발되고 있다.
이러한 이미지 관리 기술 중 태깅(tagging) 기반의 이미지 관리 시스템과 관련된 기술은 그 필요성이 증가되고 있으며, 최근에 디지털 콘텐츠 관리 시장에서 눈에 띄게 발전하고 있는 기술로 구글, 애플, 마이크로소프트 등에서 개발 중이다. 하지만, 종래의 태깅 기반의 이미지 관리 시스템은 단순히 객체 인식 정도만을 하는 경우가 대부분이며, 또한 객체 인식 후 사용자에게 태그 후보군을 주어, 사용자에게 선택을 하도록 하였다. 즉, 종래의 태깅 기반의 이미지 관리 시스템에서는 수동 태깅만이 이루어질 뿐 자동 태깅이 이루어지지 않았다. 또한 각각의 사용자들마다 요구하는 태깅 기준이나 방법이 상이하게 때문에, 사용자가 입력 이미지에 대해 특정한 태그 정보를 함께 입력하는 경우 상기 태그 정보를 이용하여 사용자의 요구에 부합하는 태깅을 수행하기 위한 사용자 적응형 시스템이 필요하다.
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 일 목적은 자동 태깅과 수동 태깅을 동시에 이용하여 이미지를 분석 및 관리하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 자동 태깅과 수동 태깅을 동시에 이용하여 이미지를 분석 및 관리하고 검색 서비스를 제공하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 자동 태깅과 수동 태깅을 동시에 이용하여 이미지를 분석 및 관리하는 사용자 적응형 이미지 관리 방법을 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 단말기로부터 수신된 이미지 파일을 분석 및 관리하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템은 인터페이스부, 이미지 태깅부 및 이미지 관리부를 포함한다. 상기 인터페이스부는 상기 사용자 단말기로부터 상기 이미지 파일 및 상기 이미지 파일에 대한 수동 태깅 정보를 수신한다. 상기 이미지 태깅부는 분석 파라미터들 각각에 대해 미리 정해진 가중치를 기초로 분석하는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하고, 상기 이미지 정보 분석 결과 및 상기 파일 헤더 정보 분석 결과에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다. 상기 이미지 관리부는 상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 자동 태깅 정보를 저장하고 관리한다.
일 실시예에서, 상기 이미지 태깅부는 이미지 분석부, 파일 헤더 분석부 및 자동 태깅 정보 생성부를 포함할 수 있다. 상기 이미지 분석부는 상기 이미지 파일 및 상기 수동 태깅 정보를 수신하고, 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고 이미지 분석 데이터를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다. 상기 파일 헤더 분석부는 상기 이미지 파일을 수신하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하여 헤더 분석 데이터를 생성한다. 상기 자동 태깅 정보 생성부는 상기 이미지 분석 데이터 및 상기 헤더 분석 데이터에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 상기 자동 태깅 정보를 생성한다. 이 경우 상기 이미지 분석부는, 상기 수동 태깅 정보를 기초로 상기 분석 파라미터들에 대한 상기 미리 정해진 가중치를 변경하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자 단말기는 인터넷 통신 네트워크 상에서 상기 사용자 적응형 이미지 관리 시스템에 접속하여 상기 이미지 파일 및 상기 수동 태깅 정보를 제공할 수 있다.
상술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 단말기로부터 수신된 이미지 파일을 분석 및 관리하고, 이미지 검색 서비스를 제공하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템은 인터페이스부, 이미지 태깅부, 이미지 관리부 및 검색 서비스 제공부를 포함한다. 상기 인터페이스부는 상기 사용자 단말기로부터 상기 이미지 파일, 상기 이미지 파일에 대한 수동 태깅 정보 및 이미지 검색 요청 신호를 수신한다. 상기 이미지 태깅부는 분석 파라미터들 각각에 대해 미리 정해진 가중치를 기초로 분석하는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하고, 상기 이미지 정보 분석 결과 및 상기 파일 헤더 정보 분석 결과에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다. 상기 이미지 관리부는 상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 자동 태깅 정보를 저장하고 관리한다. 상기 검색 서비스 제공부는 상기 이미지 관리부에서 상기 이미지 검색 요청 신호에 상응하는 검색 이미지 파일을 검색하고 상기 검색 결과를 상기 인터페이스부에 제공한다. 상기 인터페이스부는 상기 검색 결과를 상기 사용자 단말기에 제공한다.
일 실시예에서, 상기 이미지 태깅부는 이미지 분석부, 파일 헤더 분석부 및 자동 태깅 정보 생성부를 포함할 수 있다. 상기 이미지 분석부는 상기 이미지 파일 및 상기 수동 태깅 정보를 수신하고, 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고 이미지 분석 데이터를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다. 상기 파일 헤더 분석부는 상기 이미지 파일을 수신하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하여 헤더 분석 데이터를 생성한다. 상기 자동 태깅 정보 생성부는 상기 이미지 분석 데이터 및 상기 헤더 분석 데이터에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 상기 자동 태깅 정보를 생성한다. 이 경우 상기 이미지 분석부는, 상기 수동 태깅 정보를 기초로 상기 분석 파라미터들에 대한 상기 미리 정해진 가중치를 변경하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 사용자 단말기는 인터넷 통신 네트워크 상에서 상기 사용자 적응형 이미지 관리 시스템에 접속하여 상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 이미지 검색 요청 신호를 제공하고 상기 검색 결과를 제공받을 수 있다.
상술한 본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 방법에서는, 사용자 단말기로부터 이미지 파일 및 상기 이미지 파일에 대한 수동 태깅 정보를 수신하고, 분석 파라미터들 각각에 대해 미리 정해진 가중치를 기초로 분석하는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고 이미지 분석 데이터를 생성하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하여 헤더 분석 데이터를 생성하고, 상기 이미지 분석 데이터 및 상기 헤더 분석 데이터에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하고, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하며, 상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 자동 태깅 정보를 저장하고 관리한다.
일 실시예에서, 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트함에 있어서, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 분석 파라미터들에 대한 상기 미리 정해진 가중치를 변경하고, 상기 변경된 가중치에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트할 수 있다.
상기와 같은 본 발명의 실시예들에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템은 자동 태깅을 이용하여 입력 이미지의 정보를 자동으로 획득하고, 수동 태깅을 이용하여 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트함으로써, 태깅 동작의 효율 및 신뢰성이 향상되고 사용자 맞춤형 이미지 관리 및 검색 서비스를 제공할 수 있다.
다만, 본 발명의 효과는 상기 언급된 효과에 한정되는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위에서 다양하게 확장될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 2는 도 1의 사용자 적응형 이미지 관리 시스템에 포함된 이미지 태깅부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 도 4의 분석 알고리즘을 업데이트하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100)은 인터페이스부(110), 이미지 태깅부(120) 및 이미지 관리부(130)를 포함한다.
인터페이스부(110)는 사용자 단말기(10)로부터 이미지 파일(IMAGE) 및 이미지 파일(IMAGE)에 대한 수동 태깅 정보(TAG_M)를 수신하며, 상기 수신된 이미지 파일(IMAGE) 및 수동 태깅 정보(TAG_M)를 이미지 태깅부(120)에 제공한다. 즉, 인터페이스부(110)는 사용자 단말기(10)와 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100) 사이에 통신이 수행되도록 한다.
예를 들어, 사용자 단말기(10)는 컴퓨터, 노트북 등과 같은 디지털 이미지를 제공하는 전자 기기일 수 있으며, 넷북, 아이패드, 휴대폰, PDA(personal digital assistant) 등과 같은 모바일 전자 기기일 수 있다. 이미지 파일(IMAGE)은 디지털 이미지 파일일 수 있으며, 파일의 크기, 종류, 포맷 및 생성 날짜 등과 같은 이미지 파일(IMAGE) 자체의 파일 헤더 정보가 저장되는 파일 헤더(header)부 및 실제 데이터인 이미지 내용이 저장된 데이터부를 포함할 수 있다. 수동 태깅 정보(TAG_M)는 사용자가 이미지 파일(IMAGE)에 대해 직접 수동 태깅(manual tagging)을 수행한 결과로서, 예를 들어 키워드에 의한 이미지 태깅 방식에서 사용자는 사과 형상의 이미지 파일을 수동 태깅하여 "사과"라는 키워드의 수동 태깅 정보를 제공할 수 있다.
이미지 태깅부(120)는 인터페이스부(110)로부터 이미지 파일(IMAGE) 및 수동 태깅 정보(TAG_M)를 수신한다. 이미지 태깅부(120)는 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 이미지 파일(IMAGE)을 분석하고, 상기 이미지 파일(IMAGE)의 파일 헤더부에 저장된 상기 파일 헤더 정보를 분석하며, 상기 분석 결과들에 기초하여 자동 태깅(automatic tagging)을 수행하여 자동 태깅 정보(TAG_A)를 생성한다.
상기 이미지 분석 알고리즘은 분석 파라미터들 각각에 대해 가중치를 미리 정하고, 상기 미리 정해진 가중치에 기초하여 이미지를 분석하는 부스팅 기반의(boosting-based) 이미지 분석 알고리즘이다. 예를 들어, 사람의 얼굴 이미지를 분석하고 인식하는 경우 다른 부분의 특성보다 안구의 특성에 더 높은 가중치를 둘 수 있으며, 배경을 분석하고 인식하는 경우 다른 파라미터들보다 색채 파라미터에 더 높은 가중치를 둘 수 있다. 또한 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘에서, 디지털 이미지에서 형상을 인식하기 위해 신경망, 웨이브렛 변환, 아다부스트(Adaboost) 또는 서포트 벡터 머신(support vector machine: SVM)의 패턴인식기술 등의 경계선 검출 및 윤곽 추출 기술이 이용될 수 있으며, 얼굴 인식을 위해 Fast Detection Algorithm과 같은 기술이 이용될 수 있다.
이미지 태깅부(120)는 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여, 이미지 파일(IMAGE)에 대해 얼굴 검출, 얼굴 인식, 객체 인식, 배경 인식 및 얼굴 분류 등의 이미지 분석을 수행하고 상기 이미지 분석 결과에 기초하여 내용 기반(context-based)의 자동 태깅을 수행하여 자동 태깅 정보(TAG_A)를 생성할 수 있다.
또한 이미지 태깅부(120)는 사용자로부터 제공된 수동 태깅 정보(TAG_M)에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다. 일 실시예에서, 이미지 태깅부(120)는 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘에서 사용되는 상기 분석 파라미터들에 대한 상기 미리 정해진 가중치를 변경할 수 있고, 상기 변경된 가중치를 통해 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 이미지 태깅부(120)의 구조 및 동작에 대해서는 도 2를 참조하여 후술하도록 한다.
이미지 관리부(130)는 이미지 파일(IMAGE), 수동 태깅 정보(TAG_M) 및 자동 태깅 정보(TAG_A)를 저장하고 관리한다. 도시하지는 않았지만, 이미지 관리부(130)는 이미지 파일(IMAGE), 수동 태깅 정보(TAG_M) 및 자동 태깅 정보(TAG_A)를 저장하여 데이터베이스화하는 이미지 정보 데이터베이스를 포함할 수 있으며, 상기 이미지 정보 데이터베이스에 저장된 정보들을 모델링한 이미지 정보 모델 프로그램을 포함할 수 있다. 상기 이미지 정보 모델 프로그램은 이미지 관리 애플리케이션 등에 제공될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 단말기(10)는 통신 네트워크 상에서 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100)에 접속하여 이미지 파일(IMAGE) 및 수동 태깅 정보(TAG_M)를 제공할 수 있으며, 상기 통신 네트워크는 인터넷 통신 네트워크일 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100)은 웹 기반의 시스템일 수 있으며, 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100)은 서버 형태로 구현될 수 있다.
도 2는 도 1의 사용자 적응형 이미지 관리 시스템에 포함된 이미지 태깅부의 일 예를 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 이미지 태깅부(120a)는 이미지 분석부(122), 파일 헤더 분석부(124) 및 자동 태깅 정보 생성부(126)를 포함할 수 있다.
이미지 분석부(122)는 이미지 파일(IMAGE) 및 수동 태깅 정보(TAG_M)를 수신하고, 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 이미지 파일(IMAGE)을 분석하고 이미지 분석 데이터(DATA_I)를 생성한다. 예를 들어 이미지 분석부(122)는 이미지 파일(IMAGE)에 대해 얼굴 검출, 얼굴 인식, 객체 인식, 배경 인식 및 얼굴 분류 등의 이미지 분석을 수행할 수 있으며, 상기 이미지 분석 결과에 기초하여 이미지 내용 기반의 내용 태그들을 포함하는 이미지 분석 데이터(DATA_I)를 생성할 수 있다.
또한 이미지 분석부(122)는 수동 태깅 정보(TAG_M)에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 이미지 태깅부(120)는 상기 분석 파라미터들에 대한 상기 가중치를 변경함으로써 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 즉 상기 이미지 분석 결과에 기초하여 이미지 내용 기반의 내용 태그들을 생성하는데 있어서, 사용자가 직접 수동으로 입력한 수동 태그 정보(TAG_M)를 정답이 있는 가중치 높은 훈련데이터로 인식함으로써 이미지 파일(IMAGE)을 분석하기 위해 필요한 상기의 인식 및 분류 방법들이 부스팅을 이용하여 업데이트 되도록 할 수 있고, 도 1의 이미지 관리 시스템(100)을 사용자 개개인의 태깅 성향 또는 빈도 등에 적합하도록 사용자 적응형 시스템으로 동작하도록 할 수 있다.
파일 헤더 분석부(124)는 이미지 파일(IMAGE)을 수신하고, 상기 이미지 파일(IMAGE)의 파일 헤더부에 저장된 상기 파일 헤더 정보를 분석하여 파일의 크기, 종류, 포맷 및 생성 날짜 등이 포함된 헤더 분석 데이터(DATA_H)를 생성한다.
자동 태깅 정보 생성부(126)는 이미지 분석 데이터(DATA_I) 및 헤더 분석 데이터(DATA_H)에 기초하여 이미지 파일(IMAGE)에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보(TAG_A)를 생성한다. 즉, 자동 태깅 정보(TAG_A)는 상기 이미지 분석 결과에 기초하여 생성된 이미지 내용 기반의 내용 태그들 및 상기 파일 헤더 정보들을 포함할 수 있다.
이미지 태깅부(120a)는 수신된 이미지 파일(IMAGE) 및 수동 태그 정보(TAG_M)를 도 1의 이미지 관리부(130)에 제공하여 이미지 관리부(130)가 이미지 파일(IMAGE) 및 수동 태그 정보(TAG_M)를 저장하도록 할 수 있다.
종래의 이미지 관리 시스템에서는, 이미지 파일들을 태깅하는 경우 단순히 객체 인식만을 통해 사용자에게 태그 후보들을 추천하여 사용자에게 선택을 받도록 하거나, 한번 클러스터링 된 결과들을 재랭크(re-ranking) 및 재클러스터링(re-clustering)하는데 사용자가 직접 레이블링 한 결과들을 사용함으로써, 태깅 동작의 효율 및 신뢰성이 낮고 사용자 맞춤형 서비스를 제공할 수 없었다. 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100)에서는, 자동 태깅을 이용하여 입력된 이미지의 내용 정보를 자동으로 획득하고, 수동 태깅을 이용하여 이미지 자동 태깅을 위한 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘 자체가 사용자 레이블링 결과들을 바탕으로 지속적으로 업데이트됨으로써, 태깅 동작의 효율 및 신뢰성이 향상되고 사용자 개개인에 적합한 이미지 관리를 수행할 수 있다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 나타내는 블록도이다.
도 3을 참조하면, 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 인터페이스부(210), 이미지 태깅부(220), 이미지 관리부(230) 및 검색 서비스 제공부(240)를 포함한다.
인터페이스부(210)는 사용자 단말기(10)로부터 이미지 파일(IMAGE) 및 이미지 파일(IMAGE)에 대한 수동 태깅 정보(TAG_M)를 수신하여 이미지 태깅부(220)에 제공한다.
이미지 태깅부(220)는 도 2의 이미지 태깅부(120a)일 수 있다. 이미지 태깅부(220)는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 이미지 파일(IMAGE)을 분석하고, 상기 이미지 파일(IMAGE)의 파일 헤더 정보를 분석하며, 상기 분석 결과들에 기초하여 자동 태깅을 수행하여 자동 태깅 정보(TAG_A)를 생성한다. 또한 이미지 태깅부(220)는 수동 태깅 정보(TAG_M)에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다.
이미지 관리부(230)는 이미지 파일(IMAGE), 수동 태깅 정보(TAG_M) 및 자동 태깅 정보(TAG_A)를 저장하고 관리한다.
상기와 같은 이미지 파일(IMAGE)에 대해 태깅을 수행하기 위한 인터페이스부(210), 이미지 태깅부(220) 및 이미지 관리부(230)의 동작은 도 1의 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100)에 포함된 인터페이스부(110), 이미지 태깅부(120) 및 이미지 관리부(130)의 동작과 실질적으로 동일하므로 중복되는 설명은 생략한다.
도 1의 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(100)과 달리, 도 3의 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 이미지 관리부(230)에 저장된 이미지 정보들에 기초하여 사용자에게 검색 서비스를 더 제공할 수 있으며, 이를 위해 검색 서비스 제공부(240)를 포함한다. 사용자는 사용자 단말기(10)를 통해 특정한 이미지를 검색하기 위해 이미지 검색 요청 신호(REQ)를 송신할 수 있다. 인터페이스부(210)는 이미지 검색 요청 신호(REQ)를 수신하여 검색 서비스 제공부(240)에 제공한다. 검색 서비스 제공부(240)는 이미지 관리부(230)에 저장된 이미지 정보들 중 이미지 검색 요청 신호(REQ)에 상응하는 검색 이미지 파일을 검색하고, 검색 결과 데이터(SEARCH_DATA)를 인터페이스부(210)에 제공한다. 인터페이스부(210)는 검색 결과 데이터(SEARCH_DATA)를 사용자 단말기(10)에 제공한다.
검색 서비스 제공부(240)는 이미지 검색 요청 신호(REQ)에 상응하는 상기 검색 이미지 파일을 검색하는데 있어서 얼굴 검출, 얼굴 인식, 객체 인식, 배경 인식 및 얼굴 분류 등을 수행하는 이미지 분석 알고리즘을 사용할 수 있다. 실시예에 따라서, 검색 서비스 제공부(240)는 상기 이미지 분석 알고리즘을 수행하는 별도의 구성요소를 포함할 수도 있고, 이미지 태깅부(220)에 포함되는 이미지 분석부(도 2의 122)를 통해서 상기 이미지 분석 알고리즘을 사용하여 검색을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 이미지 검색 요청 신호(REQ)에 상응하는 상기 검색 이미지 파일이 이미지 관리부(230)에 존재하는 경우, 검색 서비스 제공부(240)는 상기 검색 이미지 파일을 리스트(list)화하여 검색 결과 데이터(SEARCH_DATA)로서 제공할 수 있다. 다른 예에서, 상기 검색 이미지 파일이 이미지 관리부(230)에 존재하지 않는 경우, 검색 서비스 제공부(240)는 일치하는 데이터가 없음을 나타내는 메시지를 검색 결과 데이터(SEARCH_DATA)로서 제공할 수 있다. 이 경우 인터페이스부(210)는 상기 일치하는 데이터가 없음을 나타내는 메시지를 검색 결과 데이터(SEARCH_DATA)로서 제공함과 동시에, 이미지 검색 요청 신호(REQ)에 상응하는 상기 검색 이미지 파일을 이미지 관리 시스템(200)에 등록하여 관리할 것인지를 문의하는 문의 신호를 함께 제공할 수 있다. 사용자가 상기 관리에 대한 문의를 승인한 경우, 이미지 관리 시스템(200)은 상기 이미지 분석 동작, 상기 자동 태깅 동작 및 상기 알고리즘 업데이트 동작 등을 수행하여 상기 검색 이미지 파일 및 상기 검색 이미지 파일에 대한 태깅 정보들을 이미지 관리부(230)에 저장하고 관리할 수 있으며, 사용자가 상기 관리에 대한 문의를 승인하지 않은 경우, 이미지 관리 시스템(200)은 별도의 추가적인 절차 수행 없이 검색을 종료할 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 단말기(10)는 통신 네트워크 상에서 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)에 접속하여 이미지 파일(IMAGE), 수동 태깅 정보(TAG_M), 및 이미지 검색 요청 신호(REQ)를 제공할 수 있고 검색 결과 데이터(SEARCH_DATA)를 제공받을 수 있으며, 상기 통신 네트워크는 인터넷 통신 네트워크일 수 있다. 즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 웹 기반의 시스템일 수 있으며, 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 서버 형태로 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 애플리케이션 연동 모듈부를 더 포함할 수 있다. 상기 애플리케이션 연동 모듈부는 입력된 사용자의 요구에 응답하여 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)과 연결된 애플리케이션들을 연동시킬 수 있다. 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 상기 연동 과정을 통하여 이미지 관리부(230)를 통해 데이터베이스화되고 관리되는 이미지 정보, 이미지와 관련된 태그 및 메모 정보 등을 디지털 액자나 전자 다이어리 시스템 등으로 전송하여 디지털 액자를 통해 이미지를 감상하거나 다이어리 시스템을 통해 이미지와 관련된 태그 및 메모, 다이어리 정보를 검색하는 기능을 제공할 수 있다.
한편 도시하지는 않았지만, 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 동작 모드를 결정하는 모드 신호를 수신할 수 있다. 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 상기 모드 신호에 기초하여 태깅에 기초한 상기 이미지 관리 동작 또는 상기 이미지 검색 동작을 선택적으로 수행할 수 있다. 예를 들어 상기 모드 신호가 활성화된 경우 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 상기 이미지 관리 동작을 수행할 수 있고, 상기 모드 신호가 비활성화된 경우 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)은 상기 이미지 검색 동작을 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 시스템(200)에서는, 자동 태깅을 이용하여 입력된 이미지의 내용 정보를 자동으로 획득하고, 수동 태깅을 이용하여 이미지 자동 태깅을 위한 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘 자체가 사용자 레이블링 결과들을 바탕으로 지속적으로 업데이트됨으로써, 태깅 동작의 효율 및 신뢰성이 향상되고 사용자 개개인에 적합한 이미지 관리를 수행할 수 있다. 또한 사용자의 검색 요청에 기초하여 상기 관리된 이미지들 중 상기 검색 요청에 부합하는 이미지를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 1, 도 2 및 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 방법은 이미지 파일 및 상기 이미지 파일에 대한 수동 태깅 정보를 수신하고(단계 S100), 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고(단계 S200), 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하고(단계 S300), 상기 분석 결과에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하고(단계 S400), 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하며(단계 S500), 상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 자동 태깅 정보를 저장하고 관리한다(단계 S600).
예를 들어, 인터페이스부(100)는 사용자 단말기(10)로부터 이미지 파일(IMAGE) 및 수동 태깅 정보(TAG_M)를 수신할 수 있다. 이미지 분석부(122)는 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 이미지 파일(IMAGE)을 분석하고 이미지 분석 데이터(DATA_I)를 생성할 수 있다. 파일 헤더 분석부(124)는 이미지 파일(IMAGE)의 파일 헤더 정보를 분석하여 헤더 분석 데이터(DATA_H)를 생성할 수 있다. 자동 태깅 정보 생성부(126)는 이미지 분석 데이터(DATA_I) 및 헤더 분석 데이터(DATA_H)에 기초하여 이미지 파일(IMAGE)에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보(TAG_A)를 생성할 수 있다. 또한 이미지 분석부(122)는 수동 태깅 정보(TAG_M)에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 업데이트할 수 있다. 상기 이미지 관리부(130)는 이미지 파일(IMAGE), 수동 태깅 정보(TAG_M) 및 자동 태깅 정보(TAG_A)를 저장하고 관리할 수 있다.
도 5는 도 4의 분석 알고리즘을 업데이트하는 단계의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 1, 도 2 및 도 5를 참조하면, 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하는 단계(단계 S500)에서는, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 분석 파라미터들에 대한 미리 정해진 가중치를 변경하고(단계 S510), 상기 변경된 가중치에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트한다(단계 S520).
예를 들어, 이미지 분석부(122)는 사용자가 직접 수동으로 입력한 수동 태그 정보(TAG_M)를 정답이 있는 가중치 높은 훈련데이터로 인식함으로써 이미지 파일(IMAGE)을 분석하기 위해 필요한 상기의 인식 및 분류 방법들이 부스팅을 이용하여 업데이트 되도록 할 수 있다.
한편, 본 발명의 일 실시예에 따른 사용자 적응형 이미지 관리 방법은 프로그램으로 구현될 수 있으며, 상기 프로그램은 플로피 디스크, CD-ROM, 하드 디스크, 광자기 디스크 및 RAM 또는 ROM과 같은 메모리 등을 포함하는 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체에 저장될 수 있다.
본 발명에 따르면, 자동 태깅을 이용하여 입력 이미지의 정보를 자동으로 획득하고 수동 태깅을 이용하여 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트함으로써, 태깅 동작의 효율 및 신뢰성이 향상되고 사용자 맞춤형 이미지 관리 및 검색 서비스를 제공할 수 있는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 구현할 수 있다. 따라서, 이러한 사용자 적응형 이미지 관리 시스템을 포함하는 디지털 이미지 관리/앨범 관련 시스템, 이미지 및 비디오 편집 관련 시스템, 및 로봇, 보안, 의료 영상 관련 시스템 등에 적용될 수 있다.
상술한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 사용자 단말기로부터 수신된 이미지 파일을 분석 및 관리하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템으로서,
    상기 사용자 단말기로부터 상기 이미지 파일 및 상기 이미지 파일에 대한 수동 태깅 정보를 수신하는 인터페이스부;
    분석 파라미터들 각각에 대해 미리 정해진 가중치를 기초로 분석하는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하고, 상기 이미지 정보 분석 결과 및 상기 파일 헤더 정보 분석 결과에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하는 이미지 태깅부; 및
    상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 자동 태깅 정보를 저장하고 관리하는 이미지 관리부를 포함하고,
    상기 이미지 태깅부는,
    상기 이미지 파일 및 상기 수동 태깅 정보를 수신하고, 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고 이미지 분석 데이터를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하는 이미지 분석부;
    상기 이미지 파일을 수신하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하여 헤더 분석 데이터를 생성하는 파일 헤더 분석부; 및
    상기 이미지 분석 데이터 및 상기 헤더 분석 데이터에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 상기 자동 태깅 정보를 생성하는 자동 태깅 정보 생성부를 포함하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서, 상기 이미지 분석부는,
    상기 수동 태깅 정보를 기초로 상기 분석 파라미터들에 대한 상기 미리 정해진 가중치를 변경하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템.
  4. 제1항에 있어서, 상기 사용자 단말기는,
    인터넷 통신 네트워크 상에서 상기 사용자 적응형 이미지 관리 시스템에 접속하여 상기 이미지 파일 및 상기 수동 태깅 정보를 제공하는 것을 특징으로 하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템.
  5. 사용자 단말기로부터 수신된 이미지 파일을 분석 및 관리하고, 이미지 검색 서비스를 제공하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템으로서,
    상기 사용자 단말기로부터 상기 이미지 파일, 상기 이미지 파일에 대한 수동 태깅 정보 및 이미지 검색 요청 신호를 수신하는 인터페이스부;
    분석 파라미터들 각각에 대해 미리 정해진 가중치를 기초로 분석하는 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하고, 상기 이미지 정보 분석 결과 및 상기 파일 헤더 정보 분석 결과에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 자동 태깅 정보를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하는 이미지 태깅부;
    상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 자동 태깅 정보를 저장하고 관리하는 이미지 관리부; 및
    상기 이미지 관리부에서 상기 이미지 검색 요청 신호에 상응하는 검색 이미지 파일을 검색하고 상기 검색 결과를 상기 인터페이스부에 제공하는 검색 서비스 제공부를 포함하고,
    상기 인터페이스부는 상기 검색 결과를 상기 사용자 단말기에 제공하고,
    상기 이미지 태깅부는,
    상기 이미지 파일 및 상기 수동 태깅 정보를 수신하고, 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 상기 이미지 파일의 이미지 정보를 분석하고 이미지 분석 데이터를 생성하며, 상기 수동 태깅 정보에 기초하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하는 이미지 분석부;
    상기 이미지 파일을 수신하고, 상기 이미지 파일의 파일 헤더 정보를 분석하여 헤더 분석 데이터를 생성하는 파일 헤더 분석부; 및
    상기 이미지 분석 데이터 및 상기 헤더 분석 데이터에 기초하여 상기 이미지 파일에 대해 자동 태깅을 수행하고 상기 자동 태깅 정보를 생성하는 자동 태깅 정보 생성부를 포함하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템.
  6. 삭제
  7. 제5항에 있어서, 상기 이미지 분석부는,
    상기 수동 태깅 정보를 기초로 상기 분석 파라미터들에 대한 상기 미리 정해진 가중치를 변경하여 상기 부스팅 기반의 이미지 분석 알고리즘을 사용자 적응적으로 업데이트하는 것을 특징으로 하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템.
  8. 제5항에 있어서, 상기 사용자 단말기는,
    인터넷 통신 네트워크 상에서 상기 사용자 적응형 이미지 관리 시스템에 접속하여 상기 이미지 파일, 상기 수동 태깅 정보 및 상기 이미지 검색 요청 신호를 제공하고 상기 검색 결과를 제공받는 것을 특징으로 하는 사용자 적응형 이미지 관리 시스템.
  9. 삭제
  10. 삭제
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