KR101176743B1 - 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버 - Google Patents

객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버 Download PDF

Info

Publication number
KR101176743B1
KR101176743B1 KR1020110016220A KR20110016220A KR101176743B1 KR 101176743 B1 KR101176743 B1 KR 101176743B1 KR 1020110016220 A KR1020110016220 A KR 1020110016220A KR 20110016220 A KR20110016220 A KR 20110016220A KR 101176743 B1 KR101176743 B1 KR 101176743B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
target
information
condition information
photographing
Prior art date
Application number
KR1020110016220A
Other languages
English (en)
Inventor
이강희
최홍선
Original Assignee
숭실대학교산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 숭실대학교산학협력단 filed Critical 숭실대학교산학협력단
Priority to KR1020110016220A priority Critical patent/KR101176743B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101176743B1 publication Critical patent/KR101176743B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/10—Image acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
    • G06T19/006—Mixed reality
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Processing Or Creating Images (AREA)

Abstract

객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버가 개시된다. 개시된 객체 인식 장치는 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐하여 생성된 복수의 기준 이미지를 획득하는 기준 이미지 획득부; 대상 객체를 상기 특정 장소에서 직접 촬영하여 생성된 대상 이미지를 획득하는 대상 이미지 획득부; 및 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 상기 대상 객체를 인식하는 객체 인식부를 포함한다.

Description

객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버{APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING OBJECT, INFORMATION CONTENT PROVIDING APPARATUS AND INFORMATION CONTENT MANAGING SERVER}
본 발명의 실시예들은 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 대상 객체에 대한 인식률을 높일 수 있는 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용하여 인식된 대상 객체에 대한 정보를 포함하는 컨텐츠(정보 컨텐츠)를 관리하는 정보 컨텐츠 관리 서버 및 정보 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 정보 컨텐츠 제공 장치에 관한 것이다.
증강 현실(增强現實, Augmented Reality)이란 가상현실(VR: Virtual Reality)의 한 분야로서, 실제 환경에 가상 객체(Virtual Object)를 합성하여 실제 환경 상에 존재하는 사물처럼 보이도록 하는 컴퓨터 그래픽 기법을 의미한다. 증강 현실은 가상의 공간과 사물만을 대상으로 하는 기존의 가상 현실과 달리 현실 세계의 기반 위에 가상의 사물을 합성하여 현실 세계만으로는 얻기 어려운 부가적인 정보들을 보강해 제공할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징 때문에 단순히 게임과 같은 분야에만 한정된 적용이 가능한 기존의 가상 현실과는 달리 증강 현실은 다양한 현실 환경에 응용이 가능하며 특히, 유비쿼터스 환경에 적합한 차세대 디스플레이 기술로 각광받고 있다.
일례로서, 증강 현실은 문화재가 위치한 장소를 방문한 사용자가 소지한 휴대 단말기(일례로, 스마트폰, 태블릿 PC)를 통해 사용자에게 문화재와 관련된 정보를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 다시 말해, 사용자가 스마트폰에 부착된 카메라를 이용하여 문화재를 촬영하는 경우, 휴대 단말기는 해당 문화재가 어떠한 것인지를 인식한 후, 인식된 문화재를 안내하기 위한 정보를 증강현실을 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
한편, 종래의 증강 현실을 이용한 문화재 정보 제공 방법은 문화재의 휴대 단말기의 GPS 정보를 이용하거나 관리자에 의해 생성/저장된 하나의 기준 이미지(Reference Image)와 휴대 단말기를 통해 직접 촬영된 대상 이미지(Real Image)를 비교하여 해당 문화재를 인식하였다.
그런데, GPS 정보를 이용하는 종래의 문화재 정보 제공 방법은 GPS 정보의 획득이 어려운 실내에 문화재가 위치하는 경우 문화재의 인식이 어려워지는 단점이 있었다.
또한, 기준 이미지를 이용한 종래의 문화재 정보 제공 방법은 사용자 별로 대상 이미지를 획득하는 시점에서의 촬영 조건(일례로, 조명조건, 촬영각도, 촬영거리, 촬영높이 등)이 모두 다르기 때문에 관리자에 의해 생성/저장된 하나의 기준 이미지를 이용하여 객체 인식을 수행하는 경우, 인식률이 매우 떨어진다는 단점이 있었다.
상기한 바와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에서는 객체에 대한 인식률을 높일 수 있는 객체 인식 장치 및 방법을 제안하고자 한다.
또한, 본 발명에서는 상기와 같은 객체 인식 장치 및 방법을 통해 인식된 객체에 대한 정보를 포함하는 컨텐츠(정보 컨텐츠)를 사용자에게 제공할 수 있는 정보 컨텐츠 제공 단말을 제안하고자 한다.
또한, 본 발명에서는 상기와 같은 객체 인식 장치 및 방법에 이용되는 복수의 기준 이미지 및 정보 컨텐츠를 관리하여 정보 컨텐츠 제공 단말로 제공할 수 있는 정보 컨텐츠 관리 서버를 제안하고자 한다.
본 발명의 다른 목적들은 하기의 실시예를 통해 당업자에 의해 도출될 수 있을 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위해 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따르면, 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐하여 생성된 복수의 기준 이미지를 획득하는 기준 이미지 획득부; 대상 객체를 상기 특정 장소에서 직접 촬영하여 생성된 대상 이미지를 획득하는 대상 이미지 획득부; 및 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 상기 대상 객체를 인식하는 객체 인식부를 포함하는 객체 인식 장치가 제공된다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 디스플레이부; 대상 객체를 특정 장소에서 직접 촬영하여 대상 이미지를 생성하는 대상 이미지 생성부; 상기 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐하여 생성된 복수의 기준 이미지를 정보 컨텐츠 관리 서버로부터 수신하는 수신부; 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 상기 대상 객체를 인식하는 객체 인식부; 및 상기 대상 객체의 인식 결과 생성되는 인식 정보(대상 객체 인식 정보)를 상기 정보 컨텐츠 관리 서버로 전송하는 전송부 를 포함하되, 상기 수신부는 상기 대상 객체 인식 정보에 대응하여 상기 정보 컨텐츠 관리 서버로부터 전송된 상기 대상 객체에 대한 정보 컨텐츠를 수신하고, 상기 디스플레이부는 상기 정보 컨텐츠를 상기 사용자에게 표시하는 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 제공 장치가 제공된다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐하여 생성된 복수의 기준 이미지 및 상기 특정 장소에 위치하는 2 이상의 객체에 대한 정보 컨텐츠를 저장하는 저장부; 상기 복수의 기준 이미지를 정보 컨텐츠 제공 장치로 전송하는 전송부; 및 상기 정보 컨텐츠 제공 장치에서 상기 복수의 기준 이미지를 이용하여 생성한 대상 객체에 대한 인식 정보(대상 객체 인식 정보)를 수신하는 수신부 를 포함하되, 상기 전송부는 상기 대상 객체 인식 정보에 기초하여 상기 2 이상의 객체 중 상기 대상 객체와 대응되는 객체에 대한 정보 컨텐츠를 상기 저장부에서 독출하여 상기 정보 컨텐츠 제공 장치로 전송하는 정보 컨텐츠 관리 서버가 제공된다.
또한, 본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐하여 생성된 복수의 기준 이미지를 획득하는 단계; 대상 객체를 상기 특정 장소에서 직접 촬영하여 생성된 대상 이미지를 획득하는 단계; 및 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 상기 대상 객체를 인식하는 단계를 포함하는 객체 인식 방법이 제공된다.
본 발명에 따른 객체 인식 장치 및 방법은 높은 인식률로 객체를 인식할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에 따른 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 제공 서버는 사용자가 관심을 가지는 객체에 대한 정보를 사용자에게 용이하게 제공할 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 장치의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명에서 정의되는 가상 현실 이미지의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 3 내지 도 8는 본 발명의 일 실시예에 따른 기준 촬영 조건 정보에 대한 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 컨텐츠 제공 시스템의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 컨텐츠 제공 장치(930)를 통해 사용자에게 제공되는 정보 컨텐츠의 일례를 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 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 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
이하에서, 본 발명에 따른 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 장치의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 장치(100)는 기준 이미지 획득부(110), 대상 이미지 획득부(120) 및 객체 인식부(130)를 포함한다. 이하, 각 구성 요소 별로 그 기능을 상술하기로 한다.
기준 이미지 획득부(110)는 객체 인식을 위해 이용되는(즉, 객체 인식의 비교 대상이 되는) 복수의 기준 이미지를 획득한다. 여기서, 복수의 기준 이미지는 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐함으로써 생성되는 이미지이다.
여기서, 상기 특정 장소에는 2 이상의 객체가 위치할 수 있고, 캡쳐된 복수의 기준 이미지 각각에는 2 이상의 객체 중 하나 또는 그 이상의 객체의 이미지가 포함될 수 있다. 일례로서, 2 이상의 객체는 문화재일 수 있다.
이 때, 복수의 이미지는 객체 별로 분류될 수 있다. 다시 말해, 2 이상의 객체 각각에 대해서는 2 이상의 기준 이미지가 존재하며, 이러한 객체 별 2 이상의 기준 이미지가 모여서 복수의 기준 이미지를 구성한다. 일례로서, 특정 지점에 객체 A 및 객체 B가 존재하는 경우, 객체 A에 대해서는 2개의 기준 이미지가 존재하고, 객체 B에 대해서는 3개의 기준 이미지가 존재할 수 있다(복수의 기준 이미지의 총 개수는 5개).
본 발명의 일 실시예에 따르면, 특정 장소에 대한 이미지는 도 2의 (a) 내지 (c)에 도시된 바와 같이 전후 좌우로 이동 가능하고, 360°로 회전 가능한 가상 현실(VR) 이미지일 수 있다. 이 경우, 복수의 기준 이미지는 가상 현실 이미지로서 표현되는 가상 현실 상에서 전후 좌우로 이동하면서 특정 지점에서 소정의 방향 및 각도로 회전한 가상 현실 이미지를 캡쳐함으로써 생성될 수 있다.
한편, 복수의 기준 이미지의 캡쳐는 웹 페이지를 확인하는 사용자에 의해 수행될 수 있다. 다시 말해, 복수의 기준 이미지는 특정 장소에 대한 이미지가 표시된 웹 페이지를 확인하고 있는 사용자로부터 입력되는 입력 신호(키보드 내지 마우스 클릭 신호 등)에 기초하여 상기 웹 페이지를 캡쳐함으로써 생성될 수 있다.
대상 이미지 획득부(120)는 사용자가 인식하고자 하는 대상 객체를 상기 특정 장소에서 직접 촬영하여 생성된 대상 이미지를 획득한다. 여기서, 대상 객체는 사용자가 인식하고자 하는 객체를 의미하는 것으로서, 이는 앞서 설명한 특정 장소에 위치하는 2 이상의 객체 중 어느 하나이다.
일례로서, 복수의 기준 이미지의 생성(캡쳐)이 웹 페이지를 확인하는 사용자에 의해 수행되는 경우, 대상 이미지의 생성 역시 상기 웹 사이트를 확인한 사용자가 상기 특정 장소를 직접 방문하여 직접 대상 객체를 촬영함으로써 생성될 수 있다. 즉, 기준 이미지를 생성하는 사용자와 대상 이미지를 생성하는 사용자는 동일할 수 있다.
객체 인식부(130)는 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 대상 객체를 인식한다.
즉, 객체 인식부(130)는 사용자가 웹 페이지를 캡쳐하여 생성된 복수의 기준 이미지와 동일 사용자가 해당 장소를 방문하여 직접 대상 객체를 촬영함으로써 생성된 대상 이미지에 대해 특징점 비교를 수행하여 대상 이미지에 포함된 대상 객체가 어떠한 객체인지(즉 2 이상의 객체 중 어느 객체와 동일한지)를 인식한다. 이 때, 객체 인식부(130)는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘, SURF(Speed Up Robust Features) 알고리즘 등과 같은 공지된 특징점 추출 알고리즘을 이용하여 특징점 비교를 수행하여 대상 객체를 인식할 수 있다.
이와 같이, 객체 인식부(130)는 동일한 사용자에 의해 생성된 기준 이미지와 대상 이미지를 비교하여 대상 객체를 인식함으로써 대상 객체의 인식률을 향상시킨다.
즉, 앞서 설명한 바와 같이, 종래의 객체 인식 장치의 경우 관리자가 해당 객체를 미리 촬영함으로써 생성되는 기준 이미지를 이용하여 객체를 인식하였는데, 이에 따르면 기준 이미지를 생성한 주체와 대상 이미지를 생성한 주체가 다르므로, 사용자는 기준 이미지 내에 객체가 어떤 형태(촬영 위치, 촬영 방향, 촬영 각도 등)로 포함되어 있는지를 알 수 없었다. 따라서, 기준 이미지 내에 객체가 포함되어 있는 형태와 대상 이미지 내에 대상 객체가 포함되어 있는 형태가 서로 상이하게 되어 대상 객체의 인식률이 낮아지는 문제점이 발생하였다.
이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 장치(100)는 대상 이미지를 생성하는 사용자가 직접 생성(캡쳐)한 기준 이미지를 이용하여 대상 이미지에 포함된 대상 객체를 인식함으로써 대상 객체의 인식률을 향상시킨다. 이 때, 사용자는 직접 해당 장소를 방문하지 않고서도 웹 사이트의 캡쳐를 통해 대상 이미지를 손쉽게 생성할 수 있으므로 기준 이미지 생성시 사용자의 별도의 수고를 초래하지 않는다.
또한, 앞서 설명한 바와 같이, 복수의 기준 이미지에는 2 이상의 객체 각각에 대한 2 이상의 기준 이미지가 포함될 수 있는데, 이 경우 객체 인식부(130)는 2 이상의 객체 별로 기준 이미지(2개 이상임)에 포함된 특징점과 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 대상 객체를 인식할 수 있다.
일례로, 객체 A에 대해 2개의 기준 이미지가 존재하고, 객체 B에 대해 3개의 기준 이미지가 존재하는 경우, 객체 인식부(130)는 객체 A에 대한 2개의 기준 이미지에 각각 포함된 특징점과 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 대상 객체가 객체 A인지를 판단하고, 객체 B에 대한 3개의 기준 이미지에 각각 포함된 특징점과 대상 이미지의 특징점을 비교하여 해당 객체가 객체 B인지를 판단할 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 장치(100)는 객체 별 2 이상의 기준 이미지를 이용하여 다대일(Many to One) 비교를 통해 객체 인식을 수행함으로써 객체 인식률을 보다 향상시킬 수 있게 된다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 기준 이미지 획득부(110)는 복수의 기준 이미지 각각에 대하여, 기준 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 기준 촬영 조건 정보를 더 획득하고, 대상 이미지 획득부(120)는 대상 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 대상 촬영 조건 정보를 더 획득하며, 객체 인식부(130)는 복수의 기준 이미지 각각에 대한 기준 촬영 조건 정보와 대상 이미지에 대한 대상 촬영 조건 정보를 더 비교하여 대상 객체를 인식할 수 있다.
여기서, 기준 촬영 조건 정보는 기준 이미지를 분석함으로써 예측(역산)되는 촬영 조건 정보를 의미하는 것으로서, 이에는 특정 장소에서의 기준 이미지의 촬영 위치, 촬영 방향, 상하 시야각도, 피사계 심도(DOF: Depth Of Field), 시야각(FOV: Field Of View), 화이트 밸런스(WB: White Balance), 줌(Zoom) 사용 여부, 평균 밝기 값(Illumination) 중에서 적어도 하나가 포함될 수 있다. 또한, 대상 촬영 조건 정보는 대상 이미지의 촬영 시 직접 측정되는 촬영 조건 정보를 의미하는 것으로서, 이에는 특정 장소에서의 대상 이미지의 촬영 위치, 촬영 방향, 상하 시야각도, 피사계 심도, 시야각, 화이트 밸런스, 줌 사용 여부, 평균 밝기 값 중에서 적어도 하나가 포함될 수 있다.
이와 같은 촬영 조건 정보는 이미지 내의 특징점의 개수 내지 분포를 결정하는 중요한 파라미터이므로, 객체 인식부(130)는 기준 촬영 조건 정보와 대상 촬영 조건 정보를 더 이용하여 객체를 인식함으로써 대상 객체의 인식률을 보다 증가시킬 수 있게 된다.
기준 촬영 조건 정보 및 대상 촬영 조건 정보에 대해 보다 상세히 살펴보면 아래와 같다.
먼저, 기준 촬영 조건 정보는 획득된 기준 이미지를 분석하여 특정 장소에서의 기준 이미지의 촬영 위치, 촬영 방향, 상하 시야각도, 피사계 심도, 시야각, 화이트 밸런스, 줌 사용 여부, 평균 밝기 값 등을 역산함으로써 생성되는 촬영 조건 정보이다. 이러한 기준 촬영 조건 정보의 생성은 특정 장소에 대한 이미지가 가상 현실 이미지인 경우 보다 용이하게 수행될 수 있다.
즉, 가상 현실 이미지는 특정 객체를 360°각도에서 모두 촬영하여 파노라마 식으로 연결한 이미지이므로, 해당 이미지의 촬영 시의 각종 촬영 조건 정보들(촬영 위치, 촬영 방향, 상하 시야각도, 피사계 심도, 시야각, 화이트 밸런스, 줌 사용 여부, 평균 밝기 값)은 용이하게 추출될 수 있다.
일례로서, 기준 이미지의 촬영 위치 및 촬영 방향은 가상 객체 이미지 상에서 하나의 벡터 성분으로 표시되며, 이는 가상 객체 이미지를 획득하는 기준 위치(일례로, GPS 정보로 표시됨)가 명확하므로 용이하게 예측될 수 있다.
촬영 시의 상하 시야각도의 경우, 사용자가 마우스를 이용하여 가상 현실 이미지를 드래그 하는 방식으로 피사체를 바라보는 각도를 조정할 수 있으므로, 초기 기준점만 있으면 상하 시야각도를 용이하게 예측할 수 있다.
피사계 심도의 경우, 조리개가 고정된 상태에서 피사체에 다가갈수록 그리고 초점 거리가 큰 망원렌즈를 사용할수록 피사계 심도가 감소하고, 조리개가 고정된 상태에서 피사체로부터 멀어질수록 피사계 심도가 증가하며, 피사체와의 거리를 고정시켜 놓은 상태에서 조리개를 조이면 피사계 심도가 증가하고 조리개를 개방해면 피사계 심도가 증가하는 원리를 이용하여 역산될 수 있다. 즉, 가상 현실 이미지 생성을 위한 촬영 당시 획득된 피사체까지의 거리, 렌즈의 초점거리, 노출과 관련된 렌즈의 조리개 수치를 상기의 원리에 적용하여 피사계 심도가 예측될 수 있다.
또한, 시야각은 해당 객체의 실제 크기와 가상 현실 이미지 상에 나타나는 시야의 비율의 계산을 통해 예측될 수 있으며,
평균 밝기 값의 경우, 캡쳐된 기준 이미지를 구성하고 있는 전체 픽셀 성분들의 RGB 값들을 HSI(Hue, Saturation, Intensity)계로 변환하여 색상, 채도, 명도 중 명도에 해당되는 Intensity 정보를 추출하여 예측할 수 있다.
아래의 표 1 에서는 위에서 설명한 내용에 따라 예측(역산)된 기준 촬영 조건 정보의 일례를 도시하고 있다. 표 1을 참조하면, 기준 이미지가 획득된 지점의 위도 및 경도는 각각 37.57 및 126.97이고, 기준 이미지를 촬영한 방향은 정북 방향(N0)이고, 피사계 심도는 12.6m이고, 시야각은 94°이고, 상하 시야각도는 0°이고, 1의 줌 배율(×1)로 촬영을 하였으며, 평균 밝기를 구성하는 RGB 값은 각각 254, 111, 96의 값을 가진다.
GPS Direction DOF FOV Angel Zoom Mean
Brightness
Longitude Latitude
126.97 37.57 N0 12.6m 64 0 ×1 R:254
G:111
B:96
그리고, 도 3 내지 도 8에서는 기준 이미지 및 이에 대한 기준 촬영 조건 정보를 함께 도시하고 있다.
도 3을 참조하면, 줌을 사용하여 화면이 확대되는 경우, 확대되는 비율(×2, ×3) 만큼 카메라와 객체간의 피사계 심도는 짧아지고 시야각도 좁아지는 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 4 및 도 5를 참조하면, 카메라의 초점이 좌우로 이동하는 경우, 촬영 방향만이 변화하는 것을 확인할 수 있다. 그리고, 도 6 및 도 7을 참조하면, 카메라의 초점이 상하로 이동하는 경우, 상하 시야각도만이 변화하는 것을 확인할 수 있다. 그리고, 도 8을 참조하면 카메라의 초점이 상하좌우로 변화하는 경우, 촬영 방향 및 상하 시야각도가 모두 변화하는 것을 확인할 수 있다.
다음으로, 대상 촬영 조건 정보는 대상 이미지의 획득을 위해 대상 객체를 촬영하는 시점에서 촬영 위치, 촬영 방향, 상하 시야각도, 피사계 심도, 시야각, 화이트 밸런스, 줌 사용 여부, 평균 밝기 값 등을 직접 측정함으로써 생성되는 촬영 조건 정보이다. 일례로서, 촬영 위치는 GPS 센서를 통해 측정될 수 있고, 촬영 방향은 전자 컴퍼스와 같은 방향 측정 센서를 통해 측정될 수 있다. 또한, 상하 시야각도, 피사계 심도, 시야각, 중 사용 여부 등은 대상 객체를 촬영하는 카메라의 상태를 분석하여 측정될 수 있으며, 화이트 밸런스, 평균 밝기 값 등도 획득된 대상 이미지로부터 용이하게 측정될 수 있다.
요컨대, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식부(130)는 위에서 설명한 기준 촬영 조건 정보 및 대상 촬영 조건 정보를 더 이용하여 대상 이미지에 포함된 특징점과 가장 유사한 특징점을 가지는 기준 이미지를 찾아 객체를 인식함으로써 대상 객체의 인식률을 보다 증가시킬 수 있게 된다.
한편, 상기에서 설명한 객체 인식 장치(100)는 인식된 객체를 안내하기 위한 정보를 포함하는 정보 컨텐츠를 사용자에게 제공하기 위한 정보 컨텐츠 제공 시스템에 적용될 수 있다. 특히, 복 발명의 일 실 실시예에 따른 객체 인식 장치(100)는 문화재를 인식하여 문화재를 안내하기 위한 정보 컨텐츠를 사용자에게 제공하기 위한 정보 컨텐츠 제공 시스템에 용이하게 적용될 수 있다. 따라서, 이하에서는 도 9를 참조하여 문화재에 대한 정보 컨텐츠를 사용자에게 제공하는 일례를 중심으로 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 컨텐츠 제공 시스템에 상세히 설명하기로 한다. 그러나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 컨텐츠 제공 시스템의 상세한 구성을 도시한 블록도이다.
도 9를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 컨텐츠 제공 시스템(900)은 사용자 단말기(910), 정보 컨텐츠 관리 서버(920) 및 정보 컨텐츠 제공 장치(930)를 포함할 수 있다. 또한, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)는 저장부(921), 수신부(922) 및 전송부(923)를 포함하고, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 대상 이미지 생성부(931), 수신부(932), 객체 인식부(933), 전송부(934) 및 디스플레이부(935)를 포함할 수 있다. 이하, 각 구성 요소 별로 그 기능을 상술하기로 한다.
사용자 단말기(910)는 PC(Personal Computer)와 같이 인터넷을 통해 사용자에게 다양한 정보를 제공할 수 있는 장치이다. 사용자는 이와 같은 사용자 단말기(910)를 이용하여 웹 사이트를 통해 제공되는 가상 현실 이미지를 통해 문화재가 위치한 장소를 간접적으로 체험할 수 있으며, 해당 문화재와 관련된 안내 정보를 열람할 수 있게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 사용자 단말기(910)는 앞서 설명한 바와 같이 문화재가 위치하고 있는 장소에 대한 가상 현실 이미지 및 문화재에 대한 안내 정보를 해당 문화재의 관리자 측에 구비된 관리 서버(문화재 관리 서버)(미도시)로부터 수신하여 웹 페이지 형태로 사용자에게 표시할 수 있다.
즉, 사용자는 문화재가 위치한 장소를 직접 방문하지 않고서도 사용자 단말기(910)를 통해 원격지에서 문화재 체험을 수행할 수 있다. 다시 말해, 사용자는 마우스, 키보드 등과 같은 입력 장치를 통해 가상 현실 상을 이동하면서 다양한 문화재에 대한 이미지를 확인하고, 해당 문화재에 대한 안내 정보를 웹 페이지를 통해 제공받을 수 있다.
여기서, 사용자는 자신이 관심을 가지는 2 이상의 문화재(관심 문화재)를 가상 현실 이미지를 통해 확인하는 경우, 마우스 또는 키보드를 통해 입력 신호를 입력하여 상기 2 이상의 문화재 각각에 대한 이미지가 포함된 가상 현실 이미지를 캡쳐할 수 있다. 다시 말해, 사용자는 사용자 단말기(910)를 이용하여 문화재가 위치한 장소를 미리 촬영하여 생성된 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐하여 복수의 기준 이미지를 생성할 수 있다. 생성된 복수의 기준 이미지는 사용자 단말기(910)에 저장될 수 있다.
또한, 사용자가 관심 문화재에 대한 안내 정보의 열람을 선택하는 경우, 사용자 단말기(910)는 문화재에 대한 안내 정보를 문화재 관리 서버(미도시)로부터 수신하여 사용자에게 제공함과 동시에 이를 저장할 수 있다.
정보 컨텐츠 관리 서버(920)는 사용자 단말기(910)로부터 복수의 기준 이미지 및 관심 문화재에 대한 안내 정보를 수신하고, 이를 관리하는 기능을 수행한다.
보다 상세하게, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)는 수신부(922)를 통해 상기 복수의 기준 이미지 및 2 이상의 관심 문화재에 대한 안내 정보를 사용자 단말기(910)로부터 수신(획득)하여 저장부(921)에 이를 저장한다.
이 때, 저장부(921)는 복수의 기준 이미지 및 정보 컨텐츠를 2 이상의 관심 문화재 별로 분류하여 저장할 수 있다. 또한, 만약, 다수의 사용자 단말기(910)를 통해 기준 이미지 및 관심 문화재의 안내 정보가 수신되는 경우, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)는 사용자 별로 기준 이미지 및 관심 문화재의 안내 정보를 수신할 수 있다. 또한, 수신된 관심 문화재의 안내 정보는 정보 컨텐츠 형태로 제작되어 저장부(910)에 저장될 수 있다.
그리고, 저장부(921)는 복수의 기준 이미지 각각이 촬영된 위치 정보를 기준 이미지 및 관심 문화재의 안내 정보와 함께 분류하여 저장할 수 있다.
정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같이 휴대 가능한 전기/전자 기기로서, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)와 통신을 수행하여 문화재가 위치한 장소를 직접 방문한 사용자에게 관심 문화재에 대한 안내 정보(즉, 정보 컨텐츠)를 제공하는 기능을 수행한다.
보다 상세하게, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 사용자 단말기(910)를 통해 원격 문화재 체험을 수행한 사용자가 해당 문화재가 위치하는 장소를 직접 방문한 경우, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)로부터 해당 문화재에 대한 안내 정보(정보 컨텐츠)를 수신하여 이를 사용자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이러한 정보 컨텐츠 제공 장치(930)의 기능은 애플리케이션(Application) 형태로 구현될 수 있다.
이하에서는 정보 컨텐츠 관리 서버(920)와 정보 컨텐츠 제공 장치(930)가 협조하여 사용자에게 관심 문화재에 대한 정보 컨텐츠를 제공하는 동작을 보다 상세히 설명하기로 한다.
먼저, 문화재가 위치한 장소를 방문한 사용자가 자신이 웹 페이지를 통해 확인하였던 문화재를 발견하는 경우, 사용자는 정보 컨텐츠 제공 장치(930)에 구비된 대상 이미지 생성부(931)(일례로, 카메라)를 이용하여 대상 문화재를 직접 촬영하여 대상 이미지를 생성한다.
이 후, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 수신부(932)를 통해 대상 이미지의 비교 대상이 되는 복수의 기준 이미지를 정보 컨텐츠 관리 서버(920)로부터 수신(획득)한다. 복수의 기준 이미지는 앞서 설명한 바와 같이 동일한 사용자가 웹 페이지를 통해 제공되는 이미지(가상 현실 이미지)를 직접 캡쳐하여 생성된 이미지이다.
일례로서, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 전송부(934)를 통해 자신이 위치한 지점의 위치 정보를 정보 컨텐츠 관리 서버(920)로 전송하고, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)는 수신한 위치 정보와 앞서 설명한 저장된 위치 정보를 비교하여 정보 컨텐츠 제공 장치(930)와 인접한 위치에서 촬영된 것으로 판단된 하나 이상의 기준 이미지를 저장부(921)에서 추출하고, 이를 전송부(923)를 통해 정보 컨텐츠 제공 장치(930)로 전송할 수 있다.
다음으로, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 객체 인식부(933)를 이용하여 복수의 기준 이미지와 대상 이미지를 비교하여 대상 문화재를 인식한다. 이에 따라 대상 문화재가 어떠한 문화재인지가 인식된다. 이러한 객체 인식부(933)의 객체 인식 동작은 앞서 도 1에서 설명한 객체 인식 장치(100)의 동작과 대응되므로, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
계속하여, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 인식된 대상 문화재에 대한 인식 정보(대상 객체 인식 정보)를 전송부(934)를 통해 정보 컨텐츠 관리 서버(920)로 전송한다. 일례로서, 대상 객체 인식 정보에는 복수의 기준 이미지 중에서 대상 문화재와 동일한 문화재에 대한 이미지를 포함하는 것으로 인식된 기준 이미지에 대한 정보가 포함될 수 있다.
수신부(922)를 통해 대상 객체 인식 정보를 수신한 정보 컨텐츠 관리 서버(920)는 대상 객체 인식 정보를 이용하여 대상 문화재와 관련된 정보 컨텐츠를 저장부(921)에서 추출하고, 전송부(923)를 통해 이를 정보 컨텐츠 제공 장치(930)로 전송한다. 즉, 전송부(923)는 대상 객체 인식 정보에 기초하여 저장부(921)에 저장된 2 이상의 문화재에 대한 정보 컨텐츠 중 대상 문화재와 대응되는 관심 문화재에 대한 정보 컨텐츠를 저장부(921)에서 독출하여 정보 컨텐츠 제공 장치(930)로 전송할 수 있다.
이 후, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 수신한 관심 문화재에 대한 정보 컨텐츠를 디스플레이부(935)를 통해 사용자에게 표시한다. 일례로서, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)는 도 10에 도시된 바와 같이 증강 현실을 이용하여 정보 컨텐츠를 디스플레이부(935)를 통해 사용자에게 표시할 수 있다. 이에 따라 사용자의 현장 학습의 몰입도를 높일 수 있게 된다.
요컨대, 본 발명의 일 실시예에 따른 정보 컨텐츠 제공 시스템(900)은 사용자가 가정 또는 회사 등에서 사용자 단말기(910)를 통해 문화재 인식을 위한 기준 이미지를 직접 생성하도록 하고, 추후 사용자가 해당 문화재가 위치하는 장소를 직접 방문하는 경우, 생성된 기준 이미지를 이용하여 대상 문화재의 인식을 수행하도록 하여 대상 문화재의 인식에 소요되는 데이터 처리 시간을 줄이고 대상 문화재의 인식률을 높인다. 이 경우, 기준 이미지는 자동적으로 정보 컨텐츠 관리 서버(920)에서 정보 컨텐츠 제공 장치(930)로 전송되므로 사용자는 기준 이미지를 별도로 정보 컨텐츠 제공 장치(930)에 저장하는 번거로운 행위를 수행하지 않아도 된다.
또한, 사용자는 사용자 단말기(910)를 통해 자신이 이전에 확인하였던 문화재의 안내 정보를 추후 직접 방문 시에도 제공받을 수 있게 되므로, 사용자는 원격 문화재 체험과 현장 문화재 체험을 연관시켜서 수행할 수 있게 된다.
또한, 이와 같이 저장된 복수의 기준 이미지는 해당 사용자뿐만 아니라 웹 사이트를 확인한 다른 사용자가 해당 장소를 직접 방문하는 경우에도 대상 문화재 인식을 위한 기준 이미지로 활용될 수 있으므로, 웹 2.0과 같은 데이터의 참여/공유/개방을 실현할 수 있게 된다.
한편, 도 9에서는 정보 컨텐츠 제공 장치(930)에서 객체의 인식이 수행되는 것으로 설명하였으나, 본 발명의 다른 실시예에 따르면 객체의 인식은 정보 컨텐츠 관리 서버(920)에서도 수행될 수 있다. 다시 말해, 도 1에서 설명한 객체 인식 장치(100)는 정보 컨텐츠 제공 장치(930) 내에서 구현될 수도 있고, 정보 컨텐츠 관리 서버(920) 내에서 구현될 수도 있다. 만약, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)에서 객체의 인식이 수행되는 경우, 정보 컨텐츠 관리 서버(920)는 정보 컨텐츠 제공 장치(930)로부터 대상 이미지를 수신함으로써 획득할 수 있다.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 방법의 전체적인 흐름을 도시한 순서도이다. 이하, 각 단계 별로 수행되는 과정을 설명하기로 한다.
먼저, 단계(S1110)에서는 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 이미지를 포함하는 웹 페이지를 캡쳐하여 생성된 복수의 기준 이미지를 획득한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 객체 인식 방법은 앞서 설명한 정보 컨텐츠 관리 서버(920)에서 수행될 수도 있고, 정보 컨텐츠 제공 장치(930)에서도 수행될 수 있다. 일례로, 객체 인식 방법이 정보 컨텐츠 관리 서버(920)에서 수행되는 경우, 기준 이미지는 사용자 단말기(910)에서 생성되고, 단계(S1110)에서는 사용자 단말기(910)로부터 복수의 기준 이미지를 수신함으로써 복수의 기준 이미지를 획득할 수 있다. 다른 일례로, 객체 인식 방법이 정보 컨텐츠 제공 장치(930)에서 수행되는 경우, 단계(S1110)에서는 정보 컨텐츠 관리 서버(930)로부터 복수의 기준 이미지를 수신함으로써 복수의 기준 이미지를 획득할 수 있다.
다음으로, 단계(S1120)에서는 대상 객체를 상기 특정 장소에서 직접 촬영하여 생성된 대상 이미지를 획득한다.
만약, 객체 인식 방법이 정보 컨텐츠 제공 장치(930)에서 수행되는 경우, 단계(S1120)에서는 정보 컨텐츠 제공 장치(930)에 구비된 카메라를 이용하여 대상 객체를 직접 촬영함으로써 대상 이미지를 생성함으로써 대상 이미지를 획득할 수 있다. 반대로, 객체 인식 방법이 정보 컨텐츠 관리 서버(920)에서 수행되는 경우, 단계(S1120)에서는 정보 컨텐츠 제공 장치(930)로부터 대상 이미지를 수신함으로써 대상 이미지를 획득할 수 있다.
마지막으로, 단계(S1130)에서는 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 대상 객체를 인식한다. 이 경우, SIFT 알고리즘, SURF 알고리즘 등과 같은 공지된 특징점 추출 알고리즘이 이용될 수 있다.
지금까지 본 발명에 따른 객체 인식 방법의 실시예들에 대하여 설명하였고, 앞서 도 1에서 설명한 객체 인식 장치(100)에 관한 구성이 본 실시예에도 그대로 적용 가능하다. 이에, 보다 상세한 설명은 생략하기로 한다.
또한, 본 발명의 실시예들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 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), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 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 본 발명의 일 실시예들의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 본 발명에서는 구체적인 구성 요소 등과 같은 특정 사항들과 한정된 실시예 및 도면에 의해 설명되었으나 이는 본 발명의 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명의 사상은 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등하거나 등가적 변형이 있는 모든 것들은 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
100: 객체 인식 장치 110: 기준 이미지 획득부
120: 대상 이미지 획득부 130: 객체 인식부
900: 정보 컨텐츠 제공 시스템 910: 사용자 단말기
920: 정보 컨텐츠 관리 서버 921: 저장부
922: 수신부 923: 전송부
930: 정보 컨텐츠 제공 장치 931: 대상 이미지 생성부
932: 수신부 933: 객체 인식부
934: 전송부 935: 디스플레이부

Claims (17)

  1. 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 가상 현실 이미지를 포함하는 웹 페이지가 사용자에 의해 캡쳐되어 생성된 복수의 기준 이미지 및 상기 복수의 기준 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 기준 촬영 조건 정보를 획득하는 기준 이미지 획득부;
    상기 캡쳐를 수행한 사용자에 의해 대상 객체가 상기 특정 장소에서 직접 촬영되어 생성된 대상 이미지 및 상기 대상 이미지의 촬영 시 측정되는 상기 대상 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 대상 촬영 조건 정보를 획득하는 대상 이미지 획득부; 및
    상기 기준 촬영 조건 정보와 상기 대상 촬영 조건 정보의 비교 및 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점의 비교를 통해 상기 대상 객체를 인식하는 객체 인식부를 포함하되,
    상기 가상 현실 이미지는 전후 좌우로 이동 가능하고 360°로 회전 가능한 이미지이고, 상기 복수의 기준 이미지는 상기 사용자에 의해 상기 가상 현실 상에서 전후 좌우로 이동되면서 특정 지점에서 소정 방향 및 각도로 회전한 상기 가상 현실 이미지가 캡쳐됨으로써 생성되고, 상기 기준 촬영 조건 정보 및 상기 대상 촬영 조건 정보는 상기 기준 이미지 및 상기 대상 이미지의 상하 시야각도 및 피사계 심도 중에서 적어도 하나를 포함하며,
    상기 기준 이미지의 상하 시야각도는 상기 가상 현실 상에서의 상기 가상 현실 이미지의 상하 회전각도를 이용하여 획득되고, 상기 기준 이미지의 피사계 심도는 상기 가상 현실 이미지의 생성을 위한 촬영 시에 획득된 피사체까지의 거리, 렌즈의 초점거리 및 렌즈의 조리개 수치를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특정 장소에는 2 이상의 객체가 위치하고, 상기 복수의 기준 이미지는 상기 2 이상의 객체 각각에 대한 2 이상의 기준 이미지를 포함하며,
    상기 객체 인식부는 상기 2 이상의 객체 별로 상기 2 이상의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점을 비교하여 상기 대상 객체를 인식하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기준 촬영 조건 정보 및 상기 대상 촬영 조건 정보 각각은 상기 특정 장소에서의 상기 기준 이미지 및 상기 대상 이미지의 촬영 위치, 촬영 방향, 시야각(FOV: Field Of View), 화이트 밸런스(WB: White Balance), 줌(Zoom) 사용 여부, 평균 밝기 값(Illumination) 중에서 적어도 하나를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치.
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 삭제
  8. 제1항에 있어서,
    상기 특정 장소는 하나 이상의 문화재가 위치하는 장소이고, 상기 대상 객체는 문화재인 것을 특징으로 하는 객체 인식 장치.
  9. 디스플레이부;
    대상 객체를 특정 장소에서 직접 촬영하여 대상 이미지를 생성하고, 상기 대상 이미지의 촬영 시 측정되는 상기 대상 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 대상 촬영 조건 정보를 획득하는 대상 이미지 생성부;
    상기 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 가상 현실 이미지를 포함하는 웹 페이지가 사용자에 의해 캡쳐되어 생성된 복수의 기준 이미지 및 상기 복수의 기준 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 기준 촬영 조건 정보를 정보 컨텐츠 관리 서버로부터 수신하는 수신부;
    상기 기준 촬영 조건 정보와 상기 대상 촬영 조건 정보의 비교 및 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점의 비교를 통해 상기 대상 객체를 인식하는 객체 인식부; 및
    상기 대상 객체의 인식 결과 생성되는 인식 정보(대상 객체 인식 정보)를 상기 정보 컨텐츠 관리 서버로 전송하는 전송부를 포함하되,
    상기 수신부는 상기 대상 객체 인식 정보에 대응하여 상기 정보 컨텐츠 관리 서버로부터 전송된 상기 대상 객체에 대한 정보 컨텐츠를 수신하고, 상기 디스플레이부는 상기 정보 컨텐츠를 표시하며,
    상기 가상 현실 이미지는 전후 좌우로 이동 가능하고 360°로 회전 가능한 이미지이고, 상기 복수의 기준 이미지는 상기 사용자에 의해 상기 가상 현실 상에서 전후 좌우로 이동되면서 특정 지점에서 소정 방향 및 각도로 회전한 상기 가상 현실 이미지가 사용자에 의해 캡쳐됨으로써 생성되고, 상기 기준 촬영 조건 정보 및 상기 대상 촬영 조건 정보는 상기 기준 이미지 및 상기 대상 이미지의 상하 시야각도 및 피사계 심도 중에서 적어도 하나를 포함하며,
    상기 기준 이미지의 상하 시야각도는 상기 가상 현실 상에서의 상기 가상 현실 이미지의 상하 회전각도를 이용하여 획득되고, 상기 기준 이미지의 피사계 심도는 상기 가상 현실 이미지의 생성을 위한 촬영 시에 획득된 피사체까지의 거리, 렌즈의 초점거리 및 렌즈의 조리개 수치를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 제공 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 디스플레이부는 증강 현실을 이용하여 상기 정보 컨텐츠를 표시하는 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 제공 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 특정 장소는 하나 이상의 문화재가 위치하는 장소이고, 상기 대상 객체는 문화재이며, 상기 정보 컨텐츠는 상기 문화재를 안내하기 위한 컨텐츠인 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 제공 장치.
  12. 삭제
  13. 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 가상 현실 이미지를 포함하는 웹 페이지가 사용자에 의해 캡쳐되어 생성된 복수의 기준 이미지, 상기 복수의 기준 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 기준 촬영 조건 정보 및 상기 특정 장소에 위치하는 2 이상의 객체에 대한 정보 컨텐츠를 저장하는 저장부;
    상기 복수의 기준 이미지 및 상기 복수의 기준 촬영 조건 정보를 정보 컨텐츠 제공 장치로 전송하는 전송부; 및
    상기 정보 컨텐츠 제공 장치에서 상기 복수의 기준 이미지 및 상기 복수의 기준 촬영 조건 정보를 이용하여 생성한 대상 객체에 대한 인식 정보(대상 객체 인식 정보)를 수신하는 수신부를 포함하되,
    상기 전송부는 상기 대상 객체 인식 정보에 기초하여 상기 2 이상의 객체 중 상기 대상 객체와 대응되는 객체에 대한 정보 컨텐츠를 상기 저장부에서 독출하여 상기 정보 컨텐츠 제공 장치로 전송하고,
    상기 가상 현실 이미지는 전후 좌우로 이동 가능하고 360°로 회전 가능한 이미지이고, 상기 복수의 기준 이미지는 상기 사용자에 의해 상기 가상 현실 상에서 전후 좌우로 이동되면서 특정 지점에서 소정 방향 및 각도로 회전한 상기 가상 현실 이미지가 캡쳐됨으로써 생성되고,
    상기 대상 객체에 대한 인식 정보는 상기 복수의 기준 촬영 조건 정보와 상기 대상 이미지의 촬영 시 측정되는 상기 대상 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 대상 촬영 조건 정보의 비교 및 상기 특정 장소에서 직접 촬영된 대상 이미지에 포함된 특징점과 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점의 비교를 통한 상기 대상 객체의 인식의 결과로 생성되는 정보이고, 상기 기준 촬영 조건 정보 및 상기 대상 촬영 조건 정보는 상기 기준 이미지 및 상기 대상 이미지의 상하 시야각도 및 피사계 심도 중에서 적어도 하나를 포함하며,
    상기 기준 이미지의 상하 시야각도는 상기 가상 현실 상에서의 상기 가상 현실 이미지의 상하 회전각도를 이용하여 획득되고, 상기 기준 이미지의 피사계 심도는 상기 가상 현실 이미지의 생성을 위한 촬영 시에 획득된 피사체까지의 거리, 렌즈의 초점거리 및 렌즈의 조리개 수치를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 관리 서버.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 복수의 기준 이미지는 상기 2 이상의 객체 중 적어도 하나의 객체에 대한 이미지를 포함하고,
    상기 저장부는 상기 복수의 기준 이미지 및 상기 정보 컨텐츠를 상기 2 이상의 객체 별로 분류하여 저장하는 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 관리 서버.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 저장부는 상기 복수의 기준 이미지 각각이 촬영된 위치 정보를 더 저장하고,
    상기 전송부는 상기 수신부를 통해 상기 정보 컨텐츠 제공 장치의 위치 정보가 더 수신되는 경우, 상기 정보 컨텐츠 제공 장치의 위치 정보와 상기 저장된 위치 정보를 비교하여 상기 정보 컨텐츠 제공 장치와 인접한 위치에서 촬영된 것으로 판단된 하나 이상의 기준 이미지를 상기 정보 컨텐츠 제공 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 관리 서버.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 전송부는 상기 대상 객체와 대응되는 객체에 대한 정보 컨텐츠 중 상기 사용자가 상기 웹 페이지를 통해 미리 선택한 정보 컨텐츠를 상기 컨텐츠 제공 장치로 전송하는 것을 특징으로 하는 정보 컨텐츠 관리 서버.
  17. 특정 장소를 미리 촬영하여 생성된 상기 특정 장소에 대한 가상 현실 이미지를 포함하는 웹 페이지가 사용자에 의해 캡쳐되어 생성된 복수의 기준 이미지 및 상기 복수의 기준 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 기준 촬영 조건 정보를 획득하는 단계;
    상기 캡쳐를 수행한 사용자에 의해 대상 객체가 상기 특정 장소에서 직접 촬영되어 생성된 대상 이미지 및 상기 대상 이미지의 촬영 시 측정되는 상기 대상 이미지에 대한 촬영 조건 정보인 대상 촬영 조건 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 기준 촬영 조건 정보와 상기 대상 촬영 조건 정보의 비교 및 상기 복수의 기준 이미지에 포함된 특징점과 상기 대상 이미지에 포함된 특징점의 비교를 통해 상기 대상 객체를 인식하는 단계를 포함하되,
    상기 가상 현실 이미지는 전후 좌우로 이동 가능하고 360°로 회전 가능한 이미지이고, 상기 복수의 기준 이미지는 상기 사용자에 의해 상기 가상 현실 상에서 전후 좌우로 이동되면서 특정 지점에서 소정 방향 및 각도로 회전한 상기 가상 현실 이미지가 캡쳐됨으로써 생성되고, 상기 기준 촬영 조건 정보 및 상기 대상 촬영 조건 정보는 상기 기준 이미지 및 상기 대상 이미지의 상하 시야각도 및 피사계 심도 중에서 적어도 하나를 포함하며,
    상기 기준 이미지의 상하 시야각도는 상기 가상 현실 상에서의 상기 가상 현실 이미지의 상하 회전각도를 이용하여 획득되고, 상기 기준 이미지의 피사계 심도는 상기 가상 현실 이미지의 생성을 위한 촬영 시에 획득된 피사체까지의 거리, 렌즈의 초점거리 및 렌즈의 조리개 수치를 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 객체 인식 방법.
KR1020110016220A 2011-02-23 2011-02-23 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버 KR101176743B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110016220A KR101176743B1 (ko) 2011-02-23 2011-02-23 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110016220A KR101176743B1 (ko) 2011-02-23 2011-02-23 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101176743B1 true KR101176743B1 (ko) 2012-08-23

Family

ID=46887733

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110016220A KR101176743B1 (ko) 2011-02-23 2011-02-23 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101176743B1 (ko)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101334980B1 (ko) 2012-12-11 2013-11-29 세종대학교산학협력단 증강현실 콘텐츠 저작 장치 및 증강현실 콘텐츠 저작 방법
KR20170091878A (ko) * 2016-02-02 2017-08-10 주식회사 얍컴퍼니 시각적 콘텐츠의 객체 인식 장치 및 방법
US9947137B2 (en) 2013-11-19 2018-04-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for effect display of electronic device, and electronic device thereof
KR101920465B1 (ko) * 2017-03-17 2018-11-20 주식회사 엑사스코프 실외환경에서의 피사체 식별 시스템 및 방법
KR101972095B1 (ko) * 2019-02-25 2019-04-24 국방과학연구소 물체탐지 성능 향상용 인공물체 추가 방법 및 장치
KR20210090438A (ko) * 2020-01-10 2021-07-20 (주)얼라이브엔터테인먼트 코드 추출을 통한 영상 콘텐츠 오버래핑 시스템
KR102386718B1 (ko) * 2020-10-30 2022-04-14 주식회사 저그 부품 계수 장치 및 이를 이용한 물류 관리 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
신춘성, 이원우 외. CAMAR 2.0:사용자 참여형 맥락 인식 모바일 증강현실. 2009년 12월., SK Telecommunication, Vol.19, No.6(제860면 내지 제876면)

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101334980B1 (ko) 2012-12-11 2013-11-29 세종대학교산학협력단 증강현실 콘텐츠 저작 장치 및 증강현실 콘텐츠 저작 방법
US9947137B2 (en) 2013-11-19 2018-04-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Method for effect display of electronic device, and electronic device thereof
KR20170091878A (ko) * 2016-02-02 2017-08-10 주식회사 얍컴퍼니 시각적 콘텐츠의 객체 인식 장치 및 방법
KR101885741B1 (ko) * 2016-02-02 2018-08-06 주식회사 얍컴퍼니 시각적 콘텐츠의 객체 인식 장치 및 방법
KR101920465B1 (ko) * 2017-03-17 2018-11-20 주식회사 엑사스코프 실외환경에서의 피사체 식별 시스템 및 방법
KR101972095B1 (ko) * 2019-02-25 2019-04-24 국방과학연구소 물체탐지 성능 향상용 인공물체 추가 방법 및 장치
KR20210090438A (ko) * 2020-01-10 2021-07-20 (주)얼라이브엔터테인먼트 코드 추출을 통한 영상 콘텐츠 오버래핑 시스템
KR102285663B1 (ko) * 2020-01-10 2021-08-04 (주)얼라이브엔터테인먼트 코드 추출을 통한 영상 콘텐츠 오버래핑 시스템
KR102386718B1 (ko) * 2020-10-30 2022-04-14 주식회사 저그 부품 계수 장치 및 이를 이용한 물류 관리 방법

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101176743B1 (ko) 객체 인식 장치 및 방법과 이를 이용한 정보 컨텐츠 제공 장치 및 정보 컨텐츠 관리 서버
CN105981368B (zh) 在成像装置中的照片构图和位置引导
CN105721853B (zh) 生成图像捕获指令的方法、***和计算机可读存储设备
TWI766201B (zh) 活體檢測方法、裝置以及儲存介質
KR101773885B1 (ko) 이미지 인증을 이용한 증강현실 객체 제공 방법 및 제공 서버
US9392248B2 (en) Dynamic POV composite 3D video system
JP2017520050A (ja) 局所的適応ヒストグラム平坦化
JP2008530676A (ja) 取得した画像を使用したアクセスのための情報の格納
KR20110096500A (ko) 위치 기반의 통신 방법 및 시스템
JP2018503066A (ja) 画像ベースの深さ検知システムの精度測定
US20140223319A1 (en) System, apparatus and method for providing content based on visual search
US20160098863A1 (en) Combining a digital image with a virtual entity
CN109978753B (zh) 绘制全景热力图的方法和装置
KR102197615B1 (ko) 증강 현실 서비스를 제공하는 방법 및 증강 현실 서비스를 제공하기 위한 서버
KR20100065918A (ko) 사진의 촬영 위치 및 방향 정보 태깅 방법과 그 장치
CN115769260A (zh) 基于光度测量的3d对象建模
CN114298902A (zh) 一种图像对齐方法、装置、电子设备和存储介质
JP2016212784A (ja) 画像処理装置、画像処理方法
CN111932681A (zh) 房屋信息显示方法、装置和电子设备
CN110619807B (zh) 生成全局热力图的方法和装置
KR20220124676A (ko) 부동산 정보 제공방법 및 그를 위한 어플리케이션
KR100813936B1 (ko) 동영상의 동적 피사체 추출 및 영상합성 서비스 방법
CN109785439A (zh) 人脸素描图像生成方法及相关产品
CN104871179A (zh) 用于图像捕捉和便于注解的方法和***
KR100853379B1 (ko) 위치기반 이미지 파일 변환 서비스 방법 및 서비스 서버

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20150609

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20160627

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170703

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190418

Year of fee payment: 7

R401 Registration of restoration