KR20150137504A - 영상처리 방법 및 이를 구현한 전자 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 전자 장치의 영상처리 방법 및 이를 이용한 전자 장치에 관한 것이다.
본 발명의 다양한 실시 예 중 하나에 따르는 영상처리 방법은 카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하고 상기 프레임이 일정 조건을 만족하는지 여부를 판단하고 상기 조건을 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임의 오브젝트를 인식하고 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시 예 중 하나에 따르는 전자 장치는 오브젝트의 움직임을 측정하는 센서부와, 상기 오브젝트를 촬영하여 상기 프레임을 수신하는 카메라를 포함하는 입력부와, 상기 오브젝트의 움직임에 관한 데이터를 저장하는 메모리와, 상기 오브젝트의 상태를 표시하는 디스플레이 모듈과, 전자 장치와 서버간의 통신을 위한 무선 통신부를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하고 상기 프레임이 일정 조건을 만족하는지 여부를 판단하고 상기 조건을 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임의 오브젝트를 인식하고 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 수행하도록 제어되는 것을 특징으로 할 수 있다.

Description

영상처리 방법 및 이를 구현한 전자 장치 {METHOD FOR IMAGE PROCESSING AND ELECTRONIC DEVICE IMPLEMENTING THE SAME}

본 발명은 영상처리 방법 및 이를 구현한 전자 장치를 개시한다.

최근, 전자 장치는 정지 영상 또는 동영상 등의 영상 촬영, 음악 파일 또는 동영상 파일 등의 멀티미디어 파일 재생, 게임, 방송 수신/출력, 길 안내 서비스 등의 다양한 기능들을 수행할 수 있게 되면서, 종합적인 멀티미디어 기기(multimedia player) 형태로 구현되고 있다.

이러한 멀티미디어 기기에는 복잡한 기능을 구현하기 위해 하드웨어 또는 소프트웨어의 측면에서 새로운 다양한 시도들이 적용되고 있다. 일 예로, 사용자가 쉽고 편리하게 기능을 검색하거나 선택하게 하기 위하여, 다양한 형태로 구현되는 사용자 인터페이스(user interface; 'UI') 환경을 제공하고 있다.

증강 현실(AR : augment reality)은 이러한 다양한 형태의 한 예일 수 있다. 증강 현실은 사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상물체 및 정보를 혼합하여 보여주는 기술이다. 사용자가 보고 있는 실제환경과 가상의 물체가 혼합된 형태로 구현되어 다양한 부가 정보를 제공할 수 있다. 이를 이용하여, 게임, 모바일 솔루션 업계 또는 교육 분야 등에서도 다양한 제품을 개발하고 있다.

증강현실을 이용하여 영상이 생성되는 경우, 현실 세계의 영상(예: 카메라 영상에서의 여러 피사체)에서 관심 오브젝트를 인식하는 동작이 먼저 이루어질 수 있다. 오브젝트 인식 방법은, 한 예로, 전자 장치에서 카메라 영상을 서버로 전송하고, 서버에서는, 서버에서 보유하고 있는 인식 데이터베이스와 카메라 영상 내의 오브젝트들과 비교하여 인식 결과를 전자 장치로 전송해줄 수 있다. 그러나 카메라 프리뷰와 같은 연속성이 있는 영상이 전송될 경우, 네트워크 대역폭(bandwidth)의 많은 소모가 발생할 수 있다. 또한, 오브젝트 인식 과정을 서버가 하지 않고 전자 장치 자체가 처리하는 경우에도, 전자 장치가 영상을 연속적으로 처리해야 하여 전자 장치의 성능에 지장을 줄 수도 있다.

본 발명의 다양한 실시 예는 영상처리 방법 및 이를 구현한 전자 장치에 관한 것이다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 영상처리 방법은 카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하고 상기 프레임이 일정 조건을 만족하는지 여부를 판단하고 상기 조건을 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임의 오브젝트를 인식하고 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 영상처리 장치는 오브젝트의 움직임을 측정하는 센서부와, 상기 오브젝트를 촬영하여 상기 프레임을 수신하는 카메라를 포함하는 입력부와, 상기 오브젝트의 움직임에 관한 데이터를 저장하는 메모리와, 상기 오브젝트의 상태를 표시하는 디스플레이 모듈과 전자 장치와 서버 간의 통신을 위한 무선 통신부를 제어하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하고 상기 프레임이 일정 조건을 만족하는지 여부를 판단하고 상기 조건을 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임의 오브젝트를 인식하고 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 전자 장치를 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 방법 및 장치는 전자 장치를 통해 카메라로 촬영된 연속된 영상에서의 오브젝트를 시공간적으로 샘플링하여 인식에 필요한 최소한의 데이터만을 서버로 전송하고 추적할 수 있다.

또한, 전자 장치를 통해 카메라로 촬영된 영상을 인식하고 자체적으로 처리함으로써, 영상 처리량을 감소시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른, 전자 장치를 포함하는 네트워크 환경을 도시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치를 이용한 오브젝트 인식 시스템의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치와 오브젝트의 움직임을 감지하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.
도 6는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오브젝트의 움직임을 감지하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 움직임을 감지하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.
도 8a 내지 8b는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 오브젝트를 인식하는 예시 상황을 설명하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치와 오브젝트의 움직임을 감지했을 때, 연속된 프레임에서 동일한 오브젝트 존재 여부를 확인하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.
도 10은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 개시(present disclosure)를 설명한다. 본 개시는 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있다. 그러나 이는 본 개시를 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 개시의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경 및/또는 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용되었다.

본 개시 가운데 사용될 수 있는"포함한다" 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 개시된 해당 기능, 동작 또는 구성요소 등의 존재를 가리키며, 추가적인 하나 이상의 기능, 동작 또는 구성요소 등을 제한하지 않는다. 또한, 본 개시에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 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.

본 개시에서 "또는" 등의 표현은 함께 나열된 단어들의 어떠한, 그리고 모든 조합을 포함한다. 예를 들어, "A 또는 B"는, A를 포함할 수도, B를 포함할 수도, 또는 A 와 B 모두를 포함할 수도 있다.

본 개시 가운데 "제 1,""제2,""첫째,"또는"둘째,"등의 표현들이 본 개시의 다양한 구성요소들을 수식할 수 있지만, 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들어, 상기 표현들은 해당 구성요소들의 순서 및/또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 상기 표현들은 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분 짓기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 제1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는 모두 사용자 기기이며, 서로 다른 사용자 기기를 나타낸다. 예를 들어, 본 개시의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 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 이해되어야할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야할 것이다.

본 개시에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 개시를 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 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 개시에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 개시에 따른 전자 장치는, 영상처리 기능이 포함된 장치일 수 있다. 예를 들면, 전자 장치는 스마트 폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 화상전화기, 전자북 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device)(예: 전자 안경과 같은 head-mounted-device(HMD), 전자 의복, 전자 팔찌, 전자 목걸이, 전자 앱세서리(appcessory), 전자 문신, 또는 스마트 와치(smartwatch))중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시 예들에 따르면, 전자 장치는 영상처리 기능을 갖춘 스마트 가전 제품(smart home appliance)일 수 있다. 스마트 가전 제품은, 예를 들자면, 전자 장치는 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), TV 박스(예를 들면, 삼성 HomeSyncTM, 애플TVTM, 또는 구글 TVTM), 게임 콘솔(game consoles), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시 예들에 따르면, 전자 장치는 각종 의료기기(예: MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, GPS 수신기(global positioning system receiver), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치 및 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛, 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine) 또는 상점의 POS(point of sales) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시 예들에 따르면, 전자 장치는 영상처리 기능을 포함한 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 입력장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 본 개시에 따른 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 또한, 본 개세에 따른 전자 장치는 플렉서블 장치일 수 있다. 또한, 본 개시에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않음은 당업자에게 자명하다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 다양한 실시 예에 따른 전자 장치에 대해서 살펴본다. 다양한 실시 예에서 이용되는 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다. 도 1은 다양한 실시 예에 따른, 전자 장치 101을 포함하는 네트워크 환경 100를 도시한다. 도 1a를 참조하면, 상기 전자 장치 101는 버스 110, 프로세서 120, 메모리 130, 입출력 인터페이스 140, 디스플레이 150, 통신 인터페이스 160 및 영상처리 모듈 170을 포함할 수 있다.

상기 버스 110는 전술한 구성요소들을 서로 연결하고, 전술한 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지)을 전달하는 회로일 수 있다.

상기 프로세서 120는, 예를 들면, 상기 버스 110를 통해 전술한 다른 구성요소들(예: 상기 메모리 130, 상기 입출력 인터페이스 140, 상기 디스플레이 150, 상기 통신 인터페이스 160, 또는 상기 영상처리 모듈 170 등)로부터 명령을 수신하여, 수신된 명령을 해독하고, 해독된 명령에 따른 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.

상기 메모리 130는, 상기 프로세서 120 또는 다른 구성요소들(예: 상기 입출력 인터페이스 140, 상기 디스플레이 150, 상기 통신 인터페이스 160, 또는 상기 영상처리 모듈 170 등)로부터 수신되거나 상기 프로세서 120 또는 다른 구성요소들에 의해 생성된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 상기 메모리 130는, 예를 들면, 커널 131, 미들웨어 132, 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API: application programming interface) 133 또는 어플리케이션 134 등의 프로그래밍 모듈들을 포함할 수 있다. 전술한 각각의 프로그래밍 모듈들은 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구성될 수 있다.

상기 커널 131은 나머지 다른 프로그래밍 모듈들, 예를 들면, 상기 미들웨어 132, 상기 API 133 또는 상기 어플리케이션 134에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 상기 버스 110, 상기 프로세서 120 또는 상기 메모리 130 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 상기 커널 131은 상기 미들웨어 132, 상기 API 133 또는 상기 어플리케이션 134에서 상기 전자 장치 101의 개별 구성요소에 접근하여 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.

상기 미들웨어 132는 상기 API 133 또는 상기 어플리케이션 134이 상기 커널 131과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다. 또한, 상기 미들웨어 132는 상기 어플리케이션 134로부터 수신된 작업 요청들과 관련하여, 예를 들면, 상기 어플리케이션 134 중 적어도 하나의 어플리케이션에 상기 전자 장치 101의 시스템 리소스(예: 상기 버스 110, 상기 프로세서 120 또는 상기 메모리 130 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 배정하는 등의 방법을 이용하여 작업 요청에 대한 제어(예: 스케쥴링 또는 로드 밸런싱)을 수행할 수 있다.

상기 API 133는 상기 어플리케이션 134이 상기 커널 131 또는 상기 미들웨어 132에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 화상 처리 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 어플리케이션 134는 SMS/MMS 어플리케이션, 이메일 어플리케이션, 달력 어플리케이션, 알람 어플리케이션, 건강 관리(health care) 어플리케이션(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정하는 어플리케이션) 또는 환경 정보 어플리케이션(예: 기압, 습도 또는 온도 정보 등을 제공하는 어플리케이션) 등을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 상기 어플리케이션 134은 상기 전자 장치 101와 외부 전자 장치(예: 전자 장치 104) 사이의 정보 교환과 관련된 어플리케이션일 수 있다. 상기 정보 교환과 관련된 어플리케이션은, 예를 들어, 상기 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 알림 전달(notification relay) 어플리케이션, 또는 상기 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리(device management) 어플리케이션을 포함할 수 있다.

예를 들면, 상기 알림 전달 어플리케이션은 상기 전자 장치 101 의 다른 어플리케이션(예: SMS/MMS 어플리케이션, 이메일 어플리케이션, 건강 관리 어플리케이션 또는 환경 정보 어플리케이션 등)에서 발생한 알림 정보를 외부 전자 장치(예: 전자 장치 104)로 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 상기 알림 전달 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치(예: 전자 장치 104)로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다. 상기 장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 상기 전자 장치 101와 통신하는 외부 전자 장치(예: 전자 장치 104)의 적어도 일부에 대한 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴온/턴오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 상기 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션 또는 상기 외부 전자 장치에서 제공되는 서비스(예: 통화 서비스 또는 메시지 서비스)를 관리(예: 설치, 삭제 또는 업데이트)할 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 상기 어플리케이션 134은 상기 외부 전자 장치(예: 전자 장치 104)의 속성(예: 전자 장치의 종류)에 따라 지정된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치가 MP3 플레이어인 경우, 상기 어플리케이션 134은 음악 재생과 관련된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 유사하게, 외부 전자 장치가 모바일 의료기기인 경우, 상기 어플리케이션 134은 건강 관리와 관련된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 어플리케이션 134은 전자 장치 101에 지정된 어플리케이션 또는 외부 전자 장치(예: 서버 106 또는 전자 장치 104)로부터 수신된 어플리케이션 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 입출력 인터페이스 140은, 입출력 장치(예: 센서, 키보드 또는 터치 스크린)를 통하여 사용자로부터 입력된 명령 또는 데이터를, 예를 들면, 상기 버스 110를 통해 상기 프로세서 120, 상기 메모리 130, 상기 통신 인터페이스 160, 또는 상기 영상처리 모듈 170에 전달할 수 있다. 예를 들면, 상기 입출력 인터페이스 140은 터치 스크린을 통하여 입력된 사용자의 터치에 대한 데이터를 상기 프로세서 120로 제공할 수 있다. 또한, 상기 입출력 인터페이스 140은, 예를 들면, 상기 버스 110을 통해 상기 프로세서 120, 상기 메모리 130, 상기 통신 인터페이스 160, 또는 상기 영상처리 모듈 170로부터 수신된 명령 또는 데이터를 상기 입출력 장치(예: 스피커 또는 디스플레이)를 통하여 출력할 수 있다. 예를 들면, 상기 입출력 인터페이스 140은 상기 프로세서 120를 통하여 처리된 음성 데이터를 스피커를 통하여 사용자에게 출력할 수 있다.

상기 디스플레이 150은 사용자에게 각종 정보(예: 멀티미디어 데이터 또는 텍스트 데이터 등)을 표시할 수 있다.

상기 통신 인터페이스 160은 상기 전자 장치 101와 외부 장치(예: 전자 장치 104 또는 서버 106) 간의 통신을 연결할 수 있다. 예를 들면, 상기 통신 인터페이스 160은 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크 162에 연결되어 상기 외부 장치와 통신할 수 있다. 상기 무선 통신은, 예를 들어, Wifi(wireless fidelity), BT(Bluetooth), NFC(near field communication), GPS(global positioning system) 또는 cellular 통신(예: LTE, LTE-A, CDMA, WCDMA, UMTS, WiBro 또는 GSM 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 상기 유선 통신은, 예를 들어, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard 232) 또는 POTS(plain old telephone service) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 네트워크 162는 통신 네트워크(telecommunications network)일 수 있다. 상기 통신 네트워크 는 컴퓨터 네트워크(computer network), 인터넷(internet), 사물 인터넷(internet of things) 또는 전화망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 한 실시 예에 따르면, 상기 전자 장치 101와 외부 장치 간의 통신을 위한 프로토콜(예: transport layer protocol, data link layer protocol 또는 physical layer protocol))은 어플리케이션 134, 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스 133, 상기 미들웨어 132, 커널 131 또는 통신 인터페이스 160 중 적어도 하나에서 지원될 수 있다.

상기 영상처리 모듈 170은, 다른 구성요소들(예: 상기 프로세서 120, 상기 메모리 130, 상기 입출력 인터페이스 140, 또는 상기 통신 인터페이스 160 등)로부터 획득된 정보 중 적어도 일부를 처리하고, 이를 다양한 방법으로 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들면, 상기 영상처리 모듈 170는 상기 프로세서 120를 이용하여 또는 이와는 독립적으로, 상기 전자 장치 101이 다른 전자 기기(예: 전자 장치 104 또는 서버 106)와 연동하도록 상기 전자 장치 101의 적어도 일부 기능을 제어할 수 있다.

도 2를 참조하면, 전자 장치 200와 통신하는 서버 206에 대한 추가적인 정보가 제공된다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치를 이용한 물체 인식 시스템의 구성도이다.

시스템 20은 전자 장치 200(도 1의 전자 장치 101), 서버 206 및 네트워크 262를 포함할 수 있다. 서버 206 (예: 도 1의 서버 106)는 프로세서 280, 무선 통신부 290 및 데이터 저장부 295 를 포함할 수 있다. 프로세서 280는, 전술한 다른 구성요소들(예: 무선통신부 290, 데이터 저장부 295 )로부터 명령을 수신하여, 수신된 명령을 해독하고, 해독된 명령에 따른 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다. 프로세서 280는, 압축 해제 모듈 281 및 특징 매칭 모듈 282를 포함할 수 있다.

압축 해제 모듈 281 은 전자 장치 200의 프로세서의 특징점 추출 및 압축 모듈로부터 무선 통신부 290를 통해 전송된 데이터를 해제할 수 있다. 특징 매칭 모듈 282은 압축 해제 모듈 281 로부터 해제된 특징 데이터들과 데이터 저장 모듈 295의 오브젝트 DB 296에 저장된 특징 데이터를 비교할 수 있다. 특징 매칭 모듈 282은 특징들을 비교하여, 만약 오브젝트가 일치할 시에 무선 통신부 290를 제어하여 전자 장치 200로 추적용 데이터를 전송할 수 있다.

본 발명에 사용된 용어"모듈"은, 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 단위(unit)를 의미할 수 있다. "모듈"은 예를 들어, 부(unit), 로직(logic), 논리 블록(logical block), 부품(component) 또는 회로(circuit) 등의 용어와 바꾸어 사용(interchangeably use)될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수도 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 본 발명에 따른 "모듈"은, 알려졌거나 앞으로 개발될, 어떤 동작들을 수행하는 ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays) 또는 프로그램 가능 논리 장치(programmable-logic device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

무선 통신부 290 는 전자 장치간의 통신 혹은 서버 206와 전자 장치 200간의 통신을 연결할 수 있다. 무선 통신부 290 는 근거리 통신 프로토콜(예: Wifi(wireless fidelity), 블루투스 (Bluetooth), NFC(near field communication) 또는 소정의 네트워크 통신(예: Internet, LAN(local area network), WAN(wire area network), telecommunication network, cellular network, satellite network 또는 POTS(plain old telephone service) 등) 를 지원할 수 있다.

데이터 저장 모듈 295 는 오브젝트 DB 296를 포함할 수 있다.

서버 206 의 프로세서 280는 데이터 저장 모듈 295의 오브젝트 DB 296에 오브젝트들의 특징 데이터를 저장할 수 있다. 오브젝트 DB 296의 데이터들은 프로세서 280의 압축 해제 모듈 281을 통해 해제된 특징 데이터일 수 있다.

후술하는 도 3 내지 도 10을 통하여 상기 영상처리 모듈 170에 대한 추가적인 정보가 제공된다.

도 3는 다양한 실시예들에 따른 전자 장치 300의 블록도를 도시한다. 상기 전자 장치 300는, 예를 들면, 도 2에 도시된 전자 장치 200의 전체 또는 일부를 구성할 수 있다. 도 3를 참조하면, 상기 전자 장치 300는 하나 이상의 어플리케이션 프로세서(AP: application processor) 310, 통신 모듈 320, SIM(subscriber identification module) 카드 324, 메모리 330, 센서 모듈 340, 입력 장치 350, 디스플레이 360, 인터페이스 370, 오디오 모듈 380, 카메라 모듈 391, 전력관리 모듈 395, 배터리 396, 인디케이터 397 및 모터 398 를 포함할 수 있다.

상기 AP 310는 운영체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 상기 AP 310에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 멀티미디어 데이터를 포함한 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 상기 AP 310는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 상기 AP 310는 GPU(graphic processing unit, 미도시)를 더 포함할 수 있다.

상기 통신 모듈 320(예: 상기 통신 인터페이스 160)은 상기 전자 장치 300(예: 상기 전자 장치 101)와 네트워크를 통해 연결된 다른 전자 장치들(예: 전자 장치 104 또는 서버 106) 간의 통신에서 데이터 송수신을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 상기 통신 모듈 320은 셀룰러 모듈 321, Wifi 모듈 323, BT 모듈 325, GPS 모듈 327, NFC 모듈 328 및 RF(radio frequency) 모듈 329를 포함할 수 있다.

상기 셀룰러 모듈 321은 통신망(예: LTE, LTE-A, CDMA, WCDMA, UMTS, WiBro 또는 GSM 등)을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 또한, 상기 셀룰러 모듈 321은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드 324)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 상기 셀룰러 모듈 321은 상기 AP 310가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 예를 들면, 상기 셀룰러 모듈 321은 멀티 미디어 제어 기능의 적어도 일부를 수행할 수 있다.

한 실시예에 따르면, 상기 셀룰러 모듈 321은 커뮤니케이션 프로세서(CP: communication processor)를 포함할 수 있다. 또한, 상기 셀룰러 모듈 321은, 예를 들면, SoC로 구현될 수 있다. 도 8에서는 상기 셀룰러 모듈 321(예: 커뮤니케이션 프로세서), 상기 메모리 330 또는 상기 전력관리 모듈 395 등의 구성요소들이 상기 AP 310와 별개의 구성요소로 도시되어 있으나, 한 실시예에 따르면, 상기 AP 310가 전술한 구성요소들의 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈 321)를 포함하도록 구현될 수 있다.

한 실시예에 따르면, 상기 AP 310 또는 상기 셀룰러 모듈 321(예: 커뮤니케이션 프로세서)은 각각에 연결된 비휘발성 메모리 또는 다른 구성요소 중 적어도 하나로부터 수신한 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드(load)하여 처리할 수 있다. 또한, 상기 AP 310 또는 상기 셀룰러 모듈 321은 다른 구성요소 중 적어도 하나로부터 수신하거나 다른 구성요소 중 적어도 하나에 의해 생성된 데이터를 비휘발성 메모리에 저장(store)할 수 있다.

상기 Wifi 모듈 323, 상기 BT 모듈 325, 상기 GPS 모듈 327 또는 상기 NFC 모듈 328 각각은, 예를 들면, 해당하는 모듈을 통해서 송수신되는 데이터를 처리하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 도 8에서는 셀룰러 모듈 321, Wifi 모듈 323, BT 모듈 325, GPS 모듈 327 또는 NFC 모듈 328이 각각 별개의 블록으로 도시되었으나, 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈 321, Wifi 모듈 323, BT 모듈 325, GPS 모듈 327 또는 NFC 모듈 328 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다. 예를 들면, 셀룰러 모듈 321, Wifi 모듈 323, BT 모듈 325, GPS 모듈 327 또는 NFC 모듈 328 각각에 대응하는 프로세서들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈 321에 대응하는 커뮤니케이션 프로세서 및 Wifi 모듈 323에 대응하는 Wifi 프로세서)는 하나의 SoC로 구현될 수 있다.

상기 RF 모듈 329는 데이터의 송수신, 예를 들면, RF 신호의 송수신을 할 수 있다. 상기 RF 모듈 329는, 도시되지는 않았으나, 예를 들면, 트랜시버(transceiver), PAM(power amp module), 주파수 필터(frequency filter) 또는 LNA(low noise amplifier) 등을 포함할 수 있다. 또한, 상기 RF 모듈 329는 무선 통신에서 자유 공간상의 전자파를 송수신하기 위한 부품, 예를 들면, 도체 또는 도선 등을 더 포함할 수 있다. 도 8에서는 셀룰러 모듈 321, Wifi 모듈 323, BT 모듈 325, GPS 모듈 327 및 NFC 모듈 328이 하나의 RF 모듈 329을 서로 공유하는 것으로 도시되어 있으나, 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈 321, Wifi 모듈 323, BT 모듈 325, GPS 모듈 327 또는 NFC 모듈 328 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호의 송수신을 수행할 수 있다.

상기 SIM 카드 324_1~N는 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드일 수 있으며, 전자 장치의 특정 위치에 형성된 슬롯 325_1~N에 삽입될 수 있다. 상기 SIM 카드 324_1~N는 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.

상기 메모리 330(예: 상기 메모리 130)는 내장 메모리 332 또는 외장 메모리 334를 포함할 수 있다. 상기 내장 메모리 332는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예를 들면, DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등) 또는 비휘발성 메모리(non-volatile Memory, 예를 들면, OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, NAND flash memory, NOR flash memory 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

한 실시예에 따르면, 상기 내장 메모리 332는 Solid State Drive (SSD)일 수 있다. 상기 외장 메모리 334는 flash drive, 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital) 또는 Memory Stick 등을 더 포함할 수 있다. 상기 외장 메모리 334는 다양한 인터페이스를 통하여 상기 전자 장치 300과 기능적으로 연결될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 상기 전자 장치 300는 하드 드라이브와 같은 저장 장치(또는 저장 매체)를 더 포함할 수 있다.

상기 센서 모듈 340은 물리량을 계측하거나 전자 장치 300의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 상기 센서 모듈 340은, 예를 들면, 제스처 센서 340A, 자이로 센서 340B, 기압 센서 340C, 마그네틱 센서 340D, 가속도 센서 340E, 그립 센서 340F, 근접 센서 340G, color 센서 340H(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서 340I, 온/습도 센서 340J, 조도 센서 340K 또는 UV(ultra violet) 센서 340M 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 상기 센서 모듈 340은, 예를 들면, 지자기 센서, 후각 센서(E-nose sensor, 미도시), EMG 센서(electromyography sensor, 미도시), EEG 센서(electroencephalogram sensor, 미도시), ECG 센서(electrocardiogram sensor, 미도시), IR(infra red) 센서(미도시), 홍채 센서(미도시) 또는 지문 센서(미도시) 등을 포함할 수 있다. 상기 센서 모듈 340은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.

상기 입력 장치 350은 터치 패널(touch panel) 352, (디지털) 펜 센서(pen sensor) 354, 키(key) 356 또는 초음파(ultrasonic) 입력 장치 358를 포함할 수 있다. 상기 터치 패널 352은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식으로 터치 입력을 인식할 수 있다. 또한, 상기 터치 패널 352은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 정전식의 경우, 물리적 접촉 또는 근접 인식이 가능하다. 상기 터치 패널 352은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함할 수도 있다. 이 경우, 상기 터치 패널 352은 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다.

상기 (디지털) 펜 센서 354는, 예를 들면, 사용자의 터치 입력을 받는 것과 동일 또는 유사한 방법 또는 별도의 인식용 쉬트(sheet)를 이용하여 구현될 수 있다. 상기 키 356는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키 또는 키패드를 포함할 수 있다. 상기 초음파(ultrasonic) 입력 장치 358는 초음파 신호를 발생하는 입력 도구를 통해, 전자 장치 300에서 마이크(예: 마이크 388)로 음파를 감지하여 데이터를 확인할 수 있는 장치로서, 무선 인식이 가능하다. 한 실시예에 따르면, 상기 전자 장치 300는 상기 통신 모듈 320를 이용하여 이와 연결된 외부 장치(예: 컴퓨터 또는 서버)로부터 사용자 입력을 수신할 수도 있다.

상기 디스플레이 360(예: 상기 디스플레이 150)은 패널 362, 홀로그램 장치 364 또는 프로젝터 366을 포함할 수 있다. 상기 패널 362은, 예를 들면, LCD(liquid-crystal display) 또는 AM-OLED(active-matrix organic light-emitting diode) 등일 수 있다. 상기 패널 362은, 예를 들면, 유연하게(flexible), 투명하게(transparent) 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 상기 패널 362은 상기 터치 패널 352과 하나의 모듈로 구성될 수도 있다. 상기 홀로그램 장치 364은 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 상기 프로젝터 366는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 상기 스크린은, 예를 들면, 상기 전자 장치 300의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 상기 디스플레이 360은 상기 패널 362, 상기 홀로그램 장치 364, 또는 프로젝터 366를 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.

상기 인터페이스 370는, 예를 들면, HDMI(high-definition multimedia interface) 372, USB(universal serial bus) 374, 광 인터페이스(optical interface) 376 또는 D-sub(D-subminiature) 378를 포함할 수 있다. 상기 인터페이스 370는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스 160에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 상기 인터페이스 370는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD(secure Digital) 카드/MMC(multi-media card) 인터페이스 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.

상기 오디오 모듈 380은 소리(sound)와 전기신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 상기 오디오 모듈 380의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스 140에 포함될 수 있다. 상기 오디오 모듈 380은, 예를 들면, 스피커 382, 리시버 384, 이어폰 386 또는 마이크 388 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다.

상기 카메라 모듈 391은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈(미도시), ISP(image signal processor, 미도시) 또는 플래쉬 (flash, 미도시)(예: LED 또는 xenon lamp)를 포함할 수 있다.

상기 전력 관리 모듈 395은 상기 전자 장치 300의 전력을 관리할 수 있다. 도시하지는 않았으나, 상기 전력 관리 모듈 395은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC(charger integrated circuit) 또는 배터리 또는 연료 게이지(battery or fuel gauge)를 포함할 수 있다.

상기 PMIC는, 예를 들면, 집적회로 또는 SoC 반도체 내에 탑재될 수 있다. 충전 방식은 유선과 무선으로 구분될 수 있다. 상기 충전 IC는 배터리를 충전시킬 수 있으며, 충전기로부터의 과전압 또는 과전류 유입을 방지할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 상기 충전 IC는 유선 충전 방식 또는 무선 충전 방식 중 적어도 하나를 위한 충전 IC를 포함할 수 있다. 무선 충전 방식으로는, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등이 있으며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로 또는 정류기 등의 회로가 추가될 수 있다.

상기 배터리 게이지는, 예를 들면, 상기 배터리 396의 잔량, 충전 중 전압, 전류 또는 온도를 측정할 수 있다. 상기 배터리 396는 전기를 저장 또는 생성할 수 있고, 그 저장 또는 생성된 전기를 이용하여 상기 전자 장치 300에 전원을 공급할 수 있다. 상기 배터리 396는, 예를 들면, 충전식 전지(rechargeable battery) 또는 태양 전지(solar battery)를 포함할 수 있다.

상기 인디케이터 397는 상기 전자 장치 300 혹은 그 일부(예: 상기 AP 310)의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 상기 모터 398는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있다. 도시되지는 않았으나, 상기 전자 장치 300는 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 상기 모바일 TV지원을 위한 처리 장치는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting) 또는 미디어 플로우(media flow) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있다.

본 개시에 따른 전자 장치의 전술한 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성 요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 본 개시에 따른 전자 장치는 전술한 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 본 개시에 따른 전자 장치의 구성 요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성 요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.

도 4는 본 발명의 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치의 블록도를 도시한다.

도 4를 참조하면, 프로세서 410은 도 1의 영상 처리 모듈 170의 기능을 수행할 수 있다. 프로세서 410은 주요 동작 모드로 인식 모드와 추적 모드 가 있을 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 인식 모드는 모션 추출 모듈 411, 조건 비교 모듈 412, 특징점 추출 및 압축 모듈 413을 구동하여 수행될 수 있다. 추적 모드는 초기 위치 계산 모듈 414 및 모드 변경 모듈 415을 구동하여 수행될 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면 모션 추출 모듈 411은, 센서들을 통해 오브젝트의 움직임을 측정하는 역할을 할 수 있다. 모션 추출 모듈 411은 센서부 460의 가속도 센서, 자이로 센서, 지자기 센서 등을 통해 전자 장치 400의 움직임이 어떤 형태로 발생했는지 확인할 수 있다. 또한 모션 추출 모듈 411은, 이미지 기반으로 오브젝트의 움직임을 측정하는 역할을 할 수 있다. 이미지 기반 측정은 이전 영상과 현재 영상에 대해 다양한 방법으로 가능할 수 있다. 예를 들어, 위상 상관 (phase correlation) 계산, 광흐름 (optical flow) 계산, 상호 상관 (normalized cross correlation) 방법 등일 수 있다. 전자 장치 400의 모션 추출 모듈 411은 영상을 이용하여 계산할 때, 전체 영상에 대해서도 계산할 수 있고, 오브젝트가 있는 부분 영상에 대하여 계산할 수도 있다. 또한, 전자 장치 400의 모션 추출 모듈 411은 한 영상에서 여러 개의 관심 오브젝트가 등장할 시에는 각각의 오브젝트가 있는 부분 영상으로 나눠서 따로 계산할 수도 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치 400의 프로세서 410는 추출한 데이터를 시간 순으로 메모리 430에 저장할 수 있다. 또한, 다양한 실시 예에 따르면, 메모리 430에 저장된 데이터는 일정시간 간격 후 제거될 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 모션 추출 모듈 411이 전자 장치 400의 센서값을 측정하거나 이미지 변화값을 측정했을 경우, 조건 비교 모듈 412는 상기 값들 중 적어도 하나의 값이 설정된 조건을 만족하는지를 판단할 수 있다. 상기 조건을 만족하는 경우, 해당 시점(예: frame)의 영상을 서버 106로 전송할지 여부를 판단할 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 센서값의 조건은 전자 장치 400가 오브젝트를 찾기 위해 움직임이 하나 이상의 프레임에서 감지되는 동안, 혹은 샘플링된 프레임의 일정 부분 이상에서 감지되다가, 오브젝트 주시를 위해 현저히 움직임이 적어진 상태가 감지된 경우가 될 수 있다. 또한, 샘플링된 프레임의 일정 부분 이상에서 움직임이 감지되는 경우가 될 수 있다. 이미지 변화값 조건은 일정 프레임 동안의 이미지 변화량이 크다가, 오브젝트 주시를 위해 현저히 변화량이 줄어든 상태일 수 있다.

다양한 실시 예에 따르면, 특징점 추출 및 압축 모듈 413은, 조건 비교 모듈 412에 의해 조건이 충족되었다고 판단된 경우에, 해당 시점의 영상을 필터링을 수행하고, 그 영상의 이미지 정보의 이산화 과정(discrete)을 수행하여 적어도 하나 이상의 특징점을 검출할 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 검출한 특징점 정보를 디스크립터(descriptor)로 기술할 수 있다. 디스크립터란, 조명, 시점 변화에도 매칭될 수 있도록 하는 특징점 주변의 영역으로부터 추출한 정보를 의미할 수 있다. 주변보다 도드라지는 위치를 찾기 위해 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 요인분석 (Factor analysis system: FAST), 가우스 라플라시안(Laplacian of Gaussian), Difference of Gaussian, Hessian 등의 알고리즘으로 수행할 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 디스크립터로 기술된 특징점 데이터는, 특징점 추출 및 압축 모듈 413에 의해 압축될 수 있다. 프로세서 410은 특징점 추출 및 압축 모듈 413에 의해 압축된 특징점 데이터를 서버로 전송하기 위해 무선 통신부 450을 제어할 수 있다. 특징점 데이터를 압축하여 서버로 전송하는 경우, 네트워크로 전송되는 패킷(packet)의 양, 예를 들어 대역폭(bandwidth)가 줄어들 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 초기 위치 계산 모듈 414은, 서버 206로부터 수신한 혹은 전자 장치 400에서 생성한 추적용 데이터를 통해 추적하기 시작한 시점(예를 들어, 현재 프레임)에서의 오브젝트 자세를 계산할 수 있다.

모드 변경 모듈 415은, 초기 위치 계산 모듈 414에서 오브젝트 자세를 계산 했다면, 인식 모드를 추적 모드로 변환하여 오브젝트를 추적할 수 있다. 모드 변경 모듈 415는 오브젝트 추적에 실패하기 전까지 인식 모드로 전환하지 않을 수 있다. 오브젝트 추적에 실패한 경우, 다시 인식모드로 전환할 수 있다.

입력부 420 는 도 3의 입력 장치 350일 수 있다. 입력부 420는 카메라 421를 포함할 수 있다. 카메라 421는 도 2의 카메라 모듈 291일 수 있다. 카메라 421는 화상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시 예에 따르면, 이미지 센서(예: 후면 렌즈), ISP(image signal processor, 미도시) 또는 플래쉬 LED(flash LED, 미도시) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 카메라 421 는 전자 장치 400 에 장착된 렌즈로 동영상 촬영, 사진 촬영 혹은 화상 통화를 하기 위해 사용 될 수 있다. 다양한 실시 예에 따르면, 카메라 421로 촬영된 촬영된 영상은 모션 추출 모듈 411에 입력될 수 있다. 모션 추출 모듈은 수신한 영상에서의 전자 장치의 움직임을 측정할 수 있다. 이외에도 다양한 실시 예에 따르면, 시선 추적(eye tracking), depth 센서 등을 통해 추출된 센서값으로 전자 장치의 움직임을 측정할 수 있다.

메모리 430 는, 도 3의 메모리 330일 수 있다. 메모리 430 는 입력부 420에서 전달되는 오브젝트를 촬영한 이미지 및 동영상으로부터 입력되는 데이터를 저장할 수 있다.

디스플레이 모듈 440 은 도 3의 디스플레이 모듈 360일 수 있다. 디스플레이 모듈440 은 전자 장치 400 에서 처리되는 정보를 표시할 수 있다. 예를 들어, 서버로부터 전달된 카메라 421 로 촬영되는 오브젝트 영상을 출력할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치 400 의 구현 형태에 따라, 2개 이상 존재할 수도 있다.

무선 통신부 450 는 도 3의 통신 모듈 320일 수 있다. 전자 장치간의 통신 혹은 서버와 전자 장치 간의 통신을 연결할 수 있다. 센서부 460는 도 3의 센서 모듈 340일 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 장치는 오브젝트의 움직임을 측정하는 센서부 460와, 상기 오브젝트를 촬영하여 상기 프레임을 수신하는 카메라 421를 포함하는 입력부 420와, 상기 오브젝트의 움직임에 관한 데이터를 저장하는 메모리 430와, 상기 오브젝트의 상태를 표시하는 디스플레이 모듈 440과, 전자 장치 400와 서버 206간의 통신을 위한 무선 통신부 450를 제어하는 프로세서 410를 포함하고, 상기 프로세서 410는, 카메라 421로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하고 상기 프레임이 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하고 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임의 오브젝트를 인식하고 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 전자 장치를 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서 410는, 순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 현재 프레임 이전에 적어도 하나 이상의 프레임들의 센서값을 모션 센서로 측정하여 상기 센서값들의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하도록 수행되는 것을 포함하고, 상기 일정 조건은, 상기 센서값들의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지, 상기 센서값이 일정 프레임 동안 변화하다가 일정 시간 동안 상기 임계값 이하인 조건을 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서 410는, 순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 상기 카메라 421로 측정한 현재 프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값과, 이전프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하고, 상기 일정 조건은, 상기 이미지 변화값의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지, 상기 이미지 변화값이 일정 프레임 동안 변화하다가 일정 시간 동안 상기 임계값 이하인 조건을 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서 410는, 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하도록 수행되고, 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임들간에 동일한 오브젝트가 일정 범위 이상 존재하는 조건을 만족하는지 여부를 판단하도록 수행될 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서 410는, 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후 서버로 전송하여, 서버로부터 수신한 추적용 데이터로 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하도록 수행될 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서 410는, 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 상기 추출된 특징의 밀도값이 임계값 이상이라고 판단된 경우 추적하도록 수행될 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서 410는, 상기 오브젝트의 초기위치 및 상기 오브젝트의 자세 중 적어도 하나를 계산하는 동작 후, 수행될 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 프로세서 410는, 상기 오브젝트의 최대 추적 개수를 설정하는 동작 수행 후, 수행하는 것을 더 포함을 더 포함하고, 상기 최대 추적 개수보다 추적할 오브젝트의 수가 작을 경우, 상기 추적할 오브젝트의 수가 상기 최대 추적 개수에 도달할 때까지, 상기 오브젝트를 추적하는 추적모드를 수행하면서, 다른 오브젝트들에 대해 인식모드를 동시 수행될 수 있다.

흐름도를 설명하기에 앞서, 프레임, 센서 및 이미지 변화값에 대해 설명한다. 프레임은, 영상을 구성하는 정지된 이미지 한 장 한 장을 지칭한다. 영상이 출력될 때, 각각의 프레임은 디스플레이 모듈에 아주 짧은 순간 비춰지고 즉시 다음 프레임으로 대체될 수 있다. 이때, 잔상 효과에 의해 프레임이 합쳐져 영상이 움직이는 것처럼 보이게 된다. 본 개시에서는, 현재 프레임을 N 프레임으로 지칭 하며, 현재 프레임에서 F 만큼 이전의 프레임을 N-F 프레임으로 지칭할 것이다. 또한, N-F 프레임 보다 한 프레임 전의 프레임을 N-G 프레임으로 지칭할 것이다. 센서는, 본 개시에서 전자 장치 400의 움직임을 감지하기 위해 사용될 수 있다. 센서는 각속도, 가속도 센서등을 포함할 수 있다. 이미지 변화값은 인접 프레임 간의 분석을 통해 계산 될 수 있다. 영상 간 이동의 변화량을 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 변화값은, 전자 장치 400의 움직임이 없고 오브젝트만 이동한 경우, 센서값만으로 오브젝트 인식을 판단하기 어려울 때, 사용될 수 있다.

도 5 내지 도 10에서 사용되는 용어 중 조건은 복수개의 일정 조건들 중 하나를 지칭하며, 제 1 조건, 제 2 조건 등으로 구분될 수 있다. 제 1 조건 혹은 제 2 조건 등으로 구분된 경우, 각 조건의 내용은 상이할 수 있다.

또한, 임계값이라는 용어는 복수개의 임계값들 중 하나를 지칭하며, 제 1 임계값, 제 2 임계값 등으로 구분될 수 있다. 제 1 임계값 혹은 제 2 임계값 등으로 구분된 경우, 각각의 임계값은 상이할 수 있다.

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치와 오브젝트의 움직임을 감지하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.도 5을 참조하면, 동작 501에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임 (N)의 센서값을 측정할 수 있다. 동작 502에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N) 이전에 적어도 하나 이상의 프레임의 센서값을 측정할 수 있다. 상기 측정한 각 센서값들을 샘플링 또는 평균값을 계산하여 동작 503에서 조건 비교 모듈 412은 측정한 센서값과 제 1 임계값을 비교할 수 있다. 제 1 임계값은 전자 장치 300가 오브젝트를 찾기 위해 움직이는 경우, 일정 정도 이상 및 일정 시간 이상 움직이다가, 오브젝트 주시를 위해 움직임이 현저히 적어진 상태에서 측정했을 때의 센서값을 나타낼 수 있다. 동작 503에서, 조건 비교 모듈 412은 현재 프레임(N)에서 측정한 센서값이 제 1 임계값보다 작다고 판단하지 않은 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 만약, 동작 503에서, 조건 비교 모듈 412이 현재 프레임(N)에서 측정한 센서값이 제 1 임계값보다 작다고 판단한 경우, 동작 503으로 진행할 수 있다. 여기서 현재 프레임(N)에서 측정한 센서값이 제 1 임계값보다 작다는 것은, 움직임이 없다는 것을 의미할 수 있다. 동작 504에서, 조건 비교 모듈 412이 일정 프레임 이내(N-F)에서부터 현재 프레임(N)까지 측정한 센서값들의 샘플링 혹은 평균값을 제 1 임계값보다 크다고 판단한 경우, 동작 504로 진행할 수 있다. 만약, 동작 504에서 측정한 샘플링 혹은 평균값이 제 1 임계값보다 작다고 판단한 경우, 동작 505로 진행할 수 있다. 동작 505에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N) 과 인접 프레임 (N-1)사이의 제 1 이미지 변화값을 측정할 수 있다. 모션 추출 모듈 411은 프레임간의 이미지 변화량을 측정할 수 있다. 동작 506에서, 조건 비교 모듈 412이 제 1 이미지 변화값이 제 2 임계값 보다 크다고 판단한 경우, 종료될 수 있다. 동작 506에서, 조건 비교 모듈 412은 제 1 이미지 변화값이 제 2 임계값보다 작다고 판단한 경우, 동작 507로 진행할 수 있다. 동작 507에서, 모션 추출 모듈 411은 이전 프레임부터 현재 프레임(N)까지의 각 프레임당 변화값들을 측정하여 샘플링 혹은 평균값을 측정할 수 있다. 이때의 샘플링 혹은 평균값은 제 2 이미지 변화값일 수 있다. 동작 508에서, 조건 비교 모듈 412은 제 2 이미지 변화값을 제 2 임계값보다 작다고 판단한 경우 프로세스를 종료할 수 있다. 동작 507에서, 조건 비교 모듈 412은 제 2 이미지 변화값을 제 2 임계값보다 크다고 판단한 경우, 동작 509로 진행할 수 있다. 동작 509에서, 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 현재 프레임(N)에서 오브젝트의 특징을 추출할 수 있다. 동작 510에서, 프로세서 310는 특징점 추출 및 압축 모듈 413이 추출한 특징점의 밀도를 제 3 임계값과 비교할 수 있다. 만약, 동작 510에서, 특징점의 밀도값이 제 3 임계값보다 큰 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 동작 510에서, 특징점의 밀도값이 제 3 임계값보다 작은 경우, 동작 511으로 진행할 수 있다. 앞서 설명한 동작 510는 사용자의 선택 혹은 상황에 따라서 동작이 생략될 수 있다. 동작 511에서, 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 추출한 특징데이터를 압축할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 프로세서 410는, 추출한 특징 데이터 혹은 압축된 특징 데이터를 무선 통신부 450를 제어하여 서버 206로 전송할 수 있다.

기재된 바와 같이, 프로세서 310는 상기 제 1 임계값 또는 제 2 임계값 등을 기준으로 각각의 조건을 만족하는지 판단할 수 있으며, 각각의 조건은 제 1 조건 제 2 조건 등일 수 있다. 이들은 일정 조건들로 명명될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시 예들은 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는 경우 서버로 전송하는 동작을 포함할 수 있다.

후술하는 도 6 내지 도 7로 도 5를 상세하게 설명하겠다.

도 6는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오브젝트의 움직임을 감지하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.

도 6를 참조하면 도 5의 동작 501 내지 504까지의 동작 내용을 상세하게 나타낸다. 즉, 도 6은 오브젝트가 정지되어 있는 상태에서, 전자 장치 300가 움직이는 상태인 경우에 오브젝트의 움직임을 센서로 측정하는 과정을 나타낼 수 있다.

도 6을 참조하면, 동작 601에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N)에서의 오브젝트의 움직임을 센서부 260을 제어하여 측정할 수 있다. 동작 602에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N) 이전에 최소한 하나 이상의 프레임(F) 동안 각 프레임마다 전자 장치 300의 움직임을 센서부 260를 이용하여 측정할 수 있다. 프로세서 410은 각 프레임마다 측정한 센서값들을 샘플링하거나 평균값을 내어 하나의 센서값을 추출할 수 있다. 동작 603에서, 조건 비교 모듈 412은 추출된 센서값이 제 1 임계값보다 작다고 판단하지 않은 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 여기서, 제 1 임계값은 전자 장치 300가 오브젝트를 찾기 위해 움직이는 경우, 일정 정도 이상 일정 시간이상 움직이다가, 오브젝트 주시를 위해 움직임이 현저히 적어진 상태를 센서부 360로 측정한 센서값을 나타낼 수 있다. 동작 603에서, 조건 비교 모듈 412은 추출된 센서값이 제 1 임계값보다 크다고 판단하지 않은 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 동작 604에서, 조건 비교 모듈 412이 추출된 센서값이 제 1 임계값보다 크다고 판단한 경우, 동작 605로 진행할 수 있다. 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 현재 프레임(N)에서 오브젝트의 특징을 추출할 수 있다. 동작 606에서, 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 추출한 특징을 압축할 수도 있고 하지 않을 수도 있다. 프로세서 410는, 추출한 특징데이터 혹은 압축된 특징 데이터를 무선 통신부 450를 제어하여 서버 206로 전송할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 움직임을 감지하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.

도 7은, 전자 장치 300가 정지되어 있는 상태에서, 오브젝트가 움직이는 상태인 경우에 오브젝트를 인식하는 과정을 나타낼 수 있다. 센서값을 측정하지 않고 인접 프레임간의 이미지 변화량으로 오브젝트의 움직임을 측정할 수 있다. 동작 701에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N)과 그 프레임의 인접 프레임(N-1)의의 제 1 이미지 변화값을 측정할 수 있다. 동작 702에서, 조건 비교 모듈 412이 제 1 이미지 변화값이 제 2 임계값보다 크다고 판단한 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 만약, 동쟉 702에서, 조건 비교 모듈 412은 제 1 이미지 변화값이 제 2 임계값보다 작다고 판단한 경우, 동작 703으로 진행할 수 있다. 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N)에서 일정 프레임 이전의 프레임(N-F)부터 현재 프레임(N)까지의 각 프레임당 제 2 이미지 변화값을 측정할 수 있다. 측정한 제 2 이미지 변화값을 샘플링하거나 평균값을 계산할 수 있다. 동작 704에서, 조건 비교 모듈 412은 계산된 제 2 이미지 변화값을 제 2 임계값보다 작다고 판단한 경우 프로세스를 종료할 수 있다. 동작 704에서, 조건 비교 모듈 412은 계산된 제 2 이미지 변화값을 제 2 임계값보다 크다고 판단한 경우, 동작 705로 진행할 수 있다. 동작 705에서, 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 현재 프레임(N)에서의 특징을 추출할 수 있다. 동작 706에서, 특징점 추출 및 압축 모듈 413은 현재 프레임 (N) 에서 추출한 특징데이터를 압축하거나 압축하지 않고, 서버 206 로 전송하기 위해 무선 통신부 350를 제어할 수 있다.

도 8a 내지 8b는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 오브젝트를 인식하는 예시 상황을 설명하는 도면이다.

도 8a을 참조하면, 전자 장치 800는 오브젝트 850 주변에서 이동할 수 있다. 전자 장치 800가 오브젝트 850 주변을 원을 그려 이동할 경우, 전자 장치 800은 움직이지만, 오브젝트 850은 움직이지 않는다.

도 8b를 참조하면, 이동하는 오브젝트 860를 촬영하기 위해 전자 장치 800도 일정 방향으로 이동할 수 있다. 전자 장치 800과 오브젝트 860은 모두 움직일 수 있다.

도 9는 본 발명의 다른 실시 예에 따른 전자 장치와 오브젝트의 움직임을 감지했을 때, 연속된 프레임에서 동일한 오브젝트 존재 여부를 확인하여 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.

도 9을 참조하면, 동작 901에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N)에서의 오브젝트의 움직임을 센서부 260을 제어하여 측정할 수 있다. 동작 902에서, 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N) 이전에 최소한 하나 이상의 프레임(F) 동안 각 프레임마다 전자 장치 300의 움직임을 센서부 260를 이용하여 측정할 수 있다. 프로세서 410은 각 프레임마다 측정한 센서값들을 샘플링하거나 평균값을 내어 하나의 센서값을 추출할 수 있다. 동작 903에서, 조건 비교 모듈 412은 현재 프레임(N)의 센서값이 제 1 임계값보다 작다고 판단하지 않은 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 여기서, 제 1 임계값은 전자 장치 300가 오브젝트를 찾기 위해 움직이는 경우, 일정 정도 이상 일정 시간이상 움직이다가, 오브젝트 주시를 위해 움직임이 현저히 적어진 상태를 센서부 360로 측정한 센서값을 나타낼 수 있다. 동작 903에서, 조건 비교 모듈 412은 현재 프레임(N)의 센서값이 제 1 임계값보다 작다고 판단한 경우, 동작 904로 진행할 수 있다. 동작 904에서, 조건 비교 모듈 412은 추출된 센서값이 제 1 임계값보다 크다고 판단하지 않은 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 동작 904에서, 조건 비교 모듈 412이 추출된 센서값이 제 1 임계값보다 크다고 판단한 경우, 동작 905로 진행할 수 있다. 동작 905에서, 모션 추출 모듈 411은 오브젝트의 이동을 이미지 변화값을 측정하여 감지할 수 있다. 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N)과 그 프레임의 인접 프레임(N-1)의의 제 1 이미지 변화값을 측정할 수 있다. 동작 906에서, 조건 비교 모듈 412이 제 1 이미지 변화값이 제 2 임계값보다 크다고 판단한 경우, 프로세스를 종료할 수 있다. 만약, 동쟉 906에서, 조건 비교 모듈 412은 제 1 이미지 변화값이 제 2 임계값보다 작다고 판단한 경우, 동작 907으로 진행할 수 있다. 모션 추출 모듈 411은 현재 프레임(N)에서 일정 프레임 이전의 프레임(N-F)부터 현재 프레임(N)까지의 각 프레임당 제 2 이미지 변화값을 측정할 수 있다. 측정한 제 2 이미지 변화값을 샘플링하거나 평균값을 계산할 수 있다. 동작 908에서, 조건 비교 모듈 412은 계산된 제 2 이미지 변화값을 제 2 임계값보다 작다고 판단한 경우 프로세스를 종료할 수 있다. 동작 908에서, 조건 비교 모듈 412은 계산된 제 2 이미지 변화값을 제 2 임계값보다 크다고 판단한 경우, 동작 909로 진행할 수 있다. 동작 909에서, 프로세서 410은 프레임당 일정 범위 이상에, 동일한 오브젝트가 존재하는지 판단할 수 있다. 만약, 프로세서 410이 각 프레임당 일정 범위 이상에 동일한 오브젝트가 존재한다고 판단한 경우, 동작 910로 진행하여, 현재 프레임(N)에서 상기 오브젝트의 특징을 추출하여 동작 911에서, 서버 206로 전송할 수 있다.

도 10은 본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 오브젝트를 인식하는 과정에 대한 흐름도이다.

도 10을 참조하면, 동작 1001에서, 프로세서 410는 동시 추적 가능 개수 A를 사용자의 선택을 인식하여 설정할 수 있다. 만약, A가 3이라는 가정하에, 설명하겠다. 동작 1002에서, 프로세서 410는 오브젝트들을 인식할 수 있다. 이 때, 이미 설정 되어 있는 동시 추적 가능 개수 A 인 3과 오브젝트의 개수가 같은 경우에, 동작 1005로 진행할 수 있다. 프로세서 410는 3개의 오브젝트를 추적 중에, 그 외의 오브젝트를 인식하지 않고 3개의 오브젝트만 추적할 수 있다. 만약, 동작 1003에서, 프로세서 410가 인식한 오브젝트의 개수가 동시 추적 가능 개수 A 인 3보다 크다고 판단한 경우, 동작 1005로 진행할 수 있다. 동작 1003에서, 프로세서 410가 인식한 오브젝트의 개수가 동시 추적 가능 개수 A 인 3보다 작다고 판단한 경우, 동작 1004로 진행할 수 있다. 동작 1004에서, 프로세서 410는 동시 추적 가능 개수 A 인 3만큼 오브젝트를 추적할 때까지, 다른 오브젝트를 추가로 인식하기 위해 인식모드를 동시에 실행할 수 있다. 프로세서 410는 동작 1002로 진행하여, 인식한 오브젝트 개수와 동시 추적 가능 개수 A와의 비교를 할 수 있다.

동작 1005에서, 프로세서 410는 동시 추적 가능한 개수 A 로 설정한 3개의 오브젝트를 서버 206로 센서값 혹은 이미지 변화값을 전송하지 않고 추적할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시 예에 따른 방법은 카메라 421로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하는 동작과, 상기 프레임에 오브젝트가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작과, 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 오브젝트를 인식하는 동작과, 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 판단하는 동작은, 순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 현재 프레임 이전에 적어도 하나 이상의 프레임들의 센서값을 센서로 측정하여 상기 센서값들의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작을 포함하고, 상기 일정 조건은, 상기 센서값들의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지, 상기 센서값이 일정 프레임 동안 변화하다가 상기 임계값 이하가 되는 조건을 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 판단하는 동작은, 순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 상기 카메라 421로 측정한 현재 프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값과, 이전프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작을 포함하고, 상기 일정 조건은, 상기 이미지 변화값의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지의 상기 이미지 변화값이 일정 프레임 동안 변화하다가 상기 임계값 이하가 되는 조건을 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 판단하는 동작은, 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작과, 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임들간에 동일한 오브젝트가 일정 범위 이상 존재하는 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 동작을 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 추적하는 동작은, 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후 서버로 전송하여, 서버로부터 수신한 추적용 데이터로 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 추적하는 동작은, 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 상기 추출된 특징의 밀도값이 임계값 이상이라고 판단된 경우 추적하도록 수행되는 것을 더 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 추적하는 동작은, 상기 오브젝트의 초기위치 및 상기 오브젝트의 자세 중 적어도 하나를 계산하는 동작 후, 수행되는 것을 을 더 포함할 수 있다.

한 실시 예에 따르면, 상기 추적하는 동작은, 상기 오브젝트의 최대 추적 개수를 설정하는 동작 수행 후, 수행하는 것을 더 포함하고, 상기 최대 추적 개수보다 추적할 오브젝트의 수가 작을 경우, 상기 추적할 오브젝트의 수가 상기 최대 추적 개수에 도달할 때까지, 상기 오브젝트를 추적하는 추적모드를 수행하면서, 다른 오브젝트들에 대해 인식모드를 동시 수행할 수 있다.

상기 추적모드는 상기 서버 206로부터 수신한 추적용 데이터를 이용하여, 상기 카메라 421로부터 수신한 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함하고, 상기 인식 모드는 상기 카메라 421로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하는 동작과, 상기 프레임에 오브젝트가 일정 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 동작과, 상기 일정 조건을 만족하다고 판단한 경우, 상기 오브젝트를 인식하는 동작과, 상기 인식한 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 추적용 데이터로 추적하는 동작을 포함할 수 있다.

상술한 바와 같은 본 발명에 따른 방법은 다양한 컴퓨터를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령으로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 여기서 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 포함할 수 있다. 또한 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 또한 기록매체에는 하드디스크, 플로피디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(Magnetic Media)와, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical Media)와, 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광 매체(Magneto-Optical Media)와, 롬(ROM)과, 램(RAM)과, 플래시 메모리등과 같은 하드웨어가 포함될 수 있다. 또한 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드가 포함될 수 있다.

그리고 본 명세서와 도면에 발명된 실시 예들은 본 발명의 내용을 쉽게 설명하고, 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

101, 104, 200, 300, 400 : 전자 장치
106 : 서버 110 : 버스
120, 410 : 프로세서 130 : 메모리
131, 310 :커널 132 : 미들웨어
133 : 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)
137 : 어플리케이션 170 : 영상처리 모듈
150 : 디스플레이 모듈 160 : 통신 모듈
162, 262 : 네트워크 280 : 프로세서
281 : 압축 해제 모듈 282 : 특징 매칭 모듈
290 : 무선 통신부 295 : 데이터 저장부
296 : 오브젝트 DB 310 : 어플리케이션 프로세서(AP)
330 : 메모리 320 : 통신 모듈
340 : 센서 모듈 250, 320 : 입력 장치
360 : 디스플레이 모듈 391: 카메라 모듈
395 : 전력 관리 모듈 396 : 배터리
411 : 모션 추출 모듈 412 : 조건 비교 모듈
413 : 특징점 추출 및 압축 모듈 414 : 초기 위치 계산 모듈
415 : 모드 변경 모듈

Claims (18)

1. 카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하는 동작;
   상기 프레임이 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작;
   상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임의 오브젝트를 인식하는 동작; 및
   상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 판단하는 동작은,
   순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 현재 프레임 이전에 적어도 하나 이상의 프레임들의 센서값을 센서로 측정하여 상기 센서값들의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작을 포함하고,
   상기 일정 조건은,
   상기 센서값들의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지, 상기 센서값이 일정 프레임 동안 변화하다가 상기 임계값 이하가 되는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 판단하는 동작은,
   순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 상기 카메라로 측정한 현재 프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값과, 이전프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작을 포함하고,
   상기 일정 조건은,
   상기 이미지 변화값의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지의 상기 이미지 변화값이 일정 프레임 동안 변화하다가 상기 임계값 이하가 되는 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
4. 제 3항에 있어서,
   상기 판단하는 동작은,
   상기 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 동작과,
   상기 조건을 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임들간에 동일한 오브젝트가 일정 범위 이상 존재하는 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
5. 제 1항에 있어서,
   상기 추적하는 동작은,
   상기 오브젝트의 특징을 추출한 후 서버로 전송하여, 상기 서버로부터 수신한 추적용 데이터로 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
6. 제 5항에 있어서,
   상기 추적하는 동작은,
   상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 상기 추출된 특징의 밀도값이 임계값 이상이라고 판단된 경우 수행되는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
7. 제 1항에 있어서,
   상기 추적하는 동작은,
   상기 오브젝트의 초기위치 및 상기 오브젝트의 자세 중 적어도 하나를 계산하는 동작 후, 수행되는 것을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
8. 제 1항에 있어서,
   상기 추적하는 동작은,
   상기 오브젝트의 최대 추적 개수를 설정하는 동작 수행 후, 수행하는 것을 더 포함하고,
   상기 최대 추적 개수보다 추적할 오브젝트의 수가 작을 경우, 상기 추적할 오브젝트의 수가 상기 최대 추적 개수에 도달할 때까지, 상기 오브젝트를 추적하는 추적모드를 수행하면서, 다른 오브젝트들에 대해 인식모드를 동시 수행하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
9. 제 8항에 있어서,
   상기 추적모드는 상기 서버로부터 수신한 추적용 데이터를 이용하여, 상기 카메라로부터 수신한 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함하고,
   상기 인식 모드는 상기 카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하는 동작과, 상기 프레임에 오브젝트가 일정 조건을 만족하는지 여부를 판단하는 동작과, 상기 일정 조건을 만족하다고 판단한 경우, 상기 오브젝트를 인식하는 동작과, 상기 인식한 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 추적용 데이터로 추적하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 방법.
10. 오브젝트의 움직임을 측정하는 센서부;
    상기 오브젝트를 촬영하여 상기 프레임을 수신하는 카메라를 포함하는 입력부;
    상기 오브젝트의 움직임에 관한 데이터를 저장하는 메모리;
    상기 오브젝트의 상태를 표시하는 디스플레이 모듈;
    전자 장치와 서버간의 통신을 위한 무선 통신부를 제어하는 프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는,
    카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하고 상기 프레임이 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하고 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임의 오브젝트를 인식하고 상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 수행하도록 제어하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
11. 제 10 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 현재 프레임 이전에 적어도 하나 이상의 프레임들의 센서값을 모션 센서로 측정하여 상기 센서값들의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하도록 수행되는 것을 포함하고,
    상기 일정 조건은,
    상기 센서값들의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지, 상기 센서값이 일정 프레임 동안 변화하다가 일정 시간 동안 상기 임계값 이하인 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
12. 제 10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    순차적으로 상기 프레임을 수신함에 따라, 상기 카메라로 측정한 현재 프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값과, 이전프레임과 그의 인접 프레임간의 이미지 변화값의 크기 변화가 상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하고,
    상기 일정 조건은,
    상기 이미지 변화값의 크기를 임계값을 기준으로 판단하며, 상기 현재 프레임 이전의 프레임들에서부터 상기 현재 프레임까지, 상기 이미지 변화값이 일정 프레임 동안 변화하다가 일정 시간 동안 상기 임계값 이하인 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
13. 제 12항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하도록 수행되고,
    상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 프레임들간에 동일한 오브젝트가 일정 범위 이상 존재하는 조건을 만족하는지 여부를 판단하도록 수행되는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
14. 제 10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 오브젝트의 특징을 추출한 후 서버로 전송하여, 서버로부터 수신한 추적용 데이터로 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하도록 수행되는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
15. 제 14항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 상기 추출된 특징의 밀도값이 임계값 이상이라고 판단된 경우 추적하도록 수행되는 것을 더 포함하는 전자 장치.
16. 제 10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 오브젝트의 초기위치 및 상기 오브젝트의 자세 중 적어도 하나를 계산하는 동작 후, 수행하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
17. 제 10항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 오브젝트의 최대 추적 개수를 설정하는 동작 수행 후, 수행하는 것을 더 포함을 더 포함하고,
    상기 최대 추적 개수보다 추적할 오브젝트의 수가 작을 경우, 상기 추적할 오브젝트의 수가 상기 최대 추적 개수에 도달할 때까지, 상기 오브젝트를 추적하는 추적모드를 수행하면서, 다른 오브젝트들에 대해 인식모드를 동시 수행하는 것을 특징으로 하는 전자 장치.
18. 카메라로 촬영한 프레임을 순차적으로 수신하는 동작;
    상기 프레임에 오브젝트가 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족하는지 여부를 판단하는 동작;
    상기 일정 조건들 중 적어도 하나를 만족한다고 판단한 경우, 상기 오브젝트를 인식하는 동작; 및
    상기 오브젝트의 특징을 추출한 후, 추적용 데이터를 생성하여 상기 프레임에서 상기 오브젝트를 추적하는 동작을 포함하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체.

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