KR20230053361A - Method, apparatus and computer-readable recording medium for generating product images displayed in an internet shopping mall based on an input image - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 유저 계정으로부터 상품을 촬영한 입력 이미지를 수신하는 경우, 수신된 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 인식 및 추출하고, 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 추출된 적어도 하나의 객체를 합성시킬 배경 이미지를 데이터 베이스에서 검색하여, 검색된 배경 이미지에 적어도 하나의 객체를 합성하고, 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 규격에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a method for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image, and more specifically, when receiving an input image of a product photographed from a user account, recognizing at least one object in the received image. And extracting, searching the database for a background image to be synthesized with at least one object extracted through a pre-stored artificial intelligence algorithm, synthesizing at least one object in the searched background image, and matching the standard required by the Internet shopping mall. The present invention relates to a technique of editing and generating product images displayed in an Internet shopping mall.
코로나 바이러스(covid-19)로 촉발된 비대면 시대에서 온라인 쇼핑 시장의 규모는 급속도로 성장하고 있다. 통계청에 따르면 2020년 온라인 쇼핑 시장 규모는 사상 최대치인 161조원 대로 집계되고 있다. 또한, 청년층의 쇼핑몰 창업에 대한 관심도 증가함에 따라 온라인 쇼핑 시장의 규모는 점차적으로 증가될 것으로 전망하고 있다. 그러나, 온라인 쇼핑 시장에 처음 진입하는 판매자는 상품을 판매하기 위한 전반적인 작업(예: 촬영, 상세 페이지 제작)에 많은 시간과 비용을 투자하게 되는데, 온라인 쇼핑 시장 특성 상 초반에 투자 대비 매출이 발생하지 않아, 대부분의 판매자들이 손해가 막심하다. 이에 따라, 온라인 쇼핑 플랫폼을 개발하는 기업들은 상품 판매에 소모되는 시간 및 비용을 절감하기 위한 다양한 기술들을 개발하고 있다. In the non-face-to-face era triggered by the coronavirus (covid-19), the scale of the online shopping market is growing rapidly. According to the National Statistical Office, the size of the online shopping market in 2020 is being counted at 161 trillion won, the largest ever. In addition, it is expected that the size of the online shopping market will gradually increase as the interest in starting a shopping mall among young people increases. However, sellers who enter the online shopping market for the first time invest a lot of time and money in the overall work (e.g., shooting, production of detailed pages) to sell products, but due to the nature of the online shopping market, sales compared to the investment do not occur in the early stages. No, most sellers are at a loss. Accordingly, companies developing online shopping platforms are developing various technologies to reduce time and cost consumed in product sales.
일 예로서, 한국등록특허 10-1952371(원클릭 쇼핑몰 상품 등록 관리에 의한 쇼핑몰 서비스 제공 장치 및 그 방법)에는 개별 쇼핑몰 운영자가 상품을 쇼핑몰에 등록하기 위한 사진 촬영, 이미지 편집 작업, 텍스트 입력 작업 등의 상품 정보 등록 작업을 원 클릭으로 수행하도록 하는 기술이 개시되어 있다.As an example, Korean Registered Patent No. 10-1952371 (apparatus and method for providing shopping mall service by one-click shopping mall product registration management) includes photographing, image editing, text input, etc. for individual shopping mall operators to register products in the shopping mall. A technique for performing a product information registration operation with one click is disclosed.
그러나, 상술한 기술에서는 단순히 촬영한 사진을 일반적인 툴을 사용해 편집하는 기술만이 개시되어 있을 뿐, 유저 계정으로부터 상품을 촬영한 입력 이미지를 수신하는 경우, 수신된 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 인식 및 추출하고, 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 추출된 적어도 하나의 객체를 합성시킬 배경 이미지를 데이터 베이스에서 검색하여, 검색된 배경 이미지에 적어도 하나의 객체를 합성하고, 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 규격에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 기술이 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.However, in the above-described technology, only a technology of editing a photographed photograph using a general tool is disclosed, and when an input image of a product photographed is received from a user account, at least one object in the received image is recognized and Extract, search the database for a background image to be synthesized with at least one object extracted through a pre-stored artificial intelligence algorithm, synthesize at least one object with the searched background image, and edit it to meet the standards required by the Internet shopping mall. Therefore, technology for generating product images displayed in Internet shopping malls has not been disclosed, and the need for a technology capable of solving this problem is on the rise.
이에 본 발명은, 유저 계정으로부터 상품을 촬영한 입력 이미지를 수신하는 경우, 수신된 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 인식 및 추출하고, 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 추출된 적어도 하나의 객체를 합성시킬 배경 이미지를 데이터 베이스에서 검색하여, 검색된 배경 이미지에 적어도 하나의 객체를 합성하고, 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 규격에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하고, 생성된 이미지를 인터넷 쇼핑몰에 등록함으로써, 인터넷 쇼핑 시장에서 활동하고 있는 판매자가 소모하는 시간과 비용을 절감시키는 것에 그 목적이 있다.Therefore, the present invention, when receiving an input image of a product taken from a user account, recognizes and extracts at least one object in the received image, and synthesizes the at least one object extracted through a pre-stored artificial intelligence algorithm. An image is searched in the database, at least one object is synthesized with the searched background image, edited to correspond to the standards required by the Internet shopping mall, product images displayed on the Internet shopping mall are created, and the created image is displayed on the Internet shopping mall. By registering, the purpose is to reduce the time and cost consumed by sellers active in the Internet shopping market.
본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법에 있어서, 유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 상기 수신된 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 식별하여, 상기 식별된 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출 단계; 상기 객체 추출 단계의 기능 수행이 완료되면, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 합성하는 배경 합성 단계; 및 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 상품 이미지 생성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the method for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors according to an embodiment of the present invention , object extraction step of identifying at least one object located in the received input image and extracting the identified at least one object when receiving an input image from a user account; When the function of the object extraction step is completed, a plurality of background images based on the at least one extracted object are searched for in a pre-stored background database, and the extracted at least one object is added to each of the searched plurality of background images. a background synthesis step of synthesizing; and when synthesis of the at least one extracted object is completed with each of the plurality of searched background images, when creation of a synthesis image is completed, the generated synthesis image is inserted into a product list of an Internet shopping mall. and a product image generation step of generating a product image displayed in the Internet shopping mall by editing the product image to correspond to one of the product type or the second type, which is an image type inserted into the product detail page of the Internet shopping mall.
상기 객체 추출 단계는, 상기 유저 계정으로부터 상기 입력 이미지를 수신하는 경우, 기 저장된 객체 인식 알고리즘을 기반으로 상기 수신된 입력 이미지를 분석하여, 상기 분석된 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 식별하여 추출하는 객체 식별 단계; 및 상기 입력 이미지에서 상기 적어도 하나의 객체가 추출되는 경우, 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 검토를 상기 유저 계정에게 요청하여, 상기 유저 계정에 의해 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 검토가 완료되면, 상기 적어도 하나의 객체를 이용하여 상기 배경 합성 단계를 시작하도록 요청하는 합성 요청 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.In the object extraction step, when the input image is received from the user account, the received input image is analyzed based on a pre-stored object recognition algorithm, and at least one object in the analyzed input image is identified and extracted. object identification; and when the at least one object is extracted from the input image, requests the user account to review the at least one extracted object, and the review of the at least one extracted object is completed by the user account. Preferably, it includes; a synthesizing request step of requesting to start the background synthesizing step using the at least one object.
상기 배경 합성 단계는, 상기 합성 요청 단계의 기능 수행이 완료되는 경우, 기 저장된 인공지능 알고리즘을 기반으로, 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 종류, 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 선호도, 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 사용 계절 및 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 트렌드 중 적어도 하나를 분석하는 객체 분석 단계; 상기 객체 분석 단계에 의해 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품에 대한 분석이 완료되는 경우, 상기 상품에 대한 분석 결과 값을 기반으로, 상기 적어도 하나의 객체와의 적합도가 지정된 수치 이상인 복수 개의 배경 이미지를 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 검색하여, 상기 유저 계정에게 검색된 복수 개의 배경 이미지를 추천하는 배경 이미지 추천 단계; 상기 유저 계정으로부터 상기 추천된 복수 개의 배경 이미지 중 적어도 하나를 선택하는 제1 입력을 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 입력에 기반한 적어도 하나의 배경 이미지에 상기 적어도 하나의 객체를 합성하여, 상기 합성 이미지를 생성하는 제1 합성 단계; 및 상기 유저 계정으로부터 상기 제1 입력이 아닌 다른 배경 이미지를 제공받는 제2 입력을 수신하는 경우, 상기 제2 입력에 기반한 다른 배경 이미지에 상기 적어도 하나의 객체를 합성하여, 상기 합성 이미지를 생성하는 제2 합성 단계;를 포함하는 것이 가능하다.In the background synthesizing step, when the function of the synthesizing request step is completed, the type of product corresponding to the at least one object and the preference of the product corresponding to the at least one object are based on a pre-stored artificial intelligence algorithm. , Object analysis step of analyzing at least one of a usage season of the product corresponding to the at least one object and a trend of the product corresponding to the at least one object; When the analysis of the product corresponding to the at least one object is completed by the object analysis step, based on the analysis result value of the product, a plurality of background images having a degree of conformity with the at least one object equal to or greater than a specified value. a background image recommendation step of searching for ? in a previously stored background database and recommending a plurality of searched background images to the user account; When a first input for selecting at least one of the plurality of recommended background images is received from the user account, the at least one object is synthesized with the at least one background image based on the received first input, and the combination is performed. a first synthesis step of generating an image; and when receiving a second input for receiving a background image other than the first input from the user account, synthesizing the at least one object with another background image based on the second input to generate the synthesized image. It is possible to include; a second synthesis step.
상기 객체 분석 단계는, 상기 제1 합성 단계 및 상기 제2 합성 단계 중 하나가 완료됨에 따라 상기 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 기반으로 상기 합성 이미지를 분석하여, 상기 분석된 합성 이미지를 표현하는 키워드를 키워드 데이터 베이스에서 추출하는 것이 가능하다.In the object analysis step, when generation of the synthesized image is completed as one of the first synthesizing step and the second synthesizing step is completed, the synthesized image is analyzed based on the pre-stored artificial intelligence algorithm, It is possible to extract keywords expressing the analyzed synthesized image from the keyword database.
상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은, 상기 적어도 하나의 객체와 대응되는 상품의 종류와 동일한 종류의 다른 상품의 선호도 데이터, 사용 계절 데이터, 판매량 데이터 및 트렌드 데이터 중 적어도 하나를 학습 데이터로써 머신 러닝하여, 업데이트 되는 것이 가능하다.The pre-stored artificial intelligence algorithm performs machine learning on at least one of preference data, usage season data, sales volume data, and trend data of another product of the same type as the type of product corresponding to the at least one object as learning data, and updates it is possible to become
상기 상품 이미지 생성 단계는, 상기 합성 이미지의 생성이 완료된 상태에서, 상기 유저 계정으로부터 상기 합성 이미지를 상기 제1 타입에 대응되는 이미지로 편집하도록 요청하는 입력을 수신하는 경우, 제1 타입 이미지 생성 프로세스를 시작하는 제1 타입 프로세스 시작 단계; 상기 제1 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지를 상기 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 썸네일 이미지의 규격으로 변경하거나 상기 인터넷 쇼핑몰에서 제공하는 복수 개의 상품에 대한 제품 리스트 중 하나에 삽입하기 위한 규격으로 변경하는 썸네일 규격 편집 단계; 및 상기 썸네일 규격 편집 단계가 완료되는 경우, 규격 변경이 완료된 합성 이미지를 이미지 호스팅 등록하고, 호스팅 등록된 합성 이미지의 HTML 코드를 생성하여, 상기 인터넷 쇼핑몰에 썸네일 이미지로 등록하는 썸네일 이미지 등록 단계;를 포함하는 것이 가능하다.The product image generating step may include a first-type image creation process when an input requesting editing of the synthesized image into an image corresponding to the first type is received from the user account in a state in which the creation of the synthesized image is completed. A first type process starting step of starting a; When the first type image generation process starts, the composite image is changed to a thumbnail image standard required by the Internet shopping mall or to a standard for inserting into one of a product list for a plurality of products provided by the Internet shopping mall. Editing a thumbnail standard to change; and when the thumbnail standard editing step is completed, a thumbnail image registration step of registering the synthesized image for which the standard change has been completed as image hosting, generating HTML code of the hosted synthesized image, and registering the synthesized image as a thumbnail image in the Internet shopping mall. It is possible to include
상기 상품 이미지 생성 단계는, 상기 합성 이미지의 생성이 완료된 상태에서, 상기 유저 계정으로부터 상기 합성 이미지를 상기 제2 타입에 대응되는 이미지로 편집하도록 요청하는 입력을 수신하는 경우, 제2 타입 이미지 생성 프로세스를 시작하는 제2 타입 프로세스 시작 단계; 상기 제2 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지를 상기 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 상세 페이지에 삽입되는 이미지의 규격으로 변경하는 페이지 규격 편집 단계; 및 상기 페이지 규격 편집 단계의 수행이 완료되는 경우, 규격 변경이 완료된 합성 이미지를 이미지 호스팅 등록하고, 호스팅 등록된 합성 이미지의 HTML 코드를 생성하여, 상기 인터넷 쇼핑몰의 상세 페이지에 삽입되는 이미지로 등록하는 페이지 이미지 등록 단계;를 포함하는 것이 가능하다.The product image generating step may include a second type image creation process when an input requesting editing of the synthesized image into an image corresponding to the second type is received from the user account in a state in which the synthesized image has been generated. a second type process initiation step of starting; a page standard editing step of changing the synthesized image into a standard of an image inserted into a detailed page requested by the Internet shopping mall when the second type image generation process starts; and when the page specification editing step is completed, registering the composite image for which the specification has been changed as image hosting, generating HTML code of the hosted composite image, and registering it as an image to be inserted into the detail page of the Internet shopping mall. It is possible to include; page image registration step.
상기 페이지 이미지 등록 단계는, 상기 페이지 이미지 등록 단계 수행 시, 상기 유저 계정에게 상기 객체 분석 단계에서 추출된 키워드를 제공하여, 상기 유저 계정으로 하여금 상기 제공된 키워드를 통해 상기 인터넷 쇼핑몰에 등록될 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품을 설명하는 설명 정보를 작성하도록 요청하여, 상기 유저 계정에 의해 작성된 설명 정보를 상기 합성 이미지 내에 입력하는 것이 가능하다.In the page image registration step, when the page image registration step is performed, the keyword extracted in the object analysis step is provided to the user account, and the at least one of the at least one item to be registered in the Internet shopping mall through the provided keyword is provided. It is possible to input description information prepared by the user account into the composite image by requesting creation of description information describing a product corresponding to an object of the user account.
본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치에 있어서, 유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 상기 수신된 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 식별하여, 상기 식별된 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출부; 상기 객체 추출부의 기능 수행이 완료되면, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 합성하는 배경 합성 단계; 및 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 상품 이미지 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In an apparatus for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors according to an embodiment of the present invention , When receiving an input image from a user account, an object extraction unit for identifying at least one object located in the received input image and extracting the identified at least one object; When the function of the object extraction unit is completed, a plurality of background images based on the at least one extracted object are searched for in a pre-stored background database, and the at least one extracted object is combined with each of the plurality of searched background images. a background synthesis step; and when synthesis of the at least one extracted object is completed with each of the plurality of searched background images, when creation of a synthesis image is completed, the generated synthesis image is inserted into a product list of an Internet shopping mall. and a product image generation unit that generates a product image to be displayed in the Internet shopping mall by editing the image type to correspond to one of the product type or the second type, which is an image type inserted into a product detail page of the Internet shopping mall.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터-판독가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은; 유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 상기 수신된 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 식별하여, 상기 식별된 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출 단계; 상기 객체 추출 단계의 기능 수행이 완료되면, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 합성하는 배경 합성 단계; 및 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 상품 이미지 생성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A computer-readable recording medium according to an embodiment of the present invention, wherein the computer-readable recording medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps, the steps including; an object extraction step of identifying at least one object located in the received input image and extracting the identified at least one object when an input image is received from a user account; When the function of the object extraction step is completed, a plurality of background images based on the at least one extracted object are searched for in a pre-stored background database, and the extracted at least one object is added to each of the searched plurality of background images. a background synthesis step of synthesizing; and when synthesis of the at least one extracted object is completed with each of the plurality of searched background images, when creation of a synthesis image is completed, the generated synthesis image is inserted into a product list of an Internet shopping mall. and a product image generation step of generating a product image displayed in the Internet shopping mall by editing the product image to correspond to one of the product type or the second type, which is an image type inserted into the product detail page of the Internet shopping mall.
본 발명인 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법은, 유저 계정으로부터 인터넷 쇼핑몰에 등록할 상품을 촬영한 입력 이미지를 수신하는 경우, 수신된 입력 이미지를 분석하여 분석된 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 객체에 대응되는 배경 이미지를 검색하며, 검색된 배경 이미지에 추출된 적어도 하나의 객체를 합성할 수 있다.According to the present invention, a method for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image is, when an input image of a product to be registered in an Internet shopping mall is received from a user account, the input image is analyzed by analyzing the received input image. At least one object in the image may be extracted, a background image corresponding to the extracted at least one object may be retrieved, and the extracted at least one object may be synthesized with the retrieved background image.
배경 이미지에 적어도 하나의 객체를 합성하여 합성 이미지의 생성을 완료하는 경우, 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 썸 네일 이미지 및 상세 페이지 이미지 중 적어도 하나의 이미지에 대응되는 규격으로 합성 이미지를 편집함으로써, 복수 개의 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 상품 이미지를 생성 및 등록할 수 있다.When the creation of a composite image is completed by synthesizing at least one object with a background image, a plurality of Internet Product images requested by the shopping mall can be created and registered.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법의 객체 추출 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치의 배경 합성부를 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법의 기 저장된 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치의 상품 이미지 생성부를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치의 상품 이미지 생성부를 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.1 is a flowchart illustrating a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an object extraction step of a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a background composition unit of an apparatus for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram for explaining a pre-stored artificial intelligence algorithm of a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram for explaining a product image generating unit of an apparatus for generating product images displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
6 is another diagram for explaining a product image generating unit of an apparatus for generating product images displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.In the following, various embodiments and/or aspects are disclosed with reference now to the drawings. In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to facilitate a general understanding of one or more aspects. However, it will also be appreciated by those skilled in the art that such aspect(s) may be practiced without these specific details. The following description and accompanying drawings describe in detail certain illustrative aspects of one or more aspects. However, these aspects are exemplary and some of the various methods in principle of the various aspects may be used, and the described descriptions are intended to include all such aspects and their equivalents.
본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.References to “embodiment,” “example,” “aspect,” “example,” etc., used in this specification should not be construed as indicating that any aspect or design described is preferable to or advantageous over other aspects or designs. .
또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" mean that the feature and/or element is present, but excludes the presence or addition of one or more other features, elements and/or groups thereof. It should be understood that it does not.
또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.In addition, terms including ordinal numbers such as first and second may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention. The terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.
또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 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 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, in the embodiments of the present invention, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, are those commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. have the same meaning. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the embodiments of the present invention, an ideal or excessively formal meaning not be interpreted as
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a flowchart illustrating a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법은 객체 추출 단계(S101 단계), 배경 합성 단계(S103 단계) 및 상품 이미지 생성 단계(S105 단계)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors includes the object extraction step. (Step S101), a background synthesis step (Step S103), and a product image generation step (Step S105) may be included.
S101 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 상기 수신된 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 식별하여, 상기 식별된 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 수신된 입력 이미지 내에서 적어도 하나의 객체를 식별하기 위해 기 저장된 객체 인식 알고리즘을 기반으로, 상기 수신된 입력 이미지를 분석하여, 분석 결과에 따라 적어도 하나의 객체를 식별하고, 식별된 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 상기 프로세서가 객체를 식별 및 추출하기 위한 자세한 설명은 도 2에서 설명하도록 한다.In step S101, the one or more processors (hereinafter referred to as processors), when receiving an input image from a user account, identify at least one object located in the received input image, and extract the identified at least one object can do. The processor analyzes the received input image based on a pre-stored object recognition algorithm to identify at least one object in the received input image, identifies at least one object according to the analysis result, and identifies the identified at least one object. At least one object can be extracted. A detailed description for identifying and extracting an object by the processor will be described with reference to FIG. 2 .
일 실시예에 따르면, 상기 입력 이미지는, 상기 유저 계정이 인터넷 쇼핑몰을 통해 판매하기 위해 상품을 촬영한 이미지일 수 있다. 상기 적어도 하나의 객체는 상기 입력 이미지 내에 위치한 상품을 포함할 수 있으며, 상품뿐만 아니라 상품을 부각하기 위한 모델과 다른 제품을 포함할 수 있다.According to one embodiment, the input image may be an image of a product captured by the user account to be sold through an Internet shopping mall. The at least one object may include a product located in the input image, and may include not only the product but also a product different from a model for highlighting the product.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 객체의 추출이 완료되면, 상기 배경 합성 단계(S103 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, when the extraction of the at least one object is completed, the processor may perform the background synthesis step (step S103).
S103 단계에서, 상기 프로세서는 상기 객체 추출 단계(S101 단계)의 수행이 완료되면, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 합성할 수 있다.In step S103, when the object extraction step (step S101) is completed, the processor searches for a plurality of background images based on the at least one extracted object from a pre-stored background database, and searches for the plurality of background images. Each of the extracted at least one object may be synthesized.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 복수 개의 배경 이미지를 검색 시, 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 적어도 하나의 객체에 대한 분석을 실시하여, 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 복수 개의 배경 이미지를 검색할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지에 상기 적어도 하나의 객체를 합성함으로써, 합성 이미지를 생성할 수 있다. According to an embodiment, when searching for the plurality of background images in the pre-stored background database, the processor analyzes the at least one object through a pre-stored artificial intelligence algorithm to determine the at least one object. A plurality of corresponding background images may be searched. Accordingly, the processor may generate a synthesized image by combining the at least one object with the plurality of searched background images.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 적어도 하나의 객체의 합성을 완료하는 경우, 상품 이미지 생성 단계(S105 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, the processor may perform a product image creation step (step S105) when compositing of the at least one object to each of the plurality of background images is completed.
S105 단계에서, 상기 프로세서는 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집할 수 있다.In step S105, the processor inserts the generated synthesized image into a product list of an Internet shopping mall when creation of a synthesized image is completed as synthesis of the at least one extracted object is completed with each of the plurality of searched background images. It can be edited to correspond to one of the first type, which is an image type to be used, or the second type, which is an image type inserted into a product detail page of an Internet shopping mall.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 합성 이미지의 편집을 완료함으로써, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성할 수 있다. 상기 합성 이미지는 상기 복수 개의 배경 이미지 중 적어도 하나에 상기 적어도 하나의 객체가 합성됨으로써, 생성되는 이미지로써, 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 규격에 대응되도록 수정하기 이전의 이미지일 수 있다.According to an embodiment, the processor may create a product image displayed in an Internet shopping mall by completing editing of the synthesized image. The synthesized image is an image created by combining the at least one object with at least one of the plurality of background images, and may be an image before modification to correspond to a standard required by an Internet shopping mall.
즉, 상기 상품 이미지는 상기 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 규격에 따라 편집 완료한 이미지로써, 인터넷 쇼핑몰에 전시되어, 인터넷 쇼핑몰에 접속하는 다른 유저 계정들에게 제공되는 이미지일 수 있다.That is, the product image may be an image obtained by editing the synthesized image according to a standard required by an Internet shopping mall, displayed on the Internet shopping mall, and provided to other user accounts accessing the Internet shopping mall.
보다 정확하게, 본 명세서에 개시되는 본 발명의 기술적 특징들은, 판매자가 네이버, 쿠팡 및 11번가와 같은 쇼핑 플랫폼에 상품을 등록하거나 개인 쇼핑몰에 상품을 등록 시, 판매자의 시간과 비용을 획기적으로 절감하기 위한 목적을 가지는 특징들을 개시할 수 있다.More precisely, the technical features of the present invention disclosed in this specification are, when a seller registers a product on shopping platforms such as Naver, Coupang, and 11th Street or registers a product on a personal shopping mall, to drastically reduce the time and cost of the seller Features that have a purpose can be disclosed.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법의 객체 추출 단계를 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating an object extraction step of a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법은 객체 추출 단계(예: 도 1의 객체 추출 단계(S101 단계))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors includes the object extraction step. (eg, object extraction step (S101 step) of FIG. 1).
일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 수신된 입력 이미지 내에서 적어도 하나의 객체를 식별 및 추출할 수 있다.According to an embodiment, the one or more processors (hereinafter referred to as processors) may identify and extract at least one object from the received input image when receiving an input image from a user account.
일 실시예에 따르면, 상기 객체 추출 단계는 상기 입력 이미지 내에서 상기 적어도 하나의 객체를 식별 및 추출하기 위한 단계인 객체 식별 단계(S201 단계) 및 합성 요청 단계(S203 단계)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the object extraction step may include an object identification step (step S201) and a synthesis request step (step S203), which are steps for identifying and extracting the at least one object in the input image.
S201 단계에서, 상기 프로세서는 상기 유저 계정으로부터 상기 입력 이미지를 수신하는 경우, 기 저장된 객체 인식 알고리즘을 기반으로 상기 수신된 입력 이미지를 분석할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 수신된 입력 이미지를 분석하여, 상기 분석된 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 식별할 수 있다.In step S201, when receiving the input image from the user account, the processor may analyze the received input image based on a pre-stored object recognition algorithm. The processor may analyze the received input image and identify at least one object in the analyzed input image.
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 객체 인식 알고리즘은 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘, R-CNN(Region Convolutional Neural Network) 알고리즘, Fast R-CNN(Fast Region Convolutional Neural Network) 알고리즘, RFCN(Region based Fully Convolutional Neural Network) 알고리즘, YOLO(You Only Look Once) 알고리즘 및 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘 중 적어도 하나를 포함할 수 있으며, 이미지 또는 영상 내의 객체를 인식할 수 있는 알고리즘이면 이에 한정되지 않는다.According to an embodiment, the pre-stored object recognition algorithm is a CNN (Convolutional Neural Network) algorithm, R-CNN (Region Convolutional Neural Network) algorithm, R-CNN (Fast Region Convolutional Neural Network) algorithm, RFCN (Region based Fully It may include at least one of a Convolutional Neural Network (YOLO) algorithm, a You Only Look Once (YOLO) algorithm, and a Single Shot Detector (SSD) algorithm, but is not limited thereto as long as it is capable of recognizing an object in an image or video.
예를 들어, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 객체 인식 알고리즘으로써, 상기 RFCN 알고리즘을 이용하여, 상기 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 인식할 수 있다. 상기 프로세서는 입력 이미지 내에서 위치 정보를 포함하고 있는 스코어 맵(score map)을 이용하여, 상품의 위치를 정확하고 효율적으로 찾아낼 수 있다. 상기 스코어 맵은 CNN 알고리즘을 통해 추출된 특징 맵(feature map)으로부터 획득되며, 각 스코어 맵은 입력된 이미지 내 특정 위치의 정보를 포함할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 특정 위치의 정보를 이용하여 특정 위치마다 분류 결과를 얻어내고, 이 결과를 종합하여 최종적으로 특정 위치 내의 객체를 식별하여 분류할 수 있다.For example, the processor may recognize at least one object located in the input image by using the RFCN algorithm as the pre-stored object recognition algorithm. The processor can accurately and efficiently find the location of a product by using a score map including location information in an input image. The score map is obtained from a feature map extracted through a CNN algorithm, and each score map may include information of a specific location in an input image. Accordingly, the processor may obtain a classification result for each specific location using information of a specific location, and finally identify and classify an object within a specific location by integrating the results.
즉, 상기 프로세서는 상기 객체 식별 단계(S201)를 통해 상기 기 저장된 객체 인식 알고리즘을 기반으로, 상기 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 식별하고, 식별된 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다.That is, the processor may identify at least one object in the input image based on the previously stored object recognition algorithm through the object identification step (S201), and extract the identified at least one object.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 입력 이미지 내에서 적어도 하나의 객체의 추출을 완료하는 경우, 합성 요청 단계(S203 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, the processor may perform a synthesis request step (step S203) when extraction of at least one object in the input image is completed.
S203 단계에서, 상기 프로세서는 상기 입력 이미지에서 상기 적어도 하나의 객체가 추출되는 경우, 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 검토를 상기 유저 계정에게 요청할 수 있다.In step S203, when the at least one object is extracted from the input image, the processor may request the user account to review the at least one extracted object.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 객체 식별 단계(S201)에서 추출된 적어도 하나의 객체가 배경 이미지에 삽입되는 객체인지를 인식하지 못할 수 있다. 더불어, 상기 입력 이미지 내에 포함된 적어도 하나의 객체가 인터넷 쇼핑몰에서 판매할 상품뿐만이 아니라, 상품을 사용하고 있는 모델이거나 상품의 기능을 부각하기 위한 제품을 포함할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 입력 이미지 내에서 추출된 적어도 하나의 객체를 배경 이미지에 합성하기 위하여, 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 상기 유저 계정에게 제공하여, 상기 유저 계정으로부터 상기 추출된 적어도 하나의 객체가 상기 배경 이미지와 합성될 객체인지를 검토 받을 수 있다.According to an embodiment, the processor may not recognize whether the at least one object extracted in the object identification step (S201) is an object inserted into the background image. In addition, at least one object included in the input image may include not only a product to be sold in an Internet shopping mall, but also a model using the product or a product for highlighting the function of the product. Accordingly, the processor provides the at least one extracted object to the user account in order to synthesize the at least one object extracted from the input image with the background image, and the at least one extracted object from the user account. It may be reviewed whether the object is an object to be synthesized with the background image.
일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 유저 계정에 의해 상기 추출된 적어도 하나의 객체(예: 검토 전 적어도 하나의 객체(제1 객체))에 대한 검토가 완료되는 경우, 적어도 하나의 객체(예: 검토 후 적어도 하나의 객체(제2 객체))를 이용하여 배경 합성 단계(예: 도 1의 배경 합성 단계(S103))를 시작할 수 있다. 즉, 상기 프로세서는 상기 입력 이미지 내에서 추출된 적어도 하나의 객체가 배경 이미지와 합성될 객체인지를 상기 유저 계정으로 하여금 검토하도록 하고, 상기 유저 계정으로부터 상기 검토 결과에 기반한 적어도 하나의 객체가 입력되는 경우, 상기 적어도 하나의 하나의 객체를 이용하여 다음 단계를 수행할 수 있다.According to an embodiment, when the review of the at least one extracted object (eg, at least one object before review (first object)) by the user account is completed, the processor selects at least one object (eg, the first object). : After the review, the background composition step (eg, the background composition step (S103) of FIG. 1) may be started using at least one object (the second object). That is, the processor causes the user account to review whether at least one object extracted from the input image is an object to be synthesized with a background image, and at least one object based on the review result is input from the user account. In this case, the next step may be performed using the at least one object.
다른 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 이미지뿐만 아니라 유저 계정으로부터 동영상을 수신하는 경우, 상기 수신된 동영상 내의 객체를 식별 및 추출할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서가 상기 동영 상 내에서 객체를 식별 및 추출 시, 유저 계정으로부터 식별할 객체를 선택하는 입력을 수신할 수 있다. 상기 프로세서는 유저 계정으로부터 식별할 객체를 선택하는 입력을 수신한 경우, 상기 입력에 대응되는 객체를 상기 동영상 내에서 추출할 수 있다.According to another embodiment, when receiving a video from a user account as well as an image, the processor may identify and extract an object in the received video. In this case, when the processor identifies and extracts an object from the video, it may receive an input for selecting an object to be identified from a user account. When the processor receives an input for selecting an object to be identified from a user account, the processor may extract an object corresponding to the input from the video.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치의 배경 합성부를 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating a background composition unit of an apparatus for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
도 3을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치는 배경 합성부(301)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3 , an apparatus for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors is a background synthesis unit. (301).
일 실시예에 따르면, 상기 배경 합성부(301)는 도 1에서 언급된 배경 합성 단계(S103)에서 수행되는 동일한 기능을 수행하는 구성일 수 있다. 즉, 상기 배경 합성부(301)는, 입력 이미지 내에서 적어도 하나의 객체(301a) 추출이 완료되는 경우, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체(301a)에 기반한 복수 개의 배경 이미지(301b)를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지(301b) 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체(301a)를 합성할 수 있다.According to an embodiment, the
일 실시예에 따르면, 상기 배경 합성부(301)는 상기 언급한 기능들을 수행하기 위한 객체 분석부(미도시), 배경 이미지 추천부(미도시), 제1 합성부(미도시) 및 제2 합성부(미도시)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the
일 실시예에 따르면, 상기 객체 분석부는 합성 요청부의 기능 수행이 완료되는 경우, 기 저장된 인공지능 알고리즘을 기반으로 상기 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품의 종류, 상기 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품의 선호도, 상기 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품의 사용 계절 및 상기 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품의 트렌드, 상기 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품의 색상 및 크기 중 적어도 하나를 분석할 수 있다. 이 때, 상기 합성 요청부는 도 2에서 언급되는 합성 요청 단계(S203)와 동일한 기능을 수행하는 구성일 수 있다.According to an embodiment, the object analysis unit, when the function of the synthesis request unit is completed, the type of product corresponding to the at least one
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은 CNN(convolutional neural network) 알고리즘 및 RNN(recurrent neural network) 알고리즘을 포함하고 있어, 상기 객체 분석부가 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품을 분석하는 것은 당연할 것이다. According to one embodiment, the pre-stored artificial intelligence algorithm includes a convolutional neural network (CNN) algorithm and a recurrent neural network (RNN) algorithm, so that the object analysis unit selects at least one object through the pre-stored artificial intelligence algorithm ( It would be natural to analyze products corresponding to 301a).
예를 들어, 상기 객체 분석부는 상기 합성 요청부의 기능 수행이 완료되는 경우, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 적어도 하나의 객체(301a)인 "코트"를 분석할 수 있다. 이 때, 상기 객체 분석부는 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 적어도 하나의 객체(301a)를 분석하여, 적어도 하나(301a)의 객체의 종류가 "의류"인 것을 확인할 수 있다. 상기 객체 분석부는 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 적어도 하나의 객체를 분석하여, "코트"의 선호도가 "버버리>스튜디오 톰보이>막스마라>잇미샤"인 것을 확인할 수 있다. 상기 객체 분석부는 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 적어도 하나의 객체(301a)를 분석하여, "코트"의 사용 계절이 늦가을부터 봄까지인 것을 확인할 수 있다. 상기 객체 분석부는 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 적어도 하나의 객체(301a)를 분석하여, "코트"의 현재 트렌드가 "롱 코트"인 것을 확인할 수 있다. 이 때, 기 저장된 인공지능 알고리즘은 학습 데이터 베이스에 저장된 복수 개의 학습 데이터를 머신 러닝하여, 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체(301a)를 분석할 수 있다.For example, the object analyzer may analyze "coat", which is at least one
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은 적어도 하나의 객체(301a)와 대응되는 상품의 종류와 동일한 종류의 다른 상품의 선호도 데이터, 사용 계절 데이터, 판매량 데이터 및 트렌드 데이터 중 적어도 하나를 학습 데이터로써 머신 러닝하여, 업데이트될 수 있다. 즉, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은 상기 학습 데이터 베이스에 저장된 복수 개의 상품 각각에 대한 선호도 데이터, 사용 계절 데이터, 판매량 데이터 및 트렌드 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 빅 데이터를 학습 데이터로 활용하여, 머신 러닝을 수행할 수 있다.According to an embodiment, the pre-stored artificial intelligence algorithm learns at least one of preference data, usage season data, sales volume data, and trend data of other products of the same type as the type of product corresponding to at least one
다른 실시예에 따르면, 상기 학습 데이터 베이스에는 복수 개의 상품 만이 아니라 모델에 대한 빅 데이터(예: 모델에 대한 연령 별 선호도 데이터, 모델에 대한 패션 스타일 데이터, 모델에 대한 상품 별 선호도 데이터 등)를 포함할 수 있다. 이에 따라, 상기 객체 분석부는 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 적어도 하나의 객체를 분석하여, 적어도 하나의 객체가 "코트를 입고 있는 모델"인 경우, "코트"뿐만 아니라 "모델"에 대한 분석을 진행할 수 있다.According to another embodiment, the learning database includes not only a plurality of products but also big data for the model (eg, preference data for the model by age, fashion style data for the model, preference data for each product for the model, etc.) can do. Accordingly, the object analyzer analyzes at least one object through the pre-stored artificial intelligence algorithm, and when at least one object is a "model wearing a coat", analysis of not only the "coat" but also the "model" can proceed
일 실시예에 따르면, 상기 배경 이미지 추천부는 상기 객체 분석부에 의해 상기 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품에 대한 분석이 완료되는 경우, 상기 상품에 대한 분석 결과 값을 기반으로, 상기 적어도 하나의 객체와의 적합도가 지정된 수치 이상인 복수 개의 배경 이미지(301b)를 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 검색할 수 있다. 상기 배경 이미지 추천부는 상기 복수 개의 배경 이미지(301b)의 검색이 완료되는 경우, 상기 유저 계정에게 검색된 복수 개의 배경 이미지(301b)를 추천할 수 있다.According to an embodiment, the background image recommendation unit, when the analysis of the product corresponding to the at least one
일 실시예에 따르면, 상기 분석 결과 값은, 상기 객체 분석부가 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 적어도 하나의 객체(301a)에 대응되는 상품을 분석하여 획득한 정보일 수 있다. 보다 정확하게, 상기 배경 이미지 추천부는 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 상기 분석 결과 값에 기반한 복수 개의 배경 이미지(301b)를 상기 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 검색할 수 있다. 즉, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은 복수 개의 상품 및 모델 중 적어도 하나에 기반한 배경 이미지(301b)를 검색 가능한 알고리즘일 수 있으며, 상기 배경 합성부에서 수행되는 기능 전반적인 과정에서 활용되는 알고리즘일 수 있다.According to an embodiment, the analysis result value may be information obtained by the object analysis unit analyzing a product corresponding to at least one
예를 들어, 상기 배경 이미지 추천부는, 상기 객체 분석부에 의해 분석된 "코트"에 대한 분석 결과 값(예: 코트의 선호도, 코트의 사용 계절 및 코트의 트렌드)을 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 분석하여, 상기 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 모던한 카페 배경, 낙엽이 많은 공원 배경 등의 복수 개의 배경을 검색해 상기 유저 계정에게 추천할 수 있다.For example, the background image recommendation unit uses the pre-stored artificial intelligence algorithm to convert analysis result values (eg, coat preference, coat use season, and coat trend) for the “coat” analyzed by the object analyzer. After analysis, a plurality of backgrounds, such as a modern cafe background and a park background with many fallen leaves, may be searched for in the previously stored background database and recommended to the user account.
다른 예를 들어, 상기 배경 이미지 추천부는, 상기 객체 분석부에 의해 분석된 "코트" 및 "모델"에 대한 분석 결과 값(예: 코트의 선호도, 모델 별 선호 연령 대, 코트의 색상)을 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 분석하여, 상기 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 "베이지 색 롱 코트를 착장한 20~30대 여성들이 선호하는 모델"과의 적합도가 지정된 수치 이상인 낙엽이 많은 수목원 배경, 노을이 보이는 해변 배경, 고층 빌딩이 많은 도심가 등의 배경 이미지를 검색할 수 있다.In another example, the background image recommender may set the analysis result values (eg, coat preference, preferred age group for each model, coat color) for the "coat" and "model" analyzed by the object analyzer to the It is analyzed through a pre-stored artificial intelligence algorithm, and the background of an arboretum with many fallen leaves that has a goodness of fit with "a model preferred by women in their 20s and 30s wearing beige long coats" in the pre-stored background database. You can search for background images such as visible beach backgrounds and downtown areas with many skyscrapers.
일 실시예에 따르면, 상기 제1 합성부는 상기 유저 계정으로부터 상기 배경 이미지 추천부에 의해 추천된 복수 개의 배경 이미지(301b) 중 적어도 하나를 선택하는 제1 입력을 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 입력에 기반한 적어도 하나의 배경 이미지(301b)에 상기 적어도 하나의 객체(301a)를 합성하여, 합성 이미지(301c)를 생성할 수 있다. 즉, 상기 제1 합성부는 상기 유저 계정에게 추천된 복수 개의 배경 이미지(301b) 중 상기 유저 계정에 의해 적어도 하나가 선택되면, 상기 유저 계정에 의해 선택된 배경 이미지(301b)에 상기 적어도 하나의 객체(301a)를 합성하는 기능을 수행할 수 있다.According to an embodiment, when receiving a first input for selecting at least one of the plurality of
일 실시예에 따르면, 상기 제2 합성부는 상기 유저 계정으로부터 제1 입력이 아닌 다른 배경 이미지를 제공받는 제2 입력을 수신하는 경우, 상기 제2 입력에 기반한 다른 배경 이미지에 상기 적어도 하나의 객체를 합성하여, 합성 이미지를 생성할 수 있다.According to an embodiment, when receiving a second input from the user account for a background image other than the first input, the second composition unit sets the at least one object to a different background image based on the second input. By compositing, a composite image can be created.
일 실시예에 따르면, 상기 객체 분석부는 상기 제1 합성부 및 상기 제2 합성부 중 하나가 완료됨에 따라 상기 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 기반으로, 상기 합성 이미지를 분석할 수 있다. 상기 객체 분석부는 상기 합성 이미지의 분석을 완료하면, 상기 분석된 합성 이미지를 표현하는 키워드를 키워드 데이터 베이스에서 추출할 수 있다. 상기 객체 분석부가 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 기반으로, 상기 합성 이미지를 분석하여, 상기 합성 이미지를 표현하는 키워드를 추출하는 자세한 설명은 도 4에서 설명하도록 한다. According to an embodiment, when generation of the synthesized image is completed as one of the first synthesizing unit and the second synthesizing unit is completed, the object analyzer determines the synthesized image based on the pre-stored artificial intelligence algorithm. can be analyzed. When the analysis of the synthesized image is completed, the object analyzer may extract a keyword representing the analyzed synthesized image from a keyword database. A detailed description of extracting keywords representing the synthesized image by analyzing the synthesized image by the object analyzer based on the pre-stored artificial intelligence algorithm will be described with reference to FIG. 4 .
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법의 기 저장된 인공지능 알고리즘을 설명하기 위한 도면이다.4 is a diagram for explaining a pre-stored artificial intelligence algorithm of a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법은 기 저장된 인공지능 알고리즘을 통해 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 분석하거나 분석된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색할 수 있다. 상기 적어도 하나의 객체에 대한 설명은 도 1 내지 도 3을 참고하도록 한다.Referring to FIG. 4 , a method for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors is a method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall. At least one object in the input image may be analyzed through an intelligent algorithm or a plurality of background images may be searched based on the analyzed at least one object. For a description of the at least one object, refer to FIGS. 1 to 3 .
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘(401)은 학습 데이터 베이스(예: 도 3의 학습 데이터 베이스)(403) 및 키워드 데이터 베이스(405) 중 적어도 하나에 저장되어 있는 데이터들을 학습 데이터로 활용하여, 업데이트될 수 있다.According to an embodiment, the pre-stored
일 실시예에 따르면, 상기 학습 데이터 베이스(403)는 외부 서버(예: 통계 기관의 서버)의 데이터 베이스일 수 있다. 즉, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘(401)은 외부 서버로부터 실시간으로 데이터를 수신받아, 수신된 데이터를 머신러닝하여 업데이트될 수 있다. 이 때, 상기 학습 데이터 베이스(403)에 저장되어 있는 데이터는 적어도 하나의 객체와 대응되는 상품의 종류와 동일한 종류의 다른 상품의 선호도 데이터, 사용 계절 데이터, 판매량 데이터 및 트렌드 데이터 및 배경 이미지 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the
일 실시예에 따르면, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘(401)은 키워드 데이터 베이스(403)로부터 합성 이미지(예: 도 3의 합성 이미지)에 기반한 키워드를 추출할 수 있다. 이 때, 상기 키워드 데이터 베이스는 외부 서버(예: 네이버 블로그)로부터 추출할 수 있다. 예를 들어, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘(401)은 네이버 블로그에 개시되어 있는 개시 글과 특정 상품에 대한 이미지, 해당 개시 글에 기재된 댓글 등을 확인하고, 확인된 내용을 기반으로 머신러닝을 수행하여 업데이트됨에 따라, 합성 이미지와 관련된 키워드를 상기 외부 서버로부터 추출할 수 있다.According to an embodiment, the pre-stored
보다 정확하게, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘(401)은 제1 합성부(예: 도 3의 제1 합성부) 및 제2 합성부(예: 도 3의 제2 합성부) 중 하나의 기능 수행이 완료됨에 따라 생성되는 합성 이미지를 분석하고, 분석된 합성 이미지를 표현하는 키워드를 상기 키워드 데이터 베이스에서 추출할 수 있다. 이 때, 추출되는 키워드는, 사용자가 인터넷 포털 사이트에서 해당 키워드를 입력하여 검색 진행 시, 상기 합성 이미지를 등록하고 있는 인터넷 쇼핑몰을 사용자에게 검색 결과로써 제공하기 위한 태그 역할의 기능을 포함할 수 있다.More precisely, the pre-stored
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치의 상품 이미지 생성부를 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram for explaining a product image generating unit of an apparatus for generating product images displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치는 상품 이미지 생성부(500)를 포함할 수 있다. 상기 상품 이미지 생성부(500) 도 1에서 언급된 상품 이미지 생성 단계(S105 단계)에서 수행되는 기능과 동일한 기능을 수행하는 구성일 수 있다.Referring to FIG. 5 , an apparatus for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor generates product images. It may include
일 실시예에 따르면, 상기 상품 이미지 생성부(500)는 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 입력 이미지 내에서 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지(505a)의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지(505a)를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집할 수 있다. According to an embodiment, when the product
도 5에서는 상기 상품 이미지 생성부(500)가 상기 합성 이미지(505a)를 제1 타입에 대응되는 이미지 타입으로 편집하는 방법에 대해서 설명하도록 한다.In FIG. 5 , a method of editing the
일 실시예에 따르면, 상기 상품 이미지 생성부(500)는 상술한 기능을 수행하기 위한 구성인 제1 타입 프로세스 시작부(501), 썸네일 규격 편집부(503) 및 썸네일 이미지 등록부(505)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the product
일 실시예에 따르면, 상기 제1 타입 프로세스 시작부(501)는 제1 합성부(예: 도 3의 제1 합성부) 및 제2 합성부(예: 도 3의 제2 합성부) 중 하나에 의해 상기 합성 이미지의 생성이 완료된 상태에서, 유저 계정으로부터 상기 합성 이미지(505a)를 상기 제1 타입에 대응되는 이미지로 편집하도록 요청하는 입력을 수신하는 경우, 제1 타입 이미지 생성 프로세스를 시작할 수 있다.According to an embodiment, the first type
일 실시예에 따르면, 상기 제1 타입 이미지 생성 프로세스는 상기 합성 이미지(505a)를 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 썸 네일 이미지의 규격으로 편집하기 위한 프로세스일 수 있다. 상기 썸 네일 이미지는 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 판매하기 위해 등록되는 상품의 대표 이미지를 의미할 수 있다.According to an embodiment, the process of generating the first type image may be a process of editing the
일 실시예에 따르면, 상기 제1 타입 프로세스 시작부(501)는 상기 합성 이미지(505a)를 인터넷 쇼핑몰에서 제공하는 규격으로 변경하기 위해 유저 계정으로부터 쇼핑몰 링크(예: 네이버의 스마트 스토어, 쿠팡, 11번가의 링크)를 입력 받을 수 있다. 상기 제1 타입 프로세스 시작부(501)는 쇼핑몰 링크가 입력되면, 기 저장된 쇼핑몰 데이터 베이스에 저장된 복수 개의 쇼핑몰 규격 정보 중 상기 입력된 쇼핑몰 링크에 대응되는 쇼핑몰 규격 정보를 검색하고, 검색된 쇼핑몰 규격 정보를 통해 썸네일 이미지에 대한 규격을 확인할 수 있다.According to an embodiment, the first type
일 실시예에 따르면, 상기 썸네일 규격 편집부(503)는 상기 제1 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지(505a)를 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 썸네일 이미지의 규격으로 변경하거나 인터넷 쇼핑몰에서 제공하는 복수 개의 상품에 대한 제품 리스트 중 하나에 삽입하기 위한 규격으로 변경할 수 있다.According to an embodiment, the thumbnail
예를 들어, 상기 썸네일 규격 편집부(503)는 상기 제1 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지(505a)를 네이버 스마트 스토어에서 요구하는 썸네일 이미지의 규격으로 편집할 수 있다. 보다 정확하게 상기 썸네일 규격 편집부(503)는 상기 합성 이미지(505a)의 사이즈를 640x640픽셀 사이즈의 정사각형 형태로 편집할 수 있다. 상기 썸네일 규격 편집부(503)는 상기 합성 이미지(505a)의 용량을 4MB미만으로 압축할 수 있다. 상기 썸네일 규격 편집부(503)는 상기 합성 이미지(505a)의 파일 형식을 jpg, jpeg, gif, png 중 하나로 변경할 수 있다. 더불어, 상기 썸네일 규격 편집부(503)는 상기 합성 이미지(505a)의 누끼를 편집하거나 일부 영역을 삭제, 색 전환, 부분 강조할 수 있다. For example, when the first type image generation process starts, the thumbnail
일 실시예에 따르면, 상기 썸네일 규격 편집부(503)는 합성 이미지(505a)의 규격이 변경 완료되면, 인터넷 쇼핑몰에서 제공하는 복수 개의 상품에 대한 제품 리스트 중 하나에 삽입하기 위하여, 상기 합성 이미지(505a)의 규격을 상기 제품 리스트에 삽입되기 위한 규격으로 변경할 수 있다. 상기 제품 리스트는 복수 개의 판매자가 등록한 상품들에 대한 대략적인 이미지와 정보가 포함된 리스트일 수 있다.According to an embodiment, when the specification of the
일 실시예에 따르면, 상기 썸네일 이미지 등록부는 상기 썸네일 규격 편집부의 기능 수행이 완료되는 경우, 규격 변경이 완료된 합성 이미지(505a)를 이미지 호스팅 등록할 수 있다. 상기 썸네일 이미지 등록부는 상기 합성 이미지(505a)의 이미지 호스팅 등록이 완료되는 경우, 상기 호스팅 등록된 합성 이미지(505a)의 HTML 코드를 생성하여, 상기 인터넷 쇼핑몰에 썸네일 이미지로 등록할 수 있다.According to an embodiment, the thumbnail image registering unit may register a
일 실시예에 따르면, 상기 이미지 호스팅은 대용량 파일로 인해 트래픽(traffic)이 자주 초과되는 사용자들에게 파일의 저장 및 링크를 목적으로 제공하기 위한 이미지 및 파일에 대한 링크 전용 호스팅 서비스일 수 있다. 이 때, 이미지 호스팅된 합성 이미지는 HTML(Hypertext Markup Language) 코드로 생성하고, 사용자는 상기 생성된 HTML 코드를 통해 합성 이미지(505a)를 시청할 수 있다. 즉, 상기 썸네일 이미지 등록부는 상기 HTML 코드를 통해 인터넷 쇼핑몰의 대표 이미지 등록 항목(505b)에 상기 합성 이미지(505a)를 썸네일 이미지로써 등록할 수 있다.According to one embodiment, the image hosting may be a link-only hosting service for images and files to provide for the purpose of storing and linking files to users whose traffic frequently exceeds due to large files. At this time, the image-hosted synthesized image is created with HTML (Hypertext Markup Language) code, and the user can view the
다른 실시예에 따르면, 상기 상품 이미지 생성부(500)는 도 2에서 언급된 동영상을 기반으로 추출된 객체에 기반한 상품 이미지를 생성할 수 있다. 즉, 상기 상품 이미지 생성부(500)는 동영상 내에서 객체의 추출이 완료되면, 추출된 객체를 기반으로, 상기 제1 타입 프로세스 시작부(501), 상기 썸네일 규격 편집부(503) 및 상기 썸네일 이미지 등록부(505) 중 적어도 하나의 기능을 수행하여, 썸 네일 이미지를 생성할 수 있다. According to another embodiment, the product
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치의 상품 이미지 생성부를 설명하기 위한 다른 도면이다.6 is another diagram for explaining a product image generating unit of an apparatus for generating product images displayed in an Internet shopping mall based on an input image according to an embodiment of the present invention.
도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치는 상품 이미지 생성부(600)(예: 도 5의 상품 이미지 생성부(500))를 포함할 수 있다. 상기 상품 이미지 생성부(600) 도 1에서 언급된 상품 이미지 생성 단계(S105 단계)에서 수행되는 기능과 동일한 기능을 수행하는 구성일 수 있다.Referring to FIG. 6 , an apparatus for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processor generates product images. A unit 600 (eg, the product
일 실시예에 따르면, 상기 상품 이미지 생성부(600)는 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 입력 이미지 내에서 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집할 수 있다. According to an embodiment, the product
도 6에서는 상기 상품 이미지 생성부(600)가 상기 합성 이미지를 제2 타입에 대응되는 이미지 타입으로 편집하는 방법에 대해서 설명하도록 한다.In FIG. 6 , a method of editing the synthesized image into an image type corresponding to the second type by the product
일 실시예에 따르면, 상기 상품 이미지 생성부(600)는 상술한 기능을 수행하기 위한 구성인 제2 타입 프로세스 시작부(601), 페이지 규격 편집부(603) 및 페이지 이미지 등록부(605)를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the product
일 실시예에 따르면, 상기 제2 타입 프로세스 시작부(601)는 합성 이미지의 생성이 완료된 상태에서, 유저 계정으로부터 상기 합성 이미지를 제2 타입에 대응되는 이미지로 편집하도록 요청하는 입력을 수신하는 경우, 제2 타입 이미지 생성 프로세스를 시작할 수 있다.According to an embodiment, when the second type
일 실시예에 따르면, 상기 제2 타입 이미지 생성 프로세스는 상기 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 상세 페이지에 삽입되는 이미지의 규격으로 편집하기 위한 프로세스일 수 있다. 상기 상세 페이지에 삽입되는 이미지는 상품에 대한 기능 정보 및 디자인 정보를 인터넷 쇼핑몰에 접속하는 사용자에게 제공하기 위하여, 상품을 홍보하기 위한 목적을 가지는 이미지일 수 있다.According to an embodiment, the process of generating the second type image may be a process of editing the composite image to a standard of an image inserted into a detail page requested by an Internet shopping mall. The image inserted into the detailed page may be an image having a purpose of promoting a product in order to provide function information and design information on the product to a user accessing an Internet shopping mall.
일 실시예에 따르면, 상기 제2 타입 프로세스 시작부(601)는 상기 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 상세 페이지에 삽입되는 이미지의 규격으로 변경하기 위해 유저 계정으로부터 쇼핑몰 링크(예: 네이버의 스마트 스토어, 쿠팡, 11번가의 링크)를 입력 받을 수 있다. 상기 제2 타입 프로세스 시작부(601)는 쇼핑몰 링크가 입력되면, 기 저장된 쇼핑몰 데이터 베이스(예: 도 4의 기 저장된 쇼핑몰 데이터 베이스)에 저장된 복수 개의 쇼핑몰 규격 정보 중 상기 입력된 쇼핑몰 링크에 대응되는 쇼핑몰 상세 페이지 규격 정보를 검색하고, 검색된 쇼핑몰 상세 페이지 규격 정보를 통해 상세 페이지에 삽입되는 이미지에 대한 규격을 확인할 수 있다.According to an embodiment, the second type
일 실시예에 따르면, 상기 페이지 규격 편집부(603)는 상기 제2 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 상세 페이지에 삽입되는 이미지의 규격으로 변경할 수 있다.According to an embodiment, the page
예를 들어, 상기 페이지 규격 편집부(603)는 상기 제2 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지를 네이버 스마트 스토어에서 요구하는 상세 페이지에 삽입되는 이미지의 규격으로 편집할 수 있다. 보다 정확하게 상기 페이지 규격 편집부(603)는 상기 합성 이미지의 해상도를 720dpi로 편집할 수 있다. 상기 페이지 규격 편집부(603)는 상기 합성 이미지의 사이즈를 860x860픽셀 사이즈의 정사각형 형태로 편집할 수 있다. 상기 페이지 규격 편집부(603)는 상기 합성 이미지의 파일 형식을 jpg, jpeg, gif, png 중 하나로 변경할 수 있다. 더불어, 상기 페이지 규격 편집부(603)는 상기 합성 이미지의 누끼를 편집하거나 일부 영역을 삭제, 색 전환, 부분 강조할 수 있다. For example, the page
일 실시예에 따르면, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 상기 페이지 규격 편집부(603)의 기능 수행이 완료되는 경우, 규격 변경이 완료된 합성 이미지를 이미지 호스팅 등록하고, 호스팅 등록된 합성 이미지의 HTML(Hypertext Markup Language) 코드를 생성하여, 상기 인터넷 쇼핑몰의 상세 페이지에 삽입되는 이미지로 등록할 수 있다.According to an embodiment, the page
일 실시예에 따르면, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 유저 계정에게 객체 분석부(예: 도 3의 객체 분석부)에 의해 추출된 키워드를 제공할 수 있다. 보다 정확하게, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 합성 이미지의 규격을 변경 시, 상기 객체 분석부에 의해 추출된 키워드를 유저 계정에게 제공하여, 유저 계정으로 하여금 상기 제공된 키워드를 통해 인터넷 쇼핑몰에 등록될 적어도 하나의 객체 대응되는 상품을 설명하는 설명 정보를 작성하도록 요청할 수 있다.According to an embodiment, the page
일 실시예에 따르면, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 상기 유저 계정에 의해 상기 설명 정보의 작성이 완료되면, 상기 작성된 설명 정보를 상기 합성 이미지 내에 입력할 수 있다. 상기 설명 정보는 상기 상품에 대한 기능, 디자인, 사용 방법을 상기 상품을 구매하는 사용자에게 제공하기 위한 정보일 수 있다.According to an embodiment, the page
예를 들어, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는, 상기 객체 분석부에 의해 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품에 대한 키워드인 "데일리 템", "꾸안꾸룩"이 키워드 데이터 베이스에서 추출된 상태에서, 상기 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 상세 페이지에 삽입되는 이미지로 편집하는 경우, 추출된 "데일리 템", "꾸안꾸룩" 키워드를 유저 계정에게 제공할 수 있다. 유저 계정은 제공받은 키워드를 통해 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품에 대한 설명 정보(예: 가볍게 툭! 꾸안꾸룩, 완벽한 데일리 템으로 ~)를 작성할 수 있다.For example, the page
상기 예와 관련하여, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 상기 유저 계정에 의해 설명 정보의 작성이 완료되면, 상기 완료된 설명 정보를 합성 이미지의 규격 변경 시 반영할 수 있다. 이 때, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 합성 이미지에 삽입될 설명 정보의 규격(예: 폰트, 크기 및 색상)을 인터넷 쇼핑몰의 상세 페이지의 규격에 대응되도록 편집하여, 규격이 편집된 설명 정보를 합성 이미지에 삽입할 수 있다.In relation to the above example, the page
다른 예를 들어, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 합성 이미지에 설명 정보 삽입 시, 상기 객체 분석부가 분석한 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품이 합성되어 있는 합성 이미지를 포함하는 일 영역에 상기 설명 정보를 삽입할 수 있다. 즉, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 복수 개의 합성 이미지 중 상기 키워드에 대응되는 이미지에 상기 설명 정보를 자동으로 삽입함으로써, 상세 페이지를 제공하는 사용자의 가독성을 향상시킬 수 있다.For another example, when the page
또한, 상기 페이지 이미지 등록부(605)는 합성 이미지에 설명 정보 삽입 시, 유저 계정에게 합성 이미지에 삽입되는 설명 정보의 위치 및 규격 편집을 요청하여, 상기 유저 계정으로 하여금 합성 이미지에 삽입되는 설명 정보의 편집 작업을 수행하도록 요청할 수 있다.In addition, when the page
다른 실시예에 따르면, 상기 상품 이미지 생성부(600)는 도 2에서 언급된 동영상을 기반으로 추출된 객체에 기반한 상품 이미지를 생성할 수 있다. 즉, 상기 상품 이미지 생성부(500)는 동영상 내에서 객체의 추출이 완료되면, 추출된 객체를 기반으로, 상기 제2 타입 프로세스 시작부(601), 상기 페이지 규격 편집부(603) 및 상기 페이지 이미지 등록부(605) 중 적어도 하나의 기능을 수행하여, 상세 페이지에 삽입되는 이미지를 생성할 수 있다. According to another embodiment, the product
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 6에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.7 illustrates an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention, and in the following description, descriptions of unnecessary embodiments overlapping with those of FIGS. 1 to 6 will be omitted. do it with
도 9에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripEHRal interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.As shown in FIG. 9 , a
메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.The
이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.In this case, access to the
주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.
입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.Input/
전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.The
통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.The
또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.Alternatively, as described above, the
이러한 도 7의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 9에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 9에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 9에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.The embodiment of FIG. 7 is only an example of the
본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.Methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded in computer readable media. In particular, the program according to the present embodiment may be configured as a PC-based program or a mobile terminal-only application. An application to which the present invention is applied may be installed in a user terminal through a file provided by a file distribution system. For example, the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file according to a request of a user terminal.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. The device can be commanded. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. may be permanently or temporarily embodied in Software may be distributed on networked computing devices and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.
실시 예에 따른 방법은 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 실시 예를 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 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 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 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.
Claims (10)
유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 상기 수신된 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 식별하여, 상기 식별된 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출 단계;
상기 객체 추출 단계의 기능 수행이 완료되면, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 합성하는 배경 합성 단계; 및
상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 상품 이미지 생성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
A method for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors, the method comprising:
an object extraction step of identifying at least one object located in the received input image and extracting the identified at least one object when an input image is received from a user account;
When the function of the object extraction step is completed, a plurality of background images based on the at least one extracted object are searched for in a pre-stored background database, and the extracted at least one object is added to each of the searched plurality of background images. a background synthesis step of synthesizing; and
A first type, which is an image type that is inserted into a product list of an Internet shopping mall when creation of a composite image is completed as synthesis of the at least one extracted object is completed with each of the plurality of searched background images. or a product image generation step of generating a product image displayed in the Internet shopping mall by editing the image to correspond to one of the second types, which is an image type inserted into a product detail page of the Internet shopping mall. A method for generating product images displayed in an Internet shopping mall based on
상기 객체 추출 단계는,
상기 유저 계정으로부터 상기 입력 이미지를 수신하는 경우, 기 저장된 객체 인식 알고리즘을 기반으로 상기 수신된 입력 이미지를 분석하여, 상기 분석된 입력 이미지 내의 적어도 하나의 객체를 식별하여 추출하는 객체 식별 단계; 및
상기 입력 이미지에서 상기 적어도 하나의 객체가 추출되는 경우, 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 검토를 상기 유저 계정에게 요청하여, 상기 유저 계정에 의해 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 검토가 완료되면, 상기 적어도 하나의 객체를 이용하여 상기 배경 합성 단계를 시작하도록 요청하는 합성 요청 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
According to claim 1,
The object extraction step,
an object identification step of identifying and extracting at least one object in the analyzed input image by analyzing the received input image based on a pre-stored object recognition algorithm when the input image is received from the user account; and
When the at least one object is extracted from the input image, a review of the at least one extracted object is requested to the user account, and when the review of the at least one extracted object is completed by the user account , a synthesizing request step of requesting to start the background synthesizing step using the at least one object;
상기 배경 합성 단계는,
상기 합성 요청 단계의 기능 수행이 완료되는 경우, 기 저장된 인공지능 알고리즘을 기반으로, 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 종류, 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 선호도, 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 사용 계절 및 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품의 트렌드 중 적어도 하나를 분석하는 객체 분석 단계;
상기 객체 분석 단계에 의해 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품에 대한 분석이 완료되는 경우, 상기 상품에 대한 분석 결과 값을 기반으로, 상기 적어도 하나의 객체와의 적합도가 지정된 수치 이상인 복수 개의 배경 이미지를 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 검색하여, 상기 유저 계정에게 검색된 복수 개의 배경 이미지를 추천하는 배경 이미지 추천 단계;
상기 유저 계정으로부터 상기 추천된 복수 개의 배경 이미지 중 적어도 하나를 선택하는 제1 입력을 수신하는 경우, 상기 수신된 제1 입력에 기반한 적어도 하나의 배경 이미지에 상기 적어도 하나의 객체를 합성하여, 상기 합성 이미지를 생성하는 제1 합성 단계; 및
상기 유저 계정으로부터 상기 제1 입력이 아닌 다른 배경 이미지를 제공받는 제2 입력을 수신하는 경우, 상기 제2 입력에 기반한 다른 배경 이미지에 상기 적어도 하나의 객체를 합성하여, 상기 합성 이미지를 생성하는 제2 합성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
According to claim 2,
The background synthesis step,
When the function execution of the synthesis request step is completed, the type of product corresponding to the at least one object, the preference of the product corresponding to the at least one object, and the at least one object based on the pre-stored artificial intelligence algorithm object analysis step of analyzing at least one of a usage season of a product corresponding to and a trend of a product corresponding to the at least one object;
When the analysis of the product corresponding to the at least one object is completed by the object analysis step, based on the analysis result value of the product, a plurality of background images having a degree of conformity with the at least one object equal to or greater than a specified value. a background image recommendation step of searching for ? in a previously stored background database and recommending a plurality of searched background images to the user account;
When a first input for selecting at least one of the plurality of recommended background images is received from the user account, the at least one object is synthesized with the at least one background image based on the received first input, and the combination is performed. a first synthesis step of generating an image; and
Generating the composite image by combining the at least one object with another background image based on the second input when a second input receiving a background image other than the first input is received from the user account 2. A method for generating a product image to be displayed in an Internet shopping mall based on an input image, comprising a step of synthesizing.
상기 객체 분석 단계는,
상기 제1 합성 단계 및 상기 제2 합성 단계 중 하나가 완료됨에 따라 상기 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 기 저장된 인공지능 알고리즘을 기반으로 상기 합성 이미지를 분석하여, 상기 분석된 합성 이미지를 표현하는 키워드를 키워드 데이터 베이스에서 추출하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
According to claim 3,
The object analysis step,
When generation of the synthesized image is completed as one of the first synthesis step and the second synthesis step is completed, the synthesized image is analyzed based on the pre-stored artificial intelligence algorithm, and the analyzed synthesized image is expressed. A method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image, characterized in that for extracting a keyword from a keyword database.
상기 기 저장된 인공지능 알고리즘은,
상기 적어도 하나의 객체와 대응되는 상품의 종류와 동일한 종류의 다른 상품의 선호도 데이터, 사용 계절 데이터, 판매량 데이터 및 트렌드 데이터 중 적어도 하나를 학습 데이터로써 머신 러닝하여, 업데이트 되는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
According to claim 4,
The pre-stored artificial intelligence algorithm,
An input image characterized in that it is updated by machine learning at least one of preference data, usage season data, sales volume data, and trend data of another product of the same type as the type of product corresponding to the at least one object as learning data. A method of generating product images displayed in Internet shopping malls based on
상기 상품 이미지 생성 단계는,
상기 합성 이미지의 생성이 완료된 상태에서, 상기 유저 계정으로부터 상기 합성 이미지를 상기 제1 타입에 대응되는 이미지로 편집하도록 요청하는 입력을 수신하는 경우, 제1 타입 이미지 생성 프로세스를 시작하는 제1 타입 프로세스 시작 단계;
상기 제1 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지를 상기 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 썸네일 이미지의 규격으로 변경하거나 상기 인터넷 쇼핑몰에서 제공하는 복수 개의 상품에 대한 제품 리스트 중 하나에 삽입하기 위한 규격으로 변경하는 썸네일 규격 편집 단계; 및
상기 썸네일 규격 편집 단계가 완료되는 경우, 규격 변경이 완료된 합성 이미지를 이미지 호스팅 등록하고, 호스팅 등록된 합성 이미지의 HTML 코드를 생성하여, 상기 인터넷 쇼핑몰에 썸네일 이미지로 등록하는 썸네일 이미지 등록 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
According to claim 5,
The product image creation step,
A first-type process that starts a first-type image generation process when an input requesting editing of the synthesized image into an image corresponding to the first type is received from the user account in a state in which the creation of the synthesized image is completed. start-up phase;
When the first type image generation process starts, the composite image is changed to a thumbnail image standard required by the Internet shopping mall or to a standard for inserting into one of a product list for a plurality of products provided by the Internet shopping mall. Editing a thumbnail standard to change; and
When the thumbnail standard editing step is completed, a thumbnail image registration step of registering the synthesized image for which the standard change has been completed as image hosting, generating HTML code of the synthesized image registered as hosting, and registering the synthesized image as a thumbnail image in the Internet shopping mall; A method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image, characterized in that.
상기 상품 이미지 생성 단계는,
상기 합성 이미지의 생성이 완료된 상태에서, 상기 유저 계정으로부터 상기 합성 이미지를 상기 제2 타입에 대응되는 이미지로 편집하도록 요청하는 입력을 수신하는 경우, 제2 타입 이미지 생성 프로세스를 시작하는 제2 타입 프로세스 시작 단계;
상기 제2 타입 이미지 생성 프로세스가 시작되는 경우, 상기 합성 이미지를 상기 인터넷 쇼핑몰에서 요구하는 상세 페이지에 삽입되는 이미지의 규격으로 변경하는 페이지 규격 편집 단계; 및
상기 페이지 규격 편집 단계의 수행이 완료되는 경우, 규격 변경이 완료된 합성 이미지를 이미지 호스팅 등록하고, 호스팅 등록된 합성 이미지의 HTML 코드를 생성하여, 상기 인터넷 쇼핑몰의 상세 페이지에 삽입되는 이미지로 등록하는 페이지 이미지 등록 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
According to claim 5,
The product image creation step,
A second-type process that starts a second-type image creation process when an input requesting editing of the synthesized image into an image corresponding to the second type is received from the user account in a state in which the creation of the synthesized image is completed. start-up phase;
a page standard editing step of changing the synthesized image into a standard of an image inserted into a detailed page requested by the Internet shopping mall when the second type image generation process starts; and
When the page specification editing step is completed, a page for registering the composite image whose specifications have been changed as image hosting, generating HTML code of the hosted composite image, and registering the image as an image to be inserted into the detail page of the Internet shopping mall. A method of generating a product image to be displayed in an Internet shopping mall based on an input image comprising the step of registering an image.
상기 페이지 이미지 등록 단계는,
상기 페이지 이미지 등록 단계 수행 시, 상기 유저 계정에게 상기 객체 분석 단계에서 추출된 키워드를 제공하여, 상기 유저 계정으로 하여금 상기 제공된 키워드를 통해 상기 인터넷 쇼핑몰에 등록될 상기 적어도 하나의 객체에 대응되는 상품을 설명하는 설명 정보를 작성하도록 요청하여, 상기 유저 계정에 의해 작성된 설명 정보를 상기 합성 이미지 내에 입력하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 방법.
According to claim 7,
In the page image registration step,
When the page image registration step is performed, the keyword extracted in the object analysis step is provided to the user account, and the user account selects a product corresponding to the at least one object to be registered in the Internet shopping mall through the provided keyword. A method of generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image, characterized in that by requesting creation of explanatory information and inputting the explanatory information created by the user account into the composite image.
유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 상기 수신된 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 식별하여, 상기 식별된 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출부;
상기 객체 추출부의 기능 수행이 완료되면, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 합성하는 배경 합성 단계; 및
상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 상품 이미지 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 입력 이미지를 기반으로 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 장치.
An apparatus for generating a product image displayed in an Internet shopping mall based on an input image implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors,
an object extractor configured to identify at least one object located in the received input image and extract the identified at least one object when an input image is received from a user account;
When the function of the object extraction unit is completed, a plurality of background images based on the at least one extracted object are searched for in a pre-stored background database, and the at least one extracted object is combined with each of the plurality of searched background images. a background synthesis step; and
A first type, which is an image type that is inserted into a product list of an Internet shopping mall when creation of a composite image is completed as synthesis of the at least one extracted object is completed with each of the plurality of searched background images. or a product image generation unit that edits the image to correspond to one of the second types, which is an image type inserted into a product detail page of an Internet shopping mall, and generates a product image to be displayed on the Internet shopping mall. An apparatus for generating product images displayed in an Internet shopping mall based on
상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은;
유저 계정으로부터 입력 이미지를 수신하는 경우, 상기 수신된 입력 이미지 내에 위치한 적어도 하나의 객체를 식별하여, 상기 식별된 적어도 하나의 객체를 추출하는 객체 추출 단계;
상기 객체 추출 단계의 기능 수행이 완료되면, 기 저장된 배경 데이터 베이스에서 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 기반한 복수 개의 배경 이미지를 검색하여, 상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체를 합성하는 배경 합성 단계; 및
상기 검색된 복수 개의 배경 이미지 각각에 상기 추출된 적어도 하나의 객체의 합성이 완료됨에 따라 합성 이미지의 생성이 완료되는 경우, 상기 생성된 합성 이미지를 인터넷 쇼핑몰의 상품 리스트에 삽입되는 이미지 타입인 제1 타입 또는 인터넷 쇼핑몰의 상품 상세 페이지에 삽입되는 이미지 타입인 제2 타입 중 하나의 타입에 대응되도록 편집하여, 인터넷 쇼핑몰에 전시되는 상품 이미지를 생성하는 상품 이미지 생성 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록매체.
As a computer-readable recording medium,
The computer-readable recording medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps, which include;
an object extraction step of identifying at least one object located in the received input image and extracting the identified at least one object when an input image is received from a user account;
When the function of the object extraction step is completed, a plurality of background images based on the at least one extracted object are searched for in a pre-stored background database, and the extracted at least one object is added to each of the searched plurality of background images. a background synthesis step of synthesizing; and
A first type, which is an image type that is inserted into a product list of an Internet shopping mall when creation of a composite image is completed as synthesis of the at least one extracted object is completed with each of the plurality of searched background images. or a product image generation step of generating a product image to be displayed in the Internet shopping mall by editing the product image to correspond to one of the second types, which is an image type inserted into a product detail page of the Internet shopping mall. readable recording media.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| KR1020210136785A KR102648613B1 (en) | 2021-10-14 | 2021-10-14 | Method, apparatus and computer-readable recording medium for generating product images displayed in an internet shopping mall based on an input image |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020210136785A KR102648613B1 (en) | 2021-10-14 | 2021-10-14 | Method, apparatus and computer-readable recording medium for generating product images displayed in an internet shopping mall based on an input image |
Publications (2)
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| KR20230053361A true KR20230053361A (en) | 2023-04-21 |
| KR102648613B1 KR102648613B1 (en) | 2024-03-18 |
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| KR1020210136785A KR102648613B1 (en) | 2021-10-14 | 2021-10-14 | Method, apparatus and computer-readable recording medium for generating product images displayed in an internet shopping mall based on an input image |
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Citations (4)
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| KR20080042210A (en) * | 2006-11-09 | 2008-05-15 | 주식회사 플레이오토 | System for commodity-auto registration and method thereof |
| KR20190119219A (en) * | 2018-04-02 | 2019-10-22 | 카페24 주식회사 | Main image recommendation method and apparatus, and system |
| KR20200024618A (en) * | 2018-08-28 | 2020-03-09 | 십일번가 주식회사 | A method for image searching and an apparatus therefor |
| KR20200065684A (en) * | 2018-11-30 | 2020-06-09 | 카페24 주식회사 | Auto design generation method and apparatus for online electronic commerce shopping mall |
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2021
- 2021-10-14 KR KR1020210136785A patent/KR102648613B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (4)
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR102648613B1 (en) | 2024-03-18 |
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| AMND | Amendment | ||
| X701 | Decision to grant (after re-examination) | ||
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