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KR20210086129A - Method and apparatus for registration of object information - Google Patents

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KR20210086129A
KR20210086129A KR1020190179848A KR20190179848A KR20210086129A KR 20210086129 A KR20210086129 A KR 20210086129A KR 1020190179848 A KR1020190179848 A KR 1020190179848A KR 20190179848 A KR20190179848 A KR 20190179848A KR 20210086129 A KR20210086129 A KR 20210086129A
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KR
South Korea
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guide
image
information
determining
feature
Prior art date
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Pending
Application number
KR1020190179848A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
윤우한
김재홍
장민수
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
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Abstract

Provided are a method and a device for registering object information. The method for registering an image of an object includes the steps of: determining a guide for photographing an object; photographing an image of the object and storing the photographed image, when the object is located in the guide as an object photographing device moves according to the guide; extracting features of the object from the stored image; and determining the similarity between the features by comparing the feature with the previously stored feature of the object, and registering the feature as object information of the object based on the similarity between the features.

Description

객체 정보 등록 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR REGISTRATION OF OBJECT INFORMATION}Object information registration method and device {METHOD AND APPARATUS FOR REGISTRATION OF OBJECT INFORMATION}

본 기재는 객체 정보를 등록하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present description relates to an apparatus and method for registering object information.

종래에는 카메라를 이용하여 물체를 검출 및 인식할 때, 인식 대상과 관련된 많은 이미지가 사전에 기계 학습될 필요가 있다. 사전에 학습되지 않은 물체가 인식되기 위해, 즉석으로 물체의 이미지가 등록될 수 있고, 안정적이고 높은 인식 성능을 위해 많은 양의 이미지가 등록될 필요가 있다. 또한 많은 양의 이미지가 등록되었더라도 등록된 이미지가 인식을 위한 기계 학습에 효과적인 데이터를 포함하고 있지 않다면, 이미지로부터 효과적인 데이터를 추출해내기 위한 추가적인 시간과 노력이 요구된다.Conventionally, when detecting and recognizing an object using a camera, many images related to a recognition target need to be machine-learned in advance. In order for an object not previously learned to be recognized, an image of the object may be registered immediately, and a large amount of images need to be registered for stable and high recognition performance. Also, even if a large amount of images are registered, if the registered images do not contain effective data for machine learning for recognition, additional time and effort are required to extract effective data from the images.

한 실시예는, 가이드를 바탕으로 촬영된 이미지로부터 객체의 정보를 획득하고 등록하는 장치를 제공한다.One embodiment provides an apparatus for acquiring and registering object information from an image captured based on a guide.

다른 실시예는 가이드를 바탕으로 촬영된 이미지로부터 객체의 정보를 획득하고 등록하는 방법을 제공한다.Another embodiment provides a method of obtaining and registering information of an object from an image taken based on a guide.

한 실시예에 따르면, 객체의 정보를 등록하는 객체 정보 등록 장치가 제공된다. 상기 객체 정보 등록 장치는, 객체를 촬영하기 위한 가이드를 결정하는 가이드 결정부, 가이드에 따라 객체 촬영 장치가 이동함으로써 가이드 내에 객체가 위치하면, 객체의 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 이미지 저장부, 저장된 이미지로부터 객체의 특징을 추출하는 특징 추출부, 및 특징과 객체의 미리 저장된 특징을 비교하여 특징 간 유사도를 결정하고, 특징 간 유사도를 바탕으로 특징을 객체의 객체 정보로서 등록하는 특징 등록부를 포함한다.According to one embodiment, an object information registration apparatus for registering object information is provided. The object information registration device includes a guide determining unit that determines a guide for photographing an object, and when the object is located in the guide by moving the object photographing device according to the guide, photographing an image of the object and storing the photographed image unit, a feature extractor that extracts features of an object from a stored image, and a feature register that compares the features with pre-stored features of the object to determine the degree of similarity between features, and registers the feature as object information of the object based on the degree of similarity between the features includes

상기 객체 정보 등록 장치에서 가이드 결정부는, 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 가이드를 결정할 수 있다.In the object information registration apparatus, the guide determiner may determine a guide based on object information of a previous guide used when photographing an object.

상기 객체 정보 등록 장치에서 가이드 결정부는, 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 가이드를 결정할 때, 객체 정보 중 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하고, 정보 요소에 관한 히스토그램의 역 히스토그램을 정규화함으로써 히스토그램의 구간의 확률 분포를 계산하며, 확률 분포를 바탕으로 가이드를 결정할 수 있다.When determining a guide based on object information of a previous guide used when photographing an object, the guide determining unit in the object information registration device determines a histogram of the information element included in the previous guide information among the object information, and By normalizing the inverse histogram of the histogram, the probability distribution of the section of the histogram is calculated, and a guide can be determined based on the probability distribution.

상기 객체 정보 등록 장치에서 이미지 저장부는, 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 비교를 바탕으로 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단하고, 객체 촬영 장치가 정지한 것으로 판단되면 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장할 수 있다.In the object information registration apparatus, the image storage unit determines whether the object photographing apparatus is stopped based on a comparison between the image of the current frame and the image of the previous frame, and when it is determined that the object photographing apparatus is stopped, photographing an image and storing the photographed image can be saved

상기 객체 정보 등록 장치에서 이미지 저장부는, 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단할 때, 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 사이의 차이 값이 임계 차이보다 작으면, 카운트를 증가시키고, 증가된 카운트가 임계 카운트보다 커지면 이미지를 촬영할 수 있다.In the object information registration apparatus, the image storage unit increments the count if the difference value between the image of the current frame and the image of the previous frame is less than the threshold difference when determining whether the object photographing apparatus is stopped, and the increased count is the threshold If it becomes larger than the count, an image can be taken.

상기 객체 정보 등록 장치에서 특징 추출부는, 이미지의 색 정보 및 에지 정보를 특징으로서 추출할 수 있다.In the object information registration apparatus, the feature extraction unit may extract color information and edge information of an image as features.

상기 객체 정보 등록 장치에서 특징 등록부는, 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 낮으면 특징을 이미지 및 가이드와 함께 저장하고, 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 높으면 특징을 폐기할 수 있다.In the object information registration apparatus, the feature registration unit may store the feature together with the image and guide when the similarity between features is lower than a predetermined reference value, and discard the feature when the similarity between the features is higher than the predetermined reference value.

다른 실시예에 따르면, 객체의 정보를 등록하는 객체 정보 등록 방법이 제공된다. 상기 객체 정보 등록 방법은, 객체를 촬영하기 위한 가이드를 결정하는 단계, 가이드에 따라 객체 촬영 장치가 이동함으로써 가이드 내에 객체가 위치하면, 객체의 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 단계, 저장된 이미지로부터 객체의 특징을 추출하는 단계, 및 특징과 객체의 미리 저장된 특징을 비교하여 특징 간 유사도를 결정하고, 특징 간 유사도를 바탕으로 특징을 객체의 객체 정보로서 등록하는 단계를 포함한다.According to another embodiment, an object information registration method for registering object information is provided. The object information registration method includes the steps of: determining a guide for photographing an object; when an object is located in the guide by moving the object photographing device according to the guide, photographing an image of the object and storing the photographed image; extracting the feature of the object from the , and determining the similarity between the features by comparing the feature with the previously stored features of the object, and registering the feature as object information of the object based on the similarity between the features.

상기 객체 정보 등록 방법에서 객체를 촬영하기 위한 가이드를 결정하는 단계는, 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 가이드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In the object information registration method, the determining of a guide for photographing an object may include determining a guide based on object information of a previous guide used when photographing an object.

상기 객체 정보 등록 방법에서 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 가이드를 결정하는 단계는, 객체 정보 중 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하는 단계, 정보 요소에 관한 히스토그램의 역 히스토그램을 정규화함으로써 히스토그램의 구간의 확률 분포를 계산하는 단계, 및 확률 분포를 바탕으로 가이드를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In the object information registration method, the step of determining a guide based on object information of a previous guide used when photographing an object includes determining a histogram of an information element included in the previous guide information among object information, The method may include calculating a probability distribution of a section of the histogram by normalizing the inverse histogram of the histogram, and determining a guide based on the probability distribution.

상기 객체 정보 등록 방법에서 가이드에 따라 객체 촬영 장치가 이동함으로써 가이드 내에 객체가 위치하면, 객체의 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 단계는, 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 비교를 바탕으로 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단하는 단계, 및 객체 촬영 장치가 정지한 것으로 판단되면 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.In the object information registration method, when the object is located in the guide by moving the object photographing device according to the guide, the step of photographing an image of the object and storing the photographed image is based on a comparison between the image of the current frame and the image of the previous frame. It may include the steps of determining whether the object photographing apparatus is stopped, and if it is determined that the object photographing apparatus is stopped, photographing an image and storing the photographed image.

상기 객체 정보 등록 방법에서 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 비교를 바탕으로 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단하는 단계는, 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 사이의 차이 값이 임계 차이보다 작으면, 카운트를 증가시키고, 증가된 카운트가 임계 카운트보다 커지면 이미지를 촬영하는 단계를 포함할 수 있다.In the object information registration method, the step of determining whether the object photographing apparatus is stopped based on the comparison between the image of the current frame and the image of the previous frame may include, if the difference value between the image of the current frame and the image of the previous frame is less than the threshold difference , incrementing the count, and taking an image when the incremented count is greater than the threshold count.

상기 객체 정보 등록 방법에서 저장된 이미지로부터 객체의 특징을 추출하는 단계는, 이미지의 색 정보 및 에지 정보를 특징으로서 추출하는 단계를 포함할 수 있다.The step of extracting the feature of the object from the stored image in the object information registration method may include extracting color information and edge information of the image as features.

상기 객체 정보 등록 방법에서 특징과 객체의 미리 저장된 특징을 비교하여 특징 간 유사도를 결정하고, 특징 간 유사도를 바탕으로 특징을 객체의 객체 정보로서 등록하는 단계는, 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 낮으면 특징을 이미지 및 가이드와 함께 저장하고, 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 높으면 특징을 폐기하는 단계를 포함할 수 있다.In the object information registration method, determining the similarity between the features by comparing the feature with the pre-stored features of the object, and registering the feature as object information of the object based on the similarity between the features includes the similarity between features being lower than a predetermined reference value. storing the feature together with the image and the guide, and discarding the feature when the similarity between the features is higher than a predetermined reference value.

또 다른 실시예에 따르면, 객체의 이미지를 촬영하기 위한 가이드를 제공하는 방법이 제공된다. 상기 가이드 제공 방법은, 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하는 단계, 정보 요소에 관한 히스토그램의 역 히스토그램을 정규화함으로써 히스토그램의 구간의 확률 분포를 계산하는 단계, 확률 분포를 바탕으로 가이드를 결정하는 단계를 포함한다.According to another embodiment, a method of providing a guide for taking an image of an object is provided. The guide providing method includes determining a histogram regarding an information element included in previous guide information of a previous guide used when photographing an object, and calculating a probability distribution of a section of the histogram by normalizing an inverse histogram of the histogram regarding the information element and determining a guide based on the probability distribution.

상기 가이드 제공 방법에서 가이드 및 이전 가이드는 복수의 정보 요소를 포함하고, 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하는 단계는, 이전 가이드 정보에 포함된 복수의 정보 요소에 관한 히스토그램을 개별적으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In the guide providing method, the guide and the previous guide include a plurality of information elements, and the step of determining a histogram for the information element included in the previous guide information of the previous guide used when photographing the object includes: individually determining the histograms for the plurality of information elements.

상기 가이드 제공 방법에서 상기 확률 분포를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계는, 정규화된 역 히스토그램의 확률 밀도 함수(Probability Density Function, PDF)-변환 히스토그램을 바탕으로 상기 가이드의 정보 요소를 결정하는 단계를 포함할 수 있다. In the guide providing method, the step of determining the guide based on the probability distribution includes determining the information element of the guide based on a probability density function (PDF)-conversion histogram of a normalized inverse histogram. may include

상기 가이드 제공 방법에서 상기 확률 분포를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계는, 정규화된 역 히스토그램의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function , CDF)-변환 히스토그램을 바탕으로 상기 가이드의 정보 요소를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In the guide providing method, the step of determining the guide based on the probability distribution includes determining the information element of the guide based on a cumulative distribution function (CDF)-transformed histogram of a normalized inverse histogram. may include

객체의 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 가이드를 통해 객체의 이미지가 촬영되고 그로부터 객체 정보가 신속하고 적절하게 등록될 수 있다Through a guide that can effectively extract the characteristics of an object, an image of the object is taken, and object information can be quickly and appropriately registered therefrom.

도 1은 한 실시예에 따른 객체의 객체 정보를 등록하는 객체 정보 등록 장치를 나타낸 블록도이다.
도 2a 및 도 2b는 한 실시예에 따른 가이드 정보를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3은 한 실시예에 따른 객체가 가이드 내로 유도되는 과정을 나타낸 개념도이다.
도 4는 한 실시예에 따른 객체의 이미지를 촬영하고 저장하는 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 5는 다른 실시예에 따른 객체 정보 등록 장치를 나타낸 블록도이다.
1 is a block diagram illustrating an object information registration apparatus for registering object information of an object according to an exemplary embodiment.
2A and 2B are conceptual views illustrating a method of determining guide information according to an exemplary embodiment.
3 is a conceptual diagram illustrating a process in which an object is guided into a guide according to an exemplary embodiment.
4 is a flowchart illustrating a method of photographing and storing an image of an object according to an exemplary embodiment.
5 is a block diagram illustrating an apparatus for registering object information according to another embodiment.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 기재의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 기재는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 기재를 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings, it will be described in detail for those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains to easily implement the embodiments of the present disclosure. However, the present description may be embodied in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. And in order to clearly explain the present description in the drawings, parts irrelevant to the description are omitted, and similar reference numerals are attached to similar parts throughout the specification.

도 1은 한 실시예에 따른 객체의 객체 정보를 등록하는 객체 정보 등록 장치를 나타낸 블록도이고, 도 2a 및 도 2b는 한 실시예에 따른 가이드 정보를 결정하는 방법을 나타낸 개념도이며, 도 3은 한 실시예에 따른 객체가 가이드 내로 유도되는 과정을 나타낸 개념도이다.1 is a block diagram illustrating an object information registration apparatus for registering object information of an object according to an embodiment, FIGS. 2A and 2B are conceptual diagrams illustrating a method of determining guide information according to an embodiment, and FIG. 3 is It is a conceptual diagram illustrating a process in which an object is guided into a guide according to an embodiment.

한 실시예에 따른 객체 정보 등록 장치(100)는 가이드 결정부(110), 이미지 저장부(120), 특징 추출부(130), 및 특징 등록부(140)를 포함한다. 객체 정보 등록 장치(100)는, 객체의 특징 정보 및 객체(11)의 가이드 정보가 저장되어 있는 특징 데이터베이스(200)와 연결되어 있다. 특징 데이터베이스(200) 내에 저장된 가이드 정보는 객체를 촬영할 때 또는 객체의 이미지를 획득할 때 사용된 이전 가이드의 가이드 정보이다.The object information registration apparatus 100 according to an embodiment includes a guide determiner 110 , an image storage unit 120 , a feature extraction unit 130 , and a feature registration unit 140 . The object information registration apparatus 100 is connected to the characteristic database 200 in which characteristic information of the object and guide information of the object 11 are stored. The guide information stored in the feature database 200 is guide information of a previous guide used when photographing an object or acquiring an image of the object.

가이드 결정부(110)는 객체(11)를 촬영하기 위한 가이드(12)를 결정할 수 있다. 객체 촬영 장치는 객체 촬영 장치의 표시부(뷰파인더 또는 모니터 등)(10)에 나타난 가이드(12)에 따라 자동으로 이동하여 객체(11)를 촬영할 수 있다. 또는 객체(11)를 촬영하는 사람은 가이드(12)에 따라 카메라 등을 이동시켜서 객체(11)를 촬영할 수 있다. 한 실시예에 따른 가이드 결정부(110)는 다각형 가이드 또는 원형 가이드를 결정할 수 있으며, 도 3에는 사각형 가이드(12)가 도시되어 있다. 가이드(12)에 관한 가이드 정보는 가이드(12)의 크기(w, h), 위치(x, y), 및 방향(a) 등의 정보 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 가이드 정보는 가이드(12)의 크기, 위치, 및 방향을 나타내는 숫자열 (w,h,x,y,a)일 수 있다. 한 실시예에 따른 가이드(12)는 특징 데이터베이스(200)에 등록되어 있지 않지만, 객체 식별을 위한 기계 학습에 필요한 객체(11)의 특징을 추출하기 위해 필요한 객체(11)의 이미지를 획득하기 위한 촬영 가이드(12)일 수 있다. 한 실시예에 따른 가이드 결정부(110)는 가이드(12)를 객체 촬영 장치의 표시부(10)에 표시할 수 있다. The guide determiner 110 may determine the guide 12 for photographing the object 11 . The object photographing apparatus may photograph the object 11 by automatically moving according to the guide 12 displayed on the display unit (viewfinder or monitor, etc.) 10 of the object photographing apparatus. Alternatively, a person photographing the object 11 may photograph the object 11 by moving a camera or the like according to the guide 12 . The guide determining unit 110 according to an embodiment may determine a polygonal guide or a circular guide, and a rectangular guide 12 is illustrated in FIG. 3 . The guide information about the guide 12 may include information elements such as size (w, h), position (x, y), and direction (a) of the guide 12 . For example, the guide information may be a numeric string (w, h, x, y, a) indicating the size, position, and direction of the guide 12 . The guide 12 according to an embodiment is not registered in the feature database 200, but for obtaining an image of the object 11 necessary for extracting the features of the object 11 necessary for machine learning for object identification It may be a shooting guide 12 . The guide determiner 110 according to an embodiment may display the guide 12 on the display unit 10 of the object photographing apparatus.

한 실시예에 따른 가이드 결정부(110)는 특징 데이터베이스(200) 내에 저장된 가이드 정보 중에서 하나의 정보 요소를 결정하고, 결정된 정보 요소에 관한 히스토그램을 계산할 수 있다. 아래 표 1은 특징 데이터베이스(200) 내에 저장된 객체 A의 가이드 정보를 나타낸다.The guide determiner 110 according to an embodiment may determine one information element from among guide information stored in the feature database 200 , and calculate a histogram regarding the determined information element. Table 1 below shows guide information of object A stored in the feature database 200 .

Figure pat00001
Figure pat00001

위의 표 1에서 특징 정보1은 예를 들어, [0.007, 1.273, 2.312, -0.123, ??]와 같은 벡터일 수 있다. 가이드 정보a, 가이드 정보b, 및 가이드 정보e는 특징 정보1이 획득된 이미지의 촬영을 위해 사용된 가이드에 관한 정보일 수 있다. 예를 들어, 가이드 정보c는 특징 정보 2가 획득된 이미지의 촬영을 위해 사용된 가이드에 관한 정보이고, 가이드 정보d 및 가이드 정보f는 각각 특징 정보3이 획득된 이미지의 촬영을 위해 사용된 가이드에 관한 정보이다. In Table 1 above, feature information 1 may be, for example, a vector such as [0.007, 1.273, 2.312, -0.123, ??]. The guide information a, the guide information b, and the guide information e may be information about a guide used for capturing an image from which the characteristic information 1 is obtained. For example, the guide information c is information about a guide used for shooting an image in which the feature information 2 is acquired, and the guide information d and the guide information f are guides used for shooting an image in which the feature information 3 is acquired, respectively. is information about

도 2a를 참조하면, 가이드 결정부(110)는 가이드(12)의 방향을 결정하기 위해, 각 가이드 정보 내의 방향 정보로부터 히스토그램을 결정할 수 있다. 도 2a에서 방향 정보는 0 내지 1 사이의 값을 갖고, 히스토그램의 각 구간(bin)의 개수 n은 10이다. 가이드 정보 a에 포함된 방향 정보는 0.09이고, 가이드 정보 b에 포함된 방향 정보는 0.08이고, 가이드 정보 c에 포함된 방향 정보는 0.35이고, 가이드 정보 e에 포함된 방향 정보는 0.03이며, 가이드 정보 f에 포함된 방향 정보는 0.72이다. 따라서, n=10에 대한 히스토그램의 bin의 길이는 hk는 3, 1, 1이다. hk는 아래 수학식 1과 같이 결정될 수 있다. Referring to FIG. 2A , the guide determiner 110 may determine a histogram from direction information in each guide information to determine the direction of the guide 12 . In FIG. 2A , direction information has a value between 0 and 1, and the number n of each bin of the histogram is 10. The direction information included in the guide information a is 0.09, the direction information included in the guide information b is 0.08, the direction information included in the guide information c is 0.35, the direction information included in the guide information e is 0.03, and the guide information The direction information included in f is 0.72. Therefore, the bin length of the histogram for n=10 is h k is 3, 1, 1. h k may be determined as in Equation 1 below.

Figure pat00002
Figure pat00002

이후, 가이드 결정부(110)는 히스토그램의 역 히스토그램을 결정한다. 역 히스토그램은 아래 수학식 2와 같이 결정될 수 있다.Thereafter, the guide determiner 110 determines an inverse histogram of the histogram. The inverse histogram may be determined as in Equation 2 below.

Figure pat00003
Figure pat00003

이후, 가이드 결정부(110)는 역 히스토그램을 정규화함으로써 구간별 확률 분포를 계산하고, 확률 분포를 바탕으로 무작위 추출을 통해 가이드(12)의 방향을 결정할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 가이드 결정부(110)는 확률 밀도 함수(Probability Density Function, PDF)-변환 히스토그램에서 각 구간의 확률에 따라 하나의 구간을 선택하고, 선택된 구간 내에서 무작위로 하나의 값을 가이드의 정보 요소로서 결정할 수 있다. 여기서 각 구간의 확률은 가이드 결정부(110)에 의해 선택될 확률일 수 있다. 예를 들어, 구간 0~0.1이 선택될 확률은 0%이고, 구간 0.1~0.2가 선택될 확률은 12%이며, 구간 0.3~0.4가 선택될 확률은 8%이다. 도 2a를 참조하면, 예를 들어, 구간 0.4~0.5가 선택되면, 가이드 결정부(110)는 0.4~0.5 내에서 하나의 값을 정보 요소로서 무작위로 결정할 수 있다. 또는 구간 0.4~0.5가 선택되면, 가이드 결정부(110)는 구간 0.4~0.5의 대표값 0.45를 정보 요소로서 결정할 수 있다. Thereafter, the guide determiner 110 may calculate a probability distribution for each section by normalizing the inverse histogram, and determine the direction of the guide 12 through random extraction based on the probability distribution. According to one embodiment, the guide determiner 110 selects one section according to the probability of each section in the probability density function (PDF)-conversion histogram, and randomly selects one value within the selected section. It can be determined as the information element of the guide. Here, the probability of each section may be a probability of being selected by the guide determiner 110 . For example, the probability that the interval 0 to 0.1 is selected is 0%, the probability that the interval 0.1 to 0.2 is selected is 12%, and the probability that the interval 0.3 to 0.4 is selected is 8%. Referring to FIG. 2A , for example, when a section 0.4 to 0.5 is selected, the guide determiner 110 may randomly determine one value within 0.4 to 0.5 as an information element. Alternatively, when the section 0.4 to 0.5 is selected, the guide determiner 110 may determine a representative value of 0.45 of the section 0.4 to 0.5 as the information element.

다른 실시예에 따르면, 가이드 결정부(110)는 정규화된 역 히스토그램의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function , CDF)-변환 히스토그램에서 무작위로 하나의 값을 가이드의 정보 요소로서 결정할 수 있다. 도 2b를 참조하면, 예를 들어, 가이드 결정부(110)는 0.65를 정보 요소로서 결정할 수 있다.According to another embodiment, the guide determiner 110 may randomly determine one value as the information element of the guide in the cumulative distribution function (CDF)-transformed histogram of the normalized inverse histogram. Referring to FIG. 2B , for example, the guide determiner 110 may determine 0.65 as an information element.

정규화는 아래 수학식 3에 따를 수 있다. Normalization may be performed according to Equation 3 below.

Figure pat00004
Figure pat00004

가이드 결정부(110)는 가이드(12)를 결정하기 위해 필요한 다른 정보 요소도 도 2a 및 도 2b의 방법과 같이 결정할 수 있다. 가이드 결정부(110)에 의해 결정된 가이드는 객체 촬영 장치의 표시부(10) 내에 출력될 수 있다. 가이드 결정부(110)에 의해 결정된 가이드의 정보 요소는 각 정보 요소의 단위에 따라 변환된 후 표시부(10) 내에 출력될 수 있다. 예를 들어, 크기 정보 요소 및 위치 정보 요소는 픽셀 단위로 변환될 수 있고 방향 정보 요소는 각도(degree) 단위로 변환된 후 표시부(10) 내에 출력될 수 있다. 각 정보 요소의 단위 변환 방법은 아래 수학식 4에 따를 수 있다. The guide determining unit 110 may determine other information elements necessary for determining the guide 12 as in the method of FIGS. 2A and 2B . The guide determined by the guide determiner 110 may be output in the display unit 10 of the object photographing apparatus. The information element of the guide determined by the guide determiner 110 may be output in the display unit 10 after being converted according to the unit of each information element. For example, the size information element and the position information element may be converted in units of pixels and the direction information element may be converted in units of degrees and then output in the display unit 10 . A unit conversion method of each information element may be according to Equation 4 below.

Figure pat00005
Figure pat00005

이미지 저장부(120)는 가이드에 따라 객체 촬영 장치가 이동함으로써 가이드 내에 객체가 위치하면, 가이드(12) 내에 위치한 객체(11)의 이미지를 저장할 수 있다. 예를 들어, 사람이 카메라로 객체(11)를 촬영할 때, 이미지 저장부(120)는 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 비교를 통해 정지하고 있는 객체(11)의 이미지가 획득될 수 있는지 여부를 판단할 수 있다. 도 3을 참조하면, 이미지 저장부(120)는 가이드(12) 내에 객체(11)가 위치하도록 객체 촬영 장치가 적절히 이동된 것으로 판단되면, 이미지를 저장할 수 있다. 이미지 저장부(120)의 이미지 촬영 및 저장 방법은 아래에서 도 4를 참조하여 상세히 설명된다.The image storage unit 120 may store an image of the object 11 located in the guide 12 when the object is located in the guide as the object photographing apparatus moves according to the guide. For example, when a person photographs the object 11 with a camera, the image storage unit 120 determines whether an image of the still object 11 can be obtained by comparing the image of the current frame and the image of the previous frame. can determine whether Referring to FIG. 3 , the image storage unit 120 may store the image when it is determined that the object photographing apparatus has been properly moved so that the object 11 is located in the guide 12 . An image capturing and storing method of the image storage unit 120 will be described in detail below with reference to FIG. 4 .

특징 추출부(130)는 가이드(12) 내의 객체(11)의 이미지로부터 객체(11)의 특징을 추출할 수 있다. 특징 추출부(130)는 가이드(12) 내에서 객체(11)가 아닌 부분을 배경 제거 알고리즘을 사용하여 제거하고, 객체(11)의 이미지로부터 객체(11)의 특징을 추출할 수 있다. 특징 추출부(130)는 이미지의 색 정보, 에지 정보 등을 객체(11)의 특징으로서 추출할 수 있다. 특징 추출부(130)는 경사지향 히스토그램(Histograms of Oriented Gradients, HOG) 또는 크기 불변 특징 변환(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT) 등의 알고리즘을 사용하거나, 또는 딥러닝 기반 특징 추출 방법(예를 들어, 사전 트레이닝된 인공 신경망의 특정 계층(layer)를 사용하는 특징 추출 방법)을 사용하여 객체(11)의 이미지로부터 객체(11)의 특징을 획득할 수 있다. The feature extraction unit 130 may extract features of the object 11 from the image of the object 11 in the guide 12 . The feature extraction unit 130 may remove a portion other than the object 11 in the guide 12 using a background removal algorithm, and extract the features of the object 11 from the image of the object 11 . The feature extractor 130 may extract color information, edge information, and the like of the image as features of the object 11 . The feature extraction unit 130 uses an algorithm such as Histograms of Oriented Gradients (HOG) or Scale-Invariant Feature Transform (SIFT), or a deep learning-based feature extraction method (eg, , a feature extraction method using a specific layer of a pre-trained artificial neural network) may be used to obtain the features of the object 11 from the image of the object 11 .

특징 등록부(140)는 획득된 특징을 특징 데이터베이스(200) 내에 미리 저장되어 있는 특징과 비교하여 특징 간 유사도를 결정하고, 특징 간 유사도를 바탕으로 객체의 특징과, 객체의 촬영에 사용된 가이드 및 그에 따라 객체의 이미지를 객체 정보로서 등록할 수 있다. 촬영된 객체에 관한 특징 정보가 특징 데이터베이스(200) 내에 저장되어 있지 않다면, 특징 등록부(140)는 특징 간 유사도를 0으로 결정할 수 있다.The feature registration unit 140 compares the acquired features with features previously stored in the feature database 200 to determine the degree of similarity between the features, and based on the similarity between the features, the characteristics of the object, a guide used for photographing the object, and Accordingly, the image of the object can be registered as object information. If feature information about the photographed object is not stored in the feature database 200 , the feature registration unit 140 may determine the similarity between features to be 0 .

한 실시예에 따른 특징 등록부(140)는 특징 간 유사도를 기준값과 비교하여 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 낮으면 획득된 객체의 특징을, 객체의 이미지 및 이미지 촬영에 사용된 가이드와 함께 특징 데이터베이스(200) 내에 저장할 수 있다. 유사도가 낮은 특징은 특징 데이터베이스(200) 내에 저장되어 있지 않은 새로운 특징으로 판단될 수 있기 때문이다. 한 실시예에 따른 특징 등록부(140)는 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 높으면 획득된 객체의 특징은 폐기한다. 유사도가 높은 특징은 특징 데이터베이스 내에 이미 저장되어 있는 특징과 중복되는 것으로 판단될 수 있기 때문이다. 이때 특징 간 유사도가 기준값보다 높은 특징에 대해서, 이미지 촬영에 사용된 가이드의 가이드 정보는 특징 데이터베이스(200) 내에 저장될 수 있다. The feature registration unit 140 according to an embodiment compares the degree of similarity between features with a reference value, and when the degree of similarity between features is lower than a predetermined reference value, the acquired feature of the object, along with an image of the object and a guide used for photographing the image, is included in the feature database. It can be stored in (200). This is because a feature with a low similarity may be determined as a new feature that is not stored in the feature database 200 . The feature registration unit 140 according to an embodiment discards the acquired feature of the object when the similarity between features is higher than a predetermined reference value. This is because a feature with a high degree of similarity may be determined to overlap with a feature already stored in the feature database. In this case, with respect to a feature in which the similarity between features is higher than the reference value, guide information of a guide used for image capturing may be stored in the feature database 200 .

특징 간 유사도는 아래 수학식 5에 따를 수 있으며, 개별 비교 함수는 코사인 함수, 유클리안 거리 함수 등을 사용하는 벡터 간 유사도 판별 함수가 사용될 수 있다.The similarity between features may be based on Equation 5 below, and as the individual comparison function, a similarity determining function between vectors using a cosine function, a Euclidean distance function, or the like may be used.

Figure pat00006
Figure pat00006

도 4는 한 실시예에 따른 객체의 이미지를 촬영하고 저장하는 방법을 나타낸 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a method of photographing and storing an image of an object according to an exemplary embodiment.

도 4를 참조하면, 객체 정보 등록 장치(100)의 이미지 저장부(120)는 객체의 현재 프레임의 이미지를 이전 프레임의 이미지와 비교한다(S110). 그리고 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 사이의 차이 값이 임계 차이보다 크면(S120), 이미지 저장부(120)는 카운트를 0로 유지한다(S130). 즉, 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 차이가 크면 객체 촬영 장치가 아직 정지되지 않은 것으로 판단하고, 현재 프레임의 이미지를 저장하지 않는다. 하지만, 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 차이 값이 임계 차이보다 작으면, 이미지 저장부(120)는 카운트를 1 증가시킨다(S140). 여기서 현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 차이 값은 각 픽셀 별 RGB 값 간의 차이의 절대값의 합계 또는 상기 절대값의 합계를 가이드 내의 전체 픽셀의 개수로 나눈 값일 수 있다. 이후, S140 단계를 통해 증가된 카운트가 임계 카운트보다 커지면(S150), 이미지 저장부(120)는 이미지를 저장할 수 있다(S160).Referring to FIG. 4 , the image storage unit 120 of the object information registration apparatus 100 compares the image of the current frame of the object with the image of the previous frame ( S110 ). And if the difference value between the image of the current frame and the image of the previous frame is greater than the threshold difference (S120), the image storage unit 120 maintains the count as 0 (S130). That is, if the difference between the image of the current frame and the image of the previous frame is large, it is determined that the object photographing apparatus has not yet stopped, and the image of the current frame is not stored. However, if the difference value between the image of the current frame and the image of the previous frame is less than the threshold difference, the image storage unit 120 increments the count by 1 ( S140 ). Here, the difference value between the image of the current frame and the image of the previous frame may be a sum of absolute values of differences between RGB values for each pixel or a value obtained by dividing the sum of absolute values by the total number of pixels in the guide. Thereafter, when the count increased through step S140 becomes greater than the threshold count (S150), the image storage unit 120 may store the image (S160).

위에서 설명한 바와 같이, 실시예에 따르면, 객체의 특징을 효과적으로 추출할 수 있는 가이드를 통해 객체의 이미지가 촬영되고 그로부터 특징이 등록될 수 있다.As described above, according to the embodiment, an image of an object may be captured through a guide capable of effectively extracting features of the object, and features may be registered therefrom.

도 5는 다른 실시예에 따른 객체 정보 등록 장치를 나타낸 블록도이다.5 is a block diagram illustrating an apparatus for registering object information according to another embodiment.

한 실시예에 따른 객체 정보 등록 장치는, 컴퓨터 시스템, 예를 들어 컴퓨터 판독 가능 매체로 구현될 수 있다. 도 5를 참조하면, 컴퓨터 시스템(500)은, 버스(570)를 통해 통신하는 프로세서(510), 메모리(530), 입력 인터페이스 장치(550), 출력 인터페이스 장치(560), 및 저장 장치(540) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(500)은 또한 네트워크에 결합된 통신 장치(520)를 포함할 수 있다. 프로세서(510)는 중앙 처리 장치(central processing unit, CPU)이거나, 또는 메모리(530) 또는 저장 장치(540)에 저장된 명령을 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(530) 및 저장 장치(540)는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 ROM(read only memory) 및 RAM(random access memory)를 포함할 수 있다. 본 기재의 실시예에서 메모리는 프로세서의 내부 또는 외부에 위치할 수 있고, 메모리는 이미 알려진 다양한 수단을 통해 프로세서와 연결될 수 있다. 메모리는 다양한 형태의 휘발성 또는 비휘발성 저장 매체이며, 예를 들어, 메모리는 읽기 전용 메모리(read-only memory, ROM) 또는 랜덤 액세스 메모리(random access memory, RAM)를 포함할 수 있다.The object information registration apparatus according to an embodiment may be implemented in a computer system, for example, a computer-readable medium. Referring to FIG. 5 , a computer system 500 includes a processor 510 , a memory 530 , an input interface device 550 , an output interface device 560 , and a storage device 540 that communicate via a bus 570 . ) may include at least one of. Computer system 500 may also include a communication device 520 coupled to a network. The processor 510 may be a central processing unit (CPU) or a semiconductor device that executes instructions stored in the memory 530 or the storage device 540 . The memory 530 and the storage device 540 may include various types of volatile or nonvolatile storage media. For example, the memory may include read only memory (ROM) and random access memory (RAM). In the embodiment of the present disclosure, the memory may be located inside or outside the processor, and the memory may be connected to the processor through various known means. The memory is a volatile or non-volatile storage medium of various types. For example, the memory may include a read-only memory (ROM) or a random access memory (RAM).

따라서, 본 발명의 실시예는 컴퓨터에 구현된 방법으로서 구현되거나, 컴퓨터 실행 가능 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체로서 구현될 수 있다. 한 실시예에서, 프로세서에 의해 실행될 때, 컴퓨터 판독 가능 명령은 본 기재의 적어도 하나의 양상에 따른 방법을 수행할 수 있다.Accordingly, an embodiment of the present invention may be implemented as a computer-implemented method, or as a non-transitory computer-readable medium having computer-executable instructions stored thereon. In one embodiment, when executed by a processor, the computer readable instructions may perform a method according to at least one aspect of the present disclosure.

통신 장치(520)는 유선 신호 또는 무선 신호를 송신 또는 수신할 수 있다. The communication device 520 may transmit or receive a wired signal or a wireless signal.

한편, 본 발명의 실시예는 지금까지 설명한 장치 및/또는 방법을 통해서만 구현되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있으며, 이러한 구현은 상술한 실시예의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 기술자라면 쉽게 구현할 수 있는 것이다. 구체적으로, 본 발명의 실시예에 따른 방법(예, 네트워크 관리 방법, 데이터 전송 방법, 전송 스케줄 생성 방법 등)은 다양한 컴퓨터 수단을 통해 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어, 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은, 본 발명의 실시예를 위해 특별히 설계되어 구성된 것이거나, 컴퓨터 소프트웨어 분야의 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 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), 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등일 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라, 인터프리터 등을 통해 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. On the other hand, the embodiment of the present invention is not implemented only through the apparatus and/or method described so far, and a program for realizing a function corresponding to the configuration of the embodiment of the present invention or a recording medium in which the program is recorded may be implemented. And, such an implementation can be easily implemented by those skilled in the art from the description of the above-described embodiments. Specifically, the method (eg, network management method, data transmission method, transmission schedule generation method, etc.) according to an embodiment of the present invention is implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means, and is stored in a computer-readable medium. can be recorded. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the computer-readable medium may be specially designed and configured for the embodiment of the present invention, or may be known and used by those skilled in the art of computer software. The computer-readable recording medium may include a hardware device configured to store and execute program instructions. For example, the computer-readable recording medium includes magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tapes, optical recording media such as CD-ROMs and DVDs, and floppy disks. Such as magneto-optical media, ROM, RAM, flash memory, or the like. The program instructions may include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer through an interpreter or the like.

이상에서 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments have been described in detail above, the scope of the rights is not limited thereto, and various modifications and improved forms of those skilled in the art using the basic concepts defined in the following claims also belong to the scope of the rights.

Claims (18)

객체의 정보를 등록하는 객체 정보 등록 장치로서,
객체를 촬영하기 위한 가이드를 결정하는 가이드 결정부,
상기 가이드에 따라 객체 촬영 장치가 이동함으로써 상기 가이드 내에 객체가 위치하면, 상기 객체의 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 이미지 저장부,
저장된 이미지로부터 상기 객체의 특징을 추출하는 특징 추출부, 및
상기 특징과 상기 객체의 미리 저장된 특징을 비교하여 특징 간 유사도를 결정하고, 상기 특징 간 유사도를 바탕으로 상기 특징을 상기 객체의 객체 정보로서 등록하는 특징 등록부
를 포함하는 객체 정보 등록 장치.
An object information registration device for registering object information, comprising:
A guide determining unit that determines a guide for shooting an object,
When an object is located in the guide by moving the object photographing device according to the guide, an image storage unit for photographing an image of the object and storing the photographed image;
A feature extraction unit for extracting features of the object from the stored image, and
A feature registration unit that compares the feature with a feature stored in advance of the object to determine a degree of similarity between features, and registers the feature as object information of the object based on the degree of similarity between the features
Object information registration device comprising a.
제1항에서,
상기 가이드 결정부는,
상기 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는, 객체 정보 등록 장치.
In claim 1,
The guide determining unit,
An object information registration apparatus for determining the guide based on object information of a previous guide used when photographing the object.
제2항에서,
상기 가이드 결정부는, 상기 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 상기 가이드를 결정할 때,
상기 객체 정보 중 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하고, 상기 정보 요소에 관한 히스토그램의 역 히스토그램을 정규화함으로써 상기 히스토그램의 구간의 확률 분포를 계산하며, 상기 확률 분포를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는, 객체 정보 등록 장치.
In claim 2,
When the guide determining unit determines the guide based on object information of a previous guide used when photographing the object,
Determine a histogram of an information element included in previous guide information among the object information, and calculate a probability distribution of a section of the histogram by normalizing an inverse histogram of the histogram on the information element, and the guide based on the probability distribution To determine, object information registration device.
제1항에서,
상기 이미지 저장부는,
현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 비교를 바탕으로 상기 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단하고, 상기 객체 촬영 장치가 정지한 것으로 판단되면 상기 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는, 객체 정보 등록 장치.
In claim 1,
The image storage unit,
Object information registration apparatus for determining whether the object photographing apparatus is stopped based on a comparison between the image of the current frame and the image of the previous frame, and photographing the image and storing the photographed image when it is determined that the object photographing apparatus is stopped .
제4항에서,
상기 이미지 저장부는, 상기 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단할 때,
상기 현재 프레임의 이미지와 상기 이전 프레임의 이미지 사이의 차이 값이 임계 차이보다 작으면, 카운트를 증가시키고, 증가된 카운트가 임계 카운트보다 커지면 상기 이미지를 촬영하는, 객체 정보 등록 장치.
In claim 4,
The image storage unit, when determining whether the object photographing apparatus is stopped,
If the difference value between the image of the current frame and the image of the previous frame is less than a threshold difference, the count is incremented, and when the increased count is greater than the threshold count, the image is photographed.
제1항에서,
상기 특징 추출부는,
상기 이미지의 색 정보 및 에지 정보를 상기 특징으로서 추출하는, 객체 정보 등록 장치.
In claim 1,
The feature extraction unit,
and extracting color information and edge information of the image as the features.
제1항에서,
상기 특징 등록부는,
상기 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 낮으면 상기 특징을 상기 이미지 및 상기 가이드와 함께 저장하고, 상기 특징 간 유사도가 상기 미리 결정된 기준값보다 높으면 상기 특징을 폐기하는, 객체 정보 등록 장치.
In claim 1,
The feature registration unit,
If the similarity between the features is lower than a predetermined reference value, the feature is stored together with the image and the guide, and if the similarity between the features is higher than the predetermined reference value, the feature is discarded.
객체의 정보를 등록하는 객체 정보 등록 방법으로서,
객체를 촬영하기 위한 가이드를 결정하는 단계,
상기 가이드에 따라 객체 촬영 장치가 이동함으로써 상기 가이드 내에 객체가 위치하면, 상기 객체의 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 단계,
저장된 이미지로부터 상기 객체의 특징을 추출하는 단계, 및
상기 특징과 상기 객체의 미리 저장된 특징을 비교하여 특징 간 유사도를 결정하고, 상기 특징 간 유사도를 바탕으로 상기 특징을 상기 객체의 객체 정보로서 등록하는 단계
를 포함하는 객체 정보 등록 방법.
An object information registration method for registering object information, comprising:
determining a guide for photographing the object;
When the object is located in the guide by moving the object photographing device according to the guide, photographing an image of the object and storing the photographed image;
extracting features of the object from the stored image; and
determining a similarity between features by comparing the feature with a previously stored feature of the object, and registering the feature as object information of the object based on the similarity between the features
A method of registering object information, including.
제8항에서,
객체를 촬영하기 위한 가이드를 결정하는 단계는,
상기 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계
를 포함하는, 객체 정보 등록 방법.
In claim 8,
The step of determining a guide for photographing an object is,
determining the guide based on object information of a previous guide used when photographing the object
Including, object information registration method.
제9항에서,
상기 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 객체 정보를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계는,
상기 객체 정보 중 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하는 단계,
상기 정보 요소에 관한 히스토그램의 역 히스토그램을 정규화함으로써 상기 히스토그램의 구간의 확률 분포를 계산하는 단계, 및
상기 확률 분포를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계
를 포함하는, 객체 정보 등록 방법.
In claim 9,
The step of determining the guide based on the object information of the previous guide used when photographing the object,
determining a histogram of information elements included in previous guide information among the object information;
calculating a probability distribution of an interval of the histogram by normalizing the inverse histogram of the histogram for the information element, and
determining the guide based on the probability distribution
Including, object information registration method.
제8항에서,
상기 가이드에 따라 객체 촬영 장치가 이동함으로써 상기 가이드 내에 객체가 위치하면, 상기 객체의 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 단계는,
현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 비교를 바탕으로 상기 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단하는 단계, 및
상기 객체 촬영 장치가 정지한 것으로 판단되면 상기 이미지를 촬영하고 촬영된 이미지를 저장하는 단계
를 포함하는, 객체 정보 등록 방법.
In claim 8,
When an object is located in the guide by moving the object photographing device according to the guide, photographing an image of the object and storing the photographed image includes:
determining whether the object photographing apparatus is stopped based on a comparison between the image of the current frame and the image of the previous frame; and
When it is determined that the object photographing apparatus is stopped, photographing the image and storing the photographed image
Including, object information registration method.
제11항에서,
현재 프레임의 이미지와 이전 프레임의 이미지 간의 비교를 바탕으로 상기 객체 촬영 장치가 정지하였는지 판단하는 단계는,
상기 현재 프레임의 이미지와 상기 이전 프레임의 이미지 사이의 차이 값이 임계 차이보다 작으면, 카운트를 증가시키고, 증가된 카운트가 임계 카운트보다 커지면 상기 이미지를 촬영하는 단계
를 포함하는, 객체 정보 등록 방법.
In claim 11,
The step of determining whether the object photographing apparatus is stopped based on a comparison between the image of the current frame and the image of the previous frame comprises:
If the difference value between the image of the current frame and the image of the previous frame is less than a threshold difference, increasing the count, and capturing the image when the increased count is greater than the threshold count
Including, object information registration method.
제8항에서,
저장된 이미지로부터 상기 객체의 특징을 추출하는 단계는,
상기 이미지의 색 정보 및 에지 정보를 상기 특징으로서 추출하는 단계
를 포함하는, 객체 정보 등록 방법.
In claim 8,
The step of extracting the feature of the object from the stored image,
extracting color information and edge information of the image as the feature
Including, object information registration method.
제8항에서,
상기 특징과 상기 객체의 미리 저장된 특징을 비교하여 특징 간 유사도를 결정하고, 상기 특징 간 유사도를 바탕으로 상기 특징을 상기 객체의 객체 정보로서 등록하는 단계는,
상기 특징 간 유사도가 미리 결정된 기준값보다 낮으면 상기 특징을 상기 이미지 및 상기 가이드와 함께 저장하고, 상기 특징 간 유사도가 상기 미리 결정된 기준값보다 높으면 상기 특징을 폐기하는 단계
를 포함하는, 객체 정보 등록 방법.
In claim 8,
determining the similarity between the features by comparing the feature with the pre-stored feature of the object, and registering the feature as object information of the object based on the similarity between the features,
storing the feature together with the image and the guide if the similarity between the features is lower than a predetermined reference value, and discarding the feature if the similarity between the features is higher than the predetermined reference value
Including, object information registration method.
객체의 이미지를 촬영하기 위한 가이드를 제공하는 방법으로서,
상기 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하는 단계,
상기 정보 요소에 관한 히스토그램의 역 히스토그램을 정규화함으로써 상기 히스토그램의 구간의 확률 분포를 계산하는 단계,
상기 확률 분포를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계
를 포함하는 가이드 제공 방법.
A method of providing a guide for taking an image of an object, comprising:
determining a histogram of information elements included in previous guide information of a previous guide used when photographing the object;
calculating a probability distribution of an interval of the histogram by normalizing the inverse histogram of the histogram for the information element;
determining the guide based on the probability distribution
How to provide a guide that includes.
제15항에서,
상기 가이드 및 상기 이전 가이드는 복수의 정보 요소를 포함하고,
상기 객체를 촬영할 때 사용된 이전 가이드의 이전 가이드 정보에 포함된 정보 요소에 관한 히스토그램을 결정하는 단계는,
상기 이전 가이드 정보에 포함된 복수의 정보 요소에 관한 히스토그램을 개별적으로 결정하는 단계
를 포함하는, 가이드 제공 방법.
In claim 15,
wherein the guide and the previous guide comprise a plurality of information elements;
The step of determining the histogram of the information element included in the previous guide information of the previous guide used when photographing the object,
individually determining a histogram for a plurality of information elements included in the previous guide information
A method of providing a guide, including.
제15항에서,
상기 확률 분포를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계는,
정규화된 역 히스토그램의 확률 밀도 함수(Probability Density Function, PDF)-변환 히스토그램을 바탕으로 상기 가이드의 정보 요소를 결정하는 단계
를 포함하는, 가이드 제공 방법.
In claim 15,
The step of determining the guide based on the probability distribution comprises:
Determining information elements of the guide based on a probability density function (PDF)-transformed histogram of a normalized inverse histogram;
A method of providing a guide, including.
제15항에서,
상기 확률 분포를 바탕으로 상기 가이드를 결정하는 단계는,
정규화된 역 히스토그램의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function , CDF)-변환 히스토그램을 바탕으로 상기 가이드의 정보 요소를 결정하는 단계
를 포함하는, 가이드 제공 방법.
In claim 15,
The step of determining the guide based on the probability distribution comprises:
Determining information elements of the guide based on a cumulative distribution function (CDF)-transformed histogram of a normalized inverse histogram
A method of providing a guide, including.
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