KR101986804B1 - Method and apparatus for database of searching visual contents - Google Patents
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Abstract
본 발명은 복수의 푸드에 대한 복수의 기본 정보가 저장된 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스를 생성하는 장치 및 방법에 관한 것으로, 이를 위하여 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 해당하는 변형된 이미지를 입력받는 입력부와, 상기 변형된 이미지에 대한 분석을 통해 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 내용물의 색깔, 상기 내용물의 이미지 내 위치 값, 내용물의 형태 및 상기 내용물이 포함된 용기의 형태 중 적어도 하나 이상을 추출하는 속성 추출부와, 상기 어느 하나의 기본 정보에 매칭되고 상호간의 구분을 위한 대표 특징 각각을 갖는 복수의 분별 속성 및 상기 복수의 분별 속성 각각에 매칭된 데이터 값으로 구성된 속성 훈련 셋과, 상기 속성 추출부에 의해 추출된 속성 값을 이용하여 상기 속성 훈련 셋을 업데이트시키며, 상기 업데이트된 속성 훈련 셋을 기반으로 상기 어느 하나의 기본 정보에 연결되는 검색 비교용 정보를 생성한 후 이를 기반으로 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 연결된 데이터를 생성시키는 데이터 생성부를 포함하는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치를 제공한다.The present invention relates to an apparatus and method for generating a visual content search database in which a plurality of basic information about a plurality of foods are stored. To this end, a modified image corresponding to any one of basic information items in the visual content search database An input part for receiving an input image and an input part for inputting at least one of the color of the content, the position of the content in the image, the content of the content, and the shape of the container containing the content, An attribute extraction unit configured to extract an attribute of each of the plurality of discrimination attributes and a plurality of discrimination attributes matching each of the basic information and having representative features for mutual discrimination and data values matched to each of the plurality of discrimination attributes; , And using the attribute value extracted by the attribute extracting unit And a search unit configured to generate search comparison information linked to any one of the basic information based on the updated attribute training set and to generate search comparison information based on the data linked to one of the basic information in the database for searching visual contents, And a data generating unit for generating a visual content search database.
Description
본 발명은 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for generating a database for visual content retrieval.
인터넷(웹) 상에서 수많은 멀티미디어 콘텐츠들이 공유되고 있으나 현재까지는 이러한 웹상에서 텍스트 검색이 위주로 이루어지고 있다. 하지만, 아직까지는 이미지, 영상, 음성(audio) 데이터, 및 음성을 포함한 동영상(motionvideo) 데이터들을 위한 빠르고 효율적인 검색 방법이 미비하다.Numerous multimedia contents are being shared on the Internet (web), but up to now, text search is mainly performed on the web. However, there is not yet a fast and efficient search method for motion video data including image, video, audio data, and voice.
최근에는, 멀티미디어 데이터들의 양이 증가함에 따라 멀티미디어 데이터들에 대하여 데이터베이스를 구축하고, 구축된 데이터베이스를 사용하여 사용자에게 검색 서비스를 제공할 수 있는 방안이 요구된다. In recent years, as the amount of multimedia data increases, it is required to construct a database for multimedia data, and to provide a search service to a user by using the constructed database.
본 발명은 어느 하나의 푸드를 포함한 시각적 콘텐츠를 다양한 형태로 변형시킨 이미지를 기반으로 속성 값을 추출하며, 추출한 속성 값을 이용하여 어느 하나의 푸드 검색 시 이용될 검색 비교용 정보를 생성할 수 있는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치 및 방법을 제공한다.The present invention relates to a method and apparatus for extracting attribute values based on an image obtained by transforming visual content including any food into various forms and generating search comparison information to be used in any one of food searches using the extracted attribute values An apparatus and method for generating a database for visual content search are provided.
상기한 본 발명의 해결하고자 하는 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치는 복수의 푸드에 대한 복수의 기본 정보가 저장된 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스를 생성하는 장치에 있어서, 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 해당하는 변형된 이미지를 입력받는 입력부와, 상기 변형된 이미지에 대한 분석을 통해 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 내용물의 색깔, 상기 내용물의 이미지 내 위치 값, 내용물의 형태 및 상기 내용물이 포함된 용기의 형태 중 적어도 하나 이상을 추출하는 속성 추출부와, 상기 어느 하나의 기본 정보에 매칭되고 상호간의 구분을 위한 대표 특징 각각을 갖는 복수의 분별 속성 및 상기 복수의 분별 속성 각각에 매칭된 데이터 값으로 구성된 속성 훈련 셋과, 상기 속성 추출부에 의해 추출된 속성 값을 이용하여 상기 속성 훈련 셋을 업데이트시키며, 상기 업데이트된 속성 훈련 셋을 기반으로 상기 어느 하나의 기본 정보에 연결되는 검색 비교용 정보를 생성한 후 이를 기반으로 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 연결된 데이터를 생성시키는 데이터 생성부를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for generating a visual content search database, the apparatus for generating a visual content search database storing a plurality of basic information about a plurality of foods, An input unit for inputting a modified image corresponding to any basic information in the database for visual content retrieval; and an input unit for inputting the color of the content, the content of the content, An attribute extracting unit that extracts at least one of a position in the image, a shape of the content, and a shape of the container containing the content; and a plurality of feature extraction units matching the one basic information and having representative features for separating each other The discrimination attribute and the day matched to each of the plurality of discrimination attributes Wherein the attribute training set is updated by using an attribute set extracted by the attribute extracting unit, and the attribute training set is updated based on the updated attribute training set, And a data generation unit for generating data linked to one of the basic information items in the database for visual content search based on the generated information.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치는 상기 변형된 이미지를 촬영하기 위한 카메라의 촬영 환경 정보를 설정하거나 상기 카메라와의 연동을 통해 상기 촬영 환경 정보를 제공받아 상기 속성 추출부에 제공하는 촬영 환경 설정부를 더 포함하며, 상기 속성 추출부는 상기 촬영 환경 설정부를 통해 제공받은 촬영 환경 정보를 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 추출하여 상기 데이터 생성부에 제공할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the database for generating a visual content search may set photographing environment information of a camera for photographing the modified image, or may receive the photographing environment information through interlocking with the camera, The attribute extracting unit may extract the photographing environment information provided through the photographing environment setting unit as an attribute value of the modified image and provide the extracted photographing environment information to the data generating unit.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치는 상기 어느 하나의 기본 정보를 인덱스로 하여 상기 변형된 이미지와 상기 추출한 속성 값을 매핑시켜 이미지 데이터베이스에 저장하는 이미지 저장부를 더 포함하며, 상기 데이터 생성부는 상기 이미지 저장부에 저장된 변형된 이미지 및 속성 값을 이용한 기계 학습을 통해 상기 어느 하나의 기본 정보에 대한 검색 비교용 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the apparatus for generating a visual content search further includes an image storage unit for mapping the modified image and the extracted attribute value using one of the basic information as an index and storing the mapped attribute value in an image database The data generation unit may generate search comparison information for one of the basic information through machine learning using the modified image and the attribute value stored in the image storage unit.
상기한 본 발명의 해결하고자 하는 과제를 해결하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 방법은 복수의 푸드에 대한 복수의 기본 정보가 저장된 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스를 생성하는 방법에 있어서, 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 해당하는 변형된 이미지를 입력받는 단계와, 상기 변형된 이미지에 대한 분석을 통해 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 내용물의 색깔, 상기 내용물의 이미지 내 위치 값, 내용물의 형태 및 상기 내용물이 포함된 용기의 형태 중 적어도 하나 이상을 추출하는 단계와, 상기 추출한 속성 값을 이용하여 상기 어느 하나의 기본 정보에 매칭되고 상호간의 구분을 위한 대표 특징 각각을 갖는 복수의 분별 속성 및 상기 복수의 분별 속성 각각에 매칭된 데이터 값으로 구성된 속성 훈련 셋을 업데이트시키는 단계와, 상기 업데이트된 속성 훈련 셋을 이용하여 상기 어느 하나의 기본 정보에 연결된 검색 비교용 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of generating a database for visual content retrieval, the method comprising: The method comprising the steps of: receiving a modified image corresponding to any one of basic information items in the visual content search database; analyzing the modified image to determine a color of the content, Extracting at least one of a position in the image, a shape of the content, and a shape of the container containing the content; extracting at least one of a position, A plurality of classifying attributes each having a plurality of classifying attributes May comprise the steps of using the updated attribute training set produced the search information comparison for coupled to the one of the basic information to update the properties training set consisting of data values matched to each.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 방법은 상기 변형된 이미지를 촬영하기 위한 카메라의 촬영 환경 정보를 설정하거나 상기 카메라와의 연동을 통해 촬영 환경 정보를 제공받는 단계를 더 포함하며, 상기 추출하는 단계는 상기 설정 또는 제공받은 촬영 환경 정보를 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 추출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the method for creating a database for visual content search further includes setting shooting environment information of a camera for shooting the modified image or receiving photographing environment information through interlocking with the camera And the extracting step may extract the setting environment information, which is set or provided, as an attribute value of the modified image.
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 방법은 상기 어느 하나의 기본 정보를 인덱스로 하여 상기 변형된 이미지와 상기 추출한 속성 값을 매핑시켜 이미지 데이터베이스에 저장하는 단계와, 상기 데이터를 생성하는 단계는 상기 저장된 변형된 이미지 및 속성 값을 이용한 기계 학습을 통해 상기 어느 하나의 기본 정보에 대한 검색 비교용 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the method of generating a database for visual content retrieval includes the steps of mapping the modified image and the extracted attribute values using one of the basic information as an index and storing the mapped attribute value in an image database, The generating step may generate search comparison information for any one of the basic information through machine learning using the stored modified image and attribute values.
전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 따르면, 어느 하나의 푸드를 포함한 시각적 콘텐츠를 다양한 형태로 변형시킨 이미지를 기반으로 속성 값을 추출하며, 추출한 속성 값을 이용하여 어느 하나의 푸드 검색 시 이용될 검색 비교용 정보를 생성할 수 있는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치 및 방법을 제공함으로써, 다양한 푸드 관련 시각적 콘텐츠의 검색 정확도를 높일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, an attribute value is extracted based on an image obtained by transforming a visual content including a certain food into various forms, By providing an apparatus and method for creating a visual content search database capable of generating comparison information, it is possible to improve the retrieval accuracy of various food related visual contents.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색 시스템을 도시한 전체 네트워크 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치가 이미지 데이터베이스를 구축하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 데이터베이스에 저장된 데이터를 기반으로 검색 비교용 정보를 생성하는 과정을 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치의 세부 구성을 도시한 블록도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치가 설치된 기기의 표시부 상에 디스플레이되는 비주얼 브라우저에 대한 인터페이스를 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠의 검색 과정을 도시한 흐름도이다.BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS FIG. 1 is an overall network configuration diagram illustrating a visual content search system according to an embodiment of the present invention; FIG.
2 is a block diagram showing a detailed configuration of a database for generating a visual content search according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a process of building an image database by a database for creating a visual content search database according to an exemplary embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a process of generating search comparison information based on data stored in an image database according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram illustrating a detailed configuration of a visual content search request processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating an interface to a visual browser displayed on a display unit of a device equipped with a visual content search request processing apparatus according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a search process of visual contents according to an embodiment of the present invention.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, which will be readily apparent to those skilled in the art. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.
본 발명 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. Throughout the specification of the present invention, when a part is referred to as "including " an element, it is understood that it may include other elements as well, without excluding other elements unless specifically stated otherwise.
본 발명 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "약", "실질적으로" 등은 언급된 의미에 고유한 제조 및 물질 허용오차가 제시될 때 그 수치에서 또는 그 수치에 근접한 의미로 사용되고, 본 발명의 이해를 돕기 위해 정확하거나 절대적인 수치가 언급된 개시 내용을 비양심적인 침해자가 부당하게 이용하는 것을 방지하기 위해 사용된다. 본 발명 명세서 전체에서 사용되는 정도의 용어 "~(하는) 단계" 또는 "~의 단계"는 "~ 를 위한 단계"를 의미하지 않는다. The terms "about "," substantially ", etc. used to the extent that they are used throughout the present disclosure are used in their numerical value or in close proximity to their numerical values when the manufacturing and material tolerances inherent in the stated meanings are presented, Accurate or absolute numbers are used to prevent unauthorized exploitation by unauthorized intruders of the referenced disclosure. The word " step (or step) "or" step "used in the specification of the present invention does not mean" step for.
본 명세서에 있어서 '부(部)'란, 하드웨어에 의해 실현되는 유닛(unit), 소프트웨어에 의해 실현되는 유닛, 양방을 이용하여 실현되는 유닛을 포함한다. 또한, 1개의 유닛이 2개 이상의 하드웨어를 이용하여 실현되어도 되고, 2개 이상의 유닛이 1개의 하드웨어에 의해 실현되어도 된다. 본 명세서 있어서 단말, 장치 또는 디바이스가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부는 해당 단말, 장치 또는 디바이스와 연결된 서버에서 대신 수행될 수도 있다. 이와 마찬가지로, 서버가 수행하는 것으로 기술된 동작이나 기능 중 일부도 해당 서버와 연결된 단말, 장치 또는 디바이스에서 수행될 수도 있다. 이하 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다. In this specification, the term " part " includes a unit realized by hardware, a unit realized by software, and a unit realized by using both. Further, one unit may be implemented using two or more hardware, or two or more units may be implemented by one hardware. In the present description, some of the operations or functions described as being performed by a terminal, a device, or a device may be performed instead in a server connected to the terminal, device, or device. Likewise, some of the operations or functions described as being performed by the server may also be performed in a terminal, device or device connected to the server. Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색 시스템을 도시한 전체 네트워크 구성도이다.BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS FIG. 1 is an overall network configuration diagram illustrating a visual content search system according to an embodiment of the present invention; FIG.
도 1에 도시된 바와 같이, 시각적 콘텐츠 검색 시스템은 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100), 이미지 데이터베이스(110), 검색용 데이터베이스(120), 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130), 검색 엔진(140), 콘텐츠 데이터베이스(150) 및 레시피 데이터베이스(160) 등을 포함할 수 있다.1, the visual content search system includes a
먼저, 도 1의 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)는 유선 또는 무선으로 이미지 데이터베이스(110) 및 검색용 데이터베이스(120)에 연결될 수 있다. 또한, 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)는 적어도 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 형태로 기록매체에 저장될 수 있다. 구체적으로, 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)는 이미지, 예컨대 푸드 관련 시각적 콘텐츠에 대응하는 이미지가 획득됨에 따라 적어도 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되어 이미지의 속성을 추출한 후 이를 기반으로 기본 정보를 인덱스로 한 이미지, 속성 및 촬영 환경 정보를 매핑시켜 이미지 데이터베이스(110)에 저장함과 더불어 이미지 데이터베이스(110)에 저장된 데이터를 기반으로 기계 학습을 수행하여 기본 정보를 인덱스로 한 검색 비교용 정보에 해당하는 데이터, 예컨대 애노테이션(annotation) 정보를 생성하여 검색용 데이터베이스(120)에 저장할 수 있다.First, the visual content search
또한, 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)와 연결된 검색용 데이터베이스(120)는 복수의 푸드를 포함한 콘텐츠에 대한 기본 정보를 복수의 카테고리로 분류하여 저장하고 있으며, 각 기본 정보에 검색 매칭 시 이용되는 복수의 검색 비교용 정보를 연결시켜 저장하고 있다. 여기에서, 복수의 검색 비교용 정보는 시각적 콘텐츠 검색 시 이용되는 비교 데이터를 의미할 수 있으며, 기본 정보는 콘텐츠 각각에 명명된 데이터로 검색 결과 데이터를 의미할 수 있다.In addition, the
예를 들어, 기본 정보는 짜장면, 짬뽕, 김밥, 파스타, 피자 등을 들 수 있으며, 짜장면과 짬뽕은 중식 카테고리로 분류되어 저장되며, 파스타와 피자는 유럽식 카테고리로 분류되어 저장되며, 김밥은 분식 카테고리로 분류되어 저장될 수 있다. 또한, 각 기본 정보에 연결된 검색 비교용 정보는 해당 기본 정보에 대한 속성 값일 수 있다.For example, the basic information includes japanese, chanpon, kimbap, pasta, and pizza. The japanese and chanpon are classified and stored in the Chinese food category. The pasta and the pizza are classified and stored in the European category. Can be classified and stored. In addition, the search comparison information connected to each basic information may be an attribute value for the corresponding basic information.
본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)는 상술한 바와 같은 이미지 데이터베이스(110)에 이미지를 저장하거나 검색용 데이터베이스(120) 내 각 기본 정보에 연결된 검색 비교용 정보를 업데이트시킬 수 있다. The
상술한 바와 같은 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)의 세부 구성 및 동작에 대해 아래의 도면을 참조하여 설명한다.The detailed configuration and operation of the
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)의 세부 구성을 도시한 블록도이다.2 is a block diagram showing a detailed configuration of an
도 2에 도시된 바와 같이, 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)는 입력부(210), 촬영 환경 정보 설정부(220), 속성 추출부(230), 이미지 저장부(240) 및 데이터 생성부(250) 등을 포함할 수 있다.2, the
입력부(210)는 어느 하나의 기본 정보에 대응하는 시각적 콘텐츠용 데이터에 대한 변형된 복수의 이미지를 입력받을 수 있다. 구체적으로, 입력부(210)는 짜장면에 대응하는 시각적 콘텐츠용 데이터에 대한 변형된 복수의 이미지, 예컨대 내용물의 색깔, 이미지 내 내용물(푸드)의 위치 값(이미지 내 좌표 값), 내용물의 형태, 내용물을 포함한 용기 형태 등을 변형 또는 변경시켜 촬영한 이미지를 입력받을 수 있다. 이를 위하여, 입력부(210)는 콘텐츠를 촬영하기 위한 카메라(200)와 연동될 수 있다. The
한편, 입력부(210)는 변형된 복수의 이미지를 입력받아 이를 속성 추출부(230)에 제공할 수 있다.Meanwhile, the
촬영 환경 정보 설정부(220)는 촬영 환경 정보를 설정할 수 있는 인터페이스를 제공하거나 카메라(200)와의 연동을 통해 촬영 환경 정보를 카메라(200)로부터 제공받을 수 있으며, 인터페이스를 통해 설정된 촬영 환경 정보 또는 카메라(200)로부터 제공받은 촬영 환경 정보를 속성 추출부(230)에 제공할 수 있다.The photographing environment
본 발명의 실시예에서 촬영 환경 정보는 카메라(200)의 동작과 관련된 데이터, 예컨대 줌 상태, 후레쉬 작동 여부 및 주변 환경 상태(날씨, 촬영 시간, 계절 등의 데이터) 등을 포함할 수 있다.In the embodiment of the present invention, the photographing environment information may include data related to the operation of the
속성 추출부(230)는 입력부(210)를 통해 입력된 복수의 이미지 각각에 대한 분석 및 촬영 환경 정보 설정부(220)를 통해 제공받은 촬영 환경 정보를 기반으로 복수의 이미지 각각에 대한 속성 값을 추출할 수 있다. 구체적으로, 속성 추출부(230)는 이미지의 분석을 통해 이미지 내 내용물과 내용물이 포함된 용기를 분리한 후 내용물의 색깔, 내용물이 이미지 내에 위치한 위치 값, 내용물의 형태, 용기의 형태, 촬영 환경 정보 등의 속성 값을 추출할 수 있다. 이렇게 추출된 각 이미지에 대한 속성 값은 이미지 저장부(240)에 제공될 수 있다.The
이미지 저장부(240)는 기본 정보를 인덱스로 하여 이미지와 추출한 속성 값을 매핑시켜 이미지 데이터베이스(110)에 저장할 수 있다.The
데이터 생성부(250)는 이미지 데이터베이스(110)에 저장된 이미지와 이미지에 매핑된 속성 값을 입력받아 기계 학습을 수행하여 기본 정보에 대한 검색 비교용 정보를 생성할 수 있다. 구체적으로, 데이터 생성부(250)는 기본 정보에 대한 학습을 수행하기 위한 것으로, 검색 시 검색 요청된 시각적 콘텐츠의 속성 값과 비교될 데이터, 즉 검색 비교용 정보를 생성할 수 있다.The
이를 위하여 데이터 생성부(250)는 기본 정보별 속성 훈련 셋(260)을 관리할 수 있다. 구체적으로, 데이터 생성부(250)는 이미지 내 각 속성을 구분하고 복수의 데이터 값(속성 값)을 포함하는 복수의 분별 속성을 기본 정보별로 관리할 수 있다. 본 발명의 실시예에서 복수의 분별 속성은 복수의 데이터 값(이미지에 대한 속성 값)을 가지며, 다른 분별 속성과 구분되기 위한 분별 정보, 즉 대표 특징을 가질 수 있다. 여기에서, 분별 정보는 기본 정보의 색깔, 위치 값, 내용물 및 용기의 형태, 촬영 환경 정보 내 각 파라미터 등을 들 수 있다.For this, the
또한, 데이터 생성부(250)는 이미지 데이터베이스(110)에 저장된 이미지의 속성 값이 속성 훈련 셋(260) 내 어떤 분별 속성에 포함되는지를 판단한 후 판단한 분별 속성 내 데이터 값에 속성 값을 포함시키는 방식으로 복수의 분별 속성 내 데이터 값을 업데이트시킬 수 있다. In addition, the
한편, 데이터 생성부(250)는 이미지의 속성 값이 어떤 분별 속성에 포함되는지를 판단한 후 판단한 분별 속성 내 데이터 값과 속성 값간의 차이(거리)가 기 설정된 분류 기준값 보다 클 경우 판단한 분별 속성에 대한 서브 분별 속성을 생성하여 속성 훈련 셋(260)을 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 속성 값이 내용물의 색깔인 빨간색일 경우에 데이터 생성부(250) 이미지의 속성 값이 색깔에 관련된 분별 속성에 포함되는 것으로 판단한 후 색깔 분별 속성 내 데이터 값(짜장면일 경우 대부분이 검은색 계통임)과 이미지의 속성 값인 빨간색간의 차이가 기 설정된 분류 기준값보다 크다고 판단하여 색깔 분별 속성과 관련된 서브 분별 속성, 즉 속성 값을 데이터 값으로 갖는 빨간색 분별 속성을 생성할 수 있다. 이에 따라, 색깔 분별 속성에는 빨간색 분별 속성이 서브로 연결되어 속성 훈련 셋(260)이 업데이트될 수 있다.On the other hand, if the difference (distance) between the data value in the classified attribute and the attribute value determined after determining the attribute value of the image is included in the sorting attribute is greater than the predetermined sorting reference value, The attribute training set 260 can be updated by generating a sub-classification attribute. For example, if the attribute value is red, which is the color of the contents, it is determined that the attribute value of the image of the
또한, 위치 값에 관련된 분별 속성의 경우에는 분별 정보 내 데이터 값으로 좌표 범위 값(이미지 내 내용물의 좌표 범위 값)을 갖는 서브 분별 속성이 연결되며, 데이터 생성부(250)는 위치 값에 대한 속성 값이 어떤 좌표 범위에 근접한지를 판단한 후 속성 값을 이용하여 판단된 좌표 범위에 해당하는 서브 분별 속성 내 데이터 값을 업데이트시킬 수 있다.In the case of the classification attribute related to the position value, the sub-classification attribute having the coordinate range value (coordinate range value of the content in the image) is connected to the data value in the classification information, It is possible to update the data value in the sub-fractional attribute corresponding to the coordinate range determined by using the attribute value after determining which coordinate range is close to the coordinate value.
데이터 생성부(250)는 이미지에 대한 속성 값에 대응하는 분별 속성, 서브 분별 속성, 및 분별 속성과 서브 분별 속성에 연결된 데이터 값을 기본 정보와 연결시킴으로서, 검색용 데이터베이스(120) 내 기본 정보에 연결된 검색 비교용 정보, 예컨대 기본 정보에 대한 애노테이션 정보를 업데이트시킬 수 있다.The
상술한 바와 같은 구성을 갖는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)가 검색용 데이터베이스(120)를 생성하는 과정에 대해 도 3을 참조하여 설명한다.A process of creating the
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)가 이미지 데이터베이스(110)를 구축하는 과정을 도시한 흐름도이다.3 is a flowchart illustrating a process of building an
도 3에 도시된 바와 같이, 먼저 입력부(210)는 카메라(200)와의 연동을 통해 어느 하나의 기본 정보에 대응하는 시각적 콘텐츠에 대한 변형된 이미지를 제공받은 후 이를 속성 추출부(230)에 제공한다(S300). 구체적으로, 입력부(210)는 내용물의 형태, 색깔, 내용물이 담긴 용기 형태, 크기, 내용물의 위치 등이 변형된 이미지를 포함한 시각적 콘텐츠를 카메라(200)로부터 제공받는다.3, the
또한, 촬영 환경 정보 설정부(220)는 카메라(200)로부터 제공받은 촬영 환경 정보를 속성 추출부(230)에 제공한다(S302).The photographing environment
이후, 속성 추출부(230)는 변형된 이미지에 대한 분석 및 촬영 환경 정보를 이용하여 변형된 이미지에 대한 속성 값, 예컨대 이미지 내 내용물의 색깔, 내용물이 이미지 내에 위치한 위치 값, 내용물의 형태, 용기의 형태, 촬영 환경 정보 등을 추출한다(S304).Then, the
그런 다음, 이미지 저장부(240)는 속성 값 및 이미지가 매핑된 데이터를 생성한 후 이를 기본 정보에 연결시킴으로써, 이미지 데이터베이스(110)를 업데이트한다(S306). Then, the
상술한 바와 같은 S300 내지 S306을 반복적으로 수행하여 이미지 데이터베이스(110)에는 복수의 변형된 이미지와 속성 값이 매핑된 데이터가 연결된 기본 정보가 저장될 수 있다.The above-described S300 to S306 are repeatedly performed so that the
이후, 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치(100)는 이미지 데이터베이스(110)에 저장된 데이터를 기반으로 기계 학습을 수행하여 속성 훈련 셋(260)을 업데이트시킴과 더불어 검색 시 이용되는 검색 비교용 정보를 생성할 수 있다. 이에 대해 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.Thereafter, the
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 데이터베이스(110)에 저장된 데이터를 기반으로 검색 비교용 정보를 생성하는 과정을 도시한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a process of generating search comparison information based on data stored in the
도 4에 도시된 바와 같이, 데이터 생성부(250)는 이미지 데이터베이스(110)에서 어느 하나의 기본 정보에 연결된 복수의 이미지 및 이에 매핑된 데이터(속성 값)를 순차적으로 입력받는다(S400).As shown in FIG. 4, the
이후, 데이터 생성부(250)는 속성 훈련 셋(260) 내 기본 정보에 연결된 복수의 분별 속성 중 이미지의 속성 값에 해당하는 분별 속성을 선택하고(S402), 선택한 분별 속성에 연결된 데이터 값과 이미지의 속성 값간의 차이, 즉 거리를 분석한다(S404).Thereafter, the
그런 다음, 데이터 생성부(250)는 거리가 기 설정된 분류 기준 값 이상인지를 판단한다(S406).Then, the
S406의 판단 결과, 미만일 경우 데이터 생성부(250)는 이미지의 속성 값을 선택한 분별 속성에 데이터 값에 반영하여 속성 훈련 셋(260)을 업데이트한다(S408).If it is determined in step S406 that the value is less than the predetermined value, the
한편, S406의 판단 결과, 이상일 경우 데이터 생성부(250)는 이미지의 속성 값을 이용하여 선택한 분별 속성에 연결되는 서브 분별 속성을 생성하며(S410), 서브 분별 속성의 데이터 값으로 이미지의 속성 값을 연결시켜 속성 훈련 셋(260)을 업데이트시킨다(S412).As a result of the determination in step S406, if it is determined in step S406 that the image data is abnormal, the
데이터 생성부(250)는 상술한 바와 같은 S400∼S412의 단계를 반복적으로 수행하여 기 설정된 개수 이상, 예컨대 700장 이상의 변형된 이미지와 그에 대응하는 속성 값을 기반으로 어느 하나의 기본 정보에 해당하는 속성 훈련 셋(260)을 업데이트시키며, 업데이트된 속성 훈련 셋(260)을 이용하여 검색 비교용 정보, 즉 기본 정보에 바인딩된 검색 비교용 정보를 생성한다(S414).The
상술한 바와 같은 방법을 통해 구축된 검색 비교용 정보를 이용하여 입력되는 시각적 콘텐츠, 즉 푸드에 대응하는 시각적 콘텐츠의 검색 결과를 제공하는 장치 및 방법에 대해 도 5 내지 도 6을 참조하여 설명한다.An apparatus and a method for providing a search result of visual content input by using the search comparison information constructed through the above-described method, that is, a visual content corresponding to food will be described with reference to Figs. 5 to 6. Fig.
시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)의 세부 구성 및 동작의 설명에 앞서, 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)는 유선 또는 무선으로 통신이 가능하며, 적어도 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 형태로 기록매체를 구비한 기기, 예컨대 모바일 기기, 컴퓨터, TV 등에 포함될 수 있다. 다시 말해서, 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)는 적어도 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능한 형태로 기록매체에 저장된 어플리케이션일 수 있다.Prior to the description of the detailed configuration and operation of the visual content search
한편, 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)를 포함하는 기기는 유선 또는 무선으로 도 1의 검색용 데이터베이스(120)와 연동되는 검색 엔진(140)과 연결될 수 있다.On the other hand, the device including the visual content search
시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)는 시각적 콘텐츠에 대한 검색 속성 값(선택적으로, 촬영 환경 정보를 포함함)을 추출한 후 이를 기반으로 검색을 요청하며, 요청에 대한 응답으로 검색 결과, 예컨대 시각적 콘텐츠 내 푸드의 종류(이름)를 제공받을 수 있다.The visual content search
또한, 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)는 비콘 신호 내 위치 정보에 해당하는 고유 식별 정보를 추출한 후 이를 검색 요청 시 전송하여 시각적 콘텐츠가 촬영된 위치에서 제공되는 다양한 형태의 정보, 즉 POI 정보를 제공받을 수 있다. 여기에서, POI 정보는 시각적 콘텐츠 내 푸드의 종류를 제공하는 맛집 정보이거나 해당 맛집에서 제공하는 다양한 혜택 정보(할인, 쿠폰 등의 정보)일 수 있다.In addition, the visual content search
상기와 같은 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)는, 도 5에 도시된 바와 같이, 영상 촬영부(500), 시각적 콘텐츠 획득부(510), 비콘 신호 수신부(520), 특징 정보 추출부(530), 검색 요청부(540), 검색 결과 제공부(550) 및 표시부(560) 등을 포함할 수 있다.5, the visual content retrieval
영상 촬영부(500)는 영상 촬영 시 촬영 환경 정보를 특징 정보 추출부(530)에 제공할 수 있다. 여기에서, 촬영 환경 정보는 영상 촬영 시 영상 촬영부(500)인 카메라의 조작 상태 및 외부 조건 정보(촬영 시 날씨, 기온 등의 환경 정보)일 수 있다.The
시각적 콘텐츠 획득부(510)는 기기 내 실행 가능한 형태로 기록매체에 저장된 비주얼 브라우저의 실행을 통해 영상 촬영부(500)에 의해 획득한 시각적 콘텐츠인 푸드를 포함한 이미지를 표시부(560) 상에 디스플레이할 수 있다.The visual
비콘 신호 수신부(520)는 시각적 콘텐츠가 획득 또는 비주얼 브라우저가 실행됨에 따라 활성화되어 기 설정된 반경 내에 브로드캐스팅되는 비콘 신호를 수신하며, 수신한 비콘 신호를 검색 요청부(540)에 제공할 수 있다.The beacon signal receiving unit 520 may receive the beacon signal broadcasted within a predetermined radius by activating the visual content as the acquisition or visual browser is executed, and may provide the received beacon signal to the
본 발명의 실시예에 따른 비콘 신호 수신부(520)는 기기 내 블루투스, 적외선 통신 모듈, 와이파이 모듈 및 초음파 신호 수신 모듈(예컨대, 마이크) 등과 연동되어 비콘 신호를 수신할 수 있다.The beacon signal receiving unit 520 according to the embodiment of the present invention can receive a beacon signal in conjunction with an in-device Bluetooth, an infrared communication module, a Wi-Fi module, and an ultrasonic signal receiving module (e.g., a microphone).
한편, 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)와 연동되어 실행되는 비주얼 브라우저(600)는, 도 6에 도시된 바와 같이, 비콘 신호 수신부(520)의 동작을 제어하기 위한 제어 인터페이스(610)를 구비할 수 있다.6, the
본 발명의 실시예에서 제어 인터페이스(610)는 비콘 신호 수신부(520)의 동작을 활성화시키기 위한 조작 인터페이스를 제공하며, 사용자 조작, 예컨대 제어 인터페이스(610)의 터치에 따라 비콘 신호 수신부(520)를 활성화시킬 수 있다. 이에 따라, 비콘 신호 수신부(520)는 기기 내 장치들(블루투스, 적외선 통신 모듈, 와이파이 모듈 및 초음파 신호 수신 모듈(예컨대, 마이크))과 연동되어 비콘 신호를 수신하며, 수신한 비콘 신호 중 기 설정된 임계 값 이상의 신호 세기를 갖는 비콘 신호를 추출한 후 이를 검색 결과 제공부(550)에 제공할 수 있다.The
특징 정보 추출부(530)는 시각적 콘텐츠, 예컨대 푸드를 포함한 이미지에 대한 분석과 영상 촬영부(500)로부터 제공받은 촬영 환경 정보를 이용하여 시각적 콘텐츠의 검색에 필요한 검색 속성 값을 추출하며, 추출한 검색 속성 값을 검색 요청부(540)에 제공할 수 있다. 구체적으로, 특징 정보 추출부(530)는v 시각적 콘텐츠에 대한 분석을 통해 시각적 콘텐츠 내 내용물(푸드)의 색깔, 시각적 콘텐츠 내 내용물의 위치 값, 내용물의 형태, 내용물이 포함된 용기의 형태 및 촬영 환경 정보를 기반으로 검색 속성 값을 추출한 후 이를 검색 요청부(540)에 제공할 수 있다. 이에 따라, 검색 요청부(540)는 검색 속성 값을 검색 엔진(140)에 전송하여 검색을 요청할 수 있다.The feature
또한, 검색 요청부(540)는 비콘 신호 중 특정 건물의 위치 정보에 해당하는 고유 식별 정보에 대한 미리 설정된 변동 패턴을 갖는 고주파 대역의 사운드 신호(기기의 마이크를 통해 수신되는 비콘 신호)에서 고유 식별 정보를 추출한 후 추출한 고유 식별 정보와 기기의 고유 정보를 검색 속성 값에 포함시켜 검색 엔진(140)에 전송하여 검색을 요청할 수 있다.In addition, the
검색 결과 제공부(550)는 검색 엔진(140)으로부터 검색 결과를 제공받아 표시부(560)에 디스플레이할 수 있다. 다시말해서, 검색 결과 제공부(550)는 검색 엔진(140)으로부터 제공받은 검색 결과를 비주얼 브라우저와의 연동을 통해 표시부(560) 상에 디스플레이할 수 있다.The search
검색 엔진(140)은 검색 요청부(540)의 검색 요청에 대한 응답으로 시각적 콘텐츠에 대한 검색 결과, 즉 시각적 콘텐츠 내 푸드가 어떤 것인지를 판단한 검색 결과를 전송할 수 있다. The
구체적으로, 검색 엔진(140)은 검색 속성 값이 속성 훈련 셋(도 2의 ~~) 내 어떤 분별 속성에 포함되는지를 판단한 후 분별 속성 내 데이터 값과 검색 속성 값간의 비교를 통해 검색 속성 값이 분별 속성이 포함되는지를 판단하며, 판단 결과 포함되지 않을 경우 판단한 분별 속성에 연결된 서브 분별 속성 내 데이터 값과 검색 속성 값간의 비교를 통해 서브 분별 속성에 포함되는지를 판단한 후 판단 결과 서브 분별 속성에 연결된 기본 정보, 예컨대 푸드에 대한 이름을 검색 결과로 하여 검색 요청에 대한 응답을 전송할 수 있다. Specifically, the
한편, 검색 엔진(140)은 고유 식별 정보에 복수의 콘텐츠, 예컨대 특정 위치(고유 식별 정보에 대한 위치)에서 제공되는 맛집 정보, 할인 정보 및 쿠폰 정보 등과 같은 콘텐츠를 관리하는 콘텐츠 데이터베이스(150)와 연결될 수 있다. 이에 따라, 검색 엔진(140)은 검색 요청부(540)로부터 제공받은 고유 식별 정보를 기반으로 콘텐츠 데이터베이스(150)에서 콘텐츠를 검색한 후 검색한 콘텐츠에서 푸드 관련 정보를 추출하며, 추출한 푸드 관련 정보를 기반으로 검색용 데이터베이스(120)에서 적어도 하나 이상의 기본 정보와 이에 연결된 검색 비교용 정보를 검색한 후 검색한 검색 비교용 정보와 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)로부터 수신한 검색 속성 값간의 비교를 통해 검색 결과를 생성할 수 있다.On the other hand, the
또한, 검색 엔진(140)은 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)로부터 제공받은 고유 식별 정보를 기반으로 콘텐츠 데이터베이스(150)에서 검색된 콘텐츠를 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)에 제공할 수 있다.In addition, the
한편, 검색 엔진(140)은 검색 결과, 즉 시각적 콘텐츠 내 푸드가 종류인지에 대한 검색 결과를 기반으로 레시피 데이터베이스(160)에서 해당 검색 결과를 조리하기 위한 레시피 정보를 검색하며, 검색한 레시피 정보를 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)에 제공할 수 있다. On the other hand, the
상술한 본 발명의 실시예에 따르면, 특징 정보 추출부(530)가 검색 엔진(140)과 유선 또는 무선으로 연결된 기기의 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)에 포함된 것으로 예를 들어 설명하였지만, 특징 정보 추출부(530)가 검색 엔진(140)에 포함될 수 있다. 이 경우, 검색 요청부(540)는 시각적 콘텐츠 획득부(510)에 의해 획득된 시각적 콘텐츠 및 영상 촬영부(500)로부터 제공받은 촬영 환경 정보를 검색 엔진(140)에 전송하여 검색을 요청할 수 있다.Although the feature
상술한 바와 같은 구성을 갖는 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130) 및 검색 엔진(140)간의 연동을 통해 시각적 콘텐츠에 대한 검색을 수행하는 과정에 대해 도 7을 참조하여 설명한다.A process of performing a search for visual content through interlocking between the visual content search
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 시각적 콘텐츠의 검색 과정을 도시한 흐름도이다.7 is a flowchart illustrating a search process of visual contents according to an embodiment of the present invention.
도 7에 도시된 바와 같이, 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)는 영상 촬영부(500)를 통해 입력받은 시각적 콘텐츠, 예컨대 푸드 이미지를 포함한 시각적 콘텐츠의 분석과 영상 촬영부(500)로부터 제공받은 촬영 환경 정보를 이용하여 검색 속성 값을 추출하며(S700), 비콘 신호 수신부(520)를 통해 수신된 비콘 신호(위치 정보를 갖는 고유 식별 정보에 대한 변동 패턴의 사운드 신호)의 분석을 통해 고유 식별 정보를 추출한다(S702).7, the visual content search
이후, 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)는 검색 속성 값, 고유 식별 정보 및 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)가 동작되는 기기의 고유 정보를 검색 엔진(140)에 전송하여 검색을 요청한다(S704).Then, the visual content search
이에 따라, 검색 엔진(140)은 고유 식별 정보에 매핑된 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 콘텐츠 데이터베이스(150)에서 검색하며(S706), 검색한 콘텐츠 중 푸드 관련 콘텐츠를 추출한다(S708).Accordingly, the
그런 다음, 검색 엔진(140)은 푸드 관련 콘텐츠를 기반으로 검색용 데이터베이스(120)에서 검색에 이용될 적어도 하나 이상의 기본 정보 및 이에 연결된 검색 비교용 정보를 검색한다(S710).Then, the
이후, 검색 엔진(110)은 검색된 적어도 하나 이상의 기본 정보 및 이에 연결된 검색 비교용 정보와 검색 속성 값간의 비교를 통해 시각적 콘텐츠 내 푸드 이미지가 어떤 푸드인지를 나타내는 검색 결과를 도출하며, 도출한 검색 결과를 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)에 전송한다(S712).Thereafter, the
검색 엔진(140)이 검색 결과를 도출하는 과정에 대해 상세히 설명하면, 검색 속성 값을 기반으로 어느 하나의 기본 정보 내 분별 속성을 선택하며, 선택한 분별 속성에 연결된 데이터 값과 검색 속성 값간의 차이를 기반으로 선택한 분별 속성에 포함되는지를 판단한다. 이러한 판단 과정을 검색 속성 값 각각에 대해 수행하여 검색 속성 값 각각이 포함될 수 있는 기본 정보가 어떤 것인지를 판단함으로써, 검색 결과가 도출될 수 있다.The process of deriving the search result by the
아울러, 검색 엔진(140)은 검색 결과를 기반으로 푸드 이미지에 대응하는 푸드의 조리에 필요한 레시피 정보를 레시피 데이터베이스(160)에서 검색하며, 콘텐츠 데이터베이스(150)에서 검색된 콘텐츠 중 검색 결과와 관련된 콘텐츠, 예컨대 푸드 이미지에 대응하는 푸드와 관련된 할인 정보, 맛집 정보, 쿠폰 정보 등의 콘텐츠를 추출한 후 추출한 콘텐츠와 레시피 정보를 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치(130)에 제공한다(S714).In addition, the
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.It will be understood by those skilled in the art that the foregoing description of the present invention is for illustrative purposes only and that those of ordinary skill in the art can readily understand that various changes and modifications may be made without departing from the spirit or essential characteristics of the present invention. will be. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive. For example, each component described as a single entity may be distributed and implemented, and components described as being distributed may also be implemented in a combined form.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.The scope of the present invention is defined by the appended claims rather than the detailed description and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents are to be construed as being included within the scope of the present invention do.
100 : 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치
110 : 이미지 데이터베이스
120 : 검색용 데이터베이스
130 : 시각적 콘텐츠 검색 요청 처리 장치
140 : 검색 엔진
150 : 콘텐츠 데이터베이스
160 : 레시피 데이터베이스100: Database creation device for visual content retrieval
110: Image database
120: Database for retrieval
130: Visual content retrieval request processing device
140: Search engine
150: Content database
160: Recipe database
Claims (6)
상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 해당하는 변형된 이미지를 입력받는 입력부와,
상기 변형된 이미지를 촬영하기 위한 카메라의 촬영 환경 정보를 설정하거나 상기 카메라와의 연동을 통해 상기 촬영 환경 정보를 제공받아 송출하는 촬영 환경 설정부와,
상기 변형된 이미지에 대한 분석을 통해 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 내용물의 색깔, 상기 내용물의 이미지 내 위치 값, 내용물의 형태 및 상기 내용물이 포함된 용기의 형태 중 적어도 하나 이상을 추출하며, 상기 촬영 환경 설정부를 통해 제공받은 촬영 환경 정보를 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 추출하는 속성 추출부와,
상기 어느 하나의 기본 정보에 매칭되고 상호간의 구분을 위한 대표 특징 각각을 갖는 복수의 분별 속성 및 상기 복수의 분별 속성 각각에 매칭된 데이터 값으로 구성되는 속성 훈련 셋과,
상기 속성 추출부에 의해 추출된 속성 값을 이용하여 상기 속성 훈련 셋을 업데이트시키며, 상기 업데이트된 속성 훈련 셋을 기반으로 상기 어느 하나의 기본 정보에 연결되는 검색 비교용 정보를 생성한 후 이를 기반으로 상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 연결된 데이터를 생성시키는 데이터 생성부를 포함하며,
상기 데이터 생성부는,
상기 추출된 속성 값과 상기 추출된 속성 값에 대응하는 분별 속성의 데이터 값간의 차이를 산출하며, 상기 산출한 차이가 기 설정된 분류 기준값보다 크다고 판단될 경우 상기 추출된 속성 값에 대응하는 분별 속성에 연결되고 상기 추출된 속성 값을 갖는 서브 분별 속성을 생성하여 상기 속성 훈련 셋을 업데이트시키는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치.
An apparatus for generating a visual content search database storing a plurality of basic information about a plurality of foods,
An input unit for inputting a deformed image corresponding to any basic information in the visual content search database;
A photographing environment setting unit for setting photographing environment information of a camera for photographing the deformed image or receiving and sending the photographing environment information through interlocking with the camera;
Extracting at least one of a color of the content, a position in the image of the content, a shape of the content, and a shape of the container including the content as an attribute value of the deformed image, An attribute extraction unit for extracting photographing environment information provided through the photographing environment setting unit as an attribute value of the modified image;
An attribute training set which is composed of a plurality of discrimination attributes matching each of the basic information and each having representative features for distinguishing each other and data values matched to each of the plurality of discrimination attributes,
The attribute training set is updated by using the attribute value extracted by the attribute extracting unit, and search comparison information linked to any one of the basic information is generated based on the updated attribute training set, And a data generating unit for generating data linked to any basic information in the database for visual content retrieval,
Wherein the data generating unit comprises:
A difference between the extracted attribute value and the data value of the discrimination attribute corresponding to the extracted attribute value is calculated, and when it is determined that the calculated difference is larger than the predetermined discrimination reference value, the discrimination attribute corresponding to the extracted attribute value And a sub-classifying attribute having the extracted attribute value to update the attribute training set.
상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치는,
상기 어느 하나의 기본 정보를 인덱스로 하여 상기 변형된 이미지와 상기 추출한 속성 값을 매핑시켜 이미지 데이터베이스에 저장하는 이미지 저장부를 더 포함하며,
상기 데이터 생성부는,
상기 이미지 저장부에 저장된 변형된 이미지 및 속성 값을 이용한 기계 학습을 통해 상기 어느 하나의 기본 정보에 대한 검색 비교용 정보를 생성하는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the visual content search database generation device comprises:
Further comprising an image storage unit for mapping the modified image and the extracted attribute value using one of the basic information as an index and storing the mapped attribute value in an image database,
Wherein the data generating unit comprises:
And generates search comparison information for any one of the basic information through machine learning using the modified image and attribute values stored in the image storage unit.
상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 내 어느 하나의 기본 정보에 해당하는 변형된 이미지를 입력받는 단계와,
상기 변형된 이미지를 촬영하기 위한 카메라의 촬영 환경 정보를 설정하거나 상기 카메라와의 연동을 통해 촬영 환경 정보를 제공받는 단계와,
상기 변형된 이미지에 대한 분석을 통해 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 내용물의 색깔, 상기 내용물의 이미지 내 위치 값, 내용물의 형태 및 상기 내용물이 포함된 용기의 형태 중 적어도 하나 이상을 추출하며, 상기 설정 또는 제공받은 촬영 환경 정보를 상기 변형된 이미지에 대한 속성 값으로 추출하는 단계와,
상기 추출한 속성 값을 이용하여 상기 어느 하나의 기본 정보에 매칭되고 상호간의 구분을 위한 대표 특징 각각을 갖는 복수의 분별 속성 및 상기 복수의 분별 속성 각각에 매칭된 데이터 값으로 구성된 속성 훈련 셋을 업데이트시키는 단계와,
상기 업데이트된 속성 훈련 셋을 이용하여 상기 어느 하나의 기본 정보에 연결된 검색 비교용 정보를 생성하는 단계를 포함하며,
상기 업데이트시키는 단계는,
상기 추출된 속성 값과 상기 추출된 속성 값에 대응하는 분별 속성의 데이터 값간의 차이를 산출하는 단계와,
상기 산출한 차이가 기 설정된 분류 기준값보다 크다고 판단될 경우 상기 추출된 속성 값에 대응하는 분별 속성에 연결되고 상기 추출된 속성 값을 갖는 서브 분별 속성을 생성하여 상기 속성 훈련 셋을 업데이트시키는 단계와,
상기 산출한 차이가 기 설정된 분류 기준값보다 작거나 같을 경우 상기 추출된 속성 값을 이용하여 상기 추출된 속성 값에 대응하는 분별 속성에 연결된 데이터 값을 업데이트시켜 상기 속성 훈련 셋을 업데이트시키는 단계를 포함하는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 방법.
A method of generating a database for a visual content search in which a plurality of pieces of basic information about a plurality of foods are stored,
Receiving a transformed image corresponding to any one of basic information items in the visual content search database;
Setting photographing environment information of the camera for photographing the deformed image or receiving photographing environment information through interlocking with the camera;
Extracting at least one of a color of the content, a position in the image of the content, a shape of the content, and a shape of the container including the content as an attribute value of the deformed image, Extracting the setting environment information as the attribute value of the modified image;
Updating the attribute training set consisting of a plurality of classification attributes matching each of the basic information and having representative features for mutual classification and data values matched to each of the plurality of classification attributes using the extracted attribute values Step,
And generating search comparison information linked to any one of the basic information using the updated attribute training set,
Wherein the updating comprises:
Calculating a difference between the extracted attribute value and the data value of the discrimination attribute corresponding to the extracted attribute value,
Generating a sub-classifying attribute associated with a classifying attribute corresponding to the extracted attribute value and having the extracted attribute value to update the attribute training set if it is determined that the calculated difference is greater than a predetermined classifying reference value;
And updating the attribute training set by updating a data value associated with the classification attribute corresponding to the extracted attribute value using the extracted attribute value if the calculated difference is less than or equal to a predetermined classification reference value A method for creating a database for retrieving visual content.
상기 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 방법은,
상기 어느 하나의 기본 정보를 인덱스로 하여 상기 변형된 이미지와 상기 추출한 속성 값을 매핑시켜 이미지 데이터베이스에 저장하는 단계와,
상기 생성하는 단계는,
상기 저장된 변형된 이미지 및 속성 값을 이용한 기계 학습을 통해 상기 어느 하나의 기본 정보에 대한 검색 비교용 정보를 생성하는 시각적 콘텐츠 검색용 데이터베이스 생성 방법.
5. The method of claim 4,
The method for creating a visual content search database,
Mapping the transformed image and the extracted attribute value using one of the basic information as an index, and storing the transformed image and the extracted attribute value in an image database;
Wherein the generating comprises:
And generating search comparison information on any one of the basic information through machine learning using the stored transformed images and attribute values.
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