KR20110012602A - Apparatus and method for classifying photograph - Google Patents

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Abstract

PURPOSE: An apparatus and a method for classifying a photograph are provided to classify and search the photographs of the same accident easily. CONSTITUTION: A central figures extraction unit(112) extracts a major figure by analyzing photographs. A feature extraction unit(114) extracts the feature of a major figure, and a similarity calculation unit(116) calculates the feature similarity of the major figure among the photographs including the major figure. Through the clustering considering the feature similarity, a classification unit(118) classifies the photographs having high similarity as the same accident.

Description

사진을 분류하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING PHOTOGRAPH}Apparatus and method for classifying photos {APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING PHOTOGRAPH}

하기에서 설명하는 것은, 사진을 분류하는 장치 및 방법에 관한 것이며, 사진 속 인물의 형상을 비교함으로써 사진을 분류하는 장치 및 방법 관련된 것이다.Described below are apparatuses and methods for classifying pictures, and apparatuses and methods for classifying pictures by comparing the shapes of people in the pictures.

디지털 카메라 기술의 발달로 카메라의 기능을 부가한 단말기들이 널리 보급되고 있다. 사용자는 디지털 카메라를 이용해 촬영한 사진 영상들을 단말기의 액정을 통해 직접 확인하거나, 혹은 PC상에 업로드하여 기호에 맞게 편집 및 가공할 수 있다. 그리고, 촬영된 사진영상들을 전자 메일 등 편리한 수단을 통해 다른 사람에게 제공할 수 있어서, 그 보급이 급속도로 신장되고 있다.With the development of digital camera technology, terminals with camera functions have been widely used. The user can directly check the photographed images taken with the digital camera through the liquid crystal of the terminal or upload them on a PC to edit and process them according to their preferences. Then, photographed photographic images can be provided to other people through convenient means such as e-mail, and the spread thereof is rapidly expanding.

또한 단말기의 저장 용량이 커짐에 따라 카메라로 촬영되어 저장되는 사진의 수도 그 수를 헤아릴 수 없을 정도로 많아지게 되었다.In addition, as the storage capacity of the terminal increases, the number of pictures taken and stored with a camera has become innumerable.

하지만 저장 용량이 커졌음에도 불구하고 저장된 사진을 검색하는 방법은 사진을 촬영 시간 및 날짜로 검색하거나, 사진의 파일명으로 분류해서 검색하거나, 얼굴 인식을 통해 인물 별로 분류해서 검색하는 방법을 제공하고 있다.However, despite the increased storage capacity, searching for stored photos provides a way to search photos by shooting time and date, categorize by file name, or categorize by person using face recognition. .

종래의 검색 방법으로는 수 많은 사진들을 분류하고 검색하는 데에 한계가 있다. 이러한 한계는 하나의 단말기로 촬영한 사진을 분류할 때 보다는 여러 단말기로 촬영한 사진을 분류할 때 더욱 부각된다. 예를 들어 다른 나라를 방문할 때 단말기의 시간을 바꾸지 않으면 현지 시각이 사진에 제대로 반영되지 않기 때문에 여러 단말기의 사진을 취합하는 경우 단말기 별로 동일 시간대의 사진이 다른 시간으로 저장되게 된다. 따라서, 여러 단말기에서 촬영한 사진들을 분류하다 보면 같은 날 찍은 사진이 다른 날로 분류 되거나 하는 오류가 발생 할 수 있다.Conventional search methods have limitations in classifying and searching a large number of pictures. This limitation is more prominent when classifying pictures taken by multiple terminals than when classifying pictures taken by one terminal. For example, if you do not change the time of the terminal when you visit other countries, the local time will not be properly reflected in the photo. Therefore, when classifying pictures taken by various terminals, an error may occur in which pictures taken on the same day are classified into different days.

즉, 종래의 검색 방법으로는 사진들을 사건으로 분류해서 검색하기 어렵다. In other words, it is difficult to classify and search for pictures by the conventional search method.

제안되는 실시 예에 따른 사진 분류 장치는, 사진들을 분석해서 중요도가 높은 주요 인물을 추출하는 주요 인물 추출부와, 상기 사진들 각각에 포함된 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 형상 추출부와, 상기 주요 인물 별로 상기 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 유사도 계산부 및 상기 주요 인물들의 상기 형상 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류하는 분류부를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, an apparatus for classifying a photo may include: a main person extracting unit extracting a main person having a high importance by analyzing pictures; a shape extracting unit extracting a shape of the main person included in each of the pictures; A similarity calculating unit for calculating the shape similarity of the main person between the pictures including the main person for each main person and a classifying unit classifying the pictures with the high similarity as the same event through a clustering in consideration of the shape similarity of the main person. It may include.

이때, 상기 중요 인물 추출부는, 상기 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.In this case, the important person extracting unit may extract a predetermined person from among the people existing in the photos as the main person.

이때, 상기 중요 인물 추출부는, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.In this case, the important person extracting unit may check the frequency of appearance in the photos through face recognition and extract the main person.

이때, 상기 중요 인물 추출부는, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.In this case, the important person extracting unit may check the frequency of appearance as a group of persons in the photos through face recognition and extract the main person.

이때, 상기 중요 인물 추출부는, 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출할 수 있다.In this case, the important person extracting unit may extract the main person by applying a weight according to a focal position of the pictures.

이때, 상기 형상 추출부는, 상기 주요 인물의 의복, 상기 주요 인물의 헤어스타일, 상기 주요 인물의 악세서리 및 상기 주요 인물의 신발 중에서 적어도 하나를 형상으로 추출할 수 있다.The shape extractor may extract at least one of clothes of the main person, hairstyles of the main person, accessories of the main person, and shoes of the main person.

이때, 상기 유사도를 추출한 형상의 윤곽, 형상의 색상 및 형상의 패턴(무늬) 중에서 적어도 하나를 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산할 수 있다.In this case, at least one of the contour, the color of the shape, and the pattern (pattern) of the shape from which the similarity is extracted may be compared and calculated as a sum considering the weights preset to each.

제안되는 실시 예에 따른 사진 분류 방법은, 사진들을 분석해서 중요도가 높은 주요 인물을 추출하는 단계와, 상기 사진들 각각에 포함된 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 단계와, 상기 주요 인물 별로 상기 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 단계 및 상기 주요 인물들의 상기 형상 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류하는 단계를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, a method of classifying photographs may include extracting main figures having high importance by analyzing photographs, extracting shapes of the main figures included in each of the photographs, and extracting the main figures by the main figures. Computing the shape similarity of the main person between the photos including the person, and classifying the high similarity of the photos into the same event through the clustering in consideration of the shape similarity of the main person.

이때, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는, 상기 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.In this case, the extracting of the important person may extract a predetermined person from among the people existing in the photos as the main person.

이때, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.At this time, the step of extracting the important person, by identifying the frequency of appearance in the photos through the face recognition may be extracted as the main person.

이때, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.At this time, the step of extracting the important person, by identifying the frequency of appearance as a group of people in the photos through the face recognition can be extracted as the main person.

이때, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는, 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출할 수 있다.In this case, the extracting of the important person may extract the main person by applying a weight according to a focal position of the pictures.

이때, 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 단계는, 상기 주요 인물의 의복, 상기 주요 인물의 헤어스타일, 상기 주요 인물의 악세서리 및 상기 주요 인물의 신발 중에서 적어도 하나를 형상으로 추출할 수 있다.In the extracting of the shape of the main person, at least one of clothing of the main person, hairstyle of the main person, accessories of the main person, and shoes of the main person may be extracted.

이때, 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 단계는, 상기 유사도를 추출한 형상의 윤곽, 형상의 색상 및 형상의 패턴(무늬) 중에서 적어도 하나를 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산할 수 있다.In this case, the calculating of the shape similarity of the main figures may be performed by comparing at least one of the contour, the color of the shape, and the pattern (pattern) of the shape from which the similarity is extracted, and calculating the sum of the weights.

제안되는 실시 예에 따른 사진 분류 장치는 사진들에서 주요 인물을 추출하고, 주요 인물의 형상을 추출하고, 주요 인물 별로 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 주요 인물의 형상 유사도를 계산해서 주요 인물들의 형상 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 사진을 분류 한다. 따라서, 사용자는 손쉽게 동일 사건의 사진을 분류하고 검색해 볼 수 있다. The picture classification apparatus according to the proposed embodiment extracts the main person from the pictures, extracts the shape of the main person, calculates the shape similarity of the main person among the pictures including the main person for each main person, and forms the shape of the main person. Classify photos through clustering considering similarity. Therefore, the user can easily classify and search for pictures of the same event.

이하, 제안되는 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, exemplary embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

제안되는 실시 예는 사진 속 인물의 형상간 유사도를 비교해서 사진을 사건별로 분류하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 그러면 아래에서 도 1을 참조해서 제안되는 실시 예에 따른 사진 분류 장치를 설명하고자 한다.The proposed embodiment relates to an apparatus and method for classifying photographs by event by comparing similarities between shapes of persons in the photographs. Next, a picture classification apparatus according to an exemplary embodiment will be described with reference to FIG. 1.

도 1은 제안되는 실시 예에 따른 사진을 분류하는 장치의 구성을 도시한 도면이다. 도 1을 참조하면 제안되는 장치는 제어부(110), 주요 인물 추출부(112), 형상 추출부(114), 유사도 계산부(116), 분류부(118) 및 저장부(120)를 포함한다.1 is a diagram illustrating a configuration of an apparatus for classifying photographs according to an exemplary embodiment. Referring to FIG. 1, the proposed apparatus includes a controller 110, a main person extractor 112, a shape extractor 114, a similarity calculator 116, a classifier 118, and a storage 120. .

저장부(120)는 분류할 사진들을 저장한다.The storage unit 120 stores pictures to be classified.

주요 인물 추출부(112)는 저장부(120)에 저장된 사진들을 분석해서 주요 인물을 추출한다. The main person extracting unit 112 extracts the main person by analyzing the pictures stored in the storage unit 120.

주요 인물 추출부(112)는 얼굴 인식을 통한 사진 속 인물들의 출현 빈도수를 고려해서 주요 인물을 추출할 수 있다. 그리고, 주요 인물 추출부(112)는 얼굴 인식을 통해 동일 사진에 포함된 인물의 조합인 인물 그룹의 출현 빈도수를 고려해서 주요 인물을 추출할 수 있다. 그리고, 주요 인물 추출부(112)는 사진의 초점 위치에 따른 가중치를 적용해서 주요 인물을 추출할 수 있다. 그리고, 주요 인물 추출부(112)는 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 주요 인물로 추출할 수 있다. 또한 주요 인물 추출부(112)는 상술한 주요 인물 추출 방법들을 결합해서 주요 인물을 추출할 수 있다.The main person extracting unit 112 may extract the main person in consideration of the frequency of appearance of the people in the picture through face recognition. In addition, the main person extracting unit 112 may extract the main person in consideration of the frequency of appearance of the group of persons, which is a combination of the people included in the same picture, through face recognition. In addition, the main person extractor 112 may extract a main person by applying a weight according to a focus position of the picture. In addition, the main person extracting unit 112 may extract a preset person from among people existing in the photos as the main person. In addition, the main person extractor 112 may extract the main person by combining the above-described main person extraction methods.

형상 추출부(114)는 분류할 각 사진들에서 주요 인물 추출부(112)에서 추출 한 주요 인물의 전체 형상을 추출한다. 추출하는 형상에는 의복, 헤어스타일, 악세서리, 신발 등이 존재한다.The shape extractor 114 extracts the entire shape of the main person extracted by the main person extractor 112 from each picture to be classified. Apparel, hairstyle, accessories, shoes and the like to be extracted.

유사도 계산부(116)는 주요 인물 추출부(112)에서 추출한 주요 인물 별로 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 주요 인물의 형상 유사도를 계산한다. 이때, 유사도는 추출한 형상의 윤곽, 색상 및 패턴(무늬) 등을 비교해서 각각에 기설전된 가중치을 고려한 합으로 계산된다.The similarity calculating unit 116 calculates the shape similarity of the main figures between the pictures including the main figures for each of the main figures extracted by the main figure extracting unit 112. At this time, the similarity is calculated by comparing the contours, colors, patterns (patterns), and the like of the extracted shape by considering the weights pre-installed in each.

분류부(118)는 형상간 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류한다.The classification unit 118 classifies the pictures having high similarity into the same event through clustering considering the similarity between shapes.

제어부(110)는 사진을 분류하는 장치의 전반적인 동작을 제어하고, 제안되는 실시 예에 따른 주요 인물 추출부(112), 형상 추출부(114), 유사도 계산부(116) 및 분류부(118)를 제어한다. 즉, 제어부(110)는 주요 인물 추출부(112), 형상 추출부(114), 유사도 계산부(116) 및 분류부(118)의 기능을 수행할 수 있다. 제안되는 실시 예에서 이를 별도로 구성하여 도시한 것은 각 기능들을 구별하여 설명하기 위함이다. 따라서 실제로 제품을 구현하는 경우에 이들 모두를 제어부(110)에서 처리하도록 구성할 수도 있으며, 이들 중 일부만을 제어부(110)에서 처리하도록 구성할 수도 있다.The controller 110 controls the overall operation of the apparatus for classifying pictures, and according to the proposed embodiment, the main person extractor 112, the shape extractor 114, the similarity calculator 116, and the classifier 118. To control. That is, the controller 110 may perform the functions of the main person extractor 112, the shape extractor 114, the similarity calculator 116, and the classifier 118. In the proposed embodiment, this configuration is illustrated separately to describe each function. Therefore, in the case of actually implementing a product, all of them may be configured to be processed by the controller 110, and only some of them may be configured to be processed by the controller 110.

이하, 상기와 같이 구성된 사진 속 인물의 형상을 비교해서 사진을 분류하는 방법을 아래에서 도면을 참조하여 설명한다.Hereinafter, a method of classifying photographs by comparing the shapes of the persons in the photograph configured as described above will be described with reference to the accompanying drawings.

도 2는 제안되는 실시 예에 따라 사진을 분류하는 과정을 도시한 흐름도이 다.2 is a flowchart illustrating a process of classifying pictures according to a proposed embodiment.

도 2를 참조하면 제안되는 사진 분류 장치는 210단계에서 저장된 사진들을 사건별로 구분해서 분류하는 사진 분류 이벤트의 발생을 감지하면, 212단계에서 분류하고자 하는 사진들 속의 주요 인물을 추출한다.Referring to FIG. 2, if the proposed photo classification apparatus detects occurrence of a photo classification event in which the stored photos are classified by events in step 210, the main picture extraction apparatus extracts a main person in the pictures to be classified in step 212.

주요 인물의 추출은 얼굴 인식을 통한 사진 속 인물들의 출현 빈도수를 고려해서 주요 인물을 추출할 수 있다. 그리고, 주요 인물의 추출은 얼굴 인식을 통해 동일 사진에 포함된 인물의 조합인 인물 그룹의 출현 빈도수를 고려해서 주요 인물을 추출할 수 있다. 그리고, 주요 인물의 추출은 사진의 초점 위치에 따른 가중치를 적용해서 주요 인물을 추출할 수 있다. 그리고, 주요 인물의 추출은 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 주요 인물로 추출할 수 있다. 또한 주요 인물의 추출은 상술한 주요 인물 추출 방법들을 결합해서 주요 인물을 추출할 수 있다.The extraction of the main person may extract the main person in consideration of the frequency of appearance of the persons in the photo through face recognition. In addition, the extraction of the main person may extract the main person in consideration of the frequency of appearance of the group of persons, which is a combination of the persons included in the same picture, through face recognition. The main person may be extracted by applying weights according to the focal position of the picture. In addition, the extraction of the main person may extract a predetermined person from the people existing in the photographs as the main person. In addition, the extraction of the main person may extract the main person by combining the above-described main person extraction methods.

212단계에서 주요 인물을 추출하면, 사진 분류 장치는 214단계에서 분류할 각 사진들에서 추출한 주요 인물의 전체 형상을 추출한다. 추출하는 형상에는 의복, 헤어스타일, 악세서리, 신발 등이 존재한다.When the main person is extracted in step 212, the photo classification apparatus extracts the overall shape of the main person extracted from each picture to be classified in step 214. Apparel, hairstyle, accessories, shoes and the like to be extracted.

그리고, 사진 분류 장치는 216단계에서 추출한 주요 인물 별로 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 주요 인물의 형상 유사도를 계산한다. 이때, 유사도는 추출한 형상의 윤곽, 색상 및 패턴(무늬) 등을 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산된다.In operation 216, the picture classification apparatus calculates the shape similarity of the main person between the pictures including the main person. In this case, the similarity is calculated by comparing contours, colors, patterns (patterns), and the like of the extracted shape by considering weights preset to each.

이후, 사진 분류 장치는 218단계에서 형상간 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류한다.In operation 218, the apparatus for classifying pictures classifies pictures having high similarity into the same event through cluster rings considering similarities between shapes.

상기한 방법들은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 상기 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The methods described above may be embodied in the form of program instructions that may be executed by various computer means and may be recorded in 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 media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. The medium may be a transmission medium such as an optical or metal line, a wave guide, or the like, including a carrier wave for transmitting a signal designating a program command, a data structure, or the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 분야에서 통 상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above embodiments, and those skilled in the art to which the present invention pertains various modifications and variations from these descriptions. This is possible.

그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the claims below but also by the equivalents of the claims.

도 1은 제안되는 실시 예에 따른 사진을 분류하는 장치의 구성을 도시한 도면 및,1 is a diagram illustrating a configuration of an apparatus for classifying a photograph according to a proposed embodiment;

도 2는 제안되는 실시 예에 따라 사진을 분류하는 과정을 도시한 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating a process of classifying pictures according to a proposed embodiment.

Claims (14)

사진들을 분석해서 중요도가 높은 주요 인물을 추출하는 주요 인물 추출부;A main person extracting unit extracting a main person having a high importance by analyzing the pictures; 상기 사진들 각각에 포함된 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 형상 추출부;A shape extracting unit extracting a shape of the main person included in each of the pictures; 상기 주요 인물 별로 상기 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 유사도 계산부; 및A similarity calculator for calculating shape similarity of the main person between the pictures including the main person for each main person; And 상기 주요 인물들의 상기 형상 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류하는 분류부를 포함하는And a classification unit for classifying photographs having high similarity into the same event through clustering considering the shape similarity of the main figures. 사진 분류 장치.Photo sorting device. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 중요 인물 추출부는,The important person extraction unit, 상기 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 상기 주요 인물로 추출하는Extracting a predetermined person from the people existing in the photos as the main person 사진 분류 장치.Photo sorting device. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 중요 인물 추출부는,The important person extraction unit, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출하는Checking the frequency of appearance in the pictures through face recognition to extract the main person 사진 분류 장치.Photo sorting device. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 중요 인물 추출부는,The important person extraction unit, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출하는Identifying the frequency of appearance as a group of people in the photos through face recognition and extracting them as the main person 사진 분류 장치.Photo sorting device. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 중요 인물 추출부는,The important person extraction unit, 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출하는Extracting the main person by applying a weight according to a focal position of the pictures 사진 분류 장치.Photo sorting device. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 형상 추출부는,The shape extraction unit, 상기 주요 인물의 의복, 상기 주요 인물의 헤어스타일, 상기 주요 인물의 악세서리 및 상기 주요 인물의 신발 중에서 적어도 하나를 형상으로 추출하는Extracting at least one of the clothing of the main person, the hairstyle of the main person, the accessories of the main person, and the shoes of the main person in a shape 사진 분류 장치.Photo sorting device. 제1항에 있어서,The method of claim 1, 상기 유사도 계산부는,The similarity calculation unit, 상기 유사도를 추출한 형상의 윤곽, 형상의 색상 및 형상의 패턴(무늬) 중에서 적어도 하나를 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산하는Comparing at least one of the contour, the color of the shape, and the pattern (pattern) of the shape from which the similarity is extracted, and calculating the sum based on the weights set in each of them. 사진 분류 장치.Photo sorting device. 사진들을 분석해서 중요도가 높은 주요 인물을 추출하는 단계;Analyzing the photographs to extract the main figures of high importance; 상기 사진들 각각에 포함된 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 단계;Extracting a shape of the main person included in each of the pictures; 상기 주요 인물 별로 상기 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 단계; 및Calculating shape similarity of the main person between the pictures including the main person for each main person; And 상기 주요 인물들의 상기 형상 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류하는 단계를 포함하는Classifying photographs having high similarity into the same event through clustering considering the shape similarity of the main figures; 사진 분류 방법.How to classify your photos. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는,Extracting the important person, 상기 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 상기 주요 인물로 추출하는Extracting a predetermined person from the people existing in the photos as the main person 사진 분류 방법.How to classify your photos. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는,Extracting the important person, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출하는Checking the frequency of appearance in the pictures through face recognition to extract the main person 사진 분류 방법.How to classify your photos. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는,Extracting the important person, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해 서 상기 주요 인물로 추출하는Identifying the frequency of appearance as a group of people in the photographs through face recognition and extracting it as the main person 사진 분류 방법.How to classify your photos. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는,Extracting the important person, 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출하는Extracting the main person by applying a weight according to a focal position of the pictures 사진 분류 방법.How to classify your photos. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 단계는,Extracting the shape of the main person, 상기 주요 인물의 의복, 상기 주요 인물의 헤어스타일, 상기 주요 인물의 악세서리 및 상기 주요 인물의 신발 중에서 적어도 하나를 형상으로 추출하는Extracting at least one of the clothing of the main person, the hairstyle of the main person, the accessories of the main person, and the shoes of the main person in a shape 사진 분류 방법.How to classify your photos. 제8항에 있어서,The method of claim 8, 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 단계는,Calculating the shape similarity of the main person, 상기 유사도를 추출한 형상의 윤곽, 형상의 색상 및 형상의 패턴(무늬) 중에서 적어도 하나를 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산하는Comparing at least one of the contour, the color of the shape, and the pattern (pattern) of the shape from which the similarity is extracted, and calculating the sum based on the weights set in each of them. 사진 분류 방법.How to classify your photos.
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