KR101075084B1 - 피사체 인식 장치 - Google Patents

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KR101075084B1
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이상헌
박지호
김병민
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Abstract

본 발명은 피사체와의 거리를 측정하여 피사체의 거리 정보를 획득하는 거리 정보 획득부, 설정된 기준 거리 또는 기준 거리 범위와 상기 피사체의 일부 또는 전체에 대한 거리 정보를 비교하여 제1 관심영역을 설정하는 제1 관심영역 설정부, 상기 피사체의 영상 정보를 획득하는 영상 정보 획득부, 상기 영상 정보에 포함된 피사체들 중 관심 대상 피사체에 해당되는 제2 관심영역을 설정하는 제2 관심영역 설정부, 상기 제1 관심영역 및 상기 제2 관심영역의 제1 가중치 및 제2 가중치의 비율에 따라 최종 관심영역을 설정하는 최종 관심영역 설정부를 포함한다.

Description

피사체 인식 장치{Apparatus for Recognizing Object}
본 발명은 피사체 인식 장치에 관한 것이다.
일반적으로 전자장치와 사람 간의 인터페이스(interface)는 키보드, 마우스, 리모트 콘트롤러 등이 사용되고 있다.
이와 같은 인터페이스는 전자 장치 판매시 소비자에게 항상 제공되어야 하며 소비자 역시 사용시마다 인터페이스를 찾아야 할 뿐만 아니라 보관의 불편함이 따른다. 또한 리모트 컨트롤러와 같이 인터페이스의 기능이 복잡해짐에 따라 인터페이스에 대한 사용자의 불만 역시 증가하고 있는 실정이다.
이와 같은 이유로 최근 사용자의 동작을 인식하는 인터페이스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
이러한 배경에서, 본 발명의 목적은, 피사체를 정확하게 인식할 수 있는 피사체 인식 장치를 제공하기 위한 것이다.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 일 측면에서, 본 발명은 피사체와의 거리를 측정하여 피사체의 거리 정보를 획득하는 거리 정보 획득부, 설정된 기준 거리 또는 기준 거리 범위와 상기 피사체의 일부 또는 전체에 대한 거리 정보를 비교하여 제1 관심영역을 설정하는 제1 관심영역 설정부, 상기 피사체의 영상 정보를 획득하는 영상 정보 획득부, 상기 영상 정보에 포함된 피사체들 중 관심 대상 피사체에 해당되는 제2 관심영역을 설정하는 제2 관심영역 설정부, 상기 제1 관심영역 및 상기 제2 관심영역의 제1 가중치 및 제2 가중치의 비율에 따라 최종 관심영역을 설정하는 최종 관심영역 설정부를 포함한다.
상기 제1 관심영역 설정부는 시간차가 있는 두 프레임들의 거리 정보들을 비교하여 시간차에 대한 거리 정보의 변화량이 기준값보다 큰 경우 상기 피사체가 움직이는 것으로 판단할 수 있다.
상기 제2 관심영역 설정부는 시간차가 있는 두 개의 프레임들의 영상 정보를 비교하여 상기 관심 대상 피사체에 대한 영상 정보의 차이가 기준값을 초과할 경우 상기 관심 대상 피사체가 움직이는 것으로 판단할 수 있다.
상기 영상 정보로부터 특정 피부 색깔을 지닌 관심 대상 피사체의 영상 정보를 추출하여 상기 특정 피부 색깔에 해당되는 제3 관심영역을 설정하는 제3 관심영역 설정부를 더 포함할 수 있다.
상기 최종 관심영역 설정부는 상기 제1 관심영역에 상기 제1 가중치를 곱하고, 상기 제2 관심영역에 상기 제2 가중치를 곱한 후 곱한 결과들을 합하여 상기 최종 관심영역을 설정할 수 있다.
상기 최종 관심영역 설정부는 상기 제1 관심영역, 상기 제2 관심영역 및 상기 제3 관심영역의 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치의 비율에 따라 상기 최종 관심영역을 설정할 수 있다.
상기 최종 관심영역 설정부는 상기 제1 관심영역, 상기 제2 관심영역 및 상기 제3 관심영역 각각에 상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치를 곱한 후 곱한 결과들을 합하여 상기 최종 관심영역을 설정할 수 있다.
상기 피사체에 태양광이 비추는 경우에서의 상기 제2 가중치는 상기 태양광 이외의 조명이 상기 피사체에 비추는 경우에서의 제2 가중치보다 클 수 있다.
상기 피사체에 태양광이 비추는 경우에서의 상기 제3 가중치는 상기 태양광 이외의 조명이 상기 피사체에 비추는 경우에서의 상기 제3 가중치보다 클 수 있다.
상기 제2 관심영역 설정부가 상기 관심 대상 피사체를 추출하는 경우 상기 제2 가중치는 상기 제1 가중치와 같거나 클 수 있다.
상기 제2 관심영역 설정부가 상기 관심 대상 피사체를 추출하는 경우, 상기 제2 가중치와 상기 제3 가중치의 합은 상기 제1 가중치와 같거나 클 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 의하면, 거리 정보와 영상 정보를 이용함으로써 피사체 인식의 정확성을 높일 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 피사체 인식 장치를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예의 거리 정보 획득부에 의하여 측정된 피사체의 거리 정보에 따라 도출된 이미지를 나타낸다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 또는 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 피사체 인식 장치를 나타낸다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 피사체 인식 장치는 거리 정보 획득부(100), 제1 관심영역 설정부(110), 영상 정보 획득부(120), 제2 관심영역 설정부(130), 최종 관심영역 설정부(150)를 포함한다.
거리 정보 획득부(100)는 피사체와의 거리를 측정하여 피사체의 거리 정보를 획득한다. 본 발명의 실시예에서 거리 정보 획득부(100)는 TOF(Time-of-Flight) 방식으로 작동하는 IR 펄스 레이저 유닛이나 패턴 거리 측정 유닛을 포함할 수 있다.
IR 펄스 레이저 유닛은 수십 ns의 펄스폭을 가지는 펄스 광원을 방출하는 IR 레이저 다이오드를 포함한다. IR 레이저 다이오드에서 방출된 펄스광은 공간으로 조사된 후 피사체의 표면에서 산란되며 이를 IR 펄스 레이저 유닛의 광검출기에서 검출하기 까지의 시간을 측정함으로써 피사체와의 거리가 측정된다.
패턴 거리 측정 유닛은 피사체로 삼각형이나 사각형과 같은 일정 패턴을 지닌 광을 방출하여 피사체 상에 놓인 패턴 광의 면적이나 패턴의 굵기 등을 상기 일정 패턴의 면적 또는 굵기 등과 비교하여 피사체의 거리를 측정한다.
본 발명의 실시예의 거리 정보 획득부(100)는 IR 펄스 레이저 유닛이나 패턴 거리 측정 유닛을 포함하는 것에 한정되지 않고 다른 방법을 통하여 피사체와의 거리를 측정할 수도 있다.
거리 정보 획득부(100)에 의하여 측정된 피사체의 거리 정보에 따라 거리 정보 획득부(100)는 도 2와 같은 이미지를 도출할 수 있다. 거리 정보는 프레임을 구성하는 각 픽셀(pixel) 별로 도출될 수 있으며, 픽셀 별 거리 정보는 컬러 정보로 변환될 수 있다.
예들 들어, 도 2에 도시된 바와 같이, 프레임이 640 x 480의 해상도를 가지는 경우, 프레임을 구성하는 각 픽셀에 해당되는 거리 정보가 거리 정보 획득부(100)에 의하여 도출된다. 이 때 거리 정보 획득부(100)로부터 피사체의 거리가 가까울수록 파란색에 가깝고, 거리가 멀수록 빨간색에 가깝게 표시될 수 있다.
본 발명의 실시예에서는 각 픽셀에 대한 거리 정보가 이용되나 복수의 픽셀들에 대한 거리 정보의 평균값을 최종 거리 정보로 이용함으로써 이후 과정에서 필요한 연산량을 줄일 수도 있다.
제1 관심영역 설정부(110)는 시간차가 있는 두 프레임들의 거리 정보들을 비교하여 시간차에 대한 거리 정보의 변화량이 기준값보다 큰 경우 피사체가 움직이는 것으로 판단하며, 시간차에 대한 거리 정보의 변화량이 클수록 피사체의 움직임이 큰 것으로 판단한다. 이에 따라 제1 관심영역 설정부(110)는 시간차에 대한 거리 정보의 변화량이 기준값보다 큰 영역을 제1 관심영역으로 설정한다. 이 때 제1 관심영역은 제1 관심영역에 해당되는 픽셀의 좌표값을 통하여 설정될 수 있다.
또한 제1 관심영역 설정부(110)는 설정된 기준 거리 또는 기준 거리 범위와 피사체의 일부 또는 전체에 대한 거리 정보를 비교하여 제1 관심영역을 설정할 수도 있다. 예를 들어, 기준 거리가 3 m로 설정될 경우, 제1 관심영역 설정부(110)는 거리 정보 획득부(100)로부터 3 m 떨어진 지점에 있는 피사체의 거리 정보를 획득하여 해당 픽셀의 좌표값을 통하여 제1 관심영역을 설정할 수 있다.
또한 기준 거리 범위가 3 m 이상 3.2 m 이하인 경우 제1 관심영역 설정부(110)는 거리 정보 획득부(100)로부터 3 m 이상 3.2 m 이하의 범위에 위치한 피사체의 거리 정보를 획득하여 해당 픽셀의 좌표값을 통하여 제1 관심영역을 설정할 수 있다.
위와 같이 고정된 설정값을 사용하는 것뿐만 아니라, 거리 정보를 이용하여 거리 정보 획득부(100)와의 거리에 따라 실시간으로 다이내믹하게 관심영역을 설정할 수 있다. 예를 들면 프레임들의 거리 정보들을 비교하여 움직임이 있는 제1 영역을 추출한 후 제1 영역에서 거리 정보 획득부(100)와 가장 가까운 제2 영역을 찾아 제2 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다.
이에 따라 제1 관심영역 설정부(110)는 시간차가 있는 두 프레임들의 거리 정보들 중 기준 거리 또는 기준 거리 범위에 있는 움직이는 피사체를 제1 관심영역을 설정할 수 있다. 이에 따라 제1 관심영역 설정부(110)는 제1 관심영역을 설정하기 위한 연산량을 줄일 수 있다.
영상 정보 획득부(120)는 피사체의 영상 정보를 획득한다. 본 발명의 실시예에서의 영상 정보는 RGB 영상 정보, 흑백 영상 정보, 또는 적외선 영상 정보일 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
제2 관심영역 설정부(130)는 영상 정보에 포함된 피사체들 중 관심 대상 피사체에 해당되는 제2 관심영역을 설정한다. 이 때 제2 관심영역은 제2 관심영역에 해당되는 픽셀의 좌표값을 통하여 설정될 수 있다. 예를 들어, 제2 관심영역 설정부(130)는 영상 정보의 피사체들을 미리 저장된 기준 영상과 비교하여 관심 대상 피사체를 추출하는 탬플릿 매칭(template matching) 기법을 통하여 제2 관심영역을 설정할 수도 있다. 또한 제2 관심영역 설정부(130)는 학습에 의하여, 영상 정보의 피사체들 중에서 관심 대상 피사체를 추출하는 AdaBoost 기법을 통하여 제2 관심영역을 설정할 수도 있다. 이 때 관심 대상 피사체는 손이나 얼굴과 같은 인체의 특정 부분일 수 있다.
또한 제2 관심영역 설정부(130)는 시간차가 있는 두 개의 프레임들의 영상 정보를 비교하여 관심 대상 피사체에 대한 영상 정보의 차이가 기준값을 초과할 경우 관심 대상 피사체가 움직이는 것으로 판단한다. 예를 들어, 제2 관심영역 설정부(130)는 두 개의 프레임들에 포함된 관심 대상 피사체의 픽셀 별 계조값들을 비교하여 관심 대상 피사체에 해당되는 계조값들의 차이가 기준값을 초과할 경우 관심 대상 피사체가 움직이는 것으로 판단한다.
본 발명의 실시예에 따른 피사체 인식 장치는 영상 정보로부터 특정 피부 색깔을 지닌 관심 대상 피사체의 영상 정보를 추출하여 특정 피부 색깔에 해당되는 제3 관심영역을 설정하는 제3 관심영역 설정부(140)를 더 포함할 수 있다.
예를 들어, 제3 관심영역 설정부(140)는 영상 정보로부터 HSV(Hue, Saturation, Brightness Value) 컬러 좌표계 상의 피부 색상정보와 히스토그램을 이용한 피부 색상정보를 추출하여 특정 피부 색깔에 해당되는 제3 관심영역을 설정할 수 있다.
이에 따라 제2 관심영역 설정부(130) 및 제3 관심영역 설정부(140)는 특정 피부 색깔을 지니며 움직이는 손과 같은 관심 대상 피사체를 관심영역으로 설정할 수 있다.
최종 관심영역 설정부(150)는 제1 관심영역 및 제2 관심영역의 제1 가중치 및 제2 가중치의 비율에 따라 최종 관심영역을 설정한다. 예를 들어, 가중치들의 비율은 제1 관심영역과 제2 관심영역 각각에 곱해지는 제1 가중치 및 제2 가중치에 의하여 결정될 수 있다. 본 발명의 실시예에서 최종 관심영역 설정부(150)는 제1 관심영역에 제1 가중치를 곱하고, 제2 관심영역에 제2 가중치를 곱한 후, 곱한 결과들을 합하여 최종 관심영역을 설정한다. 이 때 제1 가중치와 제2 가중치의 합은 1이다.
본 발명의 실시예가 앞서 설명된 제3 관심영역 설정부(140)를 더 포함하는 경우 최종 관심영역 설정부(150)는 제1 관심영역, 제2 관심영역 및 제3 관심영역의 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치의 비율에 따라 최종 관심영역을 설정한다. 예를 들어, 가중치들의 비율은 제1 관심영역, 제2 관심영역 및 제3 관심영역 각각에 곱해지는 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치에 의하여 결정될 수 있다. 본 발명의 실시예에서 최종 관심영역 설정부(150)는 제1 관심영역, 제2 관심영역 및 제3 관심영역 각각에 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치를 곱한 후 곱한 결과들을 합하여 최종 관심영역을 설정한다. 이 때 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치의 합은 1이다.
가중치들의 비율에 따라 최종 관심영역이 설정되는 이유는 피사체의 영상 정보 및 거리 정보가 조명환경과 같은 피사체의 주변 환경에 영향을 받을 수 있기 때문이다.
예를 들어, 피사체가 태양광이 비추는 환경에 있을 경우 피사체에 대한 영상 정보의 신뢰성은 커지므로 제1 가중치에 대한 제2 가중치의 비율, 또는 제1 가중치에 대한 제2 가중치의 비율이나 제1 가중치에 대한 제3 가중치의 비율은 상대적으로 커질 수 있다. 반면에 피사체가 형광등과 같은 태양광 이외의 조명 환경에 있을 경우, 블러(blur)이 증가하여 영상 정보에 대한 신뢰성이 작아진다. 따라서 제1 가중치에 대한 제2 가중치의 비율, 또는 제1 가중치에 대한 제2 가중치의 비율이나 제1 가중치에 대한 제3 가중치의 비율은 상대적으로 작아질 수 있다.
이에 따라 본 발명의 실시예에서 피사체에 태양광이 비추는 경우에서의 제2 가중치 또는 제3 가중치는 태양광 이외의 조명이 피사체에 비추는 경우에서의 제2 가중치 또는 제3 가중치보다 클 수 있다.
한편 제2 관심영역 설정부(130)가 관심 대상 피사체를 추출하는 경우 제2 관심영역의 신뢰성이 커지므로 제2 가중치는 제1 가중치와 같거나 클 수 있으며, 0.5 이상 0.7 이하가 될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예가 제3 관심영역 설정부(140)를 더 포함하고 제2 관심영역 설정부(130)가 관심 대상 피사체를 추출하는 경우, 제2 관심영역의 신뢰성이 커지므로 제2 가중치와 제3 가중치의 합은 제1 가중치와 같거나 클 수 있다.
이와 같이 본 발명의 실시예와 같이 거리 정보에 따른 관심영역이 설정되지 않고 영상 정보만으로 손과 얼굴과 같은 특정대상을 검출할 경우 특정 대상의 색깔(예를 들어 손이나 얼굴의 피부 색깔)이나 모양 등을 판단하게 되는데 조명이나 피부색 등의 변화에 따라 검출률의 변화가 심하다. 반면에 본 발명의 실시예에 따른 피사체 인식 장치의 경우 영상 정보와 더불어 거리 정보에 따른 관심영역이 설정됨으로써 특정 대상의 검출률을 높일 수 있다.
또한 영상 정보만으로 특정대상의 움직임을 검출하는 경우 영상 정보에서 어떤 움직임을 검출할 것인가의 문제가 생긴다. 예를 들면 손의 움직임을 이용하고자 할 때 몸이나 얼굴 등에 움직임이 있으면 손의 움직임만을 검출하기가 힘들다. 그러나 본 발명의 실시예의 경우 거리 정보를 이용하므로 도 2에 도시된 바와 같이 거리 정보 획득부(100)는 얼굴이나 몸의 거리와 손의 거리를 구별할 수 있으므로 손이 얼굴이나 몸이 동시에 움직이더라도 특정 대상의 움직임을 검출할 수 있다.
한편 본 발명의 실시예에서 거리 정보 획득부(100)와 영상 정보 획득부(120)는 서로 다른 위치에 있을 수 있다. 이와 같은 경우 거리 정보 획득부(100)와 영상 정보 획득부(120)로부터 도출된 영상들은 서로 다른 화각이나 해상도를 지닐 수 있다. 따라서 본 발명의 실시예에서는 거리 정보 획득부(100)와 영상 정보 획득부(120) 중 하나가 좁은 화각을 지닌 영상을 도출할 경우 나머지 하나는 자신이 도출한 영상의 화각을 줄일 수 있다. 거리 정보와 영상 정보로 도출된 영상들의 해상도가 다를 경우 거리 정보 획득부(100), 제1 관심영역 설정부(110), 영상 정보 획득부(120), 제2 관심영역 설정부(130), 제3 관심영역 설정부(140), 최종 관심영역 설정부(150) 중 하나가 하나의 영상의 해상도를 다른 하나의 영상의 해상도와 맞출 수 있다.
이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 피사체 인식 장치는 컴퓨터, TV 스마트 폰과 같은 전자 장치의 인터페이스 장치로서 사용될 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체(Computer Readable Media)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 캐리어 웨이브 매체 등이 포함될 수 있다.
또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재될 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥 상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (11)

  1. 피사체와의 거리를 측정하여 피사체의 거리 정보를 획득하는 거리 정보 획득부;
    설정된 기준 거리 또는 기준 거리 범위와 상기 피사체의 일부 또는 전체에 대한 거리 정보를 비교하여 제1 관심영역을 설정하는 제1 관심영역 설정부;
    상기 피사체의 영상 정보를 획득하는 영상 정보 획득부;
    상기 영상 정보에 포함된 피사체들 중 관심 대상 피사체에 해당되는 제2 관심영역을 설정하는 제2 관심영역 설정부;
    상기 제1 관심영역 및 상기 제2 관심영역의 제1 가중치 및 제2 가중치의 비율에 따라 최종 관심영역을 설정하는 최종 관심영역 설정부
    를 포함하는 피사체 인식 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 관심영역 설정부는
    시간차가 있는 두 프레임들의 거리 정보들을 비교하여 시간차에 대한 거리 정보의 변화량이 기준값보다 큰 경우 상기 피사체가 움직이는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제2 관심영역 설정부는
    시간차가 있는 두 개의 프레임들의 영상 정보를 비교하여 상기 관심 대상 피사체에 대한 영상 정보의 차이가 기준값을 초과할 경우 상기 관심 대상 피사체가 움직이는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상 정보로부터 특정 피부 색깔을 지닌 관심 대상 피사체의 영상 정보를 추출하여 상기 특정 피부 색깔에 해당되는 제3 관심영역을 설정하는 제3 관심영역 설정부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 최종 관심영역 설정부는
    상기 제1 관심영역에 상기 제1 가중치를 곱하고, 상기 제2 관심영역에 상기 제2 가중치를 곱한 후 곱한 결과들을 합하여 상기 최종 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 최종 관심영역 설정부는
    상기 제1 관심영역, 상기 제2 관심영역 및 상기 제3 관심영역의 제1 가중치, 제2 가중치 및 제3 가중치의 비율에 따라 상기 최종 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 최종 관심영역 설정부는
    상기 제1 관심영역, 상기 제2 관심영역 및 상기 제3 관심영역 각각에 상기 제1 가중치, 상기 제2 가중치 및 상기 제3 가중치를 곱한 후 곱한 결과들을 합하여 상기 최종 관심영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  8. 제1항 또는 제5항에 있어서,
    상기 피사체에 태양광이 비추는 경우에서의 상기 제2 가중치는 상기 태양광 이외의 조명이 상기 피사체에 비추는 경우에서의 제2 가중치보다 큰 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  9. 제6항 또는 제7항에 있어서,
    상기 피사체에 태양광이 비추는 경우에서의 상기 제3 가중치는 상기 태양광 이외의 조명이 상기 피사체에 비추는 경우에서의 상기 제3 가중치보다 큰 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  10. 제1항 또는 제5항에 있어서,
    상기 제2 관심영역 설정부가 상기 관심 대상 피사체를 추출하는 경우 상기 제2 가중치는 상기 제1 가중치와 같거나 큰 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
  11. 제6항 또는 제7항에 있어서,
    상기 제2 관심영역 설정부가 상기 관심 대상 피사체를 추출하는 경우, 상기 제2 가중치와 상기 제3 가중치의 합은 상기 제1 가중치와 같거나 큰 것을 특징으로 하는 피사체 인식 장치.
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