KR101608248B1 - Apparatus and method for classifying photograph - Google Patents

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KR101608248B1 KR1020090070386A KR20090070386A KR101608248B1 KR 101608248 B1 KR101608248 B1 KR 101608248B1 KR 1020090070386 A KR1020090070386 A KR 1020090070386A KR 20090070386 A KR20090070386 A KR 20090070386A KR 101608248 B1 KR101608248 B1 KR 101608248B1
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Abstract

사진 속 인물의 형상을 비교함으로써 사진을 분류하는 장치 및 방법을 제안한다. 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 계산하고, 주요 인물들의 형상 유사도를 이용해서 클러스트링을 수행해서 사진을 분류 할 수 있다.

이때, 사진 분류 장치는 기설정된 인물을 주요 인물로 추출하거나, 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 주요 인물로 추출하거나, 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해서 주요 인물로 추출하거나, 사진들의 초점 위치에 따라 주요 인물을 추출할 수 있다.

Figure R1020090070386

사진, 형상, 분류, 유사도

We propose an apparatus and method for classifying photographs by comparing shapes of figures in photographs. The photograph classification apparatus according to the embodiment of the present invention extracts a main character from photographs, extracts a shape of a main character, calculates a shape similarity of a main character between photographs including main characters for each main character, The clustering can be performed using the shape similarity of the images to classify the photographs.

At this time, the photo classification apparatus extracts a predetermined person as a main person, extracts the predetermined person as a main person by confirming the appearance frequency in the pictures, extracts the person as a main person by checking the frequency of appearing as a person group in the pictures, The main character can be extracted according to the focus position.

Figure R1020090070386

Photo, shape, classification, similarity

Description

사진을 분류하는 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING PHOTOGRAPH}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR CLASSIFYING PHOTOGRAPH [0002]

하기에서 설명하는 것은, 사진을 분류하는 장치 및 방법에 관한 것이며, 사진 속 인물의 형상을 비교함으로써 사진을 분류하는 장치 및 방법 관련된 것이다.The following describes an apparatus and method for sorting photographs, and relates to an apparatus and method for sorting photographs by comparing the shapes of figures in the photographs.

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 become popular. The user can directly view the photographed images using 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 electronic mail, and the spread of the photographic images is rapidly increasing.

또한 단말기의 저장 용량이 커짐에 따라 카메라로 촬영되어 저장되는 사진의 수도 그 수를 헤아릴 수 없을 정도로 많아지게 되었다.Also, as the storage capacity of the terminal increases, the number of pictures photographed and stored by the camera has increased to an incalculable number.

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, in spite of the increased storage capacity, there are methods for searching stored pictures by searching pictures by shooting time and date, by sorting them by file name of pictures, or by searching by 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 becomes more apparent when the photographs taken by a plurality of terminals are categorized rather than by the photographs taken by one terminal. For example, if you do not change the time on your device when you visit another country, the local time is not reflected in the picture. Accordingly, when photographs taken by a plurality of terminals are classified, an error may occur that the pictures taken on the same day are classified into different days.

즉, 종래의 검색 방법으로는 사진들을 사건으로 분류해서 검색하기 어렵다. That is, it is difficult to classify photographs as incidents according to 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.The photo classification apparatus according to the present invention includes a main character extraction unit for analyzing photographs and extracting a main character having a high importance, a shape extraction unit for extracting a shape of the main character included in each of the photographs, A similarity calculation unit for calculating a shape similarity of the main character among the photographs including the main character for each main character and a classification unit classifying the photographs having high similarity through the clustering considering the shape similarity of the main characters into the same event .

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

이때, 상기 중요 인물 추출부는, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.At this time, the important person extracting unit can identify the appearance frequency in the photographs through face recognition, and extract it as the main character.

이때, 상기 중요 인물 추출부는, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.At this time, the key person extracting unit can identify the frequency of appearing as a person group in the photographs through face recognition, and extract the key person as the main character.

이때, 상기 중요 인물 추출부는, 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출할 수 있다.At this time, the key person extraction unit may extract the key person by applying a weight according to the focus position of the photographs.

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.At this time, the shape extracting unit may extract at least one of clothing of the main character, hairstyle of the main character, accessory of the main character, and shoes of the main character.

이때, 상기 유사도를 추출한 형상의 윤곽, 형상의 색상 및 형상의 패턴(무늬) 중에서 적어도 하나를 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산할 수 있다.At this time, it is possible to compute at least one of the outline of the extracted shape, the hue of the shape and the pattern (pattern) of the shape, and to calculate the sum by considering the predetermined weight.

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 a preferred embodiment of the present invention, there is provided a picture classifying method comprising the steps of: extracting a main character having a high degree of importance by analyzing photographs; extracting a shape of the main character included in each of the photographs; Calculating the shape similarity of the main character among the photographs including the person, and classifying the photographs having high similarity into the same event through clustering considering the shape similarity of the main characters.

이때, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는, 상기 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 상기 주요 인물로 추출할 수 있다.At this time, the step of extracting the important person may extract a predetermined person among the persons present in the photographs 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 can be performed by checking the appearance frequency in the photographs through face recognition and extracting 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 can be performed by checking the frequency of appearing as a person group in the photographs through face recognition, and extracting the person as the main person.

이때, 상기 중요 인물을 추출하는 단계는, 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출할 수 있다.At this time, the step of extracting the key person may extract the key person by applying a weight according to the focus position of the photographs.

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.At this time, the step of extracting the shape of the main character may extract at least one of the clothing of the main character, the hairstyle of the main character, the accessories of the main character, and the shoes of the main character.

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 step of calculating the shape similarity of the main character may be calculated by comparing at least one of the outline of the shape extracted from the similarity, the color of the shape and the pattern (pattern) of the shape,

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 photograph classification apparatus according to the embodiment extracts a main character from photographs, extracts a shape of a main character, calculates the shape similarity of a main character between photographs including major characters for each main character, Classify photos through clustering based on similarity. Therefore, the user can easily sort and search pictures of the same event.

이하, 제안되는 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. Hereinafter, the present invention 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 a method for classifying photographs by events by comparing similarities between shapes of figures in photographs. Hereinafter, a photo classification apparatus according to an embodiment will be described with reference to FIG.

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.Fig. 1 is a diagram showing a configuration of an apparatus for sorting photographs according to the proposed embodiment. 1, the proposed apparatus includes a control unit 110, a main character extraction unit 112, a shape extraction unit 114, a similarity calculation unit 116, a classification unit 118, and a storage unit 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 extraction unit 112 extracts a main character by analyzing the photographs 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 character extraction unit 112 can extract a main character in consideration of the appearance frequency of the characters in the photograph through face recognition. Then, the main character extraction unit 112 can extract a main character in consideration of the appearance frequency of the character group, which is a combination of characters included in the same photograph, through face recognition. The main person extraction unit 112 can extract a main character by applying a weight according to the focus position of the photograph. The main person extraction unit 112 can extract a predetermined person as a main character among the persons existing in the photographs. Also, the main character extraction unit 112 can extract a main character by combining the above-described main character 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 extraction unit 114 extracts the entire shape of the main character extracted by the main character extraction unit 112 in each photograph to be classified. There are clothes, hairstyle, accessories, shoes and so on.

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 calculation unit 116 calculates the shape similarity of the main character among the photographs including the main character for each main character extracted from the main character extraction unit 112. At this time, the degree of similarity is calculated by summing the outline of the extracted shape, the color and the pattern (pattern), and taking into account the weighted weights respectively.

분류부(118)는 형상간 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류한다.The classifying unit 118 classifies photographs having high similarity degree into the same event through clustering considering 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 control unit 110 controls the overall operation of the apparatus for sorting photographs and includes a main character extraction unit 112, a shape extraction unit 114, a similarity calculation unit 116, and a classification unit 118 according to the proposed embodiment. . That is, the control unit 110 may perform the functions of the main character extraction unit 112, the shape extraction unit 114, the similarity calculation unit 116, and the classification unit 118. In the proposed embodiment, these are separately constructed and described in order to separately describe each function. Therefore, when the product is actually implemented, the control unit 110 may be configured to process all of them, or only a part of them may be processed in the control unit 110.

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

도 2는 제안되는 실시 예에 따라 사진을 분류하는 과정을 도시한 흐름도이 다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of sorting photographs according to an embodiment of the present invention.

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, in step 210, the proposed photo classification apparatus extracts a main person in the photos to be classified in step 212 when it detects the occurrence of a photo classification event for sorting the stored photographs by events.

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 can extract the main person in consideration of the appearance frequency of the person in the photograph through face recognition. In addition, the extraction of a main character can extract a main character in consideration of the appearance frequency of a character group, which is a combination of characters included in the same photograph, through face recognition. In addition, a key person can be extracted by applying a weight according to the focus position of a photograph. The extraction of the main person can extract the predetermined person as the main person among the persons existing in the photographs. Also, the extraction of the main person can extract the main person by combining the main person extraction methods described above.

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.If the main character is extracted in step 212, the photo classification device extracts the overall shape of the main character extracted from the respective photographs to be classified in step 214. There are clothes, hairstyle, accessories, shoes and so on.

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.Then, the photo classification apparatus calculates the shape similarity of the main person between the photographs including the main person by the main person extracted in step 216. At this time, the degree of similarity is calculated by summing the outline of the extracted shape, the color and the pattern (pattern), and taking into account weight values predetermined for each.

이후, 사진 분류 장치는 218단계에서 형상간 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류한다.Then, in step 218, the photo classification apparatus classifies photographs having high similarity degree into the same event through clustering considering similarity 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 above-described methods may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions recorded on the medium may be those specially designed and constructed for the present invention or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media 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 machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices 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.While the present invention has been described with reference to the exemplary embodiments and the drawings, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, 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 by the equivalents of the claims, as well as the claims.

도 1은 제안되는 실시 예에 따른 사진을 분류하는 장치의 구성을 도시한 도면 및,BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS Fig. 1 is a diagram showing a configuration of an apparatus for sorting photographs according to a proposed embodiment,

도 2는 제안되는 실시 예에 따라 사진을 분류하는 과정을 도시한 흐름도이다.FIG. 2 is a flowchart illustrating a process of sorting photographs according to an embodiment of the present invention.

Claims (14)

사진들을 분석해서 중요도가 높은 주요 인물을 추출하는 주요 인물 추출부;A main character extracting unit for analyzing photographs and extracting a main character having a high importance; 상기 사진들 각각에 포함된 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 형상 추출부;A shape extracting unit for extracting a shape of the main character included in each of the photographs; 상기 주요 인물 별로 상기 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 유사도 계산부; 및A similarity calculation unit for calculating a shape similarity of the main character among the photographs including the main character for each main character; And 상기 주요 인물들의 상기 형상 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류하는 분류부를 포함하고,And a classifying unit for classifying photographs having high similarity degree into the same event through clustering considering the shape similarity of the main characters, 상기 주요 인물 추출부는,The main person extracting unit, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출하는The appearance frequency in the photographs through face recognition is extracted and extracted as the main character 사진 분류 장치.Photo classification device. 제1항에 있어서,The method according to claim 1, 상기 주요 인물 추출부는,The main person extracting unit, 상기 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 상기 주요 인물로 추출하는Extracting a predetermined person from among the persons existing in the photographs as the main person 사진 분류 장치.Photo classification device. 삭제delete 제1항에 있어서,The method according to claim 1, 상기 주요 인물 추출부는,The main person extracting unit, 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출하는The frequency of appearing as a person group in the photographs through face recognition is extracted and extracted as the main character 사진 분류 장치.Photo classification device. 제1항에 있어서,The method according to claim 1, 상기 주요 인물 추출부는,The main person extracting unit, 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출하는And extracts the main character by applying a weight according to a focus position of the photographs 사진 분류 장치.Photo classification device. 제1항에 있어서,The method according to claim 1, 상기 형상 추출부는,The shape extracting 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 character, the hairstyle of the main character, the accessory of the main character, and the shoes of the main character 사진 분류 장치.Photo classification device. 제1항에 있어서,The method according to claim 1, 상기 유사도 계산부는,Wherein the similarity- 상기 유사도를 추출한 형상의 윤곽, 형상의 색상 및 형상의 패턴(무늬) 중에서 적어도 하나를 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산하는At least one of the outline of the shape extracted from the similarity degree, the hue of the shape and the pattern (pattern) of the shape are compared and the sum is calculated by taking into consideration the weights predetermined for each 사진 분류 장치.Photo classification device. 사진 분류 장치에 있어서,A photograph classification apparatus comprising: 사진들을 분석해서 중요도가 높은 주요 인물을 추출하는 단계;Analyzing the photographs to extract a main character having a high importance; 상기 사진들 각각에 포함된 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 단계;Extracting a shape of the main character included in each of the photographs; 상기 주요 인물 별로 상기 주요 인물을 포함하는 사진들 간의 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 단계; 및Calculating shape similarity of the main character among photographs including the main character for each main character; And 상기 주요 인물들의 상기 형상 유사도를 고려한 클러스트링을 통해 유사도가 높은 사진들끼리 동일 사건으로 분류하는 단계를 포함하고,Classifying photographs having high similarity degree into the same event through clustering considering the shape similarity of the main characters, 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 단계는,The step of extracting the shape of the main character comprises: 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속의 출현 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출하는The appearance frequency in the photographs through face recognition is extracted and extracted as the main character 사진 분류 방법.How to sort photos. 제8항에 있어서,9. The method of claim 8, 상기 주요 인물을 추출하는 단계는,The step of extracting the main character comprises: 상기 사진들 속에 존재하는 인물들 중에서 기설정된 인물을 상기 주요 인물로 추출하는Extracting a predetermined person from among the persons existing in the photographs as the main person 사진 분류 방법.How to sort photos. 삭제delete 제8항에 있어서,9. The method of claim 8, 상기 주요 인물을 추출하는 단계는,The step of extracting the main character comprises: 얼굴인식을 통한 상기 사진들 속에 인물 그룹으로 출현하는 빈도를 확인해서 상기 주요 인물로 추출하는The frequency of appearing as a person group in the photographs through face recognition is extracted and extracted as the main character 사진 분류 방법.How to sort photos. 제8항에 있어서,9. The method of claim 8, 상기 주요 인물을 추출하는 단계는,The step of extracting the main character comprises: 상기 사진들의 초점 위치에 따라 가중치를 적용해서 상기 주요 인물을 추출하는And extracts the main character by applying a weight according to a focus position of the photographs 사진 분류 방법.How to sort photos. 제8항에 있어서,9. The method of claim 8, 상기 주요 인물의 형상을 추출하는 단계는,The step of extracting the shape of the main character comprises: 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 character, the hairstyle of the main character, the accessory of the main character, and the shoes of the main character 사진 분류 방법.How to sort photos. 제8항에 있어서,9. The method of claim 8, 상기 주요 인물의 형상 유사도를 계산하는 단계는,Wherein the step of calculating the shape similarity of the main character comprises: 상기 유사도를 추출한 형상의 윤곽, 형상의 색상 및 형상의 패턴(무늬) 중에서 적어도 하나를 비교해서 각각에 기설정된 가중치을 고려한 합으로 계산하는At least one of the outline of the shape extracted from the similarity degree, the hue of the shape and the pattern (pattern) of the shape are compared and the sum is calculated by taking into consideration the weights predetermined for each 사진 분류 방법.How to sort photos.
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