KR101699765B1 - Method for purchasing goods using picture taken by consumer - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 상품 구매자가 상품 구매 클라이언트 단말기로 상품 사진을 촬영하기만 하면, 상품 구매 클라이언트 단말기가 상품 구매자에게 상품 정보 영상과 구매 경로를 제공해주는 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for purchasing a product with a photograph taken by a product purchaser, and more particularly, to a method for purchasing a product by a product purchasing client terminal, And a method for purchasing a product with a photograph taken by a purchaser of a product providing a video and a purchase route.
일반적으로 거리를 걸을 때 거리의 사람들이 착용한 물건 예를 들어, 다른 사람이 메고 있는 배낭이나 가방, 신고 있는 구두나 운동화, 그리고 액세서리(accessory) 또는 바지, 시계 등의 물건은 물건에 대한 정보나 물건의 판매처를 알아내기가 쉽지 않다.For example, items such as backpacks, bags, worn shoes, running shoes, accessories, pants, watches, etc., which are usually worn by people on the streets when walking on the street, It is not easy to find out where to sell things.
또한, 인터넷상의 불특정 블로그나 카페를 방문했을 때 블로그(Blog)나 카페(Cafe)안에 게재된 사진 속의 상품은 상품에 대한 정보나 판매처를 알아내기가 쉽지 않다.Also, when visiting unspecified blogs or cafes on the Internet, it is not easy to find information about products or sellers of products in photos posted in blogs or cafes.
또, 어찌하여 물건의 브랜드(Brand)를 안다고 하더라도 해당 브랜드의 물건을 모조리 검색하여 자신이 본 물건을 찾아내야 함으로 검색 시간과 검색에 따른 노고가 뒤 따른다는 문제점이 있었다.In addition, there is a problem in that, even if the brand of the object is known, it is necessary to search for the object of the brand and find the object of the object, and therefore, the search time and the search are followed.
이처럼 온라인(On-line) 상에서 접하는 상품과는 달리 오프라인(Off-line)상에서 접하게 되는 물건의 판매 정보는 쉽게 얻을 수 없기 때문에 구매자 본인도 답답할 뿐만 아니라, 상품 검색에 소요되는 시간과 노력이 불필요하게 소모될 수 있다는 문제점이 있었다.Unlike products that are on-line, sales information of products that are encountered on the off-line can not be easily obtained, so the purchaser himself is not only frustrated but also does not need time and effort required for product search There is a problem that it can be consumed.
이에 따라 최근 홈쇼핑 시장의 규모가 커지고 있으나 경쟁이 치열해지면서 레드 오션(Red ocean)화 되고 있는 추세에서 상품 검색을 지원하는 기술 같이 차별화된 서비스로 쇼핑이 보다 편리해진다면 홈쇼핑 시장에서 보다 우월성을 가질 수 있을 것으로 전망된다.Accordingly, although the size of the home shopping market has been growing recently, it is becoming more and more advantageous in the home shopping market if shopping becomes more convenient by differentiated services such as technology for supporting product search in the trend of becoming a red ocean due to intense competition. Is expected to be.
한편, 본 발명의 선행 기술로는 공개특허번호 "10-2015-0011659"호의 "실시간으로 상품 사진을 데이터화 하는 서버 및 이를 이용한 캡쳐 사진 상품 구매 시스템"이 출원되어 공개되었는데, 상기 실시간으로 상품 사진을 데이터화하는 서버 및 이를 이용한 캡쳐 사진 상품 구매 시스템은 셰이킹 신호를 송신하는 프로그램이 설치된 단말기와, 상기 단말기로부터 셰이킹 신호 발생 시점에 레코딩 된 방송사의 화면을 캡쳐 및 저장하고, 상기 캡쳐 및 저장된 화면을 단말기에 전송하며, 소정 시간이 경과 된 다음 캡쳐 및 저장된 화면에 포함된 상품 관련 정보를 전송하는 서버를 포함한다.On the other hand, as a prior art of the present invention, a server for digitizing product photographs in real time and a system for purchasing captured photo products using the same has been filed and disclosed in Korean Patent Laid-Open Publication No. 10-2015-0011659. And a captured picture product purchase system using the same captures and stores a screen of a broadcasting company recorded at the time of generating a shaking signal from the terminal, And a server for transmitting the product related information included in the captured and stored screen after a predetermined time has elapsed.
이에 본 발명은 상기 문제점을 해결하기 위하여 마음에 드는 상품을 상품 구매 클라이언트 단말기에 장착된 카메라로 찍기만 하면, 영상 및 판매처 제공 서버가 상품에 대한 안내 영상과 온라인 구매 경로를 자동으로 상품 구매 클라이언트 단말기로 전달해 줌에 따라 인기 있는 상품의 매출은 더욱 늘릴 수 있고 제품 분류나 키워드로 검색하기 어려운 상품도 쉽게 검색 가능하며 상품 정보를 실시간으로 제공해줌으로써 상품 판매를 촉진시킬 수 있는 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법을 제공하는데 본 발명의 목적이 있다.Accordingly, in order to solve the above-described problem, the present invention provides a video and sales shop providing server for automatically displaying a guide image of a product and an online purchase route, , The sales of popular products can be further increased. Also, it is possible to search for products that are difficult to be searched by product category or keyword, and to photograph the product buyers who can promote product sales by providing product information in real time It is an object of the present invention to provide a method of purchasing a product.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법은 상품 구매 클라이언트(Client) 단말기가 상품 구매 클라이언트 단말기에 장착된 카메라 모듈을 이용하여 상품 사진을 촬영하는 단계와; 상기 상품 구매 클라이언트 단말기는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기의 디스플레이 창에 나열하는 단계; 상기 상품 구매 클라이언트 단말기는 디스플레이 창에 나열된 5개 이상의 상품 중 사진 속의 상품과 가장 유사한 어느 1개의 상품이 선택되면 선택된 어느 1개의 상품에 각각 링크된 URL(Uniform Resource Locator)을 통해 영상 및 판매처 제공 서버에 접속하는 단계; 및 상기 영상 및 판매처 제공 서버는 선택된 어느 1개의 상품에 대한 상품 소개 동영상을 상품 구매 클라이언트 단말기에게 동영상 스트리밍(Streaming) 형태로 제공하고 선택된 어느 1개의 상품에 대한 상품의 구매 경로를 상품 구매 클라이언트 단말기로 전달하는 단계로 이루어질 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of purchasing a product using a photograph taken by a purchaser of a product, the method comprising: photographing a product photograph using a camera module mounted on the product purchasing client terminal; ; Wherein the product purchase client terminal extracts feature information on a product in a photograph using an image processing algorithm and then searches for five or more products having a feature information similar to feature information on the extracted product from the database, To the display window of the merchandise purchasing client terminal according to the order of priority according to the degree of similarity; When the commodity purchasing client terminal selects one commodity most similar to the commodity among the commodities of the five or more commodities listed in the display window, the commodity purchasing client terminal transmits the video and the supply destination providing server through a URL (Uniform Resource Locator) ; And the video and sales point providing server provides a product introduction video for a selected one product to a product purchase client terminal in a streaming format and selects a product purchase path for a selected one product to a product purchase client terminal And transmitting the information.
이러한 절차로 이루어진 본 발명에 따른 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법은 상품 구매 클라이언트(Client) 단말기가 마음에 드는 상품을 상품 구매 클라이언트 단말기에 장착된 카메라로 찍기만 하면, 상품 구매 클라이언트 단말기에 설치된 어플을 통해 영상 및 판매처 제공 서버가 상품에 대한 안내 영상과 온라인 구매 경로를 자동으로 상품 구매 클라이언트 단말기에게 제공해 줌으로서 인기 있는 상품의 매출은 더욱 늘리고 제품 분류나 키워드로 검색하기 어려운 상품도 쉽게 검색할 수 있어 상품 판매를 촉진 시킬 수 있다.A method of purchasing a product with a photograph taken by a purchaser of a product according to the present invention, which is made up of such a procedure, is as follows. When a customer purchases a desired product with a camera mounted on the product purchasing client terminal, Through the application installed in the terminal, the video and sales server provides the guide image of the product and the online purchase route automatically to the product purchasing client terminal, thereby increasing the sales of the popular product more and the product which is difficult to search by the product classification or keyword It can be easily searched and can promote the sale of goods.
도면 1은 본 발명의 제어 블록도,
도면 2는 본 발명의 제어 흐름도.
도면 3은 상품 구매 클라이언트 단말기의 디스플레이 창에 표시된 상품 사진을 도시한 도면,
도면 4는 상품 구매 클라이언트 단말기의 디스플레이 창에 영상 및 판매처 제공 서버로부터 전달된 상품 동영상 정보가 표시된 상태를 도시한 도면,1 is a control block diagram of the present invention,
2 is a control flowchart of the present invention.
3 is a view showing a product photograph displayed on a display window of a product purchase client terminal,
4 is a view showing a state in which the video and the merchandise moving image information delivered from the server providing the selling place are displayed on the display window of the merchandise purchasing client terminal,
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 자세히 설명한다.Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명에 따른 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법은 도면 1과 도면 2에 도시한 바와 같이, 상품 구매 클라이언트(Client) 단말기(1)가 상품 구매 클라이언트 단말기(1)에 장착된 카메라 모듈을 이용하여 상품 사진을 촬영하는 단계(S1)와, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2), 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 디스플레이 창에 나열된 5개 이상의 상품 중 사진 속의 상품과 가장 유사한 어느 1개의 상품이 선택되면 선택된 어느 1개의 상품에 각각 링크된 URL(Uniform Resource Locator)을 통해 영상 및 판매처 제공 서버(2)에 접속하는 단계(S3), 상기 영상 및 판매처 제공 서버(2)는 선택된 어느 1개의 상품에 대한 상품 소개 동영상을 상품 구매 클라이언트 단말기(1)에게 동영상 스트리밍(Streaming) 형태로 제공하고 선택된 어느 1개의 상품에 대한 상품의 구매 경로를 상품 구매 클라이언트 단말기(1)로 전달하는 단계(S4)로 이루어질 수 있다.As shown in FIGS. 1 and 2, a method for purchasing a product using a photograph taken by a purchaser of a product according to the present invention is as follows. A product purchase client terminal (client) (S1) of photographing a product photograph using a module, and the product purchasing client terminal (1) extracts feature information on a product in the photograph using an image processing algorithm, and then extracts features similar to the feature information on the extracted product (S2) of retrieving five or more goods from the database and listing the five or more goods in a display window of the goods purchasing client terminal (1) according to the order of priority according to the degree of similarity, 1) is selected when one of the five or more products listed in the display window is the closest to the one in the picture (S3) through a URL (Uniform Resource Locator) linked to any one of the merchandise providing server (2), the video and sales shop providing server (2) (S4) of providing the product introduction video to the product purchasing client terminal (1) in the form of streaming video and delivering the product purchase route for the selected one product to the product purchasing client terminal (1) have.
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2)는 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속에 포함된 잡음을 제거하는 단계와, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진을 샤프닝 필터(Sharpening filter)에 통과시켜 사진 속 상품의 테두리를 부각시키는 단계, 상기 샤프닝 필터를 통해 사진 속 상품의 테두리가 부각된 사진에 대해 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 윤곽선 검출 프로세스(Contour Detection) 내지는 에지 검출 프로세스(Edge detection process)를 수행하여 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 추출하는 단계, 및 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 분포된 색상을 추출하여 상기 색상의 분포에 따른 이진 코드 정보를 생성하는 단계를 포함한다.The product
또한, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2)는 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 기재된 문자를 파악하는 단계를 더 포함한다.In addition, the product
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 기재된 문자를 파악하는 단계는 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진을 그레이(Gray) 이미지로 변환하는 단계와, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 그레이 이미지를 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 또는 미디언 필터(Median Filter)에 통과시켜 그레이 이미지에 포함된 잡음을 제거하는 단계, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 잡음이 제거된 그레이 이미지를 이진화(Binary)하는 단계, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 이진화된 사진에 포함된 각각의 문자를 파악하고 분할하는 단계, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 각각의 문자를 데이터 베이스에 저장된 문자 패턴(Pattern)과 비교하여 문자를 인식하는 단계를 포함한다.The step of the merchandise
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 잡음이 제거된 그레이 이미지를 이진화(Binary)하는 단계는 상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계 값(Threshold)보다 작으면 숫자 '0'으로 이진화하고 상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계값(Threshold)보다 크면 숫자 '1'로 이진화 한다.The step of binarizing the noise-removed gray image by the product
상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계값(Threshold)보다 작으면 숫자 '0'으로 이진화하고 상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계값(Threshold)보다 크면 숫자 '1'로 이진화하는 단계에서 상기 임계값은 그레이 이미지 화소들의 밝기 분포 히스토그램에서 그레이 이미지에 포함된 상품의 밝기 피크(Peak) 값과 그레이 이미지 중 상품 배경의 밝기 피크(Peak) 값 사이의 중간 값을 임계값으로 하여 이진화를 수행한다.Binarizing the image into a number '0' if the brightness of each pixel of the gray image is less than a predetermined threshold value, and binarizing it to a number '1' if the brightness of each pixel of the gray image is greater than a predetermined threshold value The threshold value is binarized by setting a middle value between a brightness peak value of a product included in the gray image in the brightness distribution histogram of the gray image pixels and a brightness peak value of the product background of the gray image as a threshold value .
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 이진화된 사진에 포함된 각각의 문자를 파악하고 분할하는 단계는 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 이진화(Binary)된 사진에 포함된 문자를 단위 블록(Block)의 집합으로 분할하고 각 단위 블록을 투영 프로파일 방법(Projection Profile)이나 연결 요소 분석 방법(Connected component analysis)을 이용하여 문자 영역과 비문자 영역으로 분리하는 단계와, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 분리된 문자 영역에 허도로프 거리 매칭 알고리즘을 적용하여 분리된 문자 영역에 포함된 각각의 문자를 파악 및 분할하는 단계를 포함한다.The step of recognizing and dividing each character included in the binarized photographs of the product
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 이진화(Binary)된 사진에 포함된 문자를 단위 블록(Block)의 집합으로 분할하고 각 단위 블록을 투영 프로파일 방법(Projection Profile)이나 연결 요소 분석 방법(Connected component analysis)을 이용하여 문자 영역과 비문자 영역으로 분리하는 단계에서 상기 투영 프로파일 방법은 투영 축 상의 흑색 화소의 수를 계산함으로써 얻어지는 물결 모양의 윤곽으로 문서의 전역적인 특성을 나타내어 기울어진 문서의 교정이나, 요소 추출, 그리고 문자 추출에 중요한 역할을 한다.The product
투영 윤곽의 값이 부분적으로 최소가 되는 지점을 문서 영역 분할의 기준으로 결정하는데, 대부분의 문서가 수직 또는 수평 방향의 블록(Block)으로 구성되므로 반복적으로 적용할 경우 매우 효율적으로 각 문자 영역을 분리할 수 있다.Since the point where the projection outline is partially minimized is determined based on the document area division, most documents are composed of vertical or horizontal blocks. Therefore, when repeatedly applied, can do.
상기 연결 요소 분석 방법은 임의의 흑(Black) 화소 또는 백(White) 화소에 대하여 8 방향 또는 4 방향의 인접 화소가 같을 경우 이 화소를 모두 연결하여 화소의 집합을 얻는다.The connection element analysis method obtains a set of pixels by connecting all the pixels in an 8-directional or 4-directional adjacent pixel to any black or white pixel.
이때, 그림 영역은 연결 요소의 부피가 큰 반면에 문자 영역은 작고 일정한 크기의 연결 요소를 갖는다.At this time, the picture area has a bulky connection element, while the character area has a small and constant connection element.
상기 연결 요소 분석 방법은 유사한 특성을 갖는 연결 요소를 만들기 위해 각 요소를 병합하는데, 연결 요소의 종, 횡비 등의 특징을 분석하여 음영을 제거하거나 필요한 영역을 추출할 수 있으며, 활자체나 문자 크기의 변화에 무관하게 임의의 방향에 위치한 문자 행을 분리할 수 있다.The analysis method of the coupling element merges each element to make a coupling element having similar characteristics. It can remove the shadow or extract the necessary area by analyzing the characteristics of the coupling element such as the species and the aspect ratio, It is possible to separate character lines located in an arbitrary direction regardless of the change.
하지만, 상기 연결 요소 분석 방법은 계산량이 많이 필요하고 경험적 지식이 많이 사용되는 문제점이 있었다.However, there is a problem that the connection element analysis method requires a large amount of computation and a lot of empirical knowledge is used.
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 분리된 문자 영역에 허도로프 거리 매칭 알고리즘을 적용하여 분리된 문자 영역에 포함된 각각의 문자를 파악 및 분할하는 단계에서 상기 허도로프 거리 매칭 알고리즘은 2차원 영상의 비교에 널리 사용되는 거리 매칭 방법으로서 1993년 Huttenlocher 등에 의해서 이진 영상을 비교하기 위해서 제안되었다.The merchandise
기본적으로 상기 허도로프 거리 매칭 알고리즘은 기존 영상이 입력 영상에 존재하는지 입력 영상의 어느 부분에 가장 잘 부합되는지를 검색하는데 사용되며, 매칭 거리가 작을수록 더 유사한 위치로 판단할 수 있다.Basically, the heuristic rope distance matching algorithm is used to find out whether the existing image exists in the input image or in which part of the input image best matches with the current image. The smaller the matching distance, the more similar position can be determined.
이러한 접근 방법은 계산량 측면에서 효율적이고, 잡음과 물체의 형태 변화에 강한 특성을 갖는다.This approach is efficient in terms of computational complexity, and has characteristics that are robust to changes in noise and shape of objects.
상기 허도로프 거리 매칭 알고리즘은 큰 영상 내에 작은 영상이 존재하는지, 그리고 작은 영상이 큰 영상 내 어느 곳에 존재하는지 알아내고자 할 때 사용된다.The heuristic rope distance matching algorithm is used to find out whether a small image exists in a large image and where a small image exists in a large image.
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 각각의 문자를 데이터 베이스에 저장된 문자 패턴(Pattern)과 비교하여 문자를 인식하는 단계는 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 정규화 과정을 수행하여 분할된 문자의 가로 세로 크기를 일정한 형태로 만드는 단계와, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 정규화 과정을 거친 문자의 기울기를 교정하고 기울기 교정된 문자를 바이큐빅 보간 알고리즘(Bi-cubic interpolation algorithm)에 적용하여 문자를 소정 비율로 확대시키는 단계, 및 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 소정 비율로 확대된 문자를 데이터 베이스에 저장된 문자 패턴과 비교하여 문자를 인식하는 단계를 포함한다.The step of the merchandise
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2)는 제1 실시 예로서 상기 샤프닝 필터를 통해 사진 속 상품의 테두리가 부각된 사진에 대해 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 윤곽선 검출 프로세스(Contour Detection) 내지는 에지 검출 프로세스(Edge detection process)를 수행하여 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 추출하는 단계에서 추출된 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품의 윤곽선 및 형상과 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계와, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 분포된 색상을 추출하여 상기 색상의 분포에 따른 이진 코드 정보를 생성하는 단계에서 생성된 상품 색상에 대한 이진 코드 정보를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 색상에 대한 이진 코드 정보와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 추출된 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 윤곽선 및 형상과 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품과, 생성된 상품 색상에 대한 이진 코드 정보를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 색상에 대한 이진 코드 정보와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품을 서로 대조하여 중복되는 상품 5개 이상을 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하여 표시하는 단계를 더 포함한다.The product
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2)는 제2 실시 예로서 상기 샤프닝 필터를 통해 사진 속 상품의 테두리가 부각된 사진에 대해 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 윤곽선 검출 프로세스(Contour Detection) 내지는 에지 검출 프로세스(Edge detection process)를 수행하여 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 추출하는 단계에서 추출된 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품의 윤곽선 및 형상과 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계와, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 분포된 색상을 추출하여 상기 색상의 분포에 따른 이진 코드 정보를 생성하는 단계에서 생성된 상품 색상에 대한 이진 코드 정보를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 색상에 대한 이진 코드 정보와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 기재된 문자를 파악하는 단계에서 파악된 문자를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 안에 포함된 문자와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계, 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 추출된 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품의 윤곽선 및 형상과 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품과, 생성된 상품 색상에 대한 이진 코드 정보를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 색상에 대한 이진 코드 정보와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품, 및 상기 파악된 문자를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 안에 포함된 문자와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품을 서로 대조하여 중복되는 상품 5개 이상을 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하여 표시하는 단계를 더 포함한다.The product
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속에 포함된 잡음을 제거하는 단계는 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진을 가우시안 스무딩(Gaussian smoothing)과 메디안 필터링(Median filtering)을 차례대로 수행하여 잡음을 제거할 수 있다.The step of removing the noise included in the photograph by the product
여기서, 상기 가우시안 스무딩은 주로 사진의 잡음(noise) 또는 손상을 완화 시키기 위해서 사용된다.Here, the Gaussian smoothing is mainly used to alleviate noise or damage of a photograph.
상기 가우시안 스무딩은 사진 안의 잡음을 제거하여 상품 내 문자 획의 가장자리가 부드럽게 표현되도록 한다.The Gaussian smoothing removes the noise in the photograph so that the edge of the character stroke in the product is smoothly expressed.
상기 가우시안 스무딩은 사진의 용량을 줄이는 경우에도 중요한 역할을 담당한다.The Gaussian smoothing also plays an important role in reducing the capacity of the photograph.
상기 메디안 필터링(중간값 필터링)은 마스크 크기 내의 사진 픽셀(Pixel)들의 명도값을 가져와 정렬한 다음, 마스크 크기 내의 사진 픽셀 중 중앙에 위치한 명도값을 출력 값으로 하며, 사진 내 작은 노이즈의 경우 메디안 필터링으로 간단히 제거할 수 있다.The median filtering (median filtering) obtains brightness values of the photo pixels within the mask size, arranges the brightness values of the photo pixels within the mask size, and sets the brightness value located at the center among the photo pixels within the mask size as the output value. It can be easily removed by filtering.
상기 사진의 샤프닝(Sharpening)은 고주파 통과 필터를 기반으로 하며, 상기 사진이 샤프닝 필터를 통과하면, 사진에 포함된 저주파 성분은 제거되고 사진의 윤곽이 강조된 섬세한 사진을 얻게 된다.The sharpening of the photograph is based on a high-pass filter. When the photograph passes through the sharpening filter, low-frequency components included in the photograph are removed, and a delicate photograph in which the outline of the photograph is emphasized is obtained.
원본 사진과 샤프닝 된 사진을 비교하면, 샤프닝 된 사진은 흐릿한 원본 사진이 고주파 통과 필터를 통과하여 윤곽이 강조된 섬세한 사진을 의미한다.When comparing the original photograph with the sharpened photograph, the sharpened photograph means a delicate photograph in which the blurred original image passes through the high-pass filter and the contour is emphasized.
상기 사진 속 상품에 분포된 색상을 추출하여 상기 색상의 분포에 따른 코드 정보를 생성하는 단계는 상기 사진 속 상품에 분포된 픽셀 별 색상 값을 파악한 다음, 상기 픽셀 별 색상 값을 이진화 처리하여 저장한다.The step of extracting the color distributed in the product in the photograph and generating the code information according to the distribution of the color may include acquiring the color value per pixel distributed in the product in the photograph and then binarizing the color value per pixel .
이러한 절차로 이루어진 본 발명에 따른 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법은 상품 구매 클라이언트(Client) 단말기가 마음에 드는 상품을 상품 구매 클라이언트 단말기(1)에 장착된 카메라로 찍기만 하면, 상품 구매 클라이언트 단말기(1)에 설치된 어플을 통해 영상 및 판매처 제공 서버(2)가 상품에 대한 안내 영상과 온라인 구매 경로를 자동으로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)에게 제공해 줌으로서 인기 있는 상품의 매출은 더욱 늘리고 제품 분류나 키워드로 검색하기 어려운 상품도 쉽게 검색할 수 있어 상품 판매를 촉진 시킬 수 있다.A method of purchasing a product with a photograph taken by a purchaser of a product according to the present invention made up of such a procedure is as follows. When the customer purchases a client's favorite product with a camera mounted on the product
1. 상품 구매 클라이언트 단말기
2. 영상 및 판매처 제공 서버1. Product purchase client terminal
2. Video and server providing server
Claims (6)
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2);
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 디스플레이 창에 나열된 5개 이상의 상품 중 사진 속의 상품과 가장 유사한 어느 1개의 상품이 선택되면 선택된 어느 1개의 상품에 각각 링크된 URL(Uniform Resource Locator)을 통해 영상 및 판매처 제공 서버(2)에 접속하는 단계(S3);
상기 영상 및 판매처 제공 서버(2)는 선택된 어느 1개의 상품에 대한 상품 소개 동영상을 상품 구매 클라이언트 단말기(1)에게 동영상 스트리밍(Streaming) 형태로 제공하고 선택된 어느 1개의 상품에 대한 상품의 구매 경로를 상품 구매 클라이언트 단말기(1)로 전달하는 단계(S4)로 이루어지고,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2)는
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속에 포함된 잡음을 제거하는 단계와,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진을 샤프닝 필터(Sharpening filter)에 통과시켜 사진 속 상품의 테두리를 부각시키는 단계,
상기 샤프닝 필터를 통해 사진 속 상품의 테두리가 부각된 사진에 대해 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 윤곽선 검출 프로세스(Contour Detection) 내지는 에지 검출 프로세스(Edge detection process)를 수행하여 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 추출하는 단계,
및 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 분포된 색상을 추출하여 상기 색상의 분포에 따른 이진 코드 정보를 생성하는 단계,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 기재된 문자를 파악하는 단계를 포함하며,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 영상 처리 알고리즘을 이용하여 사진 속 상품에 대한 특징 정보를 추출한 다음 추출된 상품에 대한 특징 정보와 유사한 특징 정보를 가진 상품을 데이터 베이스로부터 5개 이상 검색하고 상기 5개 이상의 상품을 유사 정도에 따른 우선순위별로 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하는 단계(S2)는
상기 샤프닝 필터를 통해 사진 속 상품의 테두리가 부각된 사진에 대해 상기 상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)는 윤곽선 검출 프로세스(Contour Detection) 내지는 에지 검출 프로세스(Edge detection process)를 수행하여 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 추출하는 단계에서 추출된 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품의 윤곽선 및 형상과 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계와,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 분포된 색상을 추출하여 상기 색상의 분포에 따른 이진 코드 정보를 생성하는 단계에서 생성된 상품 색상에 대한 이진 코드 정보를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 색상에 대한 이진 코드 정보와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 기재된 문자를 파악하는 단계에서 파악된 문자를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 안에 포함된 문자와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 추출된 사진 속 상품의 윤곽선과 형상을 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품의 윤곽선 및 형상과 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품과, 생성된 상품 색상에 대한 이진 코드 정보를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 색상에 대한 이진 코드 정보와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품, 및 상기 파악된 문자를 데이터 베이스에 저장된 각각의 상품 안에 포함된 문자와 비교하여 50% 이상 유사한 상품을 추려내는 단계에서 추려진 상품을 서로 대조하여 중복되는 상품 5개 이상을 상품 구매 클라이언트 단말기(1)의 디스플레이 창에 나열하여 표시하는 단계를 더 포함하고,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속 상품에 기재된 문자를 파악하는 단계는
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진을 그레이(Gray) 이미지로 변환하는 단계와,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 그레이 이미지를 저주파 통과 필터(Low Pass Filter) 또는 미디언 필터(Median Filter)에 통과시켜 그레이 이미지에 포함된 잡음을 제거하는 단계,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 잡음이 제거된 그레이 이미지를 이진화(Binary)하는 단계,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 이진화된 사진에 포함된 각각의 문자를 파악하고 분할하는 단계,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 각각의 문자를 데이터 베이스에 저장된 문자 패턴(Pattern)과 비교하여 문자를 인식하는 단계를 포함하며,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 잡음이 제거된 그레이 이미지를 이진화(Binary)하는 단계는
상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계 값(Threshold)보다 작으면 숫자 '0'으로 이진화하고 상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계값(Threshold)보다 크면 숫자 '1'로 이진화하고,
상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계값(Threshold)보다 작으면 숫자 '0'으로 이진화하고 상기 그레이 이미지의 각 화소 밝기가 설정된 임계값(Threshold)보다 크면 숫자 '1'로 이진화하는 단계에서 상기 임계값은 그레이 이미지 화소들의 밝기 분포 히스토그램에서 그레이 이미지에 포함된 상품의 밝기 피크(Peak) 값과 그레이 이미지 중 상품 배경의 밝기 피크(Peak) 값 사이의 중간 값을 임계값으로 하여 이진화를 수행하며,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 이진화된 사진에 포함된 각각의 문자를 파악하고 분할하는 단계는
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 이진화(Binary)된 사진에 포함된 문자를 단위 블록(Block)의 집합으로 분할하고 각 단위 블록을 투영 프로파일 방법(Projection Profile)이나 연결 요소 분석 방법(Connected component analysis)을 이용하여 문자 영역과 비문자 영역으로 분리하는 단계와,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 분리된 문자 영역에 허도로프 거리 매칭 알고리즘을 적용하여 분리된 문자 영역에 포함된 각각의 문자를 파악 및 분할하는 단계를 포함하고,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 각각의 문자를 데이터 베이스에 저장된 문자 패턴(Pattern)과 비교하여 문자를 인식하는 단계는
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 정규화 과정을 수행하여 분할된 문자의 가로 세로 크기를 일정한 형태로 만드는 단계와,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 정규화 과정을 거친 문자의 기울기를 교정하고 기울기 교정된 문자를 바이큐빅 보간 알고리즘(Bi-cubic interpolation algorithm)에 적용하여 문자를 소정 비율로 확대시키는 단계, 및
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 소정 비율로 확대된 문자를 데이터 베이스에 저장된 문자 패턴과 비교하여 문자를 인식하는 단계를 포함하며,
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진 속에 포함된 잡음을 제거하는 단계는
상기 상품 구매 클라이언트 단말기(1)가 사진을 가우시안 스무딩(Gaussian smoothing)과 메디안 필터링(Median filtering)을 차례대로 수행하여 잡음을 제거하고,
상기 가우시안 스무딩은 사진 안의 잡음을 제거하여 상품 내 문자 획의 가장자리가 부드럽게 표현되도록 하며,
상기 메디안 필터링(중간값 필터링)은 마스크 크기 내의 사진 픽셀(Pixel)들의 명도값을 가져와 정렬한 다음, 마스크 크기 내의 사진 픽셀 중 중앙에 위치한 명도값을 출력 값으로 하는 상품 구매자가 촬영한 사진으로 상품을 구매하는 방법.
(S1) of photographing a commodity using a camera module mounted on the commodity purchasing client terminal (1);
The product purchasing client terminal 1 extracts feature information on a product in the photograph using an image processing algorithm and then retrieves five or more products having the feature information similar to the feature information on the extracted product from the database, (S2) listing more than one merchandise on the display window of the merchandise purchasing client terminal (1) according to the order of priority according to similarity;
When the commodity purchasing client terminal 1 selects one commodity most similar to the commodity among the commodities among the five commodities listed in the display window, the commodity purchasing client terminal 1 transmits the video and / or video data through a URL (Uniform Resource Locator) (S3) connecting to the selling place providing server (2);
The video and sales point providing server 2 provides a product introduction video for any one selected product to the product purchasing client terminal 1 in the form of streaming video and selects a purchase path for a selected one of the products (S4) of delivering the goods to the goods purchasing client terminal (1)
The product purchasing client terminal 1 extracts feature information on a product in the photograph using an image processing algorithm and then retrieves five or more products having the feature information similar to the feature information on the extracted product from the database, (S2) of listing more than one merchandise on the display window of the merchandise purchasing client terminal
A step of removing the noise included in the photograph by the product purchase client terminal (1)
The merchandise purchasing client terminal 1 passing a photograph through a sharpening filter to emphasize a rim of a product in a photograph,
The product purchasing client terminal 1 performs a contour detection process or an edge detection process on a photograph in which the edge of the product in the photograph is highlighted through the sharpening filter to determine the outline of the product in the photograph Extracting a shape,
And generating binary code information according to distribution of the color by extracting colors distributed in the product in the photograph by the product purchasing client terminal (1)
Wherein the merchandise purchasing client terminal (1) recognizes the characters described in the merchandise in the photograph,
The product purchasing client terminal 1 extracts feature information on a product in the photograph using an image processing algorithm and then retrieves five or more products having the feature information similar to the feature information on the extracted product from the database, (S2) of listing more than one merchandise on the display window of the merchandise purchasing client terminal
The product purchasing client terminal 1 performs a contour detection process or an edge detection process on a photograph in which an edge of a product in the photograph is highlighted through the sharpening filter to determine the outline Comparing the contour and shape of the product in the photograph extracted at the step of extracting the shape with the contour and shape of each product stored in the database,
The product purchasing client terminal 1 extracts the color distributed in the product in the photograph and generates the binary code information according to the distribution of the color, Culling 50% or more similar products by comparing the binary code information with the color;
Comparing the character identified in the step of recognizing the character described in the product in the photograph with the character contained in each product stored in the database,
The product purchase client terminal 1 compares the contour and shape of the extracted photograph with the contour and shape of each of the products stored in the database, Comparing the binary code information on the product color with the binary code information for each product color stored in the database, and comparing the culled product in the step of sorting out 50% or more similar products, The step of comparing the culled items with each other in the step of sorting out 50% or more similar items in comparison with the characters included in the goods, and displaying 5 or more duplicated items in the display window of the product purchase client terminal 1 Including,
The step of the merchandise purchasing client terminal (1) recognizing the characters described in the merchandise in the photograph
The product purchasing client terminal 1 converting a photo into a gray image,
The product purchasing client terminal 1 passes a gray image through a low pass filter or a median filter to remove noise included in the gray image,
A step of binarizing the noise-removed gray image of the goods purchase client terminal 1,
Identifying and dividing each character included in the binarized photograph by the product purchasing client terminal 1,
And the merchandise purchase client terminal 1 recognizes the character by comparing each character with a character pattern stored in a database,
The step of binarizing the noise-removed gray image of the product purchase client terminal 1
0 'if the brightness of each pixel of the gray image is less than a preset threshold value, and binarizes it to a number' 1 'if the brightness of each pixel of the gray image is greater than a preset threshold value,
Binarizing the image into a number '0' if the brightness of each pixel of the gray image is less than a predetermined threshold value, and binarizing it to a number '1' if the brightness of each pixel of the gray image is greater than a predetermined threshold value The threshold value is binarized using a median value between a brightness peak value of a product included in the gray image in the brightness distribution histogram of gray image pixels and a brightness peak value of the product background of the gray image as a threshold value ,
The step of the merchandise purchasing client terminal 1 grasping and dividing each character included in the binarized photograph
The product purchasing client terminal 1 divides the characters included in the binary photograph into a set of unit blocks and outputs each unit block to a projection profile method or a connected component analysis method ) Into a character region and a non-character region,
And the merchandise purchasing client terminal 1 grasping and dividing each character included in the separated character area by applying a heuristic distance matching algorithm to the separated character area,
The step of the merchandise purchase client terminal 1 comparing each character with a character pattern stored in the database to recognize the character
Performing a normalization process by the product purchasing client terminal 1 to make the horizontal and vertical sizes of the divided characters into a certain shape;
The merchandise purchasing client terminal 1 corrects the slope of the character that has undergone the normalization process and applies the slant corrected character to a Bi-cubic interpolation algorithm to enlarge the character at a predetermined rate, and
And comparing the character enlarged at a predetermined rate with the character pattern stored in the database to recognize the character,
The step of the consumer purchasing client terminal 1 removing the noise included in the photograph
The product purchasing client terminal 1 performs Gaussian smoothing and median filtering in order to remove noise,
The Gaussian smoothing removes the noise in the photograph so that the edge of the character stroke in the product is smoothly expressed,
The median filtering (median filtering) is a process of obtaining a brightness value of photo pixels within a mask size, arranging the brightness value of the photo pixels in a mask size, How to buy.
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