KR101715036B1 - Method for searching product classification and providing shopping data based on object recognition, server and system thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명은 온라인 쇼핑몰에서의 쇼핑 정보 제공 서비스에 관한 것으로, 쇼핑 중에 또는 평상시 관심을 가진 관심 상품을 항상 소지하고 있는 단말기를 이용하여 촬영하고 촬영한 영상을 네트워크 상의 서버로 전송하면 서버에서 해당 영상을 분석하여 영상에 담긴 관심 상품 및 관심 상품의 유형을 식별하며, 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 추출하여 해당 단말기로 제공함으로써 객체 인식을 통한 쇼핑 구매 서비스를 제공한다. The present invention relates to a shopping information providing service in an online shopping mall. In the shopping mall, when a user takes a picture of a shopping mall, And identifies the type of the interested goods and the interested goods contained in the image, extracts the shopping information about the interested goods, and provides the shopping purchase service through object recognition by providing the shopping information to the corresponding terminal.

Description

객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스 방법, 서버 및 시스템{METHOD FOR SEARCHING PRODUCT CLASSIFICATION AND PROVIDING SHOPPING DATA BASED ON OBJECT RECOGNITION, SERVER AND SYSTEM THEREOF}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a service providing method, a service providing method,

본 발명은 객체 인식 기반 쇼핑 정보 제공 서비스 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 소정 단말기나 웹 사이트에서 원하는 관심 상품을 검색할 때 관심 상품의 영상을 이용하여 객체를 인식하고 인식한 객체의 유형을 분석하며 해당 유형 내에서 관심 상품의 영상과 동일한 상품 또는 유사한 상품을 검출하여 이의 쇼핑 정보까지 부가적으로 제공할 수 있는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스 방법, 서버 및 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to a shopping information providing service method and system based on object recognition, and more particularly, to a shopping information providing method and system based on object recognition, in which, when searching for a desired item of interest in a predetermined terminal or a web site, A server and a system for providing goods classification search and shopping information through object recognition, which can additionally provide shop information of the same or similar goods as the image of the object of interest within the corresponding type will be.

최근 통신 기술의 발전 및 인터넷의 활성화로 인해 다양한 방식의 검색이 이루어지고 있다. Recent developments in communication technology and the activation of the Internet have led to various searches.

예를 들어, 인터넷을 이용한 온라인 쇼핑몰은 특정 웹 사이트에 접속하여 원하는 상품을 검색하고 가격 비교를 통해 상품 구매를 하도록 되어 있다. 이와 같은 인터넷 환경에서 최근 들어서는 스마트 폰의 등장으로 모바일 단말을 이용하여 원하는 상품을 검색하고 구매 또한 가능하도록 구현되고 있다. For example, an online shopping mall using the Internet accesses a specific web site, searches for a desired product, and purchases the product through price comparison. Recently, in the Internet environment, smart phones have been used to search for and purchase desired products using mobile terminals.

또한, 검색 방식에 있어서는 기존 키워드 등의 텍스트를 중심으로 한 검색에서 영상 기반 검색이 제안되고 있다. 영상 기반 검색은 원하는 상품에 대한 정확한 키워드를 몰라도 상품에 대한 영상만 있으면 원하는 상품 검색이 가능한 이점이 있다. In addition, in the retrieval method, image based retrieval is proposed in a retrieval centered on a text such as an existing keyword. The image-based search has an advantage of searching for a desired product if the user does not know the exact keyword of the desired product but only the image of the product.

그러나, 상품의 종류가 다양해지고 그 개수 또한 증가하면서 영상 기반 검색 또는 객체 검색의 작업이 복잡해지고 신속하게 이루어지지 않는다는 단점이 발생하였다. 예를 들어, 수만 개의 상품 정보가 저장된 데이터베이스에 기반하여 영상 검색을 수행하면 수만 번의 매칭 작업을 필요하다. However, as the number of kinds of products has increased and the number of products has also increased, the work of image-based search or object search has become complicated and not done quickly. For example, if an image search is performed based on a database storing tens of thousands of merchandise information, tens of thousands of matching operations are required.

따라서, 신속한 상품 검색을 위해서는 다양한 상품에 대한 분류가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 영상 기반 검색시 해당 상품이 어떤 유형의 상품인지를 알기 위한 상품 분류 검색이 요구되고 있다
Therefore, classification of various products is required for quick retrieval of goods. In accordance with this demand, a search for a product classification is required to know what kind of product the product is in the image-based search

본 발명은 상기의 필요성을 충족시키기 위해 창안된 것으로서, 소정 단말기나 웹 사이트 등에서 관심 상품의 영상을 이용하여 객체를 인식하고자 할 때 영상의 특징점 정보를 이용하여 1차적으로 관심 상품의 유형을 분석하고 해당 유형 내에서 히스토그램 분석을 통해 관심 상품과 동일한 상품이나 유사한 상품을 검출하여 검색한 상품에 대한 쇼핑 정보를 부가적으로 제공할 수 있는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스 방법, 서버 및 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.
The present invention is designed to satisfy the above-mentioned needs. In order to recognize an object using an image of a product of interest at a predetermined terminal or a web site, the present invention primarily analyzes the type of the product of interest using the image minutia information A method and system for providing a product classification search and a shopping information service through object recognition that can additionally provide shopping information for a product detected and searched for a product or a similar product similar to a product of interest through histogram analysis within the type, The system has a purpose to provide.

이를 위하여, 본 발명의 제1 측면에 따르면, 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스는, 관심 상품을 촬영하여 상기 관심 상품에 대한 영상을 생성하고, 상기 영상을 유무선 통신망을 통해 전송하는 단말기; 및 상기 관심 상품을 상품 분류별로 구분하여 저장하고, 상기 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 저장하며, 상기 단말기로부터 검색하고자 하는 입력 영상을 수신하면 상기 입력 영상을 분석하여 동일한 또는 유사한 관심 상품의 상품 분류를 식별하는 한편, 식별한 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 추출하여 상기 단말기로 제공하는 영상 인식 서버를 포함하는 것을 특징으로 한다. According to a first aspect of the present invention, there is provided a service for providing goods classification search and shopping information through object recognition, comprising: an image acquisition unit for acquiring goods of interest and generating an image of the goods of interest, and transmitting the images through a wired / wireless communication network terminal; And storing the shopping information for the desired product. When receiving the input image to be searched from the terminal, the input image is analyzed to classify the same or similar goods of interest And an image recognition server for extracting shopping information on the identified interest goods and providing the extracted shopping information to the terminal.

본 발명의 제2 측면에 따르면, 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버는, 유무선 통신망을 통해 단말기와 연결되어 상기 단말기로 원하는 상품에 대한 쇼핑 정보를 제공하는 서버에 있어서, 상기 상품에 대한 특징점 정보를 상품 분류별로 구분하여 저장한 상품 DB; 상기 상품에 대한 쇼핑 정보를 저장한 쇼핑 정보 DB; 상기 단말기로부터 수신한 입력 영상에서 특징점을 추출하고, 추출한 특징점을 상기 상품 DB에 저장된 특징점 정보와 비교 분석하여 동일한 또는 가장 유사한 관심 상품의 상품 분류를 인식하는 영상 인식부; 및 상기 영상 인식부에서 인식한 상품과 매핑되는 쇼핑 정보를 상기 쇼핑 정보 DB로부터 추출하여 상기 단말기로 제공하는 쇼핑 정보 관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다. According to a second aspect of the present invention, a goods classification search and shopping information providing server through object recognition is connected to a terminal through a wire / wireless communication network and provides shopping information on a desired product to the terminal, A commodity DB in which minutiae information for each commodity classification is classified and stored; A shopping information DB storing shopping information about the goods; An image recognition unit for extracting a feature point from the input image received from the terminal and comparing the extracted feature points with the feature point information stored in the product DB to recognize a product class of the same or the most similar product of interest; And a shopping information management unit for extracting shopping information mapped with the goods recognized by the image recognition unit from the shopping information DB and providing the extracted shopping information to the terminal.

본 발명의 제3 측면에 따르면, 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스 방법은, 유무선 통신망을 통해 서버와 단말기가 연결되어 상호 간에 관심 상품에 대한 쇼핑 서비스를 제공하는 방법에 있어서, (a) 단말기를 통해 원하는 관심 상품을 촬영하면 상기 관심 상품에 대한 영상을 생성하여 저장해 두었다가 사용자 요청에 의해 유무선 통신망을 통해 상기 서버로 전송하는 단계; (b) 상기 서버는 상기 단말기로부터 수신한 입력 영상을 분석하여 동일한 또는 가장 유사한 관심 상품을 식별하고 및 이의 상품 분류를 인식하는 단계; 및 (c) 상기 서버는 상기 (b) 단계에서 식별한 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 추출하여 상기 단말기로 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
According to a third aspect of the present invention, there is provided a method of providing a goods classification search and a shopping information providing service through object recognition, wherein a server and a terminal are connected to each other through a wire / wireless communication network to provide a shopping service for goods of interest a) generating and storing an image of the desired product when a desired item of interest is photographed through the terminal, and transmitting the image to the server via a wire / wireless communication network at the request of the user; (b) analyzing the input image received from the terminal to identify the same or the most similar items of interest and recognizing the goods classification thereof; And (c) the server extracting the shopping information on the item of interest identified in the step (b) and providing the shopping information to the terminal.

본 발명에 따르면, 객체 인식을 영상 기반으로 검색할 시 검색하고자 하는 입력 영상이 어떤 유형의 상품인지를 파악할 수 있으므로 해당 상품의 검색 능력을 향상시키고 검색의 신뢰성을 증대시키는 효과가 있다. According to the present invention, when an object recognition is performed on an image basis, it is possible to know what type of an input image is to be searched, thereby improving the search ability of the corresponding product and increasing the reliability of the search.

또한, 입력 영상이 속한 상품 유형에서 입력 영상과 동일한 상품 또는 유사한 다른 상품을 추출함으로써 동일 상품이 없거나 또는 부가적인 측면에서 유사 상품에 대한 쇼핑 정보를 제공할 수 있는 효과가 있다. 이로써, 쇼핑 구매를 활성화할 수 있다. Also, there is an effect that, by extracting the same or other similar goods as the input image in the product type to which the input image belongs, shopping information on the similar goods can be provided in the absence of the same product or in an additional aspect. Thereby, shopping purchasing can be activated.

또한, 누구나 쉽게 구비할 수 있는 단말기를 이용하여 오프라인 쇼핑 중에 또는 평소에 우연히 발견한 관심 상품을 촬영하여 원하는 상품에 대한 영상을 간편하게 획득하고 추후에 다시 확인할 수 있는 효과가 있다.
In addition, it is possible to easily acquire an image of a desired commodity by capturing a commodity of interest that is found by chance during the in-line shopping or usually by using a terminal which can be easily provided by anyone and can check the commodity again at a later time.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 쇼핑 정보 제공 서비스 시스템을 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말기의 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식 서버의 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식 서버에서 상품 DB의 구조를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식 서버에서 특징점 정보를 토대로 상품 분류를 검색하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스를 제공하기 위한 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 도 6의 세부 흐름도이다.
1 is a configuration diagram illustrating a shopping information providing service system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a terminal according to an embodiment of the present invention.
3 is a configuration diagram of an image recognition server according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a structure of a product DB in the image recognition server according to the embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a process of searching for a product classification based on minutia information in an image recognition server according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method for providing a goods classification search and a shopping information providing service through object recognition according to an embodiment of the present invention.
7 is a detailed flowchart of Fig.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시 예를 상세하게 설명한다. 본 발명의 구성 및 그에 따른 작용 효과는 이하의 상세한 설명을 통해 명확하게 이해될 것이다. 본 발명의 상세한 설명에 앞서, 동일한 구성요소에 대해서는 다른 도면 상에 표시되더라도 가능한 동일한 부호로 표시하며, 공지된 구성에 대해서는 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 구체적인 설명은 생략하기로 함에 유의한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. The configuration of the present invention and the operation and effect thereof will be clearly understood through the following detailed description. Before describing the present invention in detail, the same components are denoted by the same reference symbols as possible even if they are displayed on different drawings. In the case where it is judged that the gist of the present invention may be blurred to a known configuration, do.

본 발명의 실시 예에서 언급하는 객체 인식은 넓은 의미로서 단말기를 통해 촬영한 사진 영상을 영상 기반으로 인식하는 것을 말하며, 작은 의미로는 단말기의 촬영 수단을 통해 생성한 영상에서 배경과 객체를 분리하여 객체만을 인식하는 것으로 해석할 수 있다. 본 발명의 실시 예에서는 두 가지 의미를 모두 포함한다.The object recognition described in the embodiment of the present invention is broadly understood to recognize a photographic image photographed through a terminal as an image basis. In a small sense, the background image and the object are separated from the image generated through the photographing means of the terminal It can be interpreted as recognizing only an object. The embodiment of the present invention includes both of the meanings.

도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 쇼핑 정보 제공 서비스 시스템을 나타낸 구성도이다.1 is a configuration diagram illustrating a shopping information providing service system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 쇼핑 정보 서비스 제공 시스템은, 검색하고자 원하는 상품(이하, 관심 상품이라 칭함)을 검색하고 이의 온라인 구매가 가능한 단말기(100), 유무선 통신망(200) 또는 인터넷망(400)을 통해 상기의 단말기(100)로부터 수신한 영상을 기반으로 객체를 인식하고 검색하는 영상 인식 서버(300), 영상 인식 서버(300)에 등록된 관심 상품의 쇼핑 서비스를 제공하는 쇼핑 정보 서버(500)를 포함하여 구현될 수 있다. Referring to FIG. 1, a shopping information service providing system according to an embodiment of the present invention includes a terminal 100, a wired / wireless communication network 200, and a mobile terminal 100, which are capable of searching for desired products (hereinafter, (300) for recognizing and searching an object based on the image received from the terminal (100) through the Internet network (400), and a shopping service of the interested goods registered in the image recognition server (300) And a shopping information server 500 that stores the shopping information.

단말기(100)는 유무선 통신망(200)을 통해 데이터를 송수신하고 실제 상품의 영상을 획득할 수 있는 단말기라면 단말기의 종류에 관계없이 모두 적용 가능하다. 예를 들어, PC, PDA, 디지털 카메라, 웹 캠, 이동통신 단말기 등이 적용될 수 있다. 단말기(100)가 이동통신 단말기의 경우 유무선 통신망(200)은 이동통신망이 될 수 있다. The terminal 100 can be applied to any type of terminal if it is a terminal capable of transmitting and receiving data through the wired / wireless communication network 200 and acquiring images of actual goods. For example, a PC, a PDA, a digital camera, a web cam, a mobile communication terminal, and the like can be applied. When the terminal 100 is a mobile communication terminal, the wired / wireless communication network 200 may be a mobile communication network.

특히, 본 발명의 실시 예에 따른 단말기(100)는 쇼핑 중에 또는 평소에 우연히 발견한 관심 상품을 사용자의 조작에 따라 촬영하여 관심 상품 영상을 생성하고 저장하며, 사용자가 관심 상품에 대한 상세한 정보와 관심 상품의 관리를 원하는 경우 사용자의 선택에 따라 관심 상품의 영상을 유무선 통신망(200)을 통해 영상 인식 서버(300)로 전송한다. In particular, the terminal 100 according to the embodiment of the present invention creates and stores an interested product image by photographing an interested item that is found by accident during shopping or in accordance with a user's operation, When the user wants to manage the product of interest, the image of the product of interest is transmitted to the image recognition server 300 through the wired / wireless communication network 200 according to the user's selection.

이를 위해, 본 발명의 실시 예에 따른 단말기(100)는 상품을 촬영하여 영상을 생성하는 카메라와 같은 촬영 수단을 구비한다.To this end, the terminal 100 according to the embodiment of the present invention includes photographing means such as a camera for photographing a product and generating an image.

한편, 이하에서 언급하는 관심 상품의 영상은 단말기(100)를 이용하여 직접 관심 상품을 촬영한 사진 영상일 수 있으나, 이에 한정되지 않으며 웹 사이트를 통해 얻은 영상이거나 또는 다른 단말기를 통해 획득한 영상일 수 있다.On the other hand, the image of a product of interest described below may be a photographic image directly photographing a product of interest using the terminal 100, but the present invention is not limited thereto. For example, the image may be a video obtained through a web site, .

본 발명의 실시 예에 따른 단말기(100)는 관심 상품을 촬영한 위치에 대한 위치 정보, 관심 상품을 촬영한 시간 즉, 일시에 대한 정보인 일시 정보, 및 관심 상품에 대한 판매 가격이나 판매점 등에 대한 부가 정보를 포함한 기타 정보 중 적어도 하나 이상을 입력받아 관심 상품 영상에 첨부하여 포함시킬 수 있다. The terminal 100 according to the embodiment of the present invention may store location information about a location where a desired product is photographed, time at which the interested product is photographed, that is, date and time information about date and time, And at least one of other information including additional information may be input and included in the interested merchandise image.

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 단말기(100)는 관심 상품을 촬영한 위치 정보를 사용자로부터 입력받지 않고, 관심 상품이 촬영되면 위성 항법 시스템(GPS: Global Positioning System)을 구비하여 스스로 관심 상품을 촬영한 위치를 파악하고 관심 상품 영상에 위치 정보를 부가할 수도 있다. In addition, the terminal 100 according to the embodiment of the present invention does not receive the location information of the desired product from the user, and when a product of interest is photographed, the terminal 100 includes a global positioning system (GPS) It is possible to grasp the photographed position and add the positional information to the interested goods image.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 단말기(100)는 유무선 통신망(200)이 제공하는 데이터 통신 서비스 또는 인터넷 서비스를 이용하여 쇼핑 정보 서버(500)에 접속하고 쇼핑 정보 서버(500)로부터 관심 상품에 대한 구매 서비스를 제공받을 수 있다. In addition, the terminal 100 according to the embodiment of the present invention accesses the shopping information server 500 using a data communication service or an Internet service provided by the wire / wireless communication network 200, You can be provided with a purchase service.

또한, 본 발명의 실시예에 따른 단말기(100)는 촬영 수단을 통해 촬영한 관심 상품의 영상을 일정한 크기의 영역으로 분할하고, 분할된 영역을 블러링(blurring) 처리하여 다수 개의 다른 영상으로 변환하는 영상 전처리를 수행한다. 따라서, 객체 인식시 영상 전처리된 다수의 영상 파일을 이용하도록 한다.In addition, the terminal 100 according to the embodiment of the present invention divides the image of the interested goods photographed through the photographing means into regions of a predetermined size, blurring the divided regions, and converts the divided images into a plurality of different images To perform image preprocessing. Therefore, a number of pre-processed image files are used for object recognition.

이처럼, 영상 전처리 과정을 수행하는 가장 큰 이유는, 객체 인식시 DB에 저장된 특징점 정보와 단말기(100)로부터 촬영된 영상으로부터 추출한 특징점 정보가 서로 다른 경우, 비교 또는 매핑(mapping)하는 정보가 달라 정확한 영상 기반 검색이 이루어지지 않기 때문이다. 이를 테면, DB에 저장된 정보는 200만 화소로 촬영된 기준 영상으로부터 추출된 특징점 정보인데 반해, 단말기(100)로부터 추출된 정보는 500만 화소의 영상으로부터 추출된 특징점 정보이기 때문에, 기준 영상의 특징점 정보보다 많은 수의 특징점 정보가 추출될 수 있다. 따라서, 객체 인식에 있어서 최적의 영상을 검색하기 위해, 사전에 영상 전처리 과정으로 블러링 처리가 필요하다. 이를 구현하기 위한 구체적인 단말기(100)의 구성에 대해서는 하기의 도 2에서 자세히 설명하기로 한다. As described above, the most important reason for performing the image preprocessing process is that when the minutia information stored in the DB is different from the minutia information extracted from the image taken from the terminal 100 during the object recognition, information to be compared or mapped is different This is because the image-based search is not performed. For example, since the information stored in the DB is minutia information extracted from the reference image photographed with 2,000,000 pixels, the information extracted from the terminal 100 is minutia information extracted from the image of 5,000,000 pixels, A larger number of minutia information than information can be extracted. Therefore, in order to retrieve an optimal image in object recognition, a blurring process is required in advance of image preprocessing. The specific configuration of the terminal 100 for implementing this will be described later in detail with reference to FIG.

유무선 통신망(200)은 단말기(100)와 유무선으로 통신하여 서비스를 제공하는 네트워크이다. 이 유무선 통신망(200)은 단말기(100)가 이동통신 단말기의 경우 이동통신 단말기에 음성 통화 서비스, 데이터 통신 서비스 등 다양한 이동통신 서비스를 제공하는 네트워크일 수 있다. The wired / wireless communication network 200 is a network that provides wired / wireless communication with the terminal 100 to provide services. The wired / wireless communication network 200 may be a network for providing a variety of mobile communication services such as a voice call service and a data communication service to a mobile communication terminal when the terminal 100 is a mobile communication terminal.

또한, 유무선 통신망(200)은 무선 접속 장치(AP)가 설치된 곳의 일정 거리 안에서 초고속 인터넷을 할 수 있는 WiFi 네트워크를 포함할 수 있다. In addition, the wired / wireless communication network 200 may include a WiFi network capable of providing high-speed Internet within a certain distance where the wireless access point (AP) is installed.

본 발명의 실시 예에 따른 유무선 통신망(200)은 단말기(100)로부터 관심 상품에 대한 영상의 전송을 요청받으면 단말기(100)로부터 관심 상품에 대한 영상을 수신하여 영상 인식 서버(300)로 전송한다. The wired / wireless communication network 200 according to an embodiment of the present invention receives an image of a product of interest from the terminal 100 and transmits the image to the image recognition server 300 .

또한, 본 발명의 실시 예에 따른 유무선 통신망(200)은 영상 인식 서버(300)로부터 관심 상품에 대한 쇼핑 정보의 전송을 요청받으면 영상 인식 서버(300)로부터 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 수신하여 해당 단말기(100)로 전송한다. In addition, when the wired / wireless communication network 200 according to the embodiment of the present invention is requested to transmit the shopping information for the interested goods from the image recognition server 300, the shopping information for the interested goods is received from the image recognition server 300, To the terminal (100).

이를 위해, 본 발명의 실시 예에 다른 유무선 통신망(200)은 단문 메시지 서비스(SMS: Short Message Service), 멀티미디어 메시징 서비스(MMS: Multimedia Messaging Service), 무선 인터넷 서비스 등을 단말기(100) 및 영상 인식 서버(300)로 제공하여 관심 상품에 대한 영상 및 쇼핑 정보를 상호 간에 전송할 수 있도록 한다. For this purpose, the wired / wireless communication network 200 according to the embodiment of the present invention includes a short message service (SMS), a multimedia messaging service (MMS), a wireless Internet service, Server 300 so that video and shopping information about a product of interest can be transmitted to each other.

인터넷망(400)은 단말기(100)와 쇼핑 정보 서버(500)를 상호 간에 연결하여 상호 간에 데이터 통신을 수행할 수 있도록 한다. 이러한 인터넷망(400)은 TCP/IP 프로토콜 및 그 상위 계층에 존재하는 유무선 네트워크로, 즉 HTTP(Hypertext Transfer Protocol), Telnet, FTP(File Transfer Protocol), DNS(Domain Name Server), SMTP(Simple Mail Transfer Protocol), SNTP(Simple Network Management Protocol), NFS(Network File Service) 및 NIS(Network Information Service) 등이 될 수 있다. The Internet 400 allows the terminal 100 and the shopping information server 500 to communicate with each other to perform data communication with each other. The Internet 400 is a wired or wireless network that exists in the TCP / IP protocol and its upper layer, namely, Hypertext Transfer Protocol (HTTP), Telnet, File Transfer Protocol (FTP), Domain Name Server (DNS) Transfer Protocol, Simple Network Management Protocol (SNTP), Network File Service (NFS), and Network Information Service (NIS).

이러한 인터넷망(400)은 유무선 통신망(200)이 유무선 인터넷 통신망의 경우 동일한 망을 이용할 수 있다. In the Internet 400, the wired / wireless communication network 200 may use the same network in the case of a wired / wireless Internet communication network.

영상 인식 서버(300)는 관심 상품의 영상에 대한 객체 인식을 위해 각 관심 상품의 특징점 정보를 미리 등록하여 데이터베이스화하고, 데이터베이스에 등록된 관심 상품의 쇼핑 정보를 쇼핑 정보 서버(500)로부터 제공받아 저장한다. 쇼핑 정보는 관심 상품의 쇼핑 구매에 필요한 정보로서 최저가 판매 가격, 최고가 판매 가격, 온라인 쇼핑몰 사이트의 IP주소 등을 포함할 수 있다. The image recognition server 300 registers the minutia information of each item of interest in advance in order to recognize the object of the image of interest, and provides shopping information of interest goods registered in the database to the shopping information server 500 . The shopping information may include the lowest selling price, the highest selling price, the IP address of the online shopping mall site, and the like, as information necessary for shopping purchase of the interested merchandise.

특히, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식 서버(300)는 유무선 통신망(200) 또는 인터넷망(400)과 각각 연결되어 있는 단말기(100)로부터 관심 상품에 대한 영상을 수신하고, 수신한 영상에서 특징점을 추출하여 데이터베이스에 미리 저장된 특징점 정보와 비교 분석한다. 비교/분석을 통해 관심 상품 및 관심 상품의 유형을 파악하고, 해당 관심 상품의 쇼핑 정보를 검출하여 상품 유형 정보와 함께 단말기(100)로 전송한다. In particular, the image recognition server 300 according to the embodiment of the present invention receives an image of a product of interest from the terminal 100 connected to the wired / wireless communication network 200 or the Internet network 400, Extracts minutiae points and compares them with minutiae information previously stored in the database. Analyzes the type of the interested merchandise and the interested merchandise through comparison / analysis, detects shopping information of the interested merchandise, and transmits the detected shopping information to the terminal 100 together with the merchandise type information.

쇼핑 정보 서버(500)는 통상적인 네트워크 서버로 구현되어 다양한 상품, 특히 영상 인식 서버(300)에 등록된 관심 상품의 쇼핑 정보를 관리하며, 관심 상품을 판매하는 온라인 쇼핑몰 사이트를 운영할 수도 있다. 이 경우, 쇼핑 정보 서버(500)는 단말기(100)의 구매 요청에 응답하여 구매 상품을 판매 및 배송한다. The shopping information server 500 may be implemented as a typical network server to manage shopping items of various goods, in particular, interest goods registered in the image recognition server 300, and may operate an online shopping mall site for selling the goods of interest. In this case, the shopping information server 500 sells and delivers the purchased product in response to the purchase request of the terminal 100. [

이렇게 구성되는 본 발명의 실시 예에 따른 쇼핑 정보 제공 서비스 시스템은 단말기(100)를 통해 검색하고자 하는 관심 상품의 영상이 입력되면 객체 인식을 통해 영상에 담긴 관심 상품을 식별하고, 식별한 관심 상품이 어떤 유형의 상품인지를 파악한다. 그리고, 상기 파악에 의해 영상과 동일한 상품에 대한 쇼핑 정보를 부가적으로 제공하고, 영상과 동일한 상품이 없는 경우에는 가장 유사한 상품에 대한 쇼핑 정보를 제공한다. The shopping information provision service system according to the embodiment of the present invention configured as described above identifies an interested item stored in an image through object recognition when a video of a desired item to be searched through the terminal 100 is input, Identify what type of product it is. In addition, shopping information on the same commodity as the image is additionally provided by the above-described grasp, and shopping information on the most similar commodity is provided when the same commodity is not present.

이로써, 사용자는 단말기(100)를 통해 자신이 원하는 관심 상품뿐만 아니라 관심 상품과 유사한 상품들에 대해서도 쇼핑 정보를 파악하여 편리하게 쇼핑할 수 있고 쇼핑 구매를 활성화시킬 수 있다.  Accordingly, the user can easily understand the shopping information about the commodity similar to the interested commodity, not only the interested commodity desired by the user, but also can activate the shopping purchase.

도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 단말기의 구성도이다.2 is a block diagram of a terminal according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시 예에 따른 단말기(100)는 관심 상품을 촬영하여 이의 영상을 생성하는 카메라(110)와, 관심 상품의 영상을 전처리하는 전처리부(120), 전처리부(120)에서 처리된 영상을 표시하는 표시부(130), 카메라(110)를 통해 생성된 관심 상품의 영상과 전처리부(120)를 거친 영상을 각각 저장한 메모리(140), 사용자로부터 관심 상품에 대한 검색 요청에 있으면 메모리(140)에 저장된 관심 상품의 영상을 유무선 통신망(도 1의 200)으로 송신하는 송신부(150)를 포함한다. The terminal 100 according to the embodiment of the present invention includes a camera 110 for photographing a product of interest and generating an image thereof, a preprocessor 120 for preprocessing an image of a product of interest, A memory 140 for storing an image of a desired product generated through the camera 110 and an image passed through the preprocessing unit 120, a memory 140 for storing a search request for a desired product, 140 to the wired / wireless communication network 200 (FIG. 1).

카메라(110)는 단말기(100)에 구비된 촬영 장치로서 관심 상품의 영상을 생성하여 전처리부(120)로 전달한다. The camera 110 generates an image of a product of interest as a photographing device included in the terminal 100, and transmits the image to the preprocessing unit 120.

전처리부(120)는 카메라(110)를 통해 전달받은 하나의 영상을 정해진 일정 크기의 영역으로 분할하는 영역 분할부(122)와, 분할된 영역별로 블러링(blurring) 처리하여 다른 해상도를 갖는 다수 개의 영상으로 변환하는 영상 변환부(124)를 포함할 수 있다. 이에 따른 전처리부(120)는 카메라(110)에 의해 생성된 하나의 영상을 영역별로 보정하여 다수 개의 영상으로 생성하는 기능을 수행한다.The preprocessing unit 120 includes an area dividing unit 122 dividing an image received through the camera 110 into a predetermined size area, and a blurring processing unit 122 dividing the divided image into a plurality of And an image converting unit 124 for converting the input image into an image. The preprocessing unit 120 performs a function of generating a plurality of images by correcting one image generated by the camera 110 for each region.

블러링 처리는 각 영역에 포함된 픽셀의 주변에 위치한 다수의 픽셀의 색상과 밝기 등의 평균값을 확인하고, 상기 평균값을 기반으로 상기 각 영역에 포함된 픽셀의 색상과 밝기를 조절하여 처리하는 방식이다. The blurring process is a method of checking the average value of the color and brightness of a plurality of pixels located around the pixels included in each region and adjusting the color and brightness of the pixels included in each region based on the average value to be.

블러링 처리를 수행하는 횟수에 따라 영상의 해상도가 변경되며, 영역별로 블러링 처리를 수행하기 때문에 하나의 영상으로부터 해상도가 다른 다수 개의 영상을 생성할 수 있다.Since the resolution of the image is changed according to the number of times of performing the blurring process and the blurring process is performed for each region, a plurality of images having different resolutions from one image can be generated.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식 서버의 구성도이다.3 is a configuration diagram of an image recognition server according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 실시 예에 따른 영상 인식 서버(300)는 도시된 바와 같이 단말기(100)를 통해 수신한 관심 상품의 입력 영상을 분석하여 영상에 담긴 관심 상품을 식별하고, 식별한 관심 상품의 유형을 인식한다.The image recognition server 300 according to an exemplary embodiment of the present invention analyzes an input image of a desired product received through the terminal 100 and identifies an interested product in the image, .

이를 위해, 영상 인식 서버(300)는 입력 영상으로부터 객체 인식을 통해 관심 상품 및 이의 유형을 인식하는 영상 인식부(310), 객체 인식을 위해 각 관심 상품의 특징점 정보를 저장한 상품 DB(320), 관심 상품의 쇼핑 정보를 관리하는 쇼핑 정보 관리부(330), 각 관심 상품의 쇼핑 정보를 저장한 쇼핑 정보 DB(340)를 포함할 수 있다. To this end, the image recognition server 300 includes an image recognition unit 310 for recognizing an object of interest and its type through object recognition from an input image, a product DB 320 for storing minutia information of each interested product for object recognition, A shopping information management unit 330 for managing shopping information of a desired product, and a shopping information DB 340 for storing shopping information of each desired product.

영상 인식부(310)는 구체적으로, 관심 상품에 대한 입력 영상으로부터 특징점을 추출하는 특징점 추출부(312)와, 추출한 특징점을 상품 DB(320)에 저장된 특징점 정보와 비교 분석하여 상품의 유형을 검색하는 상품 분류 검색부(314), 상품 분류 검색시 정확한 검색을 위해 적용하는 히스토그램 분석부(316)를 포함할 수 있다. Specifically, the image recognition unit 310 compares the extracted feature points with the feature point information stored in the product DB 320 to search for the type of the product And a histogram analyzing unit 316 for applying an accurate search in retrieving the goods classification.

특징점 추출부(312)는 에지(edge) 알고리즘과 그리드(grid) 알고리즘을 이용하여 입력 영상에서 이미지 패턴값을 추출한다. 전자의 에지(edge) 알고리즘은 영상(객체)의 외부 에지를 추출하는 방식이고, 후자의 그리드(grid) 알고리즘은 영상(객체)의 가장자리(corner)와 굴곡진(convex) 영역에서 특징점(feature point)을 추출하는 방식이다. 에지 알고리즘과 그리드 알고리즘은 영상 기술 분야에서 이미 공지된 기술로 구체적인 추출 방식은 공지된 기술에 따른다. The feature point extraction unit 312 extracts an image pattern value from an input image using an edge algorithm and a grid algorithm. The former edge algorithm extracts the outer edge of the image and the latter grid algorithm uses the feature point in the corner of the image and the convex region. ) Is extracted. The edge algorithm and the grid algorithm are well known in the field of image technology, and the specific extraction method is based on known techniques.

이와 같이 특징점 추출부(312)는 두 알고리즘을 결합하여 객체의 패턴에 따른 특징점을 정밀하게 추출한다.In this manner, the feature point extracting unit 312 combines the two algorithms and accurately extracts feature points according to the pattern of the object.

상품 분류 검색부(314)는 특징점 추출부(312)에서 추출된 특징점 정보를 토대로 상품 분류를 검색한다. 즉, 특징점 추출부(312)에서 추출된 특징점 정보가 상품 DB(320)에 기저장된 특징점 정보에 존재하는지, 존재하면 어느 상품 분류에 위치하는지를 검색한다. 이는 상품 DB(320)에 여러 관심 상품들이 상품 분류별로 저장되어 있기 때문에 해당 관심 상품이 저장된 위치만 알면 상품 분류도 알 수 있다. The goods classification searching unit 314 searches the goods classification based on the minutia information extracted by the minutiae extracting unit 312. [ That is, a search is made as to whether the minutia information extracted by the minutia extraction unit 312 exists in minutia information previously stored in the commodity DB 320, and if so, which commodity classification is located. This is because the various items of interest are stored in the product DB 320 according to the product category, so that if the user knows only the location where the item of interest is stored, the product category can be known.

이때, 본 발명의 실시 예에 따른 상품 분류 검색부(314)는 특징점 정보를 이용하여 검색이 이루어지므로 입력 영상의 특징점 정보를 갖는 상품 분류가 여러 개 검색될 수 있다. 이를 테면, 특징점 정보는 실제 상품 자체가 달라도 물체의 모양이나 외형이 유사하면 특징점 정보가 유사하기 때문에, 원하지 않는 상품 분류까지 검색될 수 있다. 도 5에 도시한 예를 보면, 휴대폰 영상의 특징점 정보를 추출하여 상품 분류를 검색하는 경우, 휴대폰의 특징점 정보와 유사한 상품으로 DVD 플레이어, 세탁기, 냉장고 등이 검색됨을 보여주고 있다. 이에 따라, 휴대폰이 속한 상품 분류 외 DVD 플레이어, 세탁기, 냉장고가 속한 다른 상품 분류까지 검색되어 정밀한 상품 검색이 이루어지지 않게 된다.At this time, the goods classification searching unit 314 according to the embodiment of the present invention searches for using the minutia information, so that it is possible to retrieve several goods categories having minutia information of the input image. In other words, because the minutia information is similar to the minutia information if the shape or appearance of the object is similar even though the actual product itself is different, the minutia information can be retrieved up to the undesired product category. In the example shown in FIG. 5, when extracting minutia information of a mobile phone image to search for a product classification, it is shown that a DVD player, a washing machine, a refrigerator, and the like are searched for a similar item to minutia information of a mobile phone. Accordingly, the product category other than the product category to which the mobile phone belongs is searched up to another product category to which the DVD player, the washing machine, and the refrigerator belong, so that accurate product search can not be performed.

이 경우, 영상 인식부(310)에서 히스토그램 분석부(316)를 이용하여 세부 검색을 수행한다. In this case, the image recognition unit 310 performs a detailed search using the histogram analysis unit 316. [

히스토그램 분석부(316)는 객체 검색시 히스토그램(Histogram) 알고리즘을 이용하여 영상을 비교하게 된다. 이 방법은 영상을 색상 분포 그래프로 표시한 후 각각의 영상에서 얻은 그래프들을 비교하여 그래프들간 차이로 영상의 비슷한 정도를 판단하는 방법이다. 이때, 히스토그램 알고리즘은 특정 영역 또는 하나의 영상에 존재하는 픽셀(pixel)의 RGB 색상값에 근거하여 색상 분포도를 구할 수 있다.The histogram analyzer 316 compares images using a histogram algorithm when searching for an object. In this method, images are displayed as a color distribution graph, and then the graphs obtained from the respective images are compared with each other to determine similarity of the images by differences between the graphs. At this time, the histogram algorithm can obtain a color distribution diagram based on RGB color values of pixels existing in a specific region or one image.

예를 들어, 하나의 눈을 표현하기 위해 수많은 픽셀들이 배열되는데, 이 픽셀(pixel)들은 서로 다른 R(적색), G(녹색), B(청색)의 색상값(이하, 픽셀값)을 가진다. 이를 테면, 눈을 표현하는 하나의 픽셀값은 R, G, B 색상값이 순서대로 (98, 74, 47)이고, 이와 인접하는 다른 픽셀의 색상값은 (194, 133, 112)이며, 또 이와 인접하는 다른 픽셀의 색상값은 (216, 175, 164)일 수 있다. 이러한 픽셀값을 64개의 3차원 색 공간으로 구분된 영역에 각각 매핑하여 도수를 구하고 그 합이 1이 되도록 정규화하면 히스토그램을 생성할 수 있다. 이러한 방식으로 입력 영상에 대한 히스토그램을 구한 후 비교 영상의 히스토그램과 비교함으로써 영상간 유사 정도를 쉽게 분석할 수 있다. For example, a number of pixels are arranged to represent a single eye, and these pixels have color values (hereinafter, referred to as pixel values) of R (red), G (green), and B . For example, one pixel value representing an eye has R, G, and B color values in order (98, 74, 47) and the neighboring pixels have color values of (194, 133, 112) The color values of other adjacent pixels may be (216, 175, 164). The histogram can be generated by mapping these pixel values to the 64 divided regions of the three-dimensional color space to obtain the frequencies and normalizing the sum to be 1. In this way, the histogram of the input image is obtained and compared with the histogram of the comparative image, so that the degree of similarity between images can be easily analyzed.

상품 DB(320)는 관심 상품의 영상으로부터 추출한 특징점 정보를 각 관심 상품의 유형별로 구분하여 저장되어 있다. 예를 들어, 관심 상품이 컴퓨터, 휴대폰, MP3 이면 상품 분류를 컴퓨터/전자 유형으로 분류하고, 관심 상품이 냉장고, 세탁기, 전자레인지이면 가전 유형으로 분류하고, 관심 상품이 가방, 운동화, 지갑, 시계이면 상품 분류를 패션 유형으로 분류할 수 있다. 각 상품 분류A(322), 상품 분류B(324), 상품 분류C(326)에는 도 4에 도시한 것처럼 상품별로 상품명, 특징 정보, 분류, 사이즈, 무게, 기타 정보를 포함할 수 있다. The commodity DB 320 stores the minutia information extracted from the image of the commodity of interest by the type of each commodity of interest. For example, if the product of interest is a computer, a mobile phone, or an MP3, the product classification is classified into a computer / electronic type. If the product of interest is a refrigerator, a washing machine, or a microwave, The product category can be classified as a fashion category. As shown in FIG. 4, each product category A (322), product category B (324), and product category C (326) may include a product name, feature information, classification, size, weight and other information for each product.

쇼핑 DB(340)는 상품 DB(320)에 등록된 관심 상품의 최저가 판매 가격, 최고가 판매 가격, 온라인 쇼핑몰 사이트의 IP주소 등을 포함할 수 있다. The shopping DB 340 may include a lowest selling price, a highest selling price, and an IP address of an online shopping mall site registered in the merchandise DB 320.

쇼핑 정보 관리부(330)는 각 관심 상품의 쇼핑 정보를 제공하는 다수의 쇼핑 정보 서버(도 1의 500)로부터 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 주기적으로 수신하여 쇼핑 정보 DB(340)에 저장 및 갱신한다. 그리고, 영상 인식부(310)를 통해 특정 관심 상품으로 식별하게 되면 특정 관심 상품과 매칭되는 쇼핑 정보를 쇼핑 정보 DB(340)로부터 추출하여 해당 단말기(도 1의 100)로 제공한다. The shopping information management unit 330 periodically receives the shopping information on the interested goods from a plurality of shopping information servers (500 in FIG. 1) providing the shopping information of the interested goods, and stores and updates the shopping information in the shopping information DB 340 . Then, if it is identified as a particular item of interest through the image recognition unit 310, the shopping information matching with a particular item of interest is extracted from the shopping information DB 340 and provided to the corresponding terminal (100 of FIG. 1).

따라서, 본 발명의 실시 예에서는 단말기(도 1의 100)에서 촬영한 관심 상품의 영상을 영상 인식 서버(300)가 수신하여 그 영상과 동일한 또는 유사한 영상을 검색하고 상세한 정보를 제공한다. 특히, 본 발명은 관심 상품의 영상이 속한 상품 분류를 검색하여 파악하고, 동일 상품 외에도 유사한 상품에 대한 쇼핑 정보를 제공하여 객체 인식을 통한 쇼핑 서비스를 더욱 활성화할 수 있다.Therefore, in the embodiment of the present invention, the image recognition server 300 receives the image of the interested goods photographed in the terminal (100 in FIG. 1), searches for the same or similar image as the image, and provides detailed information. In particular, the present invention can search for a product category to which an image of a product of interest belongs and grasp it, and provide shopping information for a similar product in addition to the same product, thereby further activating a shopping service through object recognition.

그럼, 이상의 구성을 기반으로 한 쇼핑 정보 서비스 제공 시스템을 이용하여 상품 분류 검색 및 기반 쇼핑 정보를 제공하는 서비스 방법에 대하여 도 6 및 도 7을 참조하여 설명한다. 6 and 7, a service method for providing product classification search and based shopping information using a shopping information service providing system based on the above configuration will be described.

먼저, 영상 인식 서버(300)는 내부 데이터베이스인 상품 특징점 DB에 등록할 관심 상품의 특징점 정보를 상품 분류별로 구분하여 저장하고, 각 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 쇼핑 정보 서버(500)로부터 제공받아 쇼핑 정보 DB에 저장 및 갱신한다(S100, S110). First, the image recognition server 300 classifies and stores minutia information of interest goods to be registered in the commodity feature point DB, which is an internal database, according to the commodity classification, and receives shopping information about each commodity of interest from the shopping information server 500 And stores it in the information DB and updates it (S100, S110).

이후, 사용자가 쇼핑 중에 또는 평상시 단말기(100)를 통해 구매하고자 관심을 가진 상품을 촬영하여 관심 상품의 영상을 저장해 둔다(S120).Thereafter, the user captures an item of interest to purchase the product during shopping or through the terminal 100, and stores an image of the product of interest (S120).

이후, 단말기(100)는 저장된 관심 상품의 입력 영상을 영역별로 분할하고, 분할한 영역별로 블러링을 통한 전처리를 수행함으로써 화소가 다른 영상으로 생성한다(S130).After that, the terminal 100 divides the input image of the stored interest goods into regions and performs preprocessing through blurring according to the divided regions, thereby generating pixels as different images (S130).

이후, 단말기(100)가 사용자의 요청에 의해 관심 상품에 대한 검색을 요청하면 단말기(100)는 유무선 통신망을 통해 해당 영상을 영상 인식 서버(300)로 전송한다(S140, S150).Thereafter, when the terminal 100 requests a search for the item of interest by the user's request, the terminal 100 transmits the corresponding image to the image recognition server 300 through the wired / wireless communication network (S140, S150).

영상 인식 서버(300)는 단말기(100)로부터 수신한 입력 영상을 분석하여 관심 상품의 상품 분류를 인식한다(S160, S170).The image recognition server 300 analyzes the input image received from the terminal 100 and recognizes the product classification of the product of interest (S160, S170).

즉, 도 7에 도시된 바와 같이, 단말기(100)로부터 수신한 입력 영상에서 에지 알고리즘과 그리드 알고리즘을 이용하여 특징점을 추출하고(S161), 추출한 특징점을 영상 인식 서버(300)의 데이터베이스에 저장된 특징점 정보와 비교 분석한다(S162). 7, minutiae points are extracted from the input image received from the terminal 100 using the edge algorithm and the grid algorithm (S161), and the minutiae points extracted are compared with the minutiae points stored in the database of the image recognition server 300 (S162).

분석 결과, 단말기(100)로부터 수신한 입력 영상의 특징점 정보가 포함된 상품 분류군을 추출한다(S163). 이렇게 추출된 상품 분류군은 단말기(100)로부터 수신한 입력 영상의 특징점 정보가 포함된 진정한 상품 분류일 수 있으나, 상품의 모양이나 외형에 따라 원하지 않는 상품 분류까지 포함될 수 있다. As a result of the analysis, the product classification group including the minutia information of the input image received from the terminal 100 is extracted (S163). The product tax group thus extracted may be a genuine product classification including minutia information of the input image received from the terminal 100, but it may include an undesired product classification depending on the shape and appearance of the product.

따라서, 추출한 상품 분류군이 다수 개 즉, 둘 이상인지를 확인한다(S164). 둘 이상의 다수 개이면 특징점 정보가 유사한 상품이 여러 개라는 의미를 포함한다. 이 경우, 히스토그램 분석을 통해 입력 영상과 동일한 또는 가장 유사한 관심 상품을 인식하고 해당 관심 상품의 상품 분류를 추출하여 인식한다(S165, S166).Accordingly, it is confirmed whether the extracted commodity taxa are plural, that is, two or more (S164). If there are two or more of them, it means that there are several goods having similar minutia information. In this case, the interested goods which are the same as or most similar to the input image are recognized through the histogram analysis, and the goods classification of the interested goods is extracted and recognized (S165, S166).

만약, 추출한 상품 분류가 다수 개가 아닌 단일이면 추출된 정보를 해당 상품 분류 및 상품으로 인식한다(S166).If the extracted product classifications are single, but not multiple, the extracted information is recognized as corresponding product classifications and products (S166).

이후, 도 6에 도시한 바와 같이, 영상 인식 서버(300)는 해당 상품 분류 정보를 단말기(100)로 전송하여 알려준다(S180). Then, as shown in FIG. 6, the image recognition server 300 notifies the product classification information to the terminal 100 (S180).

그리고, 영상 인식 서버(300)는 상기의 영상 분석 과정(S160)을 통해 인식한 관심 상품에 대한 쇼핑 정보가 있는지를 검색하여 추출한다(S190).In step S190, the image recognition server 300 searches for and extracts shopping information on the recognized target merchandise through the image analysis process S160.

그리고, 추출한 쇼핑 정보를 해당 단말기(100)로 전송한다(S200).Then, the extracted shopping information is transmitted to the corresponding terminal 100 (S200).

이후, 단말기(100)는 쇼핑 정보를 파악하여 온라인 쇼핑몰 사이트인 쇼핑 정보 서버(500)로 직접 링크하여 쇼핑 정보 서버(500)로부터 구매 관련 서비스를 제공받는다(S210, S220). 이를 통해 쇼핑몰에서 실제 구매가 이루어질 수 있다. Then, the terminal 100 grasps shopping information, directly links to the shopping information server 500, which is an online shopping mall site, and receives purchase related services from the shopping information server 500 (S210, S220). This allows actual purchases to be made at the shopping mall.

이상의 설명은 본 발명을 예시적으로 설명한 것에 불과하며, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술적 사상에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명의 명세서에 개시된 실시 예들은 본 발명을 한정하는 것이 아니다. 본 발명의 범위는 아래의 특허청구범위에 의해 해석되어야 하며, 그와 균등한 범위 내에 있는 모든 기술도 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석해야 할 것이다.
The foregoing description is merely illustrative of the present invention, and various modifications may be made by those skilled in the art without departing from the spirit of the present invention. Therefore, the embodiments disclosed in the specification of the present invention do not limit the present invention. The scope of the present invention should be construed according to the following claims, and all the techniques within the scope of equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention.

종래 온라인 쇼핑 정보 제공 서비스는 관심 상품의 상품명이나 제품코드 등과 같이 원하는 관심 상품에 대한 정확한 정보를 알아야 검색 서비스를 통해 쇼핑 정보를 제공하였으나, 본 발명은 쉽게 구비할 수 있는 단말기를 이용하여 관심 상품의 영상을 어디에서나 간편하게 획득할 수 있고 서버에서 객체 인식시 특징점 기반 및 히스토그램 분석을 통해 관심 상품의 유형을 식별함으로써 정밀한 인식이 가능하고 그 신뢰성을 증대시킬 수 있다. 또한, 관심 상품에 대한 쇼핑 정보를 함께 제공하여 편리한 쇼핑이 가능하도록 함으로써 현재의 단말기를 통한 온라인 쇼핑 구매 서비스 사업을 보다 활성화시킬 수 있다.
In the conventional online shopping information providing service, shopping information is provided through a search service in order to obtain accurate information on a desired item of interest, such as a product name or a product code of a product of interest. However, It is possible to acquire images easily from anywhere, and when the object is recognized on the server, it is possible to recognize precisely by recognizing the type of the interested product through the feature point base and the histogram analysis, and the reliability thereof can be increased. In addition, shopping information on a product of interest can be provided together to facilitate convenient shopping, thereby enabling the online shopping purchase service business through the present terminal to be more active.

100: 단말기 200: 유무선 통신망
300: 영상 인식 서버 400: 인터넷망
500: 쇼핑 정보 서버
110: 카메라 120: 전처리부
122: 영역 분할부 124: 영상 변환부
130: 표시부 140: 메모리
150: 송신부 310: 영상 인식부
312: 특징점 추출부 314: 상품 분류 검색부
316: 히스토그램 분석부 320: 상품 DB
330: 쇼핑 정보 관리부 340: 쇼핑 정보 DB
100: terminal 200: wired / wireless communication network
300: image recognition server 400: internet network
500: shopping information server
110: camera 120: preprocessing unit
122: area division unit 124: image conversion unit
130: Display 140: Memory
150: transmitting unit 310:
312: feature point extracting unit 314: product classification searching unit
316: Histogram analysis unit 320: Product DB
330: shopping information management unit 340: shopping information DB

Claims (12)

삭제delete 삭제delete 유무선 통신망을 통해 소정 단말기와 연결되어 상기 단말기로 원하는 상품에 대한 쇼핑 정보를 제공하는 서버에 있어서,
상기 상품에 대한 특징점 정보를 상품 분류별로 구분하여 저장한 상품 DB;
상기 단말기로부터 수신한 입력 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 상기 상품 DB에 저장된 특징점 정보와 비교 분석하여 상기 추출된 특징점을 갖는 상품 분류를 검색하는 제1 검색과정을 수행하며, 상기 제1 검색과정을 수행한 결과 상기 상품 분류가 적어도 두 개 검색된 경우, 상기 입력 영상에 대한 히스토그램을 기반으로 세부 영상 분석을 수행하여 상기 입력 영상과 동일하거나 또는 가장 유사한 관심 상품을 인식하여 상기 적어도 두 개의 상품 분류 중 상기 관심 상품이 포함되는 특정 상품 분류를 검색하는 제2 검색과정을 수행하는 영상 인식부; 및
상기 영상 인식부에서 인식한 상기 관심 상품과 매핑되는 쇼핑 정보를 상기 단말기로 제공하는 쇼핑 정보 관리부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버.
A server connected to a predetermined terminal through a wired / wireless communication network to provide shopping information on a desired product to the terminal,
A commodity DB in which minutia information about the commodity is classified and stored according to commodity classification;
Performing a first search process of extracting feature points from the input image received from the terminal and comparing the extracted feature points with the feature point information stored in the product DB to search for a product class having the extracted feature points, And performing a detailed image analysis based on a histogram of the input image to recognize a product of interest that is the same as or the most similar to the input image when at least two items of the product classification are searched as a result of the search, An image recognition unit for performing a second search process of searching for a specific product category including the desired product during classification; And
And a shopping information management unit for providing the shopping information mapped with the interest goods recognized by the image recognition unit to the terminal,
And a shopping information providing server for providing goods information to the shopping center.
제3항에 있어서,
상기 영상 인식부는,
상기 입력 영상에서 특징점을 추출할 경우, 에지(edge) 알고리즘 및 그리드(grid) 알고리즘을 이용하여 물체의 외곽선, 가장자리(corner) 및 굴곡진(convex) 영역에서 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버.
The method of claim 3,
Wherein the image recognizing unit comprises:
Wherein feature points are extracted from an outline, a corner, and a convex region of an object using an edge algorithm and a grid algorithm when extracting feature points from the input image. And a shopping information providing server.
제3항에 있어서,
상기 상품에 대한 쇼핑 정보를 저장한 쇼핑 정보 DB를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버.
The method of claim 3,
And a shopping information DB storing shopping information about the goods. The server according to claim 1,
제3항에 있어서,
상기 상품 DB는 상기 상품의 상품명, 특징 정보, 상품 분류, 사이즈, 무게에 대한 정보를 포함한 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버.
The method of claim 3,
Wherein the product DB includes information on a product name, feature information, product classification, size, and weight of the product.
제5항에 있어서,
상기 쇼핑 정보는 상기 상품에 대한 판매 가격, 판매점, 최저가, 최고가, 온라인 쇼핑몰 사이트의 IP주소 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버.
6. The method of claim 5,
Wherein the shopping information includes at least one of a selling price, a selling point, a minimum price, a maximum price, and an IP address of an online shopping mall site for the goods.
제3항에 있어서,
상기 쇼핑 정보 관리부는
상기 상품에 대한 쇼핑 정보를 주기적으로 수신하여 상기 쇼핑 정보 DB에 갱신하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버.
The method of claim 3,
The shopping information management unit
Wherein the shopping information is periodically received and updated in the shopping information DB. ≪ RTI ID = 0.0 > 15. < / RTI >
제3항에 있어서,
상기 쇼핑 정보 관리부는
상기 영상 인식부에서 인식한 상기 관심 상품의 쇼핑 정보 외, 상기 관심 상품과 유사한 상품의 쇼핑 정보를 추출하여 부가적으로 제공 가능한 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서버.
The method of claim 3,
The shopping information management unit
And the shopping information of the goods similar to the interest goods other than the shopping information of the interest goods recognized by the image recognition unit can be extracted and additionally provided.
유무선 통신망을 통해 서버와 단말기가 연결되어 상호 간에 관심 상품에 대한 쇼핑 서비스를 제공하는 방법에 있어서,
(a) 상기 단말기로부터 수신한 입력 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 상품 DB에 저장된 특징점 정보와 비교 분석하여 상기 추출된 특징점을 갖는 상품 분류를 검색하는 제1 검색과정을 수행하는 단계;
(b) 상기 제1 검색과정을 수행한 결과 상기 상품 분류가 적어도 두 개 검색된 경우, 상기 입력 영상에 대한 히스토그램을 기반으로 세부 영상 분석을 수행하여 상기 입력 영상과 동일하거나 또는 가장 유사한 관심 상품을 인식하여 상기 적어도 두 개의 상품 분류 중 상기 관심 상품이 포함되는 특정 상품 분류를 검색하는 제2 검색과정을 수행하는 단계; 및
(c) 상기 관심 상품과 매핑되는 쇼핑 정보를 상기 단말기로 제공하는 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스 방법.
A method for providing a shopping service for a commodity of interest to each other by connecting a server and a terminal through a wire / wireless communication network,
(a) performing a first search process of extracting feature points from the input image received from the terminal, comparing the extracted feature points with feature point information stored in the product DB, and searching for a product class having the extracted feature points;
(b) performing a detailed image analysis on the basis of the histogram of the input image if at least two items of the goods classification are searched as a result of performing the first searching process to recognize an item of interest that is the same as or most similar to the input image Performing a second search process of searching for a specific product category including the interest goods among the at least two goods categories; And
(c) providing shopping information mapped with the desired product to the terminal
The method according to claim 1, wherein the service information includes at least one of a service name,
삭제delete 제10항에 있어서,
상기 (c) 단계는,
상기 관심 상품의 쇼핑 정보 외, 상기 관심 상품과 유사한 상품의 쇼핑 정보를 추출하여 부가적으로 제공하는 것을 특징으로 객체 인식을 통한 상품 분류 검색 및 쇼핑 정보 제공 서비스 방법.
11. The method of claim 10,
The step (c)
Wherein the shopping information of a product similar to the desired product is extracted and additionally provided in addition to the shopping information of the desired product.
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