KR101906827B1 - 연속 사진 촬영 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 연속 사진 촬영 장치에 있어서, 연속 촬영을 수행하는 카메라부와, 상기 연속 촬영에 의해 획득된 복수의 영상들 각각에 대해 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부와, 상기 검출된 얼굴 영역에 대한 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 얼굴 영역 품질 평가부와, 상기 복수의 영상들 각각에 대해 선명도 점수를 평가하는 선명도 평가부와, 상기 얼굴 영역 품질 평가 점수와 상기 선명도 점수를 이용하여 상기 복수의 영상들 중 추천 영상을 선택하는 영상 추천부와, 상기 선택된 추천 영상을 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이러한 본 발명에 따르면, 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들을 얼굴 검색 기법 및 웃음 검출 기법뿐만 아니라 선명도 및 눈 깜빡임 등 다양한 평가 요소를 이용하여 평가하여 보다 품질이 좋은 사진을 사용자에게 추천할 수 있다.

Description

연속 사진 촬영 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR TAKING A PICTURE CONTINOUSLY}
본 발명은 사진 촬영 장치에 관한 것으로, 특히 연속적으로 사진을 촬영하는 연속 사진 촬영 장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 카메라의 대중적 보급에 힘입어 이제 카메라는 일반인들이 일상적으로 사용하고 있는 전자기기로 인식되고 있다. 비단 디지털 카메라뿐만 아니라 핸드폰 또는 스마트 폰 등을 필두로 한 많은 모바일 장치들이 카메라를 내장하고 있을 정도로 현대 일반적인 사람들의 카메라 사용의 빈도는 나날이 증가하고 있다.
이에 따라 최근의 모바일 장치는 음성 통신의 기능 외에 고속으로 화상 및 데이터 통신 기능을 수행할 수 있는 기능이 필수적으로 구현되고 있으며, 특히 디지털 카메라 모듈을 채용하여 디지털 카메라의 기능을 가지도록 구현되고 있다.
상기와 같이 모바일 장치에 채용되는 디지털 카메라 기능은 초기에 기본적인 촬영, 저장 및 전송에 요구되는 기능만이 채용되었으나, 사용자의 다양한 욕구를 충족시키기 위해 성능, 품질 및 기능 향상을 위한 기술개발이 이루어져 오고 있다.
최근에는 일반적인 디지털 카메라와 대등하거나 또는 더 유효한 성능, 품질 및 기능의 향상이 이루어지고 있는데, 특히 영상 촬영 상태의 설정 및 촬영 환경 설정을 비롯하여 촬영한 영상을 편집하기 위한 다양한 기능들이 구비되어 사용자의 욕구에 부합하고자 한다.
이러한 모바일 장치에 구비된 다양한 디지털 카메라 기능들 중 하나로서, 한번의 셔터 릴리스 동작으로 여러 장의 사진을 연속적으로 촬영하는 연속 촬영 기능, 예컨대 연사 기능이 있다.
연사 기능은 예를 들면, 연속 촬영 모드로 설정된 상태에서 카메라의 셔터 릴리스 버튼을 누르면 미리 설정된 시간 간격마다 미리 설정된 개수의 정지 이미지들이 연속적이고 자동적으로 촬영되도록 하는 기능이다. 또한, 연사 기능은 연사 촬영 모드로 설정된 상태에서 셔터 릴리스 버튼을 누르는 동안 미리 설정된 시간 간격마다 정지 이미지들이 연속적이고 자동적으로 촬영되도록 하는 기능이 될 수도 있다.
이러한 연사 기능은 예컨대 아기나 애완견 등 움직임을 제어하지 못하는 피사체를 촬영하고자 할 때, 불안정한 자세로 사진 촬영을 해야 할 때, 인물사진을 찍을 때, 예상치 못하는 움직임이나 불안정한 자세로 인해 여러 장의 사진을 찍을 때 등과 같이 연속 동작하는 피사체를 촬영하는 용도뿐만 아니라, 어느 피사체에 대하여 연속적으로 촬영하고, 그 중에서 가장 마음에 드는 사진을 선택하기 위한 용도로도 널리 이용되고 있다.
그러나 상기한 바와 같은 종래의 연사 기능은 연속적으로 사진을 촬영하여 보여주기만 할 뿐, 연속적으로 찍힌 여러 장의 사진들 중 어떤 사진이 잘 나온 사진인지 또는 어떤 사진이 사용자가 원할만한 사진인지 품질을 평가하지 않는다.
따라서 사용자가 연속으로 찍힌 여러 장의 사진들 중 잘 나온 사진이나 원하는 사진을 선택하고자 할 경우, 사용자가 여러 장의 사진들을 직접 비교하여 평가하고, 평가 결과에 따라 사진을 선택해야 하는 불편함이 있다.
예를 들어 사용자가 연속으로 찍힌 여러 장의 사진들을 직접 비교하는 경우, 모바일 장치는 비교적 작은 디스플레이 화면을 가지기 때문에 여러 장의 사진들을 비교하기 어려우며, 작은 디스플레이 화면에서 사진 비교 시 눈에 띄는 큰 특징들에 대해서는 비교가 쉬울 수 있으나, 미세한 선명도의 차이 같은 작은 특징들은 비교하기 어려워 원하는 사진이나 잘나온 사진을 선택하기 어려운 불편함이 있다.
한편, 최근 얼굴 검색 기법이나 웃음 검출 기법 등을 이용하여 여러 사진 들 중 조건을 만족하는 사진을 추천하여 주는 방식이 개발되고 있기는 하나, 얼굴 검색 조건 또는 웃음 여부 등과 같은 단일 평가 요소만으로 사진을 평가하고 있어 평가 방식이 한정적이고, 영상 전체의 화질이나 세부적인 영역의 화질에 대해서는 평가하지 않고 있어 화질이 낮은 사진이 추천되기도 하는 문제점이 있다. 또한 얼굴 검색 기법이나 웃음 검출 기법을 이용한 사진 평가 방식은 피사체가 인물인 경우에만 적용되는 기준으로서, 피사체가 인물이 아닌 경우에는 평가할 수 없는 문제점도 있다.
따라서 본 발명의 목적은 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들을 얼굴 검색 기법 및 웃음 검출 기법뿐만 아니라 선명도 및 눈 깜빡임 등 다양한 평가 요소를 이용하여 평가하여 보다 품질이 좋은 사진을 사용자에게 추천할 수 있는 연속 사진 촬영 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
또한 본 발명의 다른 목적은 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들 각각을 얼굴 영역 평가 점수 또는 선명도 평가 점수 중 어느 하나를 이용하여 평가함으로써, 피사체가 인물에 대한 사진이 아니더라도 사진의 평가를 수행하여 품질이 좋은 사진을 사용자에게 추천할 수 있는 연속 촬영 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.
상기한 바를 달성하기 위한 본 발명은 연속사진 촬영 장치에 있어서, 연속 촬영을 수행하는 카메라부와, 상기 연속 촬영에 의해 획득된 복수의 영상들 각각에 대해 얼굴 영역을 검출하는 얼굴 영역 검출부와, 상기 검출된 얼굴 영역에 대한 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 얼굴 영역 품질 평가부와, 상기 복수의 영상들 각각에 대해 선명도 점수를 평가하는 선명도 평가부와, 상기 얼굴 영역 품질 평가 점수와 상기 선명도 점수를 이용하여 상기 복수의 영상들 중 추천 영상을 선택하는 영상 추천부와, 상기 선택된 추천 영상을 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 연속 사진 촬영 방법에 있어서, 연속 촬영을 수행하는 과정과, 상기 연속 촬영에 의해 획득된 복수의 영상들 각각에 대해 얼굴 영역을 검출하는 과정과, 상기 검출된 얼굴 영역에 대한 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 과정과, 상기 복수의 영상들 각각에 대해 선명도 점수를 평가하는 과정과, 상기 얼굴 영역 품질 평가 점수와 상기 선명도 점수를 이용하여 상기 복수의 영상들 중 추천 영상을 선택하는 과정과, 상기 선택된 추천 영상을 표시하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들을 얼굴 검색 기법 및 웃음 검출 기법뿐만 아니라 선명도 및 눈 깜빡임 등 다양한 평가 요소를 이용하여 평가하여 보다 품질이 좋은 사진을 사용자에게 추천할 수 있는 효과가 있다.
또한 본 발명은 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들 각각을 얼굴 영역 평가 점수 또는 선명도 평가 점수 중 어느 하나를 이용하여 평가함으로써, 피사체가 인물에 대한 사진이 아니더라도 사진의 평가를 수행하여 품질이 좋은 사진을 사용자에게 추천할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 장치의 구성도
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 연속 사진 촬영 방법에 대한 흐름도
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 사진에서 얼굴 영역 품질 평가 점수 계산 방법에 대한 흐름도
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 사진에서 얼굴 영역 품질 평가 점수 계산을 설명하기 위한 도면
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 사진에서 선명도 점수 계산 방법에 대한 흐름도
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 사진에서 선명도 점수 계산 방법을 설명하기 위한 도면
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 연속 촬영된 사진들 중 품질이 좋은 사진을 선택하는 과정에 대한 흐름도
도 8은 본 발명의 실시 예에 따라 연속 촬영된 사진들 중 품질이 좋은 사진을 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면
도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 카메라 촬영 화면을 나타낸 도면
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 연속 촬영 모드 설정 메뉴를 나타낸 도면
도 11은 본 발명의 실시 예에 따른 연속 촬영된 사진들과 추천사진을 나타낸 도면
이하 본 발명의 바람직한 실시예들을 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들이 나타나고 있는데 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들이 본 발명의 범위 내에서 소정의 변형이나 혹은 변경이 이루어질 수 있음은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
본 발명은 사용자에 의한 연속 촬영 요청에 따라 연속 촬영을 수행하고, 촬영된 복수개의 영상 각각에 대해 평가하고, 평가 결과 품질이 좋은 영상을 사용자에게 추천하는 연속 사진 촬영 장치 및 방법을 개시한다.
특히 본 발명의 연속 사진 촬영 장치 및 방법에 따르면, 연속 촬영된 복수개의 영상 각각에 대해 얼굴 영역을 검출하여, 얼굴 영역이 검출되는 경우와 얼굴 영역이 검출되지 않는 경우를 구분하여 각각의 영상을 평가한다. 구체적으로 얼굴 영역이 검출되는 경우 얼굴 영역의 눈 깜박임과 표정을 이용하여 얼굴 영역의 품질을 평가하고, 미리 정해진 기준에 따라 얼굴 영역을 포함한 일정 영역에 가중치를 두어 영상 전체의 선명도를 평가한다. 그리고 얼굴 영역 품질 평가 점수와 선명도 평가 점수가 높은 영상을 사용자에게 추천한다. 한편, 얼굴 영역이 검출되지 않는 경우 영상 전체 영역에 대해 선명도를 평가하여 선명도 평가 점수가 높은 영상을 사용자에게 추천한다.
이러한 본 발명에 따르면 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들을 얼굴 영역에 대한 눈 깜빡임 여부와 표정인식 및 선명도 등 다양한 평가 요소를 이용하여 평가하여 보다 고품질의 영상을 사용자에게 추천할 수 있다. 또한 본 발명에 따르면 영상에서 얼굴 영역이 검출되지 않는 경우에도 영상의 평가를 수행하여 사용자에게 고품질의 영상을 추천할 수 있게 된다.
이러한 본 발명의 연속 사진 촬영 장치 및 방법은 카메라 장치 또는 카메라 기능을 구비한 모바일 장치에 적용될 수 있다. 모바일 장치는 휴대폰, 스마트 폰, 카메라 폰 등과 같은 휴대형 이동 통신 단말기 등이 될 수 있으며, 카메라 기능을 가진 전자기기로서 사용자가 이동하면서 휴대할 수 있는 전자 기기면 어느 것이나 가능하다. 본 발명의 실시 예에서는 연속 사진 촬영 장치가 카메라 기능을 구비한 모바일 장치에 적용된 경우를 일 예를 들어 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 장치의 구성도이다. 도 1을 참조하면, 모바일 장치(100)는 이동통신 모듈(120), 서브통신 모듈(130) 및 커넥터(165)를 이용하여 외부장치(도시되지 아니함)와 연결될 수 있다. “외부장치”는 다른 장치(도시되지 아니함), 휴대폰(도시되지 아니함), 스마트폰(도시되지 아니함), 태블릿PC(도시되지 아니함) 및 서버(도시되지 아니함)를 포함한다.
이러한 모바일 장치(100)는 터치스크린(190) 및 터치스크린 컨트롤러(195)를 포함한다. 또한, 모바일 장치(100)는 제어부(110), 이동통신 모듈(120), 서브통신 모듈(130), 멀티미디어 모듈(140), 카메라 모듈(150), GPS모듈(155), 입/출력 모듈(160), 센서 모듈(172), 전원공급부(174), 저장부(182), 영상 압축부(184), 영상 평가부(186) 및 영상 추천부(188)를 포함한다. 서브통신 모듈(130)은 무선랜 모듈(131) 및 근거리통신 모듈(132) 중 적어도 하나를 포함하고, 멀티미디어 모듈(140)은 방송통신 모듈(141), 오디오재생 모듈(142) 및 동영상재생 모듈(143) 중 적어도 하나를 포함한다. 카메라 모듈(150)은 제1 카메라(151) 및 제2 카메라(152) 중 적어도 하나를 포함하고, 입/출력 모듈(160)은 버튼(161), 마이크(162), 스피커(163), 진동모터(164), 커넥터(165), 및 키패드(166) 중 적어도 하나를 포함한다.
제어부(110)는 CPU(111), 장치(100)의 제어를 위한 제어프로그램이 저장된 롬(ROM, 112) 및 장치(100)의 외부로부터 입력되는 신호 또는 데이터를 기억하거나, 장치(100)에서 수행되는 작업을 위한 기억영역으로 사용되는 램(RAM, 113)을 포함할 수 있다. CPU(111)는 싱글 코어, 듀얼 코어, 트리플 코어, 또는 쿼드 코어를 포함할 수 있다. CPU(111), 롬(112) 및 램(113)은 내부버스(bus)를 통해 상호 연결될 수 있다.
제어부(110)는 이동통신 모듈(120), 서브통신 모듈(130), 멀티미디어 모듈(140), 카메라 모듈(150), GPS모듈(155), 입/출력 모듈(160), 센서 모듈(172), 전원공급부(174), 영상 압축부(182), 저장부(182), 영상 평가부(186), 영상 선택부(188), 터치스크린(190) 및 터치스크린 컨트롤러(195)를 제어할 수 있다.
이동통신 모듈(120)은 제어부(110)의 제어에 따라 적어도 하나-하나 또는 복수-의 안테나(도시되지 아니함)를 이용하여 이동 통신을 통해 장치(100)가 외부 장치와 연결되도록 한다. 이동통신 모듈(120)은 장치(100)에 입력되는 전화번호를 가지는 휴대폰(도시되지 아니함), 스마트폰(도시되지 아니함), 태블릿PC 또는 다른 장치(도시되지 아니함)와 음성 통화, 화상 통화, 문자메시지(SMS) 또는 멀티미디어 메시지(MMS)를 위한 무선 신호를 송/수신한다.
서브통신 모듈(130)은 무선랜 모듈(131)과 근거리통신 모듈(132) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 무선랜 모듈(131)만 포함하거나, 근거리통신 모듈(132)만 포함하거나 또는 무선랜 모듈(131)과 근거리통신 모듈(132) 모두 포함할 수 있다.
무선랜 모듈(131)은 제어부(110)의 제어에 따라 무선 AP(access point)(도시되지 아니함)가 설치된 장소에서 인터넷에 연결될 수 있다. 무선랜 모듈(131)은 미국전기전자학회(IEEE)의 무선랜 규격(IEEE802.11x)을 지원한다. 근거리통신 모듈(132)은 제어부(110)의 제어에 따라 장치(100)와 화상형성장치(도시되지 아니함) 사이에 무선으로 근거리 통신을 할 수 있다. 근거리 통신방식은 블루투스(bluetooth), 적외선 통신(IrDA, infrared data association) 등이 포함될 수 있다.
모바일 장치(100)는 성능에 따라 이동통신 모듈(120), 무선랜 모듈(131), 및 근거리통신 모듈(132) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치(100)는 성능에 따라 이동통신 모듈(120), 무선랜 모듈(131), 및 근거리통신 모듈(132)들의 조합을 포함할 수 있다.
멀티미디어 모듈(140)은 방송통신 모듈(141), 오디오재생 모듈(142) 또는 동영상재생 모듈(143)을 포함할 수 있다. 방송통신 모듈(141)은 제어부(110)의 제어에 따라 방송통신 안테나(도시되지 아니함)를 통해 방송국에서부터 송출되는 방송 신호(예, TV방송 신호, 라디오방송 신호 또는 데이터방송 신호) 및 방송부가 정보(예, EPS(Electric Program Guide) 또는 ESG(Electric Service Guide))를 수신할 수 있다. 오디오재생 모듈(142)는 제어부(110)의 제어에 따라 저장되거나 또는 수신되는 디지털 오디오 파일(예, 파일 확장자가 mp3, wma, ogg 또는 wav인 파일)을 재생할 수 있다. 동영상재생 모듈(143)은 제어부(110)의 제어에 따라 저장되거나 또는 수신되는 디지털 동영상 파일(예, 파일 확장자가 mpeg, mpg, mp4, avi, mov, 또는 mkv인 파일)을 재생할 수 있다. 동영상재생 모듈(143)은 디지털 오디오 파일을 재생할 수 있다.
멀티미디어 모듈(140)은 방송통신 모듈(141)을 제외하고 오디오재생 모듈(142)과 동영상재생 모듈(143)을 포함할 수 있다. 또한, 멀티미디어 모듈(140)의 오디오재생 모듈(142) 또는 동영상재생 모듈(143)은 제어부(100)에 포함될 수 있다.
카메라 모듈(150)은 제어부(110)의 제어에 따라 정지이미지 또는 동영상을 촬영하는 제1 카메라(151) 및 제2 카메라(152) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 카메라 모듈(150)은 제1 카메라(151)와 제2 카메라(152) 중 하나, 또는 양자를 모두 포함할 수 있다. 또한, 제1 카메라(151) 또는 제2 카메라(152)는 촬영에 필요한 광량을 제공하는 보조 광원(예, 플래시(도시되지 아니함))를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따르면 카메라 모듈(150)은 제1 카메라(151) 또는 제2 카메라(152) 렌즈를 통해 촬상되는 동영상 또는 정지 영상을 촬영하며, 촬영된 동영상 또는 정지 영상을 디지털 데이터로 변환하여 제공한다. 이러한 카메라 모듈(150)은 연속 사진 촬영 기능을 구비하고, 연속 사진 촬영 모드에서 제어부(110)의 제어에 따라 연속적으로 영상을 촬영하고, 연속 촬영된 복수의 정지 영상 데이터를 제공한다.
GPS 모듈(155)은 지구 궤도상에 있는 복수의 GPS위성(도시되지 아니함)에서부터 전파를 수신하고, GPS위성(도시되지 아니함)에서부터 장치(100)까지 전파도달시간(Time of Arrival)을 이용하여 장치(100)의 위치를 산출할 수 있다.
입/출력 모듈(160)은 복수의 버튼(161), 마이크(162), 스피커(163), 진동모터(164), 커넥터(165), 및 키패드(166) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 마이크(162)는 제어부(110)의 제어에 따라 음성(voice) 또는 사운드(sound)를 입력 받아 전기적인 신호를 생성한다.
스피커(163)는 제어부(110)의 제어에 따라 이동통신 모듈(120), 서브통신 모듈(130), 멀티미디어 모듈(140) 또는 카메라 모듈(150)의 다양한 신호(예, 무선신호, 방송신호, 디지털 오디오 파일, 디지털 동영상 파일 또는 사진 촬영 등)에 대응되는 사운드를 장치(100) 외부로 출력할 수 있다. 스피커(163)는 장치(100)가 수행하는 기능에 대응되는 사운드(예, 전화 통화에 대응되는 버튼 조작음, 또는 통화 연결음)를 출력할 수 있다.
진동모터(164)는 제어부(110)의 제어에 따라 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있다. 예를 들어, 진동 모드에 있는 장치(100)는 다른 장치(도시되지 아니함)로부터 음성통화가 수신되는 경우, 진동모터(164)가 동작한다.
커넥터(165)는 장치(100)와 외부장치(도시되지 아니함) 또는 전원소스(도시되지 아니함)를 연결하기 위한 인터페이스로 이용될 수 있다. 제어부(110)의 제어에 따라 커넥터(165)에 연결된 유선 케이블을 통해 장치(100)의 저장부(182)에 저장된 데이터를 외부 장치(도시되지 아니함)로 전송하거나 또는 외부 장치(도시되지 아니함)에서부터 데이터를 수신할 수 있다. 커넥터(165)에 연결된 유선 케이블을 통해 전원소스(도시되지 아니함)에서부터 전원이 입력되거나 배터리(도시되지 아니함)를 충전할 수 있다.
키패드(166)는 장치(100)의 제어를 위해 사용자로부터 키 입력을 수신할 수 있다. 키패드(166)는 장치(100)에 형성되는 물리적인 키패드(도시되지 아니함) 또는 터치스크린(190)에 표시되는 가상의 키패드(도시되지 아니함)를 포함한다. 모바일 장치(100)에 형성되는 물리적인 키패드(도시되지 아니함)는 장치(100)의 성능 또는 구조에 따라 제외될 수 있다.
센서 모듈(172)은 장치(100)의 상태를 검출하는 적어도 하나의 센서를 포함한다. 예를 들어, 센서모듈(172)은 사용자의 장치(100)에 대한 접근여부를 검출하는 근접센서(도시되지 아니함), 모바일 장치(100) 주변의 빛의 양을 검출하는 조도센서(도시되지 아니함), 또는 모바일 장치(100)의 동작(예, 모바일 장치(100)의 회전, 모바일 장치(100)에 가해지는 가속도 또는 진동)을 검출하는 모션센서(도시되지 아니함)를 포함할 수 있다. 적어도 하나의 센서는 상태를 검출하고, 검출에 대응되는 신호를 생성하여 제어부(110)로 전송할 수 있다. 센서모듈(172)의 센서는 장치(100)의 성능에 따라 추가되거나 삭제될 수 있다.
전원공급부(174)는 제어부(110)의 제어에 따라 하나 또는 복수의 배터리(도시되지 아니함)에 전원을 공급할 수 있다. 하나 또는 복수의 배터리(도시되지 아니함)는 장치(100)에 전원을 공급한다. 또한, 전원공급부(174)는 커넥터(165)와 연결된 유선 케이블을 통해 외부의 전원소스(도시되지 아니함)에서부터 입력되는 전원을 장치(100)로 공급할 수 있다.
저장부(182)는 제어부(110)의 제어에 따라 이동통신 모듈(120), 서브통신 모듈(130), 멀티미디어 모듈(140), 카메라 모듈(150), GP S모듈(155), 입/출력 모듈(160), 센서 모듈(174), 터치스크린(190)의 동작에 대응되게 입/출력되는 신호 또는 데이터를 저장할 수 있다. 저장부(182)는 장치(100) 또는 제어부(110)의 제어를 위한 제어 프로그램을 저장할 수 있다. “저장부”라는 용어는 저장부(182), 제어부(110)내 롬(112), 램(113) 또는 장치(100)에 장착되는 메모리 카드(도시되지 아니함)(예, SD 카드, 메모리 스틱)를 포함한다. 저장부는 비휘발성메모리, 휘발성메모리, 하드 디스크 드라이브(HDD) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 포함할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면 저장부(182)는 카메라에 의해 촬영된 동영상 및/또는정지 영상을 저장하며, 특히 연속 촬영된 복수의 영상들(사진)을 저장한다.
영상 압축부(184)는 카메라 모듈(150)에 의해 촬영된 정지 영상 또는 동영상을 mpeg 또는 jpg, gif, png 등과 같은 미리 정해진 영상 압축 방식으로 압축하여 저장부(182)에 저장되도록 하며, 특히 연속 촬영된 복수의 정지 영상들(사진들)을 각각 압축하여 저장부(182)에 저장되도록 한다.
영상 평가부(186)는 연속 촬영된 복수의 정지 영상들 각각에 대한 얼굴 영역을 검출한다. 영상 평가부(186)는 얼굴 영역이 검출되는 경우 얼굴 영역의 눈 깜박임 여부와 표정 인식을 이용하여 얼굴 영역의 품질을 평가하고, 미리 정해진 기준에 따라 얼굴 영역을 포함한 일정 영역에 가중치를 두어 영상 전체의 선명도를 평가한다. 영상 평가부(186)는 얼굴 영역이 검출되지 않는 경우 영상 전체 영역에 대해 선명도를 평가한다.
이러한 영상 평가부(186)는 얼굴 영영 검출부(186a), 얼굴 영역 품질 평가부(186b), 선명도 평가부(186c)를 포함하여 구성될 수 있다.
얼굴 영역 검출부(186a)는 연속 촬영된 복수의 영상들 각각에서 얼굴 영역을 검출한다.
얼굴 영역 품질 평가부(186b)는 연속 촬영된 복수의 영상들 각각에서 검출된 얼굴 영역에 대해 눈을 검출하여 눈 깜빡임 여부를 검출하고, 표정을 인식하여 얼굴 영역의 품질을 평가한다. 이때 눈 깜빡임 여부는 눈을 검출하고, 눈이 떠진 상태인지 감긴 상태이지 판단하여 검출될 수 있다. 표정 인식은 미리 정해진 표정 패턴과 영상의 표정 패턴을 비교하여 웃는 표정인지 우는 표정인지 인식될 수 있다. 얼굴 영역 품질 평가부(186b)는 얼굴 영역의 품질에 대해 눈이 떠진 상태인 경우 높은 점수를 부여하고, 눈이 감긴 상태인 경우 낮은 점수를 부여하며, 눈이 감긴 상태인지 떠진 상태인지 구분되지 않을 경우 중간 점수를 부여할 수 있다. 또한 얼굴 영역 품질 평가부(186b)는 표정이 웃는 표정인 경우 높은 점수를 부여하고, 우는 표정인 경우 낮은 점수를 부여하며, 웃거나 우는 표정이 아닌 경우 중간 점수를 부여할 수 있다.
그리고 얼굴 영역 품질 평가부(186b)는 눈 깜박임 여부에 따른 점수와 표정인식에 따른 점수를 이용하여 얼굴 영역의 품질 점수를 계산함으로써, 얼굴 영역의 품질을 평가할 수 있다. 이때 눈 깜박임 여부에 따른 점수와 표정인 식에 따른 점수가 높을수록 얼굴 영역의 품질이 좋은 것으로 평가될 수 있다.
선명도 평가부(186c)는 연속 촬영된 복수의 영상들 각각에서 얼굴 영역이 검출된 경우 얼굴 영역을 포함한 일정 영역별로 미리 정해진 가중치에 따라 영상 전체의 선명도를 평가한다. 선명도 평가부(186c)는 예를 들면, 연속 촬영된 복수의 영상들 각각에 대해 영상 전체 영역에서 얼굴 영역, 몸체 영역, 배경 영역을 구분하고, 각 영역별로 선명도를 측정한 후, 각 영역별 선명도에 각 영역별로 미리 정해진 가중치를 곱하여 가중치 평균값을 계산한다. 그리고 선명도 평가부(186c)는 계산된 각 영역별 선명도 가중치 평균값에 따라 영상 전체 영역에 대한 선명도 점수를 계산함으로써, 선명도를 평가한다. 한편, 선명도 평가부(186c)는 얼굴 영역이 검출되지 않는 경우 영상 전체 영역에 대해 선명도를 측정하고, 측정된 선명도를 이용하여 영상 전체 영역에 대한 선명도 점수를 계산함으로써 선명도를 평가한다.
영상 추천부(188)는 얼굴 영역 품질 평가부(186b) 및 선명도 평가부(186c)에 의해 계산된 얼굴 영역 품질 평가 점수와 선명도 평가 점수를 이용하여 얼굴 영역 품질 평가 점수와 선명도 평가 점수가 높은 영상을 추천 영상으로 선택한다. 구체적으로 예를 들면, 영상 추천부(188)는 연속 촬영된 복수개의 영상들 중 선명도 평가 점수가 미리 정해진 기준(예컨대 최고 선명도 평가 점수의 70%)보다 높은 제1 후보 영상을 선택하고, 얼굴 영역 품질 평가 점수가 존재하는지 판단하여 얼굴 영역 품질 평가 점수가 존재하면 제1 후보 영상들 중 얼굴 영역 품질 평가 점수가 가장 높은 영상들을 제2 후보 영상들로 선택한 후, 제2 후보 영상들의 선명도 점수를 비교하여 가장 높은 선명도 점수를 가지는 영상을 추천 영상으로 선택할 수 있다.
터치스크린(190)은 사용자에게 다양한 서비스(예, 연속 사진 촬영)에 대응되는 유저 인터페이스(User Interface)를 제공하는 표시부이다. 터치스크린(190)은 유저 인터페이스에 입력되는 적어도 하나의 터치에 대응되는 아날로그 신호를 터치스크린 컨트롤러(195)로 전송할 수 있다. 터치스크린(190)은 사용자의 신체(예, 엄지를 포함하는 손가락) 또는 터치 가능한 오브젝트(예, 스타일러스 펜)를 통해 적어도 하나의 터치를 입력 받을 수 있다. 또한, 터치스크린(190)은 적어도 하나의 터치 중에서, 하나의 터치의 연속적인 움직임을 입력 받을 수 있다. 터치스크린(190)은 입력되는 터치의 연속적인 움직임에 대응되는 아날로그 신호를 터치스크린 컨트롤러(195)로 전송할 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 터치 스크린(190)은 사용자에 의한 연속 사진 촬영에 대응되는 입력을 수신하여 터치스크린 컨트롤러(195)로 전송할 수 있다.
터치스크린 컨트롤러(195)는 터치스크린(190)에서부터 수신된 아날로그 신호를 디지털 신호(예, X와 Y좌표)로 변환하여 제어부(110)로 전송한다. 제어부(110)는 터치스크린 컨트롤러(195)로부터 수신된 디지털 신호를 이용하여 터치스크린(190)을 제어할 수 있다. 예를 들어, 제어부(110)는 터치에 응답하여 터치스크린(190)에 표시된 단축 아이콘(도시되지 아니함)이 선택되게 하거나 또는 단축 아이콘(도시되지 아니함)을 실행할 수 있다. 또한, 터치스크린 컨트롤러(195)는 제어부(110)에 포함될 수도 있다.
또한 제어부(110)는 본 발명의 실시 예에 따라 카메라 모듈(150)에 의해 연속 촬영된 복수의 영상들이 터치스크린(190)에 표시되도록 터치스크린 컨트롤러(195)를 제어할 수 있으며, 연속 촬영된 복수의 영상들 중 영상 추천부(188)에 의해 추천된 영상이 터치스크린(190)에 표시되도록 터치스크린 컨트롤러(195)를 제어할 수 있다.
이하 상기한 바와 같이 구성된 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 장치(100)에서 연속 사진 촬영 동작을 상세히 설명한다. 도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 연속 사진 촬영 방법에 대한 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 모바일 장치(100)는 200단계에서 사용자에 의한 연속 촬영 요구에 따라 카메라 모듈(150)을 통해 연속 촬영을 수행하고, 연속 촬영에 따른 복수(이하 'n'개로 가정함)의 영상을 촬영한다.
도 3a 및 도 3b은 본 발명의 실시 예에 따른 모바일 장치(100)의 카메라 촬영 모드에서 터치 스크린(190)화면을 나타낸 도면이다.
먼저 도 3a을 참조하면, 모바일 장치(100)는 카메라 촬영 모드에서 사용자에 의한 설정(s) 아이콘이 터치됨에 따라 카메라 촬영 모드 설정 메뉴(m)를 표시할 수 있다. 모바일 장치(100)는 카메라 촬영 모드 설정 메뉴(m)상에 연속 촬영 모드 설정을 위한 “Burst shot” 항목을 포함할 수 있다. 사용자에 의해 “Burst shot” 항목이 선택되면 모바일 장치(100)의 카메라 촬영 모드는 연속 촬영 모드로 설정된다.
도 3b를 참조하면, 모바일 장치(100)는 연속 촬영 모드에서 사용자에 의해 셔터키(k)가 터치되거나 눌려짐에 따라 연속 촬영 요구를 입력 받고, 미리 정해진 복수회(예컨대 6회)만큼연속적으로 촬영을 수행한다. 도 3b에서는 6회 중 4회째 촬영이 되고 있는 것을 도시하고 있다.
모바일 장치(100)는 상기한 바와 같이 연속 촬영에 따라 n개의 영상을 촬영하고 나서, 300단계에서 n개의 영상 각각에 대해 얼굴 영역을 검출한다. 다시 말해 모바일 장치(100)는 n개의 영상 각각에 대해 얼굴 인식 기법을 이용해 n개의 영상 각각으로부터 에지(Edge) 정보를 추출하고, 추출된 에지 정보내의 이미지 영역으로부터 눈, 코, 입을 포함하는 특징 요소를 검출하고, 검출된 특징 요소에 따라 얼굴 영역을 검출한다. 이때 여러 명의 인물이 피사체인 경우 하나의 영상에서 다수의 얼굴 영역이 검출될 수 있다. 상기 얼굴 인식 기법을 이용해 얼굴 영역을 추출하는 기술에 관련해서는 일반적으로 이용되는 통상의 기술이 이용될 수 있다.
모바일 장치(100)는 400단계에서 n개의 영상 각각에 대해 얼굴 영역 품질 평가 점수를 계산한다.
400단계의 얼굴영역 품질 평가 점수 계산 과정을 구체적으로 설명하면, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 영상에서 얼굴 영역 품질 평가 점수 계산 방법에 대한 흐름도이다. 도 4에서는 n개의 영상중 어느 하나의 영상에서 얼굴 영역 품질 평가 점수를 계산하는 과정을 도시하고 있으며, n개의 영상 각각에 대해 얼굴 영역 품질 평가 점수가 계산된다.
도 4를 참조하면, 모바일 장치(100)는 402단계에서 해당 영상에서 얼굴 영역이 검출되었는지 판단한다. 만약 얼굴 영역이 검출되지 않았으면, 모바일 장치(100)는 500단계로 진행한다.
얼굴 영역이 검출되었으면, 모바일 장치(100)는 404단계에서 검출된 얼굴 영역의 개수를 나타내는 값인 i를 1로 설정(i=1)하고, 406단계로 진행한다.
모바일 장치(100)는 406단계에서 i번째 얼굴 영역에서 눈을 검출하고, 눈 깜박임 여부를 판단한다. 여기서 모바일 장치(100)는 검출된 얼굴 영역에서 수행하여 눈을 검출하는데, 눈을 검출하는 방법 또한 다양한 방법이 이용될 수 있다. 예를 들면, 모바일 장치(100)는 얼굴 영역에서 원형의 모양을 가지면서 얼굴영역의 상부에 위치하고 미리 정해진 눈의 특징을 가지는 영역을 검출함으로써 눈을 검출할 수 있다. 또한 모바일 장치(100)는 검출된 눈을 기초로 미리 정해진 눈을 감았을 때의 특징과 눈을 떴을 때의 특징을 이용하여 검출된 눈이 눈을 감은 상태인지 눈을 뜨고 있는 상태인지에 대한 눈 깜박임 여부를 판단한다.
또한 모바일 장치(100)는 408단계에서 i번째 얼굴 영역에서 표정을 인식한다. 예컨대 모바일 장치는 미리 정해진 표정 특징을 이용하여 얼굴 영역의 표정이 웃는 표정인지, 웃는 표정인지, 웃는 표정이거나 우는 표정이 아닌 표정인지 인식한다.
상기한 바와 같이 눈 검출 및 눈 깜박임 여부 판단과 표정 인식을 수행하고 나서, 모바일 장치(100)는 410단계에서 눈 깜박임 여부판단 결과와 표정 인식 결과를 이용하여 i번째 얼굴 영역의 품질 평가 점수를 계산 한다. 이때 모바일 장치(100)는 얼굴 영역의 품질에 대해 눈이 떠진 상태인 경우 높은 점수를 부여하고, 눈이 감긴 상태인 경우 낮은 점수를 부여하며, 눈이 감긴 상태인지 떠진 상태인지 구분되지 않을 경우 중간 점수를 부여한다. 또한 얼굴 영역 품질 평가부(186b)는 표정이 웃는 표정인 경우 높은 점수를 부여하고, 우는 표정인 경우 낮은 점수를 부여하며, 웃거나 우는 표정이 아닌 경우 중간 점수를 부여한다. 그리고 모바일 장치(100)는 눈 깜박임 여부에 따른 점수와 표정인식에 따른 점수를 이용하여 얼굴 영역의 품질 평가 점수를 계산함으로써, 얼굴 영역의 품질을 평가한다. 이때 눈 깜박임 여부에 따른 점수와 표정 인식에 따른 점수가 높을수록 얼굴 영역의 품질이 좋은 것으로 평가된다.
모바일 장치(100)는 i번째 얼굴 영역 품질 평가 후, 412단계에서 다른 얼굴 영역이 존재하는지 판단한다. 만약 다른 얼굴 영역이 존재하면 414단계에서 i값을 1만큼 더한 후(i<-i+1) 다른 얼굴이 존재하지 않을 때까지 406단계 내지 414단계를 반복 수행한다. 이로써, 영상 내에 다수의 얼굴 영역이 존재할 경우, 각 얼굴 영역에 대한 품질 평가가 수행된다.
모바일 장치(100)는 다른 얼굴 영역이 존재하지 않을 경우, 416단계로 진행하여 얼굴 영역의 개수가 하나 보다 많은지(i>1) 판단한다. 만약 얼굴 영역의 개수가 하나보다 많지 않으면 얼굴 영역의 개수는 하나이므로 410단계의 얼굴 영역 품질 평가 점수가 그대로 이용된다.
한편, 얼굴 영역의 개수가 복수 개이면 모바일 장치(100)는 418단계에서 영상 중심과 복수개의 각 얼굴 영역 중심과의 거리를 측정하여 각 얼굴 영역 중심과의 거리에 따라 각 얼굴 영역에 해당하는 가중치를 결정한다. 그리고 모바일 장치(100)는 420단계에서 각 얼굴 영역의 품질 평가 점수에 각 얼굴 영역에 해당하는 가중치를 곱하고 가중치 평균을 계산하여 해당 영상에 대한 얼굴 영역 품질 평가 점수를 계산한다.
상기 설명한 영상에 얼굴 영역의 개수가 복수개인 경우, 해당 영상에 대한 얼굴 영역 품질 평가 점수를 계산하는 방법을 좀더 예를 들어 설명하면, 도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 영상에 얼굴 영역의 개수가 복수개인 경우를 도시하고 있다. 도 5에서는 얼굴 영역이 제1 얼굴 영역(1), 제2 얼굴 영역(2), 제3 얼굴 영역(3)과 같이 얼굴 영역의 개수가 3개인 경우를 도시하고 있다.
모바일 장치(100)는 예를 들어, 도 5와 같이 얼굴 영역의 개수가 3개인 경우 영상의 중심(Cp)와 제1 내지 제3 얼굴 영역(1~3)의 중심(P1~P3)과의 거리(R1, R2, R3)를 각각 측정한다. 그리고 모바일 장치(100)는 R1, R2, R3에 따라 제1 내지 제3 얼굴 영역(1~3) 각각에 해당하는 가중치를 결정한다. 이때 거리가 가까울수록 가중치가 높게 결정되는 것이 바람직하다. 모바일 장치(100)는 가중치를 결정하고 난 후, 제1 내지 제3 얼굴 영역(1~3) 각각에 대해 미리 계산된 품질 평가 점수에 각각에 해당하는 가중치를 곱하고, 가중치 평균을 계산하여 해당 영상에 대한 얼굴 영역 품질 평가 점수를 계산한다. 이에 따라 영상에 얼굴 영역의 개수가 복수개인 경우에는 영상의 중심과 가까운 얼굴 영역의 얼굴 영역 품질 평가 점수가 높을수록 영상 전체에 대한 얼굴 영역 품질 평가 점수가 높아지게 된다.
다시 도 2를 참조하면, 상기한 바와 같은 방식으로 n개의 영상들 각각에 대한 얼굴 영역 품질 평가 점수를 계산 후, 모바일 장치(100)는 500단계에서 n개의 영상 각각에 대한 선명도 평가 점수를 계산한다.
500단계의 선명도 평가 점수 계산 과정을 좀더 구체적으로 설명하면, 도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 영상에서 선명도 평가 점수 계산 과정에 대한 흐름도이다. 도 6에서는 n개의 영상 중 어느 하나의 영상에서 선명도 평가 점수를 계산하는 과정을 도시하고 있으며, n개의 영상 각각에 대해 선명도 평가 점수가 계산된다.
도 6을 참조하면, 모바일 장치(100)는 502단계에서 해당 영상에서 얼굴 영역이 검출되었는지 판단한다. 만약 얼굴 영역이 검출되지 않았으면, 512단계에서 영상 전체 영역에 대한 선명도를 측정하고, 514단계에서 영상 전체 영역에 대한 선명도 점수를 계산한다. 이때 모바일 장치(100)는 영상의 콘트라스트, 채도, 색상 등을 기준으로 영상의 선명도를 측정하고, 미리 정해진 선명도 점수 기준에 따라 선명도 점수를 계산한다. 선명도가 높을수록 선명도 점수가 높다.
한편, 모바일 장치(100)는 얼굴 영역이 검출되었으면, 506단계에서 영상 전체 영역에서 미리 정해진 얼굴 영역을 기준으로 미리 정해진 몸체 영역과 배경영역의 특징을 이용하여 얼굴 영역, 몸체영역, 배경 영역을 구분한다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 구분된 얼굴 영역, 몸체 영역, 배경 영역을 된 나타낸 도면이다. 도 7을 참조하면, 영상에서 얼굴 영역이 검출된 경우, 모바일 장치(100)는 도 7과 같이 영상 전에 영역(70)에 대해 검출된 얼굴 영역(72)을 기준으로 몸체의 특징에 해당하는 몸체 영역(74)을 구분하고, 얼굴 영역(72)과 몸체 영역(74)이 아닌 영역을 배경 영역(76)으로 구분한다.
그리고 모바일 장치(100)는 508단계에서 얼굴 영역(72), 몸체 영역(74), 배경 영역(76)별로 선명도를 측정한다.
그리고 모바일 장치(100)는 510단계에서 얼굴 영역(72), 몸체 영역(74), 배경 영역(76)별 선명도에 미리 정해진 얼굴 영역 가중치, 몸체 영역 가중치, 배경 영역 가중치를 곱하고, 가중치 평균을 구한다. 모바일 장치(100)는 512단계에서 가중치 평균값을 이용하여 영상 전체에 대한 선명도 점수를 계산한다. 이때 각 가중치는 얼굴영역, 몸체 영역, 배경 영역 순서대로 높으며, 얼굴 영역의 선명도가 높을수록 영상 전체에 대한 선명도 점수가 높다.
다시 도 2를 참조하면, 모바일 장치(100)는 상기한 바와 같은 방식으로 n개의 영상들 각각에 대한 선명도 평가 점수 계산 후, 모바일 장치(100)는 600단계에서 얼굴 영영 품질 평가 점수와 선명도 평가 점수 중 적어도 어느 하나를 이용하여 n개의 영상 중 추천 영상을 선택한다.
600단계의 추천영상 선택 과정을 구체적으로 설명하면, 도 8 및 도 9는 본 발명의 실시 예에 따른 추천 영상 선택 방법을 설명하기 위한 도면이다. 도 8에서는 n개의 영상중 어느 하나의 추천 영상을 선택하는 과정에 대한 흐름도를 나타내고 있고, 도 9에서는 6개의 영상이 촬영되었을 경우 어느 하나의 추천 영상을 선택하는 예를 도시하고 있다.
이하 도 8 및 도 9를 참조하면, 모바일 장치(100)는 도 8의 602단계에서 n개의 영상중 선명도 점수가 미리 정해진 기준보다 높은 제1 후보 영상을 선택한다. 이때 미리 정해진 기준은 최고 선명도 점수의 70%에 해당하는 점수가 될 수 있다. 예컨대 도 9와 같이 6개의 영상이 연속 촬영된 경우 모바일 장치(100)는 연속 촬영된 6개의 영상(90) 중 최고 선명도 점수인 95점의 70%인 66.5점보다 높은 제1 후보 영상(92)을 선택한다.
제1 후보 영상(92) 선택 후, 모바일 장치(100)는 도 8의 604단계에서 제1 후보 영상들(92) 각각에 해당하는 얼굴 영역 평가 점수가 존재하는지 판단한다. 만약 얼굴 평가 점수가 존재하면 모바일 장치(100)는 608단계에서 제1 후보 영상들(92) 중 최고 얼굴 평가 점수를 가지는 제2 후보 영상(94)을 선택한다. 예컨대 도 9에서와 같이 제1 후보 영상들(92) 중 최고 얼굴 평가 점수인 100점을 가지는 제2 후보 영상(94)를 선택한다.
모바일 장치(100)는 610단계에서 제2 후보 영상(94)이 복수개인지 판단한다. 만약 제2 후보 영상(94)이 한 개이면 모바일 장치(100)는 612단계로 진행하여 한 개의 제2 후보 영상을 추천 영상으로 선택한다. 그런데 제2 후보 영상(94)이 복수개이면 모바일 장치(100)는 614단계에서 복수개의 제2 후보 영상(94)의 선명도 점수를 비교하여 가장 높은 선명도를 가지는 영상을 추천 영상(96)으로 선택한다. 예컨대 도 9에서와 같이95점의 선명도 점수를 가지는 영상과 80점의 선명도 점수를 가지는 제2 후보 영상(94) 중 선명도 점수가 95점인 상대적으로 높은 선명도 점수를 가지는 영상을 추천 영상(96)으로 선택한다.
한편, 얼굴 영역이 검출되지 않아, 얼굴 영역 평가 점수가 존재하지 않는 경우(미도시) 모바일 장치(100)는 606단계에서 제1 후보 영상(90) 중 가장 높은 선명도를 가지는 영상을 추천 영상으로 선택한다.
모바일 장치(100)는 상기한 바와 같은 방식으로 추천 영상이 선택되면, 다시 도 2의 700단계에서 추천 영상을 터치 스크린(190)에 표시한다.
도 10은 본 발명의 실시 예에 따른 추천 영상 표시 화면을 나타낸 도면이다. 도 10을 참조하면, 모바일 장치(100)는 터치 스크린(190)상에 연속 촬영된 복수의 영상들(10)을 표시하고, 연속 촬영된 복수의 영상들 중 선택된 추천영상(10-7)에 대해 추천 영상을 나타내는 추천 영상 마크(11)를 표시한다. 이에 따라 사용자는 연속 촬영된 복수의 영상들(10) 중 추천 영상 마크(11)가 표시된 영상이 품질이 좋은 영상임을 쉽고 간편하게 인지할 수 있게된다.
따라서 전술한 바와 같은 본 발명의 실시 예에 따르면, 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들을 얼굴 검색 기법 및 웃음 검출 기법뿐만 아니라 선명도 및 눈 깜빡임 등 다양한 평가 요소를 이용하여 평가하여 보다 품질이 좋은 사진을 사용자에게 추천할 수 있다. 또한 번 발명의 실시 예에 따르면, 연속 촬영에 의해 촬영된 여러 장의 사진들 각각을 얼굴 영역 평가 점수 또는 선명도 평가 점수 중 어느 하나를 이용하여 평가함으로써, 피사체가 인물에 대한 사진이 아니더라도 사진의 평가를 수행하여 품질이 좋은 사진을 사용자에게 추천할 수 있다.
상기한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나 여러 가지 변형이 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 예를 들면 본 발명의 실시 예에서는 모바일 장치를 예를 들어 설명하였지만, 카메라 기능을 구비하고 연속 촬영 기능을 가진 장치라면 어떠한 장치든지 적용될 수 있다. 또한 본 발명의 실시 예에서는 복수개의 영상들 중 하나의 영상을 추천하는 실시 예를 설명하였지만, 복수개의 영상들 중 하나 이상의 영상을 추천할 수도 있으며, 하나 이상의 영상을 추천할 경우 품질 순서에 따라 추천할 수도 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 청구범위와 같은 청구범위와 균등한 것에 의하여 정하여져야 할 것이다.

Claims (16)

  1. 연속 사진 촬영 장치에 있어서,
    연속 촬영을 수행하는 카메라부와,
    상기 연속 촬영에 의해 획득된 복수의 영상들 각각에 대해 얼굴 영역이 검출되는지를 판단하고, 상기 검출된 얼굴 영역에 대한 얼굴 영역 품질 점수를 평가하고, 상기 복수의 영상들 각각에 대해 선명도 점수를 평가하고, 상기 복수의 영상들 중 얼굴 영역이 검출된 영상이 있으면 상기 얼굴 영역 품질 평가 점수를 기반으로 추천 영상을 선택하고, 상기 복수의 영상들 중 얼굴 영역이 검출된 영상이 없으면 상기 선명도 점수를 기반으로 추천 영상을 선택하도록 구성된 영상 처리 수단과,
    상기 선택된 추천 영상을 표시하는 표시부를 포함하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리 수단은 얼굴 영역 품질 평가부를 포함하고,
    상기 얼굴 영역 품질 평가부는,
    상기 검출된 얼굴 영역에 대한 눈을 검출하여 눈 깜박임 여부를 판단하고,
    상기 검출된 얼굴 영역에 대한 표정을 인식하고,
    상기 눈깜빡임 여부 판단 결과와 상기 표정 인식 결과에 따라 상기 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 얼굴 영역 품질 평가부는,
    상기 검출된 얼굴 영역이 복수개인 경우 영상의 중심으로부터 복수개의 얼굴 영역들 각각과의 거리를 산출하고, 산출된 각 거리에 따라 상기 복수개의 얼굴 영역 각각에 대한 가중치를 결정하고, 상기 복수개의 얼굴 영역들 각각과 그에 해당하는 가중치를 곱하여 가중치 평균을 구한 다음, 가중치 평균값을 이용하여 상기 영상에 대한 얼굴 영역 품질을 평가하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리 수단은 선명도 평가부를 포함하고,
    상기 선명도 평가부는,
    상기 검출된 얼굴 영역이 존재하는 경우, 상기 연속 촬영된 복수개의 영상 각각에 대해 영상의 전체 영역에서 얼굴 영역, 몸체 영역, 배경 영역을 구분하여 구분된 각 영역별 선명도를 측정하고, 상기 각 영역별 선명도에 미리 정해진 가중치를 곱하여 가중치 평균값을 계산하고, 가중치 평균값을 이용하여 상기 복수개의 영상 각각에 대한 선명도 점수를 평가하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 선명도 평가부는,
    상기 검출된 얼굴 영역이 존재하지 않는 경우, 상기 연속 촬영된 복수개의 영상 각각에 대해 영상의 전체 영역에 대한 선명도를 측정하여 상기 복수개의 영상 각각에 대한 선명도 점수를 평가하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 영상 처리 수단은 영상 추천부를 포함하고,
    상기 영상 추천부는, 상기 연속 촬영된 복수개의 영상 중 선명도 점수가 미리 정해진 기준보다 높은 제1 후보 영상을 선택하고, 상기 제1 후보 영상들 중 최고 얼굴 평가 점수를 가지는 제2 후보 영상을 추천 영상으로 선택하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제2 후보 영상이 복수개인 경우 상기 제2 후보 영상의 선명도 점수를 비교하여 가장 높은 선명도 점수를 가지는 영상을 추천 영상으로 선택하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 제1 후보 영상들 중 얼굴 영역 평가 점수가 존재하지 않는 경우, 제1 후보 영상들 중 가장 높은 선명도 점수를 가지는 영상을 추천 영상으로 선택하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 장치.
  9. 연속 사진 촬영 방법에 있어서,
    연속 촬영을 수행하는 과정과,
    상기 연속 촬영에 의해 획득된 복수의 영상들 각각에 대해 얼굴 영역이 검출되는지 판단하는 과정과,
    상기 검출된 얼굴 영역에 대한 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 과정과,
    상기 복수의 영상들 각각에 대해 선명도 점수를 평가하는 과정과,
    상기 복수의 영상들 중 얼굴 영역이 검출된 영상이 있으면 상기 얼굴 영역 품질 평가 점수를 기반으로 추천 영상을 선택하는 과정과,
    상기 복수의 영상들 중 얼굴 영역이 검출된 영상이 없으면 상기 선명도 점수를 기반으로 추천 영상을 선택하는 과정과,
    상기 선택된 추천 영상을 표시하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 과정은,
    상기 검출된 얼굴 영역에 대한 눈을 검출하여 눈 깜박임 여부를 판단하는 과정과,
    상기 검출된 얼굴 영역에 대한 표정을 인식하는 과정과,
    상기 눈깜빡임 여부 판단 결과와 상기 표정 인식 결과에 따라 상기 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 얼굴 영역 품질 점수를 평가하는 과정은,
    상기 검출된 얼굴 영역이 복수개인 경우 영상의 중심으로부터 복수개의 얼굴 영역들 각각과의 거리를 산출하는 과정과,
    상기 산출된 각 거리에 따라 상기 복수개의 얼굴 영역 각각에 대한 가중치를 결정하는 과정과,
    상기 복수개의 얼굴 영역들 각각과 그에 해당하는 가중치를 곱하여 가중치 평균을 구한 다음, 가중치 평균값을 이용하여 상기 영상에 대한 얼굴 영역 품질을 평가하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
  12. 제9항에 있어서, 상기 선명도 점수를 평가하는 과정은,
    상기 검출된 얼굴 영역이 존재하는 경우, 상기 연속 촬영된 복수개의 영상 각각에 대해 영상의 전체 영역에서 얼굴 영역, 몸체 영역, 배경 영역을 구분하는 과정과,
    상기 구분된 각 영역별 선명도를 측정하고, 상기 각 영역별 선명도에 미리 정해진 가중치를 곱하여 가중치 평균값을 계산하는 과정과,
    상기 가중치 평균값을 이용하여 상기 복수개의 영상 각각에 대한 선명도 점수를 평가하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 선명도 점수를 평가하는 과정은,
    상기 검출된 얼굴 영역이 존재하지 않는 경우, 상기 연속 촬영된 복수개의 영상 각각에 대해 영상의 전체 영역에 대한 선명도를 측정하는 과정과,
    상기 복수개의 영상 각각에 대한 선명도 점수를 평가하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
  14. 제9항에 있어서, 상기 추천 영상을 선택하는 과정은,
    상기 연속 촬영된 복수개의 영상 중 선명도 점수가 미리 정해진 기준보다 높은 제1 후보 영상을 선택하는 과정과,
    상기 제1 후보 영상들 중 최고 얼굴 평가 점수를 가지는 제2 후보 영상을 추천영상으로 선택하는 과정을 포함하는 것을특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
  15. 제14항에 있어서, 상기추천 영상을 선택하는 과정은,
    상기 제2 후보 영상이 복수개인 경우 상기 제2 후보 영상의 선명도 점수를 비교하여 가장 높은 선명도 점수를 가지는 영상을 추천 영상으로 선택하는 과정을 더 포함하는 것을특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
  16. 제14항에 있어서, 상기추천 영상을 선택하는 과정은,
    상기 제1 후보 영상들 중 얼굴 영역 평가 점수가 존재하지 않는 경우, 제1 후보 영상들 중 가장 높은 선명도 점수를 가지는 영상을 추천 영상으로 선택하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 연속 사진 촬영 방법.
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