KR102130448B1 - Method, apparatus and computer program for searching image - Google Patents

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Abstract

본 발명은 사용자가 입력한 검색 이미지와 유사한 이미지를 검색함에 있어, 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지 및 그에 대한 각 검색 기준 속성을 이용하여, 상기 각 검색 기준 속성을 기준으로 상기 하나의 이상의 검색 이미지를 조합하여 유사한 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 서버가 단말로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하는 검색 정보 수신 단계; 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하는 유사 이미지 검색 단계; 및 상기 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말로 송신하는 유사 이미지 제공 단계;를 포함하는 이미지 검색 방법을 개시한다.In the present invention, in searching for an image similar to the search image input by the user, the one or more search images based on each search criterion attribute using one or more search images input by the user and respective search criterion attributes therefor An image retrieval method, device, and computer program characterized by retrieving similar images by combining. More specifically, the server receives a plurality of retrieval data information including one or more retrieval images input by a user from a terminal. Receiving search information; A similar image search step of searching for a similar image by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information; And a similar image providing step of transmitting the similar image information on the searched similar image to the terminal.

Description

이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램{Method, apparatus and computer program for searching image}Method, apparatus and computer program for searching image

본 발명은 이미지를 검색하는 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보 및 그에 대한 복수의 검색 속성 정보를 이용하여, 상기 각 검색 데이터 정보에서 상기 각 검색 속성 정보에 대응하는 부분들을 조합하여 유사한 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.The present invention relates to a method for searching an image, a device, and a computer program, and more specifically, by using a plurality of search data information and a plurality of search attribute information therefor, including one or more search images input by a user, It relates to an image search method, apparatus and computer program characterized by searching for similar images by combining parts corresponding to the search attribute information in each search data information.

정보통신 기술의 발달과 함께 스마트폰이나 개인용 컴퓨터(PC) 등 다양한 단말을 이용한 정보의 검색이 폭넓게 활용되고 있다. 2. Description of the Related Art With the development of information communication technology, search for information using various terminals such as a smart phone or personal computer (PC) is widely used.

특히, 종래에는 주로 사용자가 입력한 검색어 등의 텍스트를 기준으로 상기 텍스트를 포함하는 문서 등을 검색하여 제공하였으나, 근래 들어서는 사용자가 사진이나 그림 등 이미지를 검색하는 경우가 늘어나고 있으며, 이는 백문불여일견(百聞不如一見)이라는 말처럼 텍스트 만으로 정보를 습득하는 것보다는 실제 사진 등의 이미지를 보는 것이 효율적인 경우가 많기 때문이다. 그런데, 의류나 풍경 등과 같이 텍스트 만으로는 그 특징을 명확하게 기술하는 것이 쉽지 않은 경우에는 사용자가 자신이 원하는 이미지를 찾는데 어려움을 겪게 된다. 예를 들어, 사용자가 자신이 생각하는 스타일의 의류를 검색하고자 하는 경우에도 텍스트를 검색어로 입력해서는 적절한 이미지를 찾는데 어려움을 느끼게 되는 경우를 종종 마주하게 된다. Particularly, in the past, documents including the text are searched and provided mainly based on text such as a search word input by a user, but in recent years, users are increasingly searching for images such as photos or pictures. This is because it is often more efficient to look at images such as actual photographs than to acquire information only with text, as in the words 百聞不如一見). However, if it is not easy to clearly describe the characteristics with text only, such as clothing or scenery, the user may have difficulty finding the image he or she wants. For example, even when a user wants to search for clothing in a style that he thinks, it is often encountered when entering text as a search term makes it difficult to find an appropriate image.

이에 대하여, 최근에는 사용자로부터 텍스트가 아닌 검색 이미지를 입력받고, 입력된 검색 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공하는 서비스도 시도되고 있다. 그런데, 이러한 경우에는 사용자가 입력한 검색 이미지와 가장 유사한 이미지를 선별하여 제공하여 줄 수 있을 뿐, 검색 이미지의 특정한 속성을 기준으로 유사한 이미지를 검색하여 제공하지는 못하였다. 즉, 종래에는 입력된 검색 이미지에 포함된 객체의 형태, 색상, 질감(texture) 등을 모두 고려하여 가장 유사한 이미지를 검색할 수는 있었으나, 입력된 검색 이미지의 특정한 속성을 기준으로 유사한 이미지를 검색하거나, 입력된 복수의 검색 이미지의 특정한 속성들을 조합하여 이를 기준으로 이미지를 검색하는 것은 어려웠다.On the other hand, recently, a service has been attempted to receive a search image, not text, from a user, and to search and provide an image similar to the input search image. However, in this case, only the image most similar to the search image input by the user may be selected and provided, and a similar image may not be searched and provided based on specific attributes of the search image. That is, in the related art, it was possible to search for the most similar image in consideration of the shape, color, texture, etc. of objects included in the input search image, but a similar image is searched based on specific attributes of the input search image. Or, it was difficult to search for an image based on a combination of specific attributes of a plurality of inputted search images.

예를 들어, 종래에는 사용자가 빨간색 가로줄무늬 티셔츠 이미지를 검색 이미지로 입력하는 경우, 상기 입력된 빨간색 가로줄무늬 티셔츠 이미지와 가장 유사한 이미지를 검색할 수는 있었으나, 상기 검색 이미지에 포함된 티셔츠와 유사한 형태의 티셔츠이면서 다른 색깔 또는 다른 무늬를 가지는 티셔츠의 이미지를 검색하기는 어려웠으며, 나아가 제1 검색 이미지의 티셔츠 형태와 제2 검색 이미지의 무늬 패턴을 조합하여 제1 검색 이미지의 티셔츠 형태에 제2 검색 이미지의 무늬 패턴을 가지는 이미지를 검색하는 경우와 같이 여러 검색 이미지에 포함된 객체의 속성들을 조합하여 유사 이미지를 검색하는 것은 더욱 어려울 수 밖에 없었다.For example, in the related art, when a user inputs a red horizontal stripes T-shirt image as a search image, it is possible to search for an image most similar to the input red horizontal stripes T-shirt image, but similar to the T-shirt included in the search image. It was difficult to search for images of T-shirts with different colors or different patterns, and further, a second search was made for the T-shirt form of the first search image by combining the T-shirt form of the first search image and the pattern pattern of the second search image. As in the case of searching for an image having a pattern pattern of an image, it is more difficult to search for a similar image by combining properties of objects included in various search images.

이에 따라, 이미지를 검색함에 있어서, 주어진 검색 이미지의 특정한 속성을 기준으로 이미지를 검색하여 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 나아가 복수의 검색 이미지의 특정한 속성들을 조합하여 유사 이미지를 검색하여 제공할 수 있는 방안이 있다면 사용자가 보다 편리하고 정확하게 자신이 원하는 이미지를 검색할 수 있을 것이나, 아직 이를 위한 적절한 솔루션은 제공되지 못하고 있는 상황이다.Accordingly, in searching for an image, not only can an image be searched and provided based on a specific attribute of a given search image, but also a method of searching and providing a similar image by combining specific attributes of a plurality of search images This would allow the user to search for the desired image more conveniently and accurately, but a suitable solution for this has not yet been provided.

대한민국 공개특허 제 10-2007-0009338호(2007년 1월 18일 공개)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2007-0009338 (published on January 18, 2007)

본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로, 사용자가 입력한 검색 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공함에 있어, 상기 사용자가 입력한 검색 이미지의 특정한 속성을 기준으로 유사 이미지를 검색하여 제공할 수 있는 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention was created to solve the problems of the prior art as described above, and in searching and providing an image similar to the search image input by the user, the similar image is based on a specific attribute of the search image input by the user. It is an object of the present invention to provide an image search method, device, and computer program that can be searched and provided.

나아가, 본 발명은 사용자가 입력한 복수의 검색 이미지의 특정한 속성들을 조합하여 유사 이미지를 검색하여 제공할 수 있는 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다.Furthermore, an object of the present invention is to provide an image search method, apparatus, and computer program capable of searching for and providing a similar image by combining specific attributes of a plurality of search images input by a user.

상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 한 측면에 따른 이미지 검색 방법은, 서버가 단말로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하는 검색 정보 수신 단계; 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하는 유사 이미지 검색 단계; 및 상기 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말로 송신하는 유사 이미지 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.An image search method according to an aspect of the present invention for solving the above problems includes: a search information receiving step in which a server receives a plurality of search data information including one or more search images input by a user from a terminal; A similar image search step of searching for a similar image by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information; And providing a similar image for transmitting the similar image information for the searched similar image to the terminal.

또한, 본 발명의 다른 측면에 따른 이미지 검색 방법은, 단말이 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 서버로 송신하는 검색 정보 송신 단계; 상기 서버로부터 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 수신하는 유사 이미지 정보 수신 단계; 및 상기 사용자에게 상기 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 제공하는 유사 이미지 정보 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the image search method according to another aspect of the present invention, the search information transmitting step of transmitting a plurality of search data information including at least one search image input by the user to the server; A similar image information receiving step of receiving, from the server, similar image information for the searched similar image by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information; And providing similar image information to provide the user with similar image information about the similar image.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은 상기 기재된 이미지 검색 방법의 각 단계를 컴퓨터에서 실행시키기 위한 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램인 것을 특징으로 한다.A computer program according to another aspect of the present invention is characterized by being a computer program stored in a computer-readable medium for executing each step of the image retrieval method described above in a computer.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 서버는, 단말로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하는 검색 정보 수신부; 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하는 유사 이미지 검색부; 및 상기 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말로 송신하는 유사 이미지 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A server according to another aspect of the present invention, a search information receiving unit for receiving a plurality of search data information including one or more search images input by a user from a terminal; A similar image search unit for searching for a similar image by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information; And a similar image providing unit that transmits similar image information on the searched similar image to the terminal.

본 발명의 또 다른 측면에 따른 단말은, 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 서버로 송신하는 검색 정보 송신부; 상기 서버로부터 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 수신하는 유사 이미지 정보 수신부; 및 상기 사용자에게 상기 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 제공하는 유사 이미지 정보 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A terminal according to another aspect of the present invention, a search information transmitting unit for transmitting a plurality of search data information including one or more search images input by a user to a server; A similar image information receiving unit configured to combine the search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information from the server and receive similar image information for the searched similar image; And a similar image information providing unit that provides similar image information for the similar image to the user.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에서는, 주어진 검색 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공함에 있어, 주어진 검색 이미지의 특정한 속성을 기준으로 유사 이미지를 검색하여 제공함으로써, 사용자가 보다 편리하고 정확하게 자신이 원하는 이미지를 검색할 수 있게 된다.In an image search method, apparatus, and computer program according to an embodiment of the present invention, in searching for and providing an image similar to a given search image, a user searches and provides a similar image based on a specific attribute of a given search image, so that the user You can search for the image you want more conveniently and accurately.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에서는, 복수의 검색 이미지에 대한 각 검색 속성들을 기준으로 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공함으로써, 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지에 대한 유사 이미지를 보다 편리하고 정확하게 제공 받을 수 있게 된다.In addition, in the image search method, apparatus, and computer program according to an embodiment of the present invention, by searching and providing an image similar to an image combining the plurality of search images based on respective search attributes for the plurality of search images, It is possible to more conveniently and accurately receive a similar image for an image combining the plurality of search images.

본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 사상을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버 관점의 이미지 검색 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 정보 입력 화면의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 검색 이미지를 이용한 유사 이미지 검색 결과를 예시하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 검색 정보 입력 화면의 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 이미지와 텍스트 입력을 이용한 유사 이미지 검색 결과를 예시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 검색 정보 선택 화면의 예시도이다.
도 8과 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법의 구체적 순서도이다.
도 10 내지 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법의 구체적인 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 시스템의 동작을 설명하는 도면이다.
도 14 내지 도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 인덱스 특징 벡터의 산출 방법을 설명하는 도면이다.
도 16은 본 발명의 일 실시예에 따른 단말 관점의 이미지 검색 방법의 순서도이다.
도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법의 구체적 순서도이다.
도 18은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 위한 서버의 구성도이다.
도 19는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 위한 단말의 구성도이다.
The accompanying drawings, which are included as part of the detailed description to aid understanding of the present invention, provide embodiments of the present invention and describe the technical spirit of the present invention together with the detailed description.
1 is a configuration diagram of an image search system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of an image search method from a server perspective according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary view of a search information input screen according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a result of a similar image search using a plurality of search images according to an embodiment of the present invention.
5 is an exemplary view of a search information input screen according to another embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a result of a similar image search using a search image and text input according to an embodiment of the present invention.
7 is an exemplary view of a search information selection screen according to an embodiment of the present invention.
8 and 9 are detailed flowcharts of an image search method according to an embodiment of the present invention.
10 to 12 are diagrams for explaining a specific operation of the image search method according to an embodiment of the present invention.
13 is a view for explaining the operation of the image search system according to an embodiment of the present invention.
14 to 15 are diagrams illustrating a method of calculating an index feature vector according to an embodiment of the present invention.
16 is a flowchart of an image search method from a terminal perspective according to an embodiment of the present invention.
17 is a specific flowchart of an image search method according to an embodiment of the present invention.
18 is a configuration diagram of a server for image search according to an embodiment of the present invention.
19 is a configuration diagram of a terminal for image search according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 이하에서는 특정 실시예들을 첨부된 도면을 기초로 상세히 설명하고자 한다.The present invention can be applied to various conversions and can have various embodiments. Hereinafter, specific embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.In the description of the present invention, when it is determined that a detailed description of known technologies related to the present invention may obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되는 것은 아니며, 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.Terms such as first and second may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms, and the terms are only for the purpose of distinguishing one component from other components. Is used.

이하에서는, 본 발명에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램의 예시적인 실시형태들을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the image search method, apparatus, and computer program according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

먼저, 도 1에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 시스템(100)의 구성도를 보여주고 있다. 도 1에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 시스템 (100)은, 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 서버(120)로 전송하고, 상기 서버(120)로부터 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 전송 받아 사용자에게 제공하는 단말(110)과, 상기 단말(110)로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 전송 받아, 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하여, 상기 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말(110)로 전송하는 서버(120) 및 상기 단말(110)과 서버(120)를 연결하는 네트워크(130)를 포함하여 구성될 수 있다.First, FIG. 1 shows a configuration diagram of an image search system 100 according to an embodiment of the present invention. As can be seen in FIG. 1, the image search system 100 according to an embodiment of the present invention transmits a plurality of search data information including one or more search images input by a user to the server 120, A plurality of search data information including the terminal 110 that receives the similar image information for the similar image searched from the server 120 and provides it to the user, and one or more search images input by the user from the terminal 110 When received, the similar data is searched by combining the search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information, and the similar image information for the similar image is received by the terminal ( It may be configured to include a server 120 for transmitting to 110 and the network 130 connecting the terminal 110 and the server 120.

이때, 상기 단말(110)로서는 스마트폰, 태블릿 PC, PDA, 휴대전화 등 다양한 휴대 단말기가 사용될 수 있고, 그외에도 퍼스널 컴퓨터(PC), 노트북 PC 등 사용자로부터 검색 정보를 입력 받고, 상기 검색 정보를 이용하여 검색된 이미지를 제공하는데 사용될 수 있는 다양한 종류의 단말들이 채택될 수 있다.At this time, as the terminal 110, various portable terminals such as a smart phone, a tablet PC, a PDA, and a mobile phone can be used. In addition, the user receives search information from a user, such as a personal computer (PC) or notebook PC, and receives the search information. Various types of terminals that can be used to provide a searched image can be adopted.

또한, 본 발명에서 이미지는 그림, 사진 등을 포함하며, 나아가 문자나 기호, 도형 등을 포함하여 다양하게 구성될 수도 있다.In addition, in the present invention, the image includes a picture, a photo, and the like, and may be configured in various ways, including letters, symbols, and shapes.

또한, 상기 단말(110)과 서버(120)를 연결하는 네트워크(130)로서는 유선 네트워크와 무선 네트워크를 포함할 수 있으며, 구체적으로, 근거리 통신망 (LAN: Local Area Network), 도시권 통신망 (MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망 (WAN: Wide Area Network) 등의 다양한 통신망을 포함할 수 있다. 또한, 상기 네트워크(130)는 공지의 월드 와이드 웹(WWW: World Wide Web)을 포함할 수도 있다. 그러나, 본 발명에 따른 통신 네트워크(130)는 상기 열거된 네트워크에 국한되지 않고, 공지의 무선 데이터 네트워크나 공지의 전화 네트워크 또는 공지의 유무선 텔레비전 네트워크를 적어도 일부로 포함할 수도 있다.In addition, the network 130 connecting the terminal 110 and the server 120 may include a wired network and a wireless network. Specifically, a local area network (LAN), a metropolitan network (MAN) Area Network (WAN), Wide Area Network (WAN), and may include various communication networks. In addition, the network 130 may include a known World Wide Web (WWW). However, the communication network 130 according to the present invention is not limited to the networks listed above, and may include at least a part of a known wireless data network, a known telephone network, or a known wired/wireless television network.

도 2에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(120) 관점의 이미지 검색 방법의 순서도를 도시하고 있다. 도 2에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법은, 서버(120)가 단말(110)로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하는 검색 정보 수신 단계(S110), 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하는 유사 이미지 검색 단계(S120) 및 상기 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말로 송신하는 유사 이미지 제공 단계(S130)를 포함할 수 있다.2 is a flowchart of an image search method from the perspective of the server 120 according to an embodiment of the present invention. As can be seen in Figure 2, the image search method according to an embodiment of the present invention, the server 120 receives a plurality of search data information including one or more search images input by the user from the terminal 110 Search information receiving step (S110), a similar image search step of searching for a similar image by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information (S120) And it may include a similar image providing step (S130) of transmitting the similar image information for the searched similar image to the terminal.

아래에서는 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법을 각 단계별로 나누어 자세하게 검토한다. Hereinafter, an image retrieval method according to an embodiment of the present invention is divided into steps and reviewed in detail with reference to FIG. 2.

먼저, 상기 검색 정보 수신 단계(S110)에서는, 서버(120)가 단말(110)로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하게 된다. 이때, 상기 서버(120)는 상기 단말(110)로부서 상기 복수의 검색데이터 정보와 함께 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 복수의 검색 속성 정보를 수신할 수 있다.First, in the search information receiving step (S110), the server 120 receives a plurality of search data information including one or more search images input by a user from the terminal 110. At this time, the server 120 may receive a plurality of search attribute information for the plurality of search data information together with the plurality of search data information from the terminal 110.

구체적인 예로서, 도 3에서 볼 수 있는 바와 같이, 사용자는 단말(110)에 복수의 검색 이미지(101, 102, 103)를 입력하여, 상기 복수의 검색 이미지(101, 102, 103)에 대한 검색 데이터 정보를 서버(120)로 전송할 수 있다.As a specific example, as can be seen in Figure 3, the user inputs a plurality of search images (101, 102, 103) to the terminal 110, and searches for the plurality of search images (101, 102, 103) Data information may be transmitted to the server 120.

이때, 상기 검색 데이터 정보로서 상기 복수의 검색 이미지(101, 102, 103) 자체가 전송될 수도 있으나, 상기 복수의 검색 이미지(101, 102, 103)의 URL 정보 등이 전달되어 서버(120)가 상기 URL 정보 등을 이용하여 상기 복수의 검색 이미지(101, 102, 103) 파일을 상기 단말(110)이 아닌 다른 장치로부터 수집하도록 할 수도 있다.At this time, the plurality of search images (101, 102, 103) itself may be transmitted as the search data information, but the URL information of the plurality of search images (101, 102, 103) is transmitted and the server 120 The plurality of search image (101, 102, 103) files may be collected from a device other than the terminal 110 using the URL information.

또한, 사용자는 상기 검색 이미지(101, 102, 103)를 자신의 단말을 이용하여 직접 촬영하거나, 자신이나 다른 사용자가 생성한 이미지를 선택하는 등의 다양한 방법으로 입력할 수 있다.In addition, the user may input the search images 101, 102, and 103 in a variety of ways, such as directly photographing them using his terminal or selecting an image created by himself or another user.

또한, 사용자는 상기 검색 데이터 정보로서 상기 검색 이미지(101, 102, 103) 외에 검색 텍스트를 입력할 수도 있다. In addition, the user may input search text other than the search images 101, 102, and 103 as the search data information.

또한, 상기 검색 이미지 등 복수의 검색 데이터 정보에 대한 검색 속성 정보(예를 들어, 도 3에서 "형태", "무늬", "색상")는 미리 설정되어 사용자가 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 이미지 등을 입력하도록 할 수도 있으며, 또는 사용자가 검색 이미지 등을 입력한 후 입력된 검색 이미지 등에 대한 검색 속성을 설정할 수도 있다. 예를 들어, 도 3에서는 사용자가 제1 검색 이미지(101)에 대한 검색 속성 정보로서는 "형태"를 설정(도 3의 104)하고, 제2 검색 이미지(102)에 대한 검색 속성 정보로서는 "무늬"를 설정(도 3의 105)하며, 제3 검색 이미지(103)에 대한 검색 속성 정보로서는 "색상"을 설정(도 3의 106)한 것을 볼 수 있다.In addition, search attribute information (for example, "shape", "pattern", "color" in FIG. 3) for a plurality of search data information, such as the search image, is set in advance and a user searches for each search attribute information An image may be input, or a user may set search attributes for the inputted search image after inputting the search image or the like. For example, in FIG. 3, a user sets "form" as the search attribute information for the first search image 101 (104 in FIG. 3), and "pattern as the search attribute information for the second search image 102" &Quot;(105 in FIG. 3)", and as the search attribute information for the third search image 103, "color" is set (106 in FIG. 3).

이어서, 상기 유사 이미지 검색 단계(S120)에서는, 서버(120)가 상기 각 검색 데이터 정보에서 상기 각 검색 기준 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하게 된다.Subsequently, in the similar image search step (S120 ), the server 120 searches for a similar image by combining search data partial information corresponding to each search criterion attribute information from each search data information.

즉, 도 3의 경우를 참조하여 살펴보면, 사용자가 입력한 제1 검색 이미지(101)의 검색 속성 정보는 "형태"이므로, 상기 제1 검색 이미지(101)에서는 "무늬"나 "색상"을 제외하고 상기 제1 검색 이미지(101)에 포함되는 셔츠의 "형태"에 대한 정보를 취하고, 유사하게 제2 검색 이미지(102)에서는 "무늬" 정보를 취하며, 제3 검색 이미지(103)에서는 "색상" 정보를 취해 조합하여, 제1 검색 이미지(101)의 "형태"와 제2 검색 이미지(102)의 "무늬"와 제3 검색 이미지(103)의 "색상"을 조합한 이미지에 대한 유사 이미지를 검색하게 된다.That is, referring to the case of FIG. 3, since the search attribute information of the first search image 101 input by the user is “shape”, the first search image 101 excludes “pattern” or “color”. And take the information about the "shape" of the shirt included in the first search image 101, similarly take the "pattern" information in the second search image 102, and in the third search image 103" Similar to the image combining "color" information and combining "shape" of the first search image 101 and "pattern" of the second search image 102 and "color" of the third search image 103 The image will be searched.

이에 따라, 도 4에서 볼 수 있는 바와 같이, 복수의 검색 이미지(도 4의 (a), (b), (c))가 입력되면, 상기 복수의 검색 이미지에 대한 복수의 검색 기준 속성 정보(예를 들어, "형태", "무늬", "색상")를 기준으로 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지(제1 검색 이미지(101)의 "형태"와 제2 검색 이미지(102)의 "무늬"와 제3 검색 이미지(103)의 "색상"을 가지는 이미지)에 대한 유사 이미지를 검색하게 된다.Accordingly, as can be seen in FIG. 4, when a plurality of search images ((a), (b), (c) in FIG. 4) are input, a plurality of search criteria attribute information for the plurality of search images ( For example, an image combining the plurality of search images based on "shape", "pattern", and "color" ("shape" of the first search image 101 and "of the second search image 102") Patterns and similar images for the "image" having the "color" of the third search image 103 are searched.

이에 따라, 도 4의 (d)에서 볼 수 있는 바와 같이, 제1 검색 이미지(101)의 "형태"와 제2 검색 이미지(102)의 "무늬"와 제3 검색 이미지(103)의 "색상"의 특성을 포함하는 유사 이미지들이 검색될 수 있음을 확인할 수 있다.Accordingly, as can be seen in (d) of FIG. 4, the “shape” of the first search image 101 and the “pattern” of the second search image 102 and the “color” of the third search image 103 It can be seen that similar images including the characteristics of "can be searched.

이어서, 상기 유사 이미지 제공 단계(S130)에서는, 상기 서버(120)가 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말(110)로 송신하게 된다.Subsequently, in the step of providing the similar image (S130 ), the server 120 transmits the similar image information for the searched similar image to the terminal 110.

이때, 상기 서버(120)는 상기 유사 이미지 정보로서 상기 검색된 유사 이미지자체를 전송할 수도 있으나, 상기 검색된 유사 이미지의URL 정보 등이 전달되어 단말(110)이 상기 URL 정보 등을 이용하여 상기 유사 이미지를 상기 서버(120)가 아닌 다른 장치로부터 수집하도록 할 수도 있다.At this time, the server 120 may transmit the searched similar image itself as the similar image information, but the URL information of the searched similar image is transmitted, so that the terminal 110 uses the URL information or the like to transmit the similar image. The server 120 may be collected from other devices.

덧붙여, 본 발명에 대하여 아래에서는 주로 "의류" 등의 예를 들어 설명하나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니며, 이외에도 본 발명은 검색 이미지나 검색 키워드 등 복수의 검색 데이터 정보의 특정한 속성들을 조합하여 유사 이미지를 검색하는 어플리케이션으로 다양하게 활용될 수 있다.In addition, the present invention will be mainly described with reference to examples such as "clothing" below, but the present invention is not limited to this. In addition, the present invention combines specific attributes of a plurality of search data information such as search images and search keywords. It can be used in a variety of applications to search for similar images.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법은, 사용자가 입력하는 복수의 검색 이미지를 이용하여 유사 이미지를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자가 입력하는 하나 이상의 검색 이미지와 하나 이상의 검색 텍스트를 이용하여 유사 이미지를 검색할 수도 있다.In addition, the image search method according to an embodiment of the present invention may not only search for a similar image using a plurality of search images input by the user, but also search for one or more search images and one or more search text input by the user. You can also search for similar images.

예를 들어, 도 5에서는 사용자가 제1 검색 이미지(302)와 함께 제2 검색 텍스트(301)를 입력한 경우를 예시하고 있다.For example, FIG. 5 illustrates a case in which the user inputs the second search text 301 together with the first search image 302.

이때, 상기 검색 정보 수신 단계에서(S110)에서는, 상기 서버(120)가 단말(110)로부터 상기 사용자가 입력한 제1 검색 이미지(302)와 그에 대한 제1 검색 속성 정보(305)와, 제2 검색 텍스트(301)와 그에 대한 제2 검색 기준 정보(304)를 포함하는 검색 정보를 수신하게 되며, 이에 따라 상기 유사 이미지 검색 단계(S120)에서는, 상기 서버(120)가 상기 제1 검색 이미지(302)에서 상기 제1 검색 속성 정보(도 5의 305에서 "무늬")에 대응하는 제1 검색 데이터 부분 정보(즉, 도 5의 제1 검색 이미지(302)의 "무늬")와, 상기 제2 검색 텍스트(301)에 대하여 상기 제2 검색 속성 정보(도 5의 304에서 "형태")에 대응하는 제2 검색 데이터 부분 정보(즉, 치마의 "형태")를 조합하여, 도 5의 제1 검색 이미지(302)의 "무늬"와 치마의 "형태"를 조합한 이미지에 대해 유사 이미지를 검색하게 된다.At this time, in the step of receiving the search information (S110), the server 120 receives the first search image 302 input by the user from the terminal 110 and the first search attribute information 305 for the user. 2 Search information including the search text 301 and second search criterion information 304 therefor is received. Accordingly, in the similar image search step (S120), the server 120 searches for the first search image. At 302, first search data partial information (ie, “pattern” of the first search image 302 in FIG. 5) corresponding to the first search attribute information (“pattern” in 305 in FIG. 5), and The second search text part 301 is combined with the second search data part information (ie, the "shape" of the skirt) corresponding to the second search attribute information ("shape" in 304 of FIG. 5), and is shown in FIG. Similar images are searched for an image combining the "pattern" of the first search image 302 and the "shape" of the skirt.

또한, 도 5에서 볼 수 있는 바와 같이 "색상"(도 5의 306)에 대한 검색 이미지 또는 검색 텍스트의 입력은 생략(도 5의 303 "pass")하였으므로, 유사 이미지를 검색함에 있어서 "색상"에 대한 제한은 없이 "형태"와 "무늬" 만을 기준으로 유사 이미지를 검색할 수 있다.In addition, as shown in FIG. 5, since the input of the search image or search text for “color” (306 in FIG. 5) is omitted (303 “pass” in FIG. 5), “color” in searching for a similar image Similar images can be searched on the basis of "shape" and "pattern" without limitation.

이에 따라, 도 5에서 볼 수 있는 바와 같이, 하나의 제1 검색 이미지(도 5의 (a))와 하나의 제2 검색 텍스트("치마")가 입력되면, 상기 제1 검색 이미지와 제2 검색 텍스트에 대한 각 검색 기준 속성 정보(도 4에서, 제1 검색 이미지(302)에 대한 "무늬"(305), 제2 검색 텍스트(301)에 대한 "형태"(304))를 기준으로 상기 제1 검색 이미지와 제2 검색 텍스트의 부분 정보를 조합한 이미지(제1 검색 이미지(302)의 "무늬"와 제2 검색 텍스트(301)의 "형태"를 가지는 이미지)에 대한 유사 이미지를 검색하게 된다.Accordingly, as can be seen in FIG. 5, when one first search image ((a) of FIG. 5) and one second search text (“skirt”) are input, the first search image and the second Based on each search criteria attribute information for the search text (in FIG. 4, “pattern” 305 for the first search image 302, “form” 304 for the second search text 301) Search for a similar image for an image that combines partial information of the first search image and the second search text (the image having the "pattern" of the first search image 302 and the "shape" of the second search text 301) Is done.

나아가, 본 발명에서 검색 이미지가 입력되면, 상기 검색 이미지 중 미리 정해진 객체(object)를 검출한 후, 상기 검출된 객체를 사용하여 이미지 검색을 수행할 수도 있다. 도 6(a)에서 볼 수 있는 바와 같이, 입력된 검색 이미지 중 객체에 해당하지 않는 영역이 존재하는 경우, 이로 인하여 사용자가 원하는 검색 이미지를 얻는데 장애가 될 수 있으므로, 입력된 검색 이미지 중 객체 영역을 검출한 후(도 6의 401), 검출된 객체 영역을 사용하여 이미지 검색을 수행(도 6의 (b))하는 경우 보다 정확한 검색 결과를 도출할 수 있게 된다.Furthermore, when a search image is input in the present invention, after detecting a predetermined object among the search images, an image search may be performed using the detected object. As shown in FIG. 6(a), if an area that does not correspond to an object among the inputted search images exists, this may interfere with obtaining a search image desired by the user. After the detection (401 in FIG. 6), if the image search is performed using the detected object area (FIG. 6 (b)), a more accurate search result can be derived.

이에 따라, 도 6의 (c)에서 볼 수 있는 바와 같이, 제1 검색 이미지(101)의 "형태"와 제2 검색 이미지(102)의 "무늬"와 제3 검색 이미지(103)의 "색상"의 특성을 포함하는 유사 이미지들이 검색될 수 있음을 확인할 수 있다.Accordingly, as can be seen in (c) of FIG. 6, the “shape” of the first search image 101 and the “pattern” of the second search image 102 and the “color” of the third search image 103 It can be seen that similar images including the characteristics of "can be searched.

또한, 본 발명에서는, "형태" 및 "무늬"에 대한 검색 이미지와 검색 텍스트만이 입력되고 "색상"에 대한 검색 이미지나 검색 키워드가 입력되지 않는 경우, 도 6의 (d)에서 볼 수 있는 바와 같이, 입력된 검색 이미지와 검색 텍스트에 따라 유사한 무늬를 가지는 치마이면서도 전혀 다른 색상을 가지는 경우도 검색될 수 있음을 알 수 있다.In addition, in the present invention, when only the search image and search text for "shape" and "pattern" are input and no search image or search keyword for "color" is input, it can be seen in FIG. 6(d). As shown, it can be seen that a skirt having a similar pattern according to the inputted search image and search text may be searched even if it has a completely different color.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에서는, 상기 단말(110)에서 상기 사용자가 미리 저장해둔 검색 이미지 및 그에 대한 검색 속성 정보를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하도록 할 수 있으며, 이에 따라 사용자는 미리 저장해둔 검색 이미지 및 그에 대한 검색 속성 정보를 사용하여 보다 편리하게 유사 이미지를 검색할 수도 있다.In addition, in the image search method according to an embodiment of the present invention, the terminal 110 may provide a user interface through which the user can select a previously stored search image and search attribute information on the search image. The user may search for a similar image more conveniently using the previously stored search image and search attribute information for the search image.

보다 구체적으로, 도 7에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 단말(110)에서는 사용자가 미리 저장해둔 "무늬" 목록(502)을 제공하여 사용자가 선택(201)하도록 할 수 있다. 이를 위하여, 사용자가 어떤 객체에 대한 사진을 찍으면, 이에 대한 검색 속성 정보를 선택할 수 있는 인터페이스(예를 들어, "형태", "무늬", "색상" 등을 선택할 수 있는 메뉴를 제공)를 제공하고, 사용자가 선택한 검색 속성 정보와 상기 사진을 상기 단말(110)에 저장하거나 상기 서버(120)로 전송하여 저장한 후, 차후에 사용자가 손쉽게 선택할 수 있도록 제공할 수 있다. 이때, 상기 사진 등은 이미지 자체로서 저장될 수도 있겠으나, 그 특징을 나타내는 자질(feature) 등으로 변환되어 저장될 수도 있다.More specifically, as can be seen in FIG. 7, the terminal 110 may provide the “pattern” list 502 that the user has previously stored so that the user can select 201. To this end, when a user takes a picture of an object, an interface for selecting search attribute information for the object (for example, a menu for selecting "shape", "pattern", "color", etc.) is provided. Then, the search attribute information selected by the user and the picture may be stored in the terminal 110 or transmitted to the server 120 for storage, and may be easily selected by the user later. At this time, the picture or the like may be stored as the image itself, but may be converted into a feature representing the characteristic or the like and stored.

나아가, 사용자에게 검색 이미지 및 그에 대한 검색 속성 정보를 제공하면서, 상기 사용자의 선택 이력이나 취향, 프로필, 통계치 등을 사용하여 추천하는 기능이 부가될 수도 있다.Furthermore, while providing a search image and search attribute information to the user, a function of recommending the user using the user's selection history or taste, profile, and statistics may be added.

예를 들어, 사용자가 평소에 도트 무늬의 원피스를 많이 검색한 경우, 사용자가 무늬 항목에 대한 검색 이미지나 검색 텍스트 등을 지정하지 않더라도, 도트 무늬의 조건을 추가해 검색한 결과를 사용자에게 추천할 수도 있으며, 또는 최근 1달간 사용자들이 많이 검색한 최신 유행 아이템에 해당하는 항목 및 그에 대한 검색 조건을 사용하여 검색한 결과를 사용자에게 추천할 수도 있다. 이 때 사용자들이 많이 검색한 항목은 해당 서비스를 이용하는 다른 모든 사용자들의 행동 패턴을 대상으로 선정될 수도 있음은 물론이고, 대상 사용자의 나이, 성별, 취향 등과 유사한 사용자들의 행동 패턴을 고려하여 선정될 수 있다.For example, if a user frequently searches for many pieces of a dot pattern, even if the user does not specify a search image or search text for a pattern item, the search result may be recommended to the user by adding a dot pattern condition. Alternatively, the search result may be recommended to the user by using an item corresponding to a trendy item searched by users a lot in the last month and a search condition therefor. In this case, items searched by users a lot may be selected as targets of behavior patterns of all other users who use the service, and may be selected in consideration of behavior patterns of users similar to the age, gender, and taste of the target users. have.

나아가, 사용자는 검색하고자 하는 이미지의 대상 물품 목록을 지정하여 상기 지정된 카테고리 범위 내에서 이미지 검색이 이루어지도록 할 수도 있다. 예를 들어, 사용자는 "의류"나 "가구" 등과 같이 텍스트 입력 또는 목록 선택 등을 통해 검색 대상 물품 목록을 지정할 수 있으며, 이러한 경우 본 발명에서는 상기 지정된 검색 대상 물품 목록의 범위 내에서 상기 검색 이미지나 검색 텍스트 등 복수의 검색 데이터 정보와 그에 대한 복수의 검색 속성 정보를 이용하여 이미지를 검색하게 된다.Furthermore, the user may designate a target product list of an image to be searched so that an image search is performed within the specified category range. For example, the user may specify a list of items to be searched through text input or list selection, such as "clothing" or "furniture", and in this case, in the present invention, the search image is within the range of the specified list of items to be searched for. B. An image is searched by using a plurality of search data information such as search text and a plurality of search attribute information therefor.

나아가, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에서는, 상기 입력된 복수의 검색 이미지에서 상기 복수의 검색 속성 정보에 대응하는 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출한 후, 상기 산출된 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 이용하여 데이터베이스(124)에 저장된 복수의 저장 이미지에서 유사 이미지를 검색할 수 있다.Further, in the image search method according to an embodiment of the present invention, after calculating a feature vector for each of a plurality of search image attributes corresponding to the plurality of search attribute information from the inputted plurality of search images, the calculated search image Similar images can be searched from a plurality of stored images stored in the database 124 using the feature vector for each attribute.

이때, 상기 데이터베이스(124)에서는 상기 복수의 저장 이미지와 함께 상기 복수의 저장 이미지에 대하여 상기 복수의 검색 속성 정보를 기준으로 산출되어 저장된 복수의 저장 이미지 속성별 특징 벡터를 저장하게 된다. 이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에서는, 상기 복수의 검색 이미지에서 산출된 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 상기 데이터베이스(124)에 저장된 복수의 저장 이미지 속성별 특징 벡터와 비교하여 상기 복수의 검색 이미지에 대한 각 검색 속성 정보를 기준으로 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공할 수 있다.At this time, the database 124 stores the feature vectors for each of the plurality of stored image attributes calculated and stored based on the plurality of search attribute information for the plurality of stored images together with the plurality of stored images. Accordingly, in the image retrieval method according to an embodiment of the present invention, a feature vector by a plurality of search image attributes calculated from the plurality of search images is compared with a feature vector by a plurality of stored image attributes stored in the database 124. Accordingly, an image similar to an image combining the plurality of search images may be searched and provided based on each search attribute information for the plurality of search images.

보다 구체적으로, 도 8에서 볼 수 있는 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에서, 상기 유사 이미지 검색 단계(S120)는, 상기 복수의 검색 이미지에서 상기 복수의 검색 속성 정보에 대응하는 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하는 검색 이미지 속성별 특징 벡터 산출 단계(S121) 및 데이터베이스(124)에 저장된 복수의 저장 이미지에 대하여 상기 복수의 검색 속성 정보를 기준으로 산출되어 저장된 복수의 저장 이미지 속성별 특징 벡터를 상기 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터와 대비하여 유사 이미지를 검색하는 데이터베이스 검색 단계(S122)를 포함할 수 있다.More specifically, as shown in FIG. 8, in the image search method according to an embodiment of the present invention, the similar image search step (S120) corresponds to the plurality of search attribute information in the plurality of search images. A plurality of search image attribute-specific feature vector calculation steps (S121) and a plurality of stored images stored in the database 124 are calculated based on the plurality of search attribute information and stored in a plurality of search image attribute-specific feature vectors to calculate the feature vectors It may include a database search step (S122) of searching for a similar image by comparing the feature vector for each stored image attribute with the feature vector for each of the searched image attributes.

나아가, 도 9에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터 산출 단계(S121)는, 상기 검색 이미지에 포함된 하나 이상의 객체를 검출하는 단계(S1211) 및 상기 하나 이상의 객체에 대하여 각각 상기 검색 속성 정보를 기준으로 하여 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하는 단계(S1212)를 포함할 수도 있다.Furthermore, as can be seen in FIG. 9, the feature vector calculating step (S121) for each attribute of the search image includes detecting one or more objects included in the search image (S1211) and the one or more objects, respectively. The step of calculating a feature vector for each search image attribute based on the search attribute information may be included (S1212 ).

이하 도 10 내지 도 12를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에서, 복수의 검색 이미지로부터 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하고 이를 이용하여 데이터베이스(124)에 저장된 복수의 저장 이미지 중에서 유사 이미지를 검색하는 방법을 보다 자세하게 설명한다.Hereinafter, in the image search method according to an embodiment of the present invention with reference to FIGS. 10 to 12, a feature vector for each search image attribute is calculated from a plurality of search images, and among them, among the plurality of stored images stored in the database 124 The method of searching for similar images will be described in more detail.

먼저, 사용자가 검색 이미지(701)를 촬영하거나 업로드 하는 등의 방법으로 입력하면(도 10의 (a)), 상기 검색 이미지(702)는 딥러닝(deep learning) 등 기계 학습 기술을 이용하여 학습된 신경망 모델로 입력되어 처리 프로세스를 거치게 된다.First, when a user inputs a method of photographing or uploading the search image 701 (FIG. 10(a)), the search image 702 is trained using a machine learning technique such as deep learning. It is input to the neural network model and goes through the processing process.

이때, 상기 신경망 모델은 딥러닝 기술의 일종인 R-CNN(Region with CNN features) 알고리즘 등을 기반으로 구성되어, 이에 따라 입력된 검색 이미지(701) 내에서 패션 아이템 등의 객체의 위치를 감지하는 객체 검출(object detector) 모델로 구현될 수 있으며(도 10의 (b) 에서 702, 703, 704), 나아가 상기 객체를 미리 정해진 종류에 따라 분류할 수도 있다. 보다 구체적으로, 상기 객체 검출(object detector) 모델로서는 YOLO v2 모델 등을 사용할 수 있으며, 이때 상기 YOLO v2 모델은 바운딩 박스(bounding box)가 있는 패션 아이템 이미지 등의 학습 데이터를 사용하여 학습시켜 구현할 수 있다.At this time, the neural network model is constructed based on a Region with CNN features (R-CNN) algorithm, which is a kind of deep learning technology, and accordingly detects the location of an object such as a fashion item in the inputted search image 701 It may be implemented as an object detector (object detector) model (702, 703, 704 in FIG. 10(b)), and further, the object may be classified according to a predetermined type. More specifically, as the object detector model, a YOLO v2 model or the like can be used, wherein the YOLO v2 model can be implemented by learning using learning data such as a fashion item image having a bounding box. have.

나아가, 본 발명의 일 실시예로서 상기 신경망 모델은 입력된 이미지에서 패션 아이템 등 객체의 위치를 감지한 후, 감지된 패션 아이템 등 객체를 상의, 하의, 가방, 신발, 아우터 등으로 분류할 수도 있다.Furthermore, as an embodiment of the present invention, the neural network model may classify the detected fashion items, such as objects, into tops, bottoms, bags, shoes, outers, etc. after detecting the position of the objects such as fashion items in the input image. .

또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에서는 신경망 모델을 이용하여 상기 검색 이미지(701)에 포함되는 패션 아이템 등 객체에 대하여 형태(category), 무늬(texture), 색상(color) 등 미리 정해진 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하는 특징 벡터 산출(feature vector extractor) 모델로서 구현될 수 있으며, 이에 따라 도 10의 (c)에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 검출된 객체(705, 706, 707)에 대하여 형태(category), 무늬(texture), 색상(color) 등 미리 정해진 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터(708)를 산출할 수 있게 된다.In addition, in an image search method according to an embodiment of the present invention, a shape, texture, color, and the like in advance for an object, such as a fashion item included in the search image 701, using a neural network model in advance It can be implemented as a feature vector extractor (feature vector extractor) model for calculating a feature vector for each search image attribute according to the specified search attribute information, and accordingly, as shown in FIG. 10(c), the detected object ( With respect to 705, 706, and 707, a feature vector 708 for each search image attribute according to predetermined search attribute information such as category, texture, and color may be calculated.

보다 구체적으로, 상기 특징 벡터 산출(feature vector extractor) 모델로서는 Inception v3 모델 등을 사용할 수 있으며, 이때 상기 Inception v3 모델은 미리 학습된 모델을 사용해 형태(category), 무늬(texture), 색상(color) 등 미리 정해진 검색 속성 정보에 따른 패션 아이템 이미지 등의 학습 데이터로 세부 튜닝(fine tuning)을 수행해 구현할 수 있다.More specifically, as the feature vector extractor model, an Inception v3 model or the like can be used, wherein the Inception v3 model uses a pre-trained model to create a category, texture, and color. It can be implemented by performing fine tuning with learning data such as a fashion item image according to predetermined search attribute information.

나아가, 상기 학습 데이터는 웹 크롤링(web crawling) 등을 통해 수집한 패션 아이템 이미지 등에서 객체의 위치 및 검색 속성 등을 태깅하여 제작될 수 있다.Furthermore, the learning data may be produced by tagging the location and search attribute of an object in a fashion item image collected through web crawling or the like.

보다 구체적인 예를 들어, 도 11의 제1 검색 이미지(801)가 입력되면 상기 제1 검색 이미지에 포함되는 객체들(802, 803, 804)가 감지될 수 있으며, 이어서 상기 각 개체들에 대하여 미리 정해진 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터가 산출되게 된다. 도 11의 제1 검색 이미지에서는 상의(802), 하의(803) 및 가방(804)의 객체가 검출되었고, 이어서 "형태" 검색 속성 정보에 따른 상기 상의(802)에 대한 검색 이미지 속성별 특성 벡터(802a)가 산출되었고({0.22, 0.8280, 0.3311, ...}), 상기 하의(803)에 대한 검색 이미지 속성별 특성 벡터(803a)가 산출되었으며({0.5213, 0.0027, 0.68, ...}), 또한 상기 가방(804)에 대한 검색 이미지 속성별 특성 벡터(804a)도 산출되었음을 알 수 있다({0.48, 0.0187, 0.241, ...}).For a more specific example, when the first search image 801 of FIG. 11 is input, the objects 802, 803, and 804 included in the first search image may be detected, and then, for each of the objects in advance A feature vector for each search image attribute according to predetermined search attribute information is calculated. In the first search image of FIG. 11, objects of the top 802, bottom 803, and bag 804 were detected, and then a feature vector for each of the search image attributes for the top 802 according to the "form" search attribute information. (802a) was calculated ({0.22, 0.8280, 0.3311, ...}), and the characteristic vector 803a for each search image attribute for the bottom 803 was calculated ({0.5213, 0.0027, 0.68, ... }) Also, it can be seen that the characteristic vector 804a for each search image attribute for the bag 804 has been calculated ({0.48, 0.0187, 0.241, ...}).

또한, 사용자가 입력한 다른 검색 이미지로부터는 "무늬", "색상" 등의 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터가 산출되게 된다. 예를 들어, 제2 검색 이미지에 대해서는 "무늬" 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하고(예를 들어, {0.761, 0.8616, 0.135, ...}), 제3 검색 이미지에 대해서는 "색상" 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출한 후(예를 들어, {0.101, 0.1672, 0.583, ...}), 상기 제1 검색 이미지의 상의에 대한 "형태" 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터({0.22, 0.8280, 0.3311, ...})와 상기 제2 검색 이미지에 대한 "무늬" 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터({0.761, 0.8616, 0.135, ...})와 제3 검색 이미지에 대한 "색상" 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터({0.101, 0.1672, 0.583, ...})를 조합함으로써([{0.22, 0.8280, 0.3311, ...}, {0.761, 0.8616, 0.135, ...}, {0.101, 0.1672, 0.583, ...}], 이를 이용하여 제1 검색 이미지의 "형태"와 제2 검색 이미지의 "무늬"와 제3 검색 이미지의 "색상"이 조합된 이미지와 유사한 유사 이미지들을 효과적으로 검색할 수 있게 된다.Also, a feature vector for each search image attribute according to search attribute information such as "pattern" and "color" is calculated from other search images input by the user. For example, for the second search image, a feature vector for each search image attribute according to “pattern” search attribute information is calculated (eg, {0.761, 0.8616, 0.135, ...}), and the third search image is For, after calculating a feature vector for each search image attribute according to the "color" search attribute information (for example, {0.101, 0.1672, 0.583, ...)), search for a "shape" for the top of the first search image Feature vector ({0.22, 0.8280, 0.3311, ...}) per search image attribute according to attribute information and feature vector per search image attribute according to "pattern" search attribute information for the second search image ({0.761, 0.8616) , 0.135, ...}) and a feature vector ({0.101, 0.1672, 0.583, ...}) for each search image attribute according to "color" search attribute information for the third search image ([{0.22, 0.8280, 0.3311, ...}, {0.761, 0.8616, 0.135, ...}, {0.101, 0.1672, 0.583, ...}], using this, the "shape" of the first search image and the second search image It is possible to effectively search similar images similar to the image in which the "pattern" of and the "color" of the third search image are combined.

나아가, 상기 데이터베이스(124)에 저장되는 저장 이미지에 대해서도, 도 12에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 저장 이미지에 포함되는 객체들을 감지한 후, 이어서 상기 감지된 객체(도 12의 901)에 대하여 미리 정해진 검색 속성 정보에 따른 저장 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하게 된다. Furthermore, for the stored image stored in the database 124, as can be seen in FIG. 12, after detecting the objects included in the stored image, the detected object (901 in FIG. 12) in advance The feature vector for each stored image attribute according to the determined search attribute information is calculated.

이에 따라, 도 12의 저장 이미지에서 검출된 객체(901)에 대하여, 미리 정해진 검색 속성 정보 "형태", "무늬", "색상" 별로 저장 이미지 속성별 특성 벡터(902)가 산출되었다(형태 : {0.22, 0.8280, 0.3311, ...}, 무늬 : {0.342, 0.081, 0.0017, ...}, 색상 : {0.84, 0.5402, 0.7813, ...}).Accordingly, for the object 901 detected in the stored image of FIG. 12, a characteristic vector 902 for each stored image attribute was calculated according to predetermined search attribute information “shape”, “pattern”, and “color” (shape: {0.22, 0.8280, 0.3311, ...}, pattern: {0.342, 0.081, 0.0017, ...}, color: {0.84, 0.5402, 0.7813, ...}).

이에 따라, 상기 검색 속성 정보 별 저장 이미지 속성별 특성 벡터는 데이터베이스(124)에 저장되어(도 12의 903) 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지에 대한 유사 이미지를 검색하는데 사용될 수 있다.Accordingly, the characteristic vector for each stored image attribute for each search attribute information is stored in the database 124 (903 in FIG. 12) and can be used to search for a similar image for an image combining a plurality of search images.

나아가, 상기 데이터베이스(124)에는 저장 이미지에 대하여 상기 복수의 저장 이미지 속성별 특징 벡터가 연결된 연결 저장 이미지 특징 벡터가 저장될 수 있으며, 이러한 경우 상기 서버(120)는 상기 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터가 연결된 연결 검색 이미지 특징 벡터를 생성한 후, 상기 데이터베이스(124)에 저장된 상기 연결 저장 이미지 특징 벡터와의 유사성을 기준으로 유사 이미지를 검색할 수 있다.Further, the database 124 may store a connection storage image feature vector to which the feature vectors for each of the plurality of stored image attributes are connected to the stored image, in which case the server 120 may feature the plurality of search image attributes. After generating a linked search image feature vector to which a vector is connected, a similar image can be searched based on the similarity with the linked stored image feature vector stored in the database 124.

이에 따라, 상기 복수의 검색 이미지에 대한 각 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 조합하여, 조합된 검색 이미지 속성별 특징 벡터와 유사한 저장 이미지 속성별 특징 벡터를 가지는 저장 이미지를 검색함으로써, 복수의 검색 이미지에 대하여 각 검색 속성들을 기준으로 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지와 유사한 이미지를 효과적으로 검색하여 제공할 수 있게 된다.Accordingly, by combining feature vectors for each of the search image attributes for the plurality of search images, a stored image having a feature vector for each stored image attribute similar to the feature vector for each combined search image attribute is searched for a plurality of search images. With respect to each search attribute, it is possible to effectively search for and provide an image similar to an image combining the plurality of search images.

또한, 도 13에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 시스템(100)의 동작을 보다 자세하게 설명하기 위한 도면이 예시되어 있다.In addition, FIG. 13 is a diagram for explaining in detail the operation of the image search method, the apparatus and the system 100 according to an embodiment of the present invention.

이하, 도 13을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 시스템(100)의 동작을 보다 자세하게 살핀다.Hereinafter, the operation of the image search method, apparatus, and system 100 according to an embodiment of the present invention will be described in more detail with reference to FIG. 13.

먼저, 도 13에서 볼 수 있는 바와 같이, 사용자는 단말(110)을 이용하여 복수의 검색 이미지(601, 602, 603) 등 검색 데이터 정보를 입력할 수 있다.First, as shown in FIG. 13, a user may input search data information such as a plurality of search images 601, 602, and 603 using the terminal 110.

보다 구체적인 예로서, 사용자가 도 3과 같이 제1 검색 이미지(101), 제2 검색 이미지(102) 및 제3 검색 이미지(103)을 입력한 경우를 들 수 있다. 이때, 상기 복수의 검색 이미지(601, 602, 603) 중 일부 또는 전부에 대하여, 도 6의 (b)에서 설명한 바와 같이, 객체(예를 들어, 패션 아이템 등)를 검출하는 프로세스를 거칠 수도 있다(604).As a more specific example, a case in which the user inputs the first search image 101, the second search image 102, and the third search image 103 as shown in FIG. At this time, for some or all of the plurality of search images 601, 602, and 603, as described in FIG. 6(b), a process of detecting an object (for example, a fashion item, etc.) may be performed. (604).

이어서, 상기 복수의 검색 이미지(601, 602, 603) 또는 검출된 객체(604)에 대하여 신경망 모델 등을 적용하여 형태(category), 무늬(texture), 색상(color) 등 미리 정해진 검색 속성 정보에 따른 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하게 된다(605, 606, 607).Subsequently, a neural network model or the like is applied to the plurality of search images 601, 602, and 603 to detect predetermined search attribute information such as category, texture, and color. A feature vector for each search image attribute is calculated (605, 606, 607).

이에 따라, 상기 산출된 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터(605, 606, 607)을 조합하여 유사 이미지를 검색할 수도 있겠으나, 더 나아가 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 시스템(100)에서는 벡터 양자화 및 인덱싱(vector quantization & indexing) 기법을 적용하여 대용량의 저장 이미지로부터 보다 빠르게 유사 이미지를 검색할 수도 있다.Accordingly, similar images may be searched by combining the calculated feature vectors 605, 606, and 607 for each attribute of the search image, but further, an image search method, apparatus, and system according to an embodiment of the present invention In (100), a vector quantization & indexing technique may be applied to search similar images more quickly from a large storage image.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 시스템(100)에서는, 상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터에 포함되는 복수의 원소를 크기 기준으로 정렬한 후, 가장 크기가 큰 상위 k개의 원소들의 상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터에서의 위치를 나타내는 인덱스 값을 원소로 가지는 인덱스 특징 벡터를 산출(도 13의 608, 609, 610)한 후, 상기 인덱스 특징 벡터를 이용하여 상기 검색 이미지에 대한 유사 이미지를 검색할 수도 있다.Accordingly, in the image search method, apparatus, and system 100 according to an embodiment of the present invention, after sorting a plurality of elements included in the feature vector for each attribute of the search image by size, the top k having the largest size After calculating an index feature vector having an index value as an element indicating the position in the feature vector for each search image attribute of the elements (608, 609, 610 in FIG. 13), the index feature vector is used to search the image. You can also search for similar images.

보다 구체적인 예를 들어, 도 14와 도 15에서는 본 발명의 일 실시예에 따라 인덱스 특징 벡터를 산출하여 유사 이미지를 검색하는 방법을 설명하고 있다. For a more specific example, FIGS. 14 and 15 illustrate a method of retrieving a similar image by calculating an index feature vector according to an embodiment of the present invention.

먼저, 도 14에서 볼 수 있는 바와 같이, 두 개의 이미지(검색 이미지 또는 저장 이미지 모두 가능)가 유사한 형태를 가지는 경우(예를 들어 도 14의 의류 A와 의류 A')), 상기 각 이미지의 "형태" 기준 (검색 또는 저장) 이미지 속성별 특징 벡터는 큰 값을 가지는 원소가 서로 유사한 위치에(즉, 유사한 인덱스 값에) 위치하게 된다. 반면, 이미지가 서로 다른 형태를 가지는 경우(예를 들어, 도 14의 의류 B)에는 상기 각 이미지의 "형태" 기준 이미지 속성별 특징 벡터도 상당히 다른 값을 가지게 된다.First, as shown in FIG. 14, when two images (both search images and stored images) have similar shapes (for example, clothing A and clothing A'in FIG. 14), the " Shape" criteria (search or store) The feature vector for each image attribute is such that elements with large values are located at similar locations (ie, at similar index values). On the other hand, if the images have different shapes (for example, clothing B in FIG. 14), the feature vectors for each “image” reference image attribute of each image also have significantly different values.

즉, 도 14의 예에서 볼 수 있는 바와 같이, 이미지가 서로 유사한 형태를 가지는 경우(도 14의 의류 A, 의류 A')에는 상기 이미지에 대한 "형태" 기준 이미지 속성별 특징 벡터도 서로 유사한 위치에 큰 값을 가지는 원소가 위치(도 14의 1001, 1002, 1003)하게 되고, 이미지가 이와 다른 형태를 가지는 경우(예를 들어, 도 14의 의류 B)에는 상기 이미지의 "형태" 기준 이미지 속성별 특징 벡터도 상당히 다른 값을 가지게 된다. 이에 따라, 각 이미지의 "형태" 기준 이미지 속성별 특징 벡터가 유사한 패턴을 보이는 경우, 상기 각 이미지는 서로 동일하거나 유사한 형태를 가질 가능성이 높아진다.That is, as can be seen in the example of FIG. 14, when the images have similar shapes (clothing A and clothing A'in FIG. 14), feature vectors for each of the “form” reference image attributes for the image are also similar to each other. When an element having a large value is positioned (1001, 1002, 1003 in FIG. 14), and the image has a different shape (for example, clothing B in FIG. 14), the “form” reference image attribute of the image Star feature vectors also have significantly different values. Accordingly, when a feature vector for each "image" reference image attribute of each image shows a similar pattern, the likelihood of each image having the same or similar shape increases.

따라서, 본 발명에서는 상기 이미지 속성별 특징 벡터에 포함되는 복수의 원소(element) 중에서 상기 원소의 크기를 기준으로 미리 정해진 개수의 일부 원소를 산출하여 인덱스 특징 벡터를 구성하고, 상기 일부 원소만을 포함하는 인덱스 특징 벡터를 이용하여 유사 이미지를 산출함으로써, 소요되는 전산 자원을 줄이면서도 유사 이미지를 신속하고 효율적으로 검색할 수 있게 된다.Therefore, in the present invention, among a plurality of elements included in the feature vector for each image attribute, a predetermined number of elements are calculated based on the size of the elements to construct an index feature vector, and only the partial elements are included. By calculating the similar image using the index feature vector, it is possible to quickly and efficiently search the similar image while reducing the computational resources required.

나아가, 상기 인덱스 특징 벡터는, 도 15에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 복수의 원소를 포함하는 이미지 속성별 특징 벡터에서 크기를 기준으로 미리 정해진 개수만큼 산출된 일부 원소를 그 크기 순으로 정렬한 후(top-k), 상기 산출된 일부 원소들의 상기 이미지 속성별 특징 벡터에서의 위치를 나타내는 각 인덱스 값으로 상기 인덱스 특징 벡터를 구성할 수 있다.Further, as shown in FIG. 15, the index feature vector sorts some elements calculated by a predetermined number based on a size in a feature vector for each image attribute including the plurality of elements in order of size thereof (top-k), the index feature vector may be constructed with each index value indicating a position in the feature vector for each image attribute of the calculated some elements.

보다 구체적인 예를 들어, 도 15에서 이미지에 대한 이미지 속성별 특징 벡터(1101)가 주어지면, 상기 이미지 속성별 특징 벡터의 원소 중 크기를 기준으로 미리 정해진 개수(도 15에서는 8개)의 원소를 산출(도 15에서 "7, 7, 6, 8, 7, 7, 7, 9")하고, 그 크기 순으로 정렬(위의 예에서 "9, 8, 7, 7, 7, 7, 7, 6")한 후, 상기 산출된 원소들의 상기 이미지 속성별 특징 벡터에서의 위치를 나타내는 각 인덱스 값("9"의 인덱스(위치)는 "19, "8"의 인덱스는 "15", "7"의 인덱스는 "2, 3, 16, 17, 18"(5개이므로 순차 나열), "6"의 인덱스는 "11")으로 상기 이미지에 대한 인덱스 특징 벡터(도 15의 1102)을 구성({19, 15, 2, 3, 16, 17, 18, 11})할 수 있게 된다.For a more specific example, when a feature vector 1101 for each image attribute is given in FIG. 15, a predetermined number (8 in FIG. 15) of elements of the feature vector element for each image attribute is given. Calculate ("7, 7, 6, 8, 7, 7, 7, 9" in FIG. 15) and sort by size ("9, 8, 7, 7, 7, 7, 7, in the example above) 6"), the index values (positions) of each index value ("9") indicating the position in the feature vector for each image attribute of the calculated elements are "19", "15", "15", "7 The index feature vector (1102 in FIG. 15) is composed of "2, 3, 16, 17, and 18" (sequentially listed because there are 5), and the index of "6" is "11") ( {19, 15, 2, 3, 16, 17, 18, 11}).

이에 따라, 각 이미지에 대한 인덱스 특징 벡터는 각 이미지에 대한 이미지 속성별 특징 벡터보다 크게 줄어든 원소 만을 가지면서도 각 이미지의 유사성을 효율적으로 판단할 수 있어, 소요되는 전산 자원을 줄이면서도 유사 이미지를 신속하고 효율적으로 검색할 수 있게 된다.Accordingly, the index feature vector for each image can effectively determine the similarity of each image while having only the element significantly reduced than the feature vector for each image attribute for each image, so that the similar image can be quickly reduced while reducing the computational resources required. And efficient search.

이에 따라, 상기 복수의 검색 이미지(601, 602, 603)에 대한 인덱스 특징 벡터(F1, F2, F3)가 산출(608, 609, 610)될 수 있으며, 또한 데이터베이스(도 13의 611)에도 저장 이미지에 대한 인덱스 특징 벡터가 저장되어 있는 바, 상기 복수의 검색 이미지(601, 602, 603)에 대한 인덱스 특징 벡터를 조합한 경우(F1, F2, F3)와 유사한 인덱스 특징 벡터를 가지는 저장 이미지를 검색함으로써, 상기 복수의 검색 이미지(601, 602, 603)에 대한 각 검색 속성들을 기준으로 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공할 수 있게 된다.Accordingly, index feature vectors F1, F2, and F3 for the plurality of search images 601, 602, and 603 can be calculated (608, 609, 610), and also stored in a database (611 in FIG. 13). Since the index feature vector for the image is stored, a stored image having an index feature vector similar to the case where the index feature vectors for the plurality of search images 601, 602, and 603 are combined (F1, F2, F3) By searching, it is possible to search for and provide an image similar to an image combining the plurality of search images based on respective search attributes for the plurality of search images 601, 602, and 603.

이때, 상기 데이터베이스(611)에 저장된 저장 이미지의 인덱스 특징 벡터와 상기 복수의 검색 이미지(601, 602, 603)에 대한 인덱스 특징 벡터를 조합한 경우(F1, F2, F3)의 유사도를 산정함에 있어서는 MTC(Matched Term Count), TF-IDF, BM25 등 색인 기반 검색 기술을 활용하는 것이 바람직하다.At this time, when calculating the similarity between the index feature vector of the stored image stored in the database 611 and the index feature vector for the plurality of search images 601, 602, 603 (F1, F2, F3) It is desirable to utilize index-based search techniques such as MTC (Matched Term Count), TF-IDF, and BM25.

또한, 도 16에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(110) 관점의 이미지 검색 방법의 순서도를 도시하고 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 단말(110) 관점에서의 이미지 검색 방법에 대한 보다 자세한 내용은 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 서버(120) 관점에서의 이미지 검색 방법에 대한 설명으로부터 유추될 수 있는 바, 아래에서 보다 자세한 설명은 생략하고 그 요지를 중심으로 기술한다.16 is a flowchart of an image search method from the perspective of the terminal 110 according to an embodiment of the present invention. More detailed information on the image search method from the perspective of the terminal 110 according to an embodiment of the present invention can be inferred from the description of the image search method from the perspective of the server 120 according to an embodiment of the present invention described above. As it can, a more detailed description is omitted below and the focus is on the subject matter.

먼저, 도 16에서 볼 수 있는 바와 같이, 단말(110)이 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 서버(120)로 송신하는 검색 정보 송신 단계(S210), 상기 서버(120)로부터 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 수신하는 유사 이미지 정보 수신 단계(S220) 및 상기 사용자에게 상기 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 제공하는 유사 이미지 정보 제공 단계(S230)를 포함할 수 있다.First, as can be seen in Figure 16, the terminal 110 transmits a plurality of search data information including one or more search images input by the user to the server 120, the search information transmission step (S210), the server Similar image information receiving step of receiving the similar image information for the searched similar image by combining the search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information from (120) S220) and providing the similar image information providing the similar image information for the similar image to the user (S230).

이때, 상기 검색 정보 송신 단계(S210)에서는, 상기 복수의 검색 데이터 정보와 함께 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 복수의 검색 속성 정보를 송신할 수도 있다.At this time, in the search information transmission step (S210), a plurality of search attribute information for the plurality of search data information may be transmitted together with the plurality of search data information.

또한, 상기 검색 정보 송신 단계(S210)는, 도 17에서 볼 수 있는 바와 같이, 상기 하나 이상의 검색 이미지에서 상기 복수의 검색 속성 정보에 대응하는 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하는 검색 이미지 속성별 특징 벡터 산출 단계(S211) 및 상기 산출된 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 상기 서버(120)로 송신하는 검색 이미지 속성별 특징 벡터 송신 단계(S212)를 포함할 수 있다.In addition, the search information transmission step (S210), as can be seen in Figure 17, the search image attribute to calculate a feature vector for each of the plurality of search image attributes corresponding to the plurality of search attribute information from the one or more search images It may include a step of calculating a feature vector for each star (S211) and a step of transmitting a feature vector for each search image attribute (S212) for transmitting the calculated feature vectors for each of the search image attributes to the server 120.

나아가, 상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터 송신 단계(S211)에서는, 상기 하나 이상의 검색 이미지에서 상기 복수의 검색 속성 정보에 대응하여 산출된 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 연결하여 하나의 연결 검색 이미지 특징 벡터를 생성하여 상기 서버(120)로 송신할 수 있다.Furthermore, in the step of transmitting a feature vector for each of the search image attributes (S211 ), a plurality of search image attribute-specific feature vectors calculated corresponding to the plurality of search attribute information in the one or more search images are connected to each other, thereby generating a single connection search image feature. Vectors can be generated and transmitted to the server 120.

또한, 본 발명의 또 다른 측면에 따른 컴퓨터 프로그램은 앞서 살핀 이미지 검색 방법의 각 단계를 컴퓨터에서 실행시키기 위하여 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램인 것을 특징으로 한다. 상기 컴퓨터 프로그램은 컴파일러에 의해 만들어지는 기계어 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램뿐만 아니라, 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램일 수도 있다. 이때, 상기 컴퓨터로서는 퍼스널 컴퓨터(PC)나 노트북 컴퓨터 등에 한정되지 아니하며, 서버, 스마트폰, 태블릿 PC, PDA, 휴대전화 등 중앙처리장치(CPU)를 구비하여 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있는 일체의 정보처리 장치를 포함한다. 또한, 상기 상기 컴퓨터로 판독 가능한 매체는 전자적 기록 매체(예를 들면, 롬, 플래시 메모리, 등), 마그네틱 저장매체(예를 들면, 플로피 디스크, 하드디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같이 컴퓨터로 판독이 가능한 일체의 저장매체를 포함한다. In addition, the computer program according to another aspect of the present invention is characterized in that the computer program stored in a computer-readable medium in order to execute each step of the above-mentioned salpin image retrieval method on a computer. The computer program may be a computer program including high-level language codes that can be executed on a computer using an interpreter, as well as a computer program including machine code generated by a compiler. In this case, the computer is not limited to a personal computer (PC) or a notebook computer, and is equipped with a central processing unit (CPU) such as a server, a smart phone, a tablet PC, a PDA, and a mobile phone, and performs any information processing capable of executing a computer program. Device. In addition, the computer-readable medium may be an electronic recording medium (eg, ROM, flash memory, etc.), magnetic storage medium (eg, floppy disk, hard disk, etc.), optical reading medium (eg, CD-ROM, DVD, etc.).

또한, 도 18에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 서버(120)의 구성도를 예시하고 있다.In addition, FIG. 18 illustrates a configuration diagram of the server 120 that provides image search according to an embodiment of the present invention.

도 18에서 볼 수 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 서버(120)는 검색 정보 수신부(121), 유사 이미지 검색부(122) 및 유사 이미지 정보 송신부(123)를 포함하여 구성될 수 있다.As can be seen in Figure 18, the server 120 that provides an image search according to an embodiment of the present invention includes a search information receiving unit 121, a similar image search unit 122 and a similar image information transmission unit 123 Can be configured.

아래에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 서버(120)를 각 구성요소 별로 나누어 살핀다. 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 서버(120)에 대한 보다 자세한 내용은 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에 대한 설명으로부터 유추될 수 있는 바, 아래에서 보다 자세한 설명은 생략한다.Below, the server 120 providing an image search according to an embodiment of the present invention is divided into components and examined. For more information about the server 120 that provides an image search according to an embodiment of the present invention can be inferred from the description of the image search method according to an embodiment of the present invention described above, more detailed below Description is omitted.

먼저, 상기 검색 정보 수신부(121)에서는, 단말(110)로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하게 된다.First, the search information receiving unit 121 receives a plurality of search data information including one or more search images input by a user from the terminal 110.

이때, 상기 검색 정보 수신부(121)에서는, 상기 복수의 검색 데이터 정보와 함께 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 복수의 검색 속성 정보를 수신할 수도 있다.In this case, the search information receiving unit 121 may receive a plurality of search attribute information for the plurality of search data information together with the plurality of search data information.

또한, 상기 유사 이미지 검색부(122)에서는 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하게 된다.In addition, the similar image search unit 122 searches for a similar image by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information.

마지막으로, 상기 유사 이미지 제공부(123)에서는 상기 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말로 송신하게 된다.Finally, the similar image providing unit 123 transmits similar image information for the searched similar image to the terminal.

또한, 도 19에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 단말(110)의 구성도를 예시하고 있다.In addition, FIG. 19 illustrates a configuration diagram of a terminal 110 that provides image search according to an embodiment of the present invention.

도 19에서 볼 수 있는 바와 같이 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 단말(110)은 검색 정보 송신부(111), 유사 이미지 정보 수신부(112) 및 유사 이미지 정보 제공부(113)를 포함하여 구성될 수 있다.As can be seen in Figure 19, the terminal 110 for providing image search according to an embodiment of the present invention includes a search information transmitting unit 111, a similar image information receiving unit 112, and a similar image information providing unit 113. It can be configured to include.

아래에서는 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 단말(110)을 각 구성요소 별로 나누어 살핀다. 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색을 제공하는 단말(110)에 대한 보다 자세한 내용은 앞서 설명한 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법에 대한 설명으로부터 유추될 수 있는 바, 아래에서 보다 자세한 설명은 생략한다.Below, the terminal 110 providing an image search according to an embodiment of the present invention is divided into components and examined. For more information about the terminal 110 providing an image search according to an embodiment of the present invention, it can be inferred from the description of the image search method according to an embodiment of the present invention described above. Description is omitted.

먼저, 상기 검색 정보 송신부(111)에서는, 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 서버(120)로 송신하게 된다.First, the search information transmission unit 111 transmits a plurality of search data information including one or more search images input by a user to the server 120.

이때, 상기 검색 정보 송신부(111)에서는, 상기 복수의 검색 데이터 정보와 함께 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 복수의 검색 속성 정보를 송신할 수도 있다.In this case, the search information transmitting unit 111 may transmit a plurality of search attribute information for the plurality of search data information together with the plurality of search data information.

또한, 상기 유사 이미지 정보 수신부(112)에서는 상기 서버(120)로부터 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 수신하게 된다.In addition, the similar image information receiving unit 112 in the plurality of search data information from the server 120, the search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information is combined to the searched similar image You will receive similar image information for.

마지막으로, 상기 유사 이미지 정보 제공부(113)에서는 상기 사용자에게 상기 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 제공하게 된다.Finally, the similar image information providing unit 113 provides similar image information for the similar image to the user.

이에 따라, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 검색 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램에서는, 주어진 검색 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공함에 있어, 주어진 검색 이미지의 특정한 속성을 기준으로 유사 이미지를 검색하여 제공할 수 있으며, 나아가 복수의 검색 이미지에 대한 각 검색 속성들을 기준으로 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지와 유사한 이미지를 검색하여 제공함으로써, 상기 복수의 검색 이미지를 조합한 이미지에 대한 유사 이미지를 보다 편리하고 정확하게 제공 받을 수 있게 된다.Accordingly, in an image search method, apparatus, and computer program according to an embodiment of the present invention, in searching for and providing an image similar to a given search image, a similar image is searched and provided based on specific attributes of a given search image. Further, by searching and providing an image similar to the image combining the plurality of search images based on respective search attributes for the plurality of search images, the similar image for the image combining the plurality of search images is more convenient. And accurately provided.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서 본 발명에 기재된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의해서 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The above description is merely illustrative of the technical idea of the present invention, and those skilled in the art to which the present invention pertains may make various modifications and variations without departing from the essential characteristics of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present invention are not intended to limit the technical spirit of the present invention, but to explain them, and are not limited to these embodiments. The scope of protection of the present invention should be interpreted by the following claims, and all technical spirits within the equivalent range should be interpreted as being included in the scope of the present invention.

100 : 이미지 검색 시스템
110, 110a, 110b : 단말
111 : 검색 정보 송신부
112 : 유사 이미지 정보 수신부
113 : 유사 이미지 정보 제공부
120 : 서버
121 : 검색 정보 수신부
122 : 유사 이미지 검색부
123 : 유사 이미지 정보 송신부
124 : 데이터베이스
130 : 네트워크
100: image search system
110, 110a, 110b: terminal
111: search information transmitter
112: similar image information receiving unit
113: Similar image information providing unit
120: server
121: search information receiving unit
122: Similar image search unit
123: Similar image information transmitter
124: database
130: network

Claims (15)

서버가 단말로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하는 검색 정보 수신 단계;
상기 서버가 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 데이터베이스에 저장된 복수의 이미지에서 유사 이미지를 검색하는 유사 이미지 검색 단계; 및
상기 서버가 상기 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말로 송신하는 유사 이미지 제공 단계;
를 포함하며,
상기 데이터베이스에는 상기 복수의 이미지에 대하여 미리 검색 속성 정보 별로 산출된 저장 이미지 속성별 특징 벡터에 포함되는 복수의 원소 중에서 상기 원소의 크기를 기준으로 미리 정해진 개수의 일부 원소를 산출한 후 상기 일부 원소의 위치를 나타내는 인덱스 값으로 구성된 인덱스 특징 벡터가 저장되어,
상기 유사 이미지 검색 단계에서는,
상기 인덱스 특징 벡터를 이용하여 상기 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
A search information receiving step in which the server receives a plurality of search data information including one or more search images input by a user from a terminal;
A similar image search step in which the server searches similar images from a plurality of images stored in a database by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information; And
A similar image providing step in which the server transmits similar image information on the searched similar image to the terminal;
It includes,
In the database, a predetermined number of elements are calculated based on the size of the elements among a plurality of elements included in the feature vector for each stored image attribute calculated in advance for each of the plurality of images, and then the elements of the some elements are calculated. An index feature vector consisting of index values representing the location is stored,
In the similar image search step,
And searching the similar image using the index feature vector.
제1항에 있어서,
상기 검색 정보 수신 단계에서는,
상기 사용자가 입력한 복수의 검색 이미지 및 상기 복수의 검색 이미지에 대한 복수의 검색 속성 정보를 수신하며,
상기 유사 이미지 검색 단계에서는,
상기 복수의 검색 속성 정보 별로 상기 복수의 검색 이미지에서 대응하는 검색 이미지 부분 정보들을 조합하여 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 1,
In the step of receiving the search information,
Receiving a plurality of search images input by the user and a plurality of search attribute information for the plurality of search images,
In the similar image search step,
An image retrieval method comprising searching for similar images by combining corresponding retrieval image partial information from the retrieval images for each of the plurality of retrieval attribute information.
제2항에 있어서,
상기 유사 이미지 검색 단계는,
상기 복수의 검색 이미지에서 상기 복수의 검색 속성 정보에 대응하는 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하는 검색 이미지 속성별 특징 벡터 산출 단계; 및
데이터베이스에 저장된 복수의 저장 이미지에 대하여 상기 복수의 검색 속성 정보를 기준으로 산출되어 저장된 복수의 저장 이미지 속성별 특징 벡터를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 데이터베이스 검색 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 2,
The similar image search step,
A feature vector calculation step for each search image attribute for calculating a feature vector for each search image attribute corresponding to the plurality of search attribute information from the plurality of search images; And
A database search step of searching for similar images using a plurality of stored image attribute-specific feature vectors calculated and stored based on the plurality of search attribute information for a plurality of stored images stored in a database;
Image search method comprising a.
제3항에 있어서,
상기 데이터베이스에는 상기 복수의 저장 이미지에 대하여 상기 복수의 저장 이미지 속성별 특징 벡터가 연결된 연결 저장 이미지 특징 벡터가 저장되며,
상기 유사 이미지 검색 단계에서는,
상기 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터가 연결된 연결 검색 이미지 특징 벡터를 생성한 후,
상기 연결 저장 이미지 특징 벡터와의 유사성을 기준으로 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 3,
In the database, a linked storage image feature vector to which the feature vectors for each of the plurality of stored image attributes are connected to the plurality of stored images is stored,
In the similar image search step,
After generating a connection search image feature vector to which the feature vectors for each of the plurality of search image attributes are connected,
And searching for a similar image based on the similarity with the linked storage image feature vector.
제3항에 있어서,
상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터 산출 단계는,
상기 검색 이미지에 포함된 하나 이상의 객체를 검출하는 단계; 및
상기 하나 이상의 객체에 대하여 각각 상기 검색 속성 정보를 기준으로 하여 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하는 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 3,
The feature vector calculating step for each attribute of the search image is
Detecting one or more objects included in the search image; And
Calculating a feature vector for each search image attribute based on the search attribute information for each of the one or more objects;
Image search method comprising a.
제3항에 있어서,
상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터 산출 단계에서는,
상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터에 포함되는 복수의 원소를 크기 기준으로 정렬한 후, 가장 크기가 큰 상위 k개의 원소들의 상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터에서의 위치를 나타내는 인덱스 값을 원소로 가지는 인덱스 특징 벡터를 산출하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 3,
In the feature vector calculation step for each attribute of the search image,
After sorting a plurality of elements included in the feature vector for each search image attribute by size, an index feature having as an element an index value indicating a position in the feature vector for each search image attribute of the top k elements having the largest size. An image search method characterized by calculating a vector.
제1항에 있어서,
상기 검색 정보 수신 단계에서는,
상기 사용자가 입력한 제1 검색 이미지와 그에 대한 제1 검색 속성 정보와, 제2 검색 텍스트와 그에 대한 제2 검색 속성 정보를 포함하는 검색 정보를 수신하며,
상기 유사 이미지 검색 단계에서는,
상기 제1 검색 이미지에서 상기 제1 검색 속성 정보에 대응하는 제1 검색 데이터 부분 정보와, 상기 제2 검색 텍스트에 대하여 상기 제2 검색 속성 정보에 대응하는 제2 검색 데이터 부분 정보가 조합된 정보를 이용하여 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 1,
In the step of receiving the search information,
Receiving search information including a first search image input by the user, first search attribute information therefor, and second search text and second search attribute information therefor;
In the similar image search step,
In the first search image, information obtained by combining first search data part information corresponding to the first search property information and second search data part information corresponding to the second search property information for the second search text is combined. Image search method characterized by searching for similar images using.
제1항에 있어서,
상기 검색 정보 수신 단계에서는,
상기 단말에서 상기 사용자가 미리 저장해둔 검색 이미지 및 그에 대한 검색 속성 정보를 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하도록 하고,
상기 유사 이미지 검색 단계에서는,
상기 미리 저장해둔 검색 이미지 및 그에 대한 검색 속성 정보를 사용하여 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 1,
In the step of receiving the search information,
The terminal provides a user interface to select a search image stored in advance by the user and search attribute information therefor.
In the similar image search step,
And searching for a similar image using the previously stored search image and search attribute information for the search image.
제1항에 있어서,
상기 검색 정보 수신 단계에서는,
상기 단말에서 상기 사용자가 입력한 복수의 검색 데이터 정보에 대해 검색 속성 정보를 설정할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하도록 하고,
상기 단말로부터 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대하여 설정된 각 검색 속성 정보를 수신하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
According to claim 1,
In the step of receiving the search information,
The terminal provides a user interface capable of setting search attribute information for a plurality of search data information input by the user,
Image search method, characterized in that for receiving a plurality of search attribute information set for the plurality of search data information from the terminal.
단말이 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 서버로 송신하는 검색 정보 송신 단계;
상기 서버로부터 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 데이터베이스에 저장된 복수의 이미지에서 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 수신하는 유사 이미지 정보 수신 단계; 및
상기 사용자에게 상기 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 제공하는 유사 이미지 정보 제공 단계;
를 포함하며,
상기 데이터베이스에는 상기 복수의 이미지에 대하여 미리 검색 속성 정보 별로 산출된 저장 이미지 속성별 특징 벡터에 포함되는 복수의 원소 중에서 상기 원소의 크기를 기준으로 미리 정해진 개수의 일부 원소를 산출한 후 상기 일부 원소의 위치를 나타내는 인덱스 값으로 구성된 인덱스 특징 벡터가 저장되어,
상기 유사 이미지 정보 수신 단계에서,
상기 서버는 상기 인덱스 특징 벡터를 이용하여 상기 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
A search information transmission step of transmitting a plurality of search data information including at least one search image input by the user to the server;
Receiving similar image information for similar images searched from a plurality of images stored in a database by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information from the server Receiving similar image information; And
Providing similar image information to provide similar image information for the similar image to the user;
It includes,
In the database, a predetermined number of elements are calculated based on the size of the elements among a plurality of elements included in the feature vector for each stored image attribute calculated in advance for each of the plurality of images, and then the elements of the some elements are calculated. An index feature vector consisting of index values representing the location is stored,
In the step of receiving the similar image information,
The server searches for the similar image using the index feature vector.
제10항에 있어서,
상기 검색 정보 송신 단계는,
상기 하나 이상의 검색 이미지에서 상기 복수의 검색 속성 정보에 대응하는 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 산출하는 검색 이미지 속성별 특징 벡터 산출 단계; 및
상기 산출된 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 상기 서버로 송신하는 검색 이미지 속성별 특징 벡터 송신 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
The method of claim 10,
The step of transmitting the search information,
A feature vector calculation step for each search image attribute for calculating a feature vector for each of the plurality of search image attributes corresponding to the plurality of search attribute information from the one or more search images; And
A step of transmitting a feature vector for each of the search image attributes to transmit the calculated feature vector for each of the search image attributes to the server;
Image search method comprising a.
제11항에 있어서,
상기 검색 이미지 속성별 특징 벡터 송신 단계에서는,
상기 하나 이상의 검색 이미지에서 상기 복수의 검색 속성 정보에 대응하여 산출된 복수의 검색 이미지 속성별 특징 벡터를 연결하여 하나의 연결 검색 이미지 특징 벡터를 생성하여 상기 서버로 송신하는 것을 특징으로 하는 이미지 검색 방법.
The method of claim 11,
In the step of transmitting a feature vector for each of the search image attributes,
An image retrieval method characterized in that a feature vector for each retrieval image attribute calculated in response to the plurality of retrieval attribute information is connected from the one or more retrieval images to generate one connection retrieval image feature vector and transmit it to the server. .
컴퓨터에서 제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 기재된 이미지 검색 방법의 각 단계를 실행시키기 위한 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 A computer program stored in a computer-readable medium for executing each step of the image retrieval method according to any one of claims 1 to 12 in a computer. 단말로부터 사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 수신하는 검색 정보 수신부;
상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 데이터베이스에 저장된 복수의 이미지에서 유사 이미지를 검색하는 유사 이미지 검색부; 및
상기 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 상기 단말로 송신하는 유사 이미지 제공부;
를 포함하며,
상기 데이터베이스에는 상기 복수의 이미지에 대하여 미리 검색 속성 정보 별로 산출된 저장 이미지 속성별 특징 벡터에 포함되는 복수의 원소 중에서 상기 원소의 크기를 기준으로 미리 정해진 개수의 일부 원소를 산출한 후 상기 일부 원소의 위치를 나타내는 인덱스 값으로 구성된 인덱스 특징 벡터가 저장되어,
상기 유사 이미지 검색부에서는,
상기 인덱스 특징 벡터를 이용하여 상기 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 서버.
A search information receiving unit configured to receive a plurality of search data information including one or more search images input by a user from a terminal;
A similar image search unit for searching similar images from a plurality of images stored in a database by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information; And
A similar image providing unit that transmits similar image information on the searched similar image to the terminal;
It includes,
In the database, a predetermined number of elements are calculated based on the size of the elements among a plurality of elements included in the feature vector for each stored image attribute calculated in advance for each of the plurality of images, and then the elements of the some elements are calculated. An index feature vector consisting of index values representing the location is stored,
In the similar image search unit,
And searching for the similar image using the index feature vector.
사용자가 입력한 하나 이상의 검색 이미지를 포함하는 복수의 검색 데이터 정보를 서버로 송신하는 검색 정보 송신부;
상기 서버로부터 상기 복수의 검색 데이터 정보에서 상기 복수의 검색 데이터 정보에 대한 각 검색 속성 정보에 대응하는 검색 데이터 부분 정보들을 조합하여 데이터베이스에 저장된 복수의 이미지에서 검색된 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 수신하는 유사 이미지 정보 수신부; 및
상기 사용자에게 상기 유사 이미지에 대한 유사 이미지 정보를 제공하는 유사 이미지 정보 제공부;
를 포함하며,
상기 데이터베이스에는 상기 복수의 이미지에 대하여 미리 검색 속성 정보 별로 산출된 저장 이미지 속성별 특징 벡터에 포함되는 복수의 원소 중에서 상기 원소의 크기를 기준으로 미리 정해진 개수의 일부 원소를 산출한 후 상기 일부 원소의 위치를 나타내는 인덱스 값으로 구성된 인덱스 특징 벡터가 저장되어,
상기 서버에서는 상기 인덱스 특징 벡터를 이용하여 상기 유사 이미지를 검색하는 것을 특징으로 하는 단말.
A search information transmitting unit that transmits a plurality of search data information including one or more search images input by a user to a server;
Receiving similar image information for similar images searched from a plurality of images stored in a database by combining search data partial information corresponding to each search attribute information for the plurality of search data information from the plurality of search data information from the server A similar image information receiving unit; And
A similar image information providing unit that provides similar image information for the similar image to the user;
It includes,
In the database, a predetermined number of elements are calculated based on the size of the elements among a plurality of elements included in the feature vector for each stored image attribute calculated in advance for each of the plurality of images, and then the elements of the some elements are calculated. An index feature vector consisting of index values representing the location is stored,
The server searches for the similar image using the index feature vector.
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