KR102226843B1 - 오브젝트 검출 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

오브젝트 검출방법 및 그 시스템이 개시된다. 상기 기술적 과제를 달성하기 위한 오브젝트를 검출하기 위한 오브젝트 검출방법은 오브젝트 검출 시스템이 검출 대상이 표시된 이미지로부터 선분들을 추출하는 단계, 상기 오브젝트 검출 시스템이 추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들을 생성하는 단계, 상기 오브젝트 검출 시스템이 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하는 단계, 및 상기 오브젝트 검출 시스템이 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 단계를 포함한다.

Description

오브젝트 검출 시스템 및 그 방법{System and method for object detection}

본 발명은 오브젝트 검출 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는 특정 형태를 갖는 오브젝트의 위치(외곽선)를 보다 효과적으로 검출할 수 있는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

다양한 분야에서 오브젝트 검출에 대한 필요가 강화되고 있다.

이러한 오브젝트 검출은 이미지 상에 단순히 검출하고자 하는 오브젝트가 존재하는지를 판단하는 것에 그치지 않고, 검출된 오브젝트에 표시된 유의미한 정보를 인식하고자 하는 서비스에서도 그 필요성이 요구된다.

예컨대 금융카드(예컨대, 신용카드, 체크카드 등)에 표시된 카드번호, 차량의 번호판 인식 등의 서비스에 있어서 촬용된 이미지 상에서 인식하고자 하는 정보를 보다 빠르고 정확하게 인식하기 위해서는 우선적으로 해당 오브젝트가 이미지 상에서 어디에 있는지를 검출하는 것이 효과적일 수 있다.

즉, 이미지에 표시된 유의미한 정보를 인식하기 위해 이미지 자체에 대해 OCR(Optical Character Recognition) 등을 수행하는 것에 비해, 대상 오브젝트의 위치를 정확히 파악한 후 소정의 방식으로 OCR을 수행하는 경우 더욱 정확도가 높은 정보인식이 가능하다.

따라서 보다 효과적으로 오브젝트의 위치(오브젝트의 외곽선들)을 검출할 수 있는 방법이 요구된다.

한국공개특허 10-2015-007011377 "카드에 양각된 문자들의 검출"

본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제는 정확하고 상대적으로 빠른 속도로 오브젝트를 검출할 수 있는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 오브젝트를 검출하기 위한 오브젝트 검출방법은 오브젝트 검출 시스템이 검출 대상이 표시된 이미지로부터 선분들을 추출하는 단계, 상기 오브젝트 검출 시스템이 추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들을 생성하는 단계, 상기 오브젝트 검출 시스템이 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하는 단계, 및 상기 오브젝트 검출 시스템이 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 단계를 포함한다.

상기 오브젝트 검출 시스템이 추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들을 생성하는 단계는 상기 오브젝트의 외곽선들 각각에 상응하도록 설정된 복수의 관심영역들 각각으로부터 추출된 선분들에 기초하여 관심영역들 각각별로 병합선분을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 관심영역들 각각으로부터 추출된 선분들에 기초하여 관심영역들 각각별로 병합선분을 생성하는 단계는 관심영역들 중 어느 하나의 제1관심영역으로부터 추출된 복수의 제1선분들 중 상기 제1관심영역에 상응하는 제1외각선의 방향과 일정 이상의 각도를 갖는 선분들을 제외한 나머지 선분들 중에서 방향성이 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성하는 단계는 상기 나머지 선분들 중에서 어느 하나의 기준선분을 설정하고 상기 기준선분의 연장선과 타선분의 양끝점의 직교거리들 각각이 소정의 임계 값이하인 경우 상기 타선분은 상기 기준 조건을 만족한다고 판단할 수 있다.

상기 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성하는 단계는 상기 기준선분의 길이에 상기 기준 조건을 만족하는 상기 타선분을 상기 연장선에 투영한 투영선의 길이의 합을 상기 병합선분의 길이로 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 오브젝트 검출 시스템이 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하는 단계는 상기 관심영역들에 상응하는 선분세트들 각각으로부터 어느 하나의 선분을 추출하고 추출한 선분들을 연장한 직선들이 형성하는 후보도형의 외곽선들을 상기 후보 외곽선들로 특정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 오브젝트 검출 시스템이 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하는 단계는 상기 관심영역들에 상응하는 선분세트들 각각으로부터 길이가 긴 순서대로 선분을 추출하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 오브젝트 검출 시스템이 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 단계는 상기 오브젝트가 특정 도형의 형태를 가질 경우, 상기 후보 외곽선들이 이루는 후보도형의 외곽선들 각각의 길이에 기초하여 특정되는 길이 비율 값이 상기 특정 도형의 상기 길이 비율 값과 소정의 임계값 내에 해당하는 경우, 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

상기 오브젝트 검출 시스템이 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 단계는 상기 특정 도형의 꼭지점이 가져야 할 내각과 상기 후보도형의 실제 내각의 차이에 기초하여 상기 외곽선들 중 적어도 하나의 길이를 보정하고 보정된 길이에 기초하여 상기 길이 비율 값을 연산하는 단계를 특정할 수 있다.

상기 오브젝트 검출방법은 데이터 처리장치 설치되는 컴퓨터 프로그램에 의해 구현될 수 있다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한 오브젝트를 검출하기 위한 오브젝트 검출 시스템은 검출 대상이 표시된 이미지로부터 선분들을 추출하기 위한 추출모듈, 추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들을 생성하기 위한 병합모듈, 및 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하고, 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 형태에 상응하는 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하기 위한 제어모듈을 포함한다.

상기 병합모듈은 상기 오브젝트의 외곽선들 각각에 상응하도록 설정된 복수의 관심영역들 각각으로부터 추출된 선분들에 기초하여 관심영역들 각각별로 병합선분을 생성할 수 있다.

상기 병합모듈은 관심영역들 중 제1관심영역으로부터 추출된 복수의 제1선분들 중 상기 제1관심영역에 상응하는 제1외각선의 방향과 일정 이상의 각도를 갖는 선분들을 제외한 나머지 선분들 중에서 방향성이 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성할 수 있다.

상기 제어모듈은 상기 관심영역들에 상응하는 선분세트들 각각으로부터 어느 하나의 선분을 추출하고 추출한 선분들을 연장한 직선들이 형성하는 후보도형의 외곽선들을 상기 후보 외곽선들로 특정할 수 있다.

상기 제어모듈은 상기 오브젝트가 특정 도형의 형태를 가질 경우, 상기 후보 외곽선들이 이루는 후보도형의 외곽선들 각각의 길이에 기초하여 특정되는 길이 비율 값이 상기 특정 도형의 상기 길이 비율 값과 소정의 임계값 내에 해당하는 경우, 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정할 수 있다.

본 발명의 기술적 사상에 따르면 검출의 대상인 오브젝트의 외곽선이 명확하게 추출되지 않고 끊어져서 검출되는 경우라도, 상대적으로 정확하게 오브젝트의 검출이 가능한 효과가 있다.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.
도 1은 본 발명의 기술적 사상에 따른 오브젝트 검출 시스템의 논리적인 구성을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오브젝트 검출방법을 개략적으로 설명하기위한 플로우 차트를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 오브젝트 검출방법의 관심영역을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따란 선분 추출의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 병합선분을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 검출된 오브젝트의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 검출된 오브젝트를 와핑한 일 예를 나타내는 도면이다.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 아니 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.

본 명세서에 있어서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '전송'하는 경우에는 상기 구성요소는 상기 다른 구성요소로 직접 상기 데이터를 전송할 수도 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 상기 데이터를 상기 다른 구성요소로 전송할 수도 있는 것을 의미한다. 반대로 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터를 '직접 전송'하는 경우에는 상기 구성요소에서 다른 구성요소를 통하지 않고 상기 다른 구성요소로 상기 데이터가 전송되는 것을 의미한다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시 예들을 중심으로 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.

도 1은 본 발명의 기술적 사상에 따른 오브젝트 검출 시스템의 논리적인 구성을 개략적으로 설명하기 위한 도면이다.

도 1을 참조하면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 오브젝트 인식방법을 구현하기 위해서는 오브젝트 검출시스템(100)이 구현될 수 있다. 상기 오브젝트 검출시스템(이하, 검출 시스템, 100)은 소정의 데이터 처리시스템(미도시)에 설치되어 본 발명의 기술적 사상을 구현할 수 있다.

상기 데이터 처리시스템은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 연산능력을 가진 시스템을 의미하며, 일반적으로 네트워크를 통해 클라이언트가 접속가능한 네트워크 서버뿐만 아니라 개인용 컴퓨터, 휴대 단말 등과 같이 본 발명의 기술적 사상에 따라 오브젝트 검출을 이용한 서비스를 수행할 수 있는 어떠한 시스템도 본 명세서에서 정의되는 상기 데이터 처리시스템으로 정의될 수 있음을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.

이하 본 명세서에서 검출의 대상이 되는 오브젝트는 금융카드(예컨대, 신용카드, 체크카드 등)인 경우를 예시하지만, 본 발명의 기술적 사상은 미리 정해진 형태(예컨대, 사각형 등)를 가진 어떠한 오브젝트에도 적용될 수 있음을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.

상기 데이터 처리시스템은 프로세서 및 저장장치를 포함할 수 있다. 상기 프로세서는 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 프로그램을 구동시킬 수 있는 연산장치를 의미할 수 있으며, 상기 프로세서는 상기 프로그램을 구동하여 본 명세서에서 정의되는 기능을 수행할 수 있다.

상기 저장장치는 상기 프로그램을 저장할 수 있는 데이터 저장수단을 의미할 수 있으며, 구현 예에 따라 복수의 저장수단으로 구현될 수도 있다. 또한 상기 저장장치는 상기 데이터 처리시스템에 포함된 주 기억장치 뿐만 아니라, 상기 프로세서에 포함될 수 있는 임시 저장장치 또는 메모리 등을 포함하는 의미일 수도 있다.

상기 검출시스템(100)은 도 1에서는 어느 하나의 물리적 장치로 구현된 것처럼 도시하였지만, 필요에 따라 복수의 물리적 장치가 유기적으로 결합되어 본 발명의 기술적 사상에 따른 검출시스템(100)을 구현할 수 있음을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.

상기 검출시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상에 따라 오브젝트가 표시된 이미지에서 해당 오브젝트를 검출할 수 있다. 오브젝트를 검출한다고 함은 이미지에서 상기 오브젝트의 위치를 검출하는 것을 의미할 수 있으며, 본 명세서에서는 상기 오브젝트를 구성하는 외곽선들을 추출하는 것을 의미할 수도 있다.

이러한 기능을 위해 구현되는 검출시스템(100)은 도 1과 같은 구성을 가질 수 있다.

상기 검출시스템(100)은 제어모듈(110), 추출모듈(120), 및 병합모듈(130)을 구비할 수 있다. 상기 검출시스템(100)은 전처리 모듈(140)을 더 포함할 수도 있다.

상기 검출시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 필요한 하드웨어 리소스(resource) 및/또는 소프트웨어를 구비한 논리적인 구성을 의미할 수 있으며, 반드시 하나의 물리적인 구성요소를 의미하거나 하나의 장치를 의미하는 것은 아니다. 즉, 상기 검출시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 구비되는 하드웨어 및/또는 소프트웨어의 논리적인 결합을 의미할 수 있으며, 필요한 경우에는 서로 이격된 장치에 설치되어 각각의 기능을 수행함으로써 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 논리적인 구성들의 집합으로 구현될 수도 있다. 또한, 상기 검출시스템(100)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위한 각각의 기능 또는 역할별로 별도로 구현되는 구성들의 집합을 의미할 수도 있다. 예컨대, 상기 제어모듈(110), 상기 추출모듈(120), 상기 병합모듈(130), 및/또는 상기 전처리 모듈(140) 각각은 서로 다른 물리적 장치에 위치할 수도 있고, 동일한 물리적 장치에 위치할 수도 있다. 또한, 구현 예에 따라서는 상기 제어모듈(110), 상기 추출모듈(120), 상기 병합모듈(130), 및/또는 상기 전처리 모듈(140) 각각을 구성하는 소프트웨어 및/또는 하드웨어의 결합 역시 서로 다른 물리적 장치에 위치하고, 서로 다른 물리적 장치에 위치한 구성들이 서로 유기적으로 결합되어 각각의 상기 모듈들을 구현할 수도 있다.

또한, 본 명세서에서 모듈이라 함은, 본 발명의 기술적 사상을 수행하기 위한 하드웨어 및 상기 하드웨어를 구동하기 위한 소프트웨어의 기능적, 구조적 결합을 의미할 수 있다. 예컨대, 상기 모듈은 소정의 코드와 상기 소정의 코드가 수행되기 위한 하드웨어 리소스(resource)의 논리적인 단위를 의미할 수 있으며, 반드시 물리적으로 연결된 코드를 의미하거나, 한 종류의 하드웨어를 의미하는 것은 아님은 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가에게는 용이하게 추론될 수 있다.

상기 제어모듈(110)은 본 발명의 기술적 사상을 구현하기 위해 상기 검출시스템(100)에 포함된 구성들(예컨대, 상기 추출모듈(120), 상기 병합모듈(130), 및/또는 상기 전처리 모듈(140))을 제어하거나 이들의 기능 및/또는 리소스를 관리할 수 있다.

상기 검출시스템(100)은 검출할 대상인 오브젝트의 형태를 미리 알고 있을 수 있다. 그리고 이러한 형태를 갖는 상기 오브젝트를 이미지로부터 검출할 수 있다.

이하 본 명세서에서는 상기 오브젝트가 금융카드인 경우를 예시적으로 설명하지만 본 발명의 기술적 사상은 미리 정해진 형태를 갖는 다양한 오브젝트를 검출하는데 이용될 수 있음을 본 발명의 기술분야의 평균적 전문가는 용이하게 추론할 수 있을 것이다.

상기 추출모듈(120)은 이미지로부터 선분들을 추출할 수 있다. 상기 추출모듈(120)은 상기 오브젝트의 형태가 미리 정해져 있으며, 실시 예에 따라 상기 오브젝트가 직사각형일 수 있으므로 상기 오브젝트의 바운더리는 직선일 수 있다. 따라서 상기 추출모듈(120)은 상기 이미지로부터 오브젝트의 바운더리를 형성하는 직선들인 외곽선의 전부 또는 일부일 수 있는 선분들을 추출할 수 있다.

상기 이미지로부터 선분을 추출할 수 있는 방법은 다양할 수 있다. 예컨대 에지 디텍팅을 통해 이미지에 표시된 에지들을 검출하고, 검출된 에지들 중 곡선이 아닌 선들을 추출하여 선분들을 추출할 수 있다. 추출된 선분들 중에 일부는 외곽선의 전부 또는 일부일 수도 있으며, 외곽선이 아니라 오브젝트 내에 표시된 이미지 피쳐에 따라 추출되는 선분 또는 오브젝트의 외부에 존재하는 이미지 피쳐에 의해 추출되는 선분들이 모두 포함되어 있을 수 있다.

또한 이러한 선분들을 보다 효과적으로 추출하기 위해 이미지 촬영장치로부터 촬영된 이미지는 소정의 전처리가 수행될 수도 있다.

예컨대, 상기 전처리 모듈(140)은 이미지 촬영장치로부터 촬영된 원본 이미지에서 칼러 채널(예컨대, R, G, B 또는 y, cb, cr 등)별로 각각 채널을 분리할 수 있다. 또한, 실시 예에 따라 상기 전처리 모듈(140)은 소정의 필터처리를 더 수행할 수도 있다. 그러면 상기 추출모듈(120)은 전처리된 이미지들 중 어느 하나 또는 복수개로부터 각각 선분들을 추출할 수도 있다.

한편, 상기 오브젝트가 미리 정해진 형태를 가지고 있고, 그 형태에 따라 외곽선들 각각의 위치가 제한될 수 있으므로 상기 추출모듈(120)은 보다 효과적이고 빠른 오브젝트의 검출을 위해 외곽선들 각각이 위치할 가능성이 있는 영역별로 선분들을 추출할 수도 있다. 이렇게 설정되는 영역을 본 명세서에서는 관심영역으로 정의하기로 한다.

예컨대, 오브젝트가 직사각형의 금융카드일 경우, 금융카드의 외곽선은 각각 윗변, 아랫변, 좌변, 우변을 가질 수 있다. 그리고 이러한 각각의 외곽선들 각각에 상응하는 관심영역이 지정될 수 있다.

이처럼 관심영역이 지정되고 관심영역별로 선분의 추출 또는 후술할 바와 같은 선분의 병합이 이루어질 경우는 보다 빠른 시간내에 오브젝트 검출이 가능할 수 있다. 왜냐하면 관심영역별로 외곽선의 방향이 미리 특정될 수 있기 때문이다.

도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 오브젝트 검출방법의 관심영역을 설명하기 위한 도면인데, 도 3에 도시된 바와 같이 오브젝트가 금융카드일 경우 이미지(10)로부터 4 개의 관심영역들(11, 12, 13, 14)이 설정될 수 있다. 각각의 관심영역들(11, 12, 13, 14)는 금융카드의 외곽선들 각각이 존재할 수 있는 영영들일 수 있다. 관심영역들(11, 12, 13, 14)은 적어도 외곽선이 포함될 수 있도록 적당한 크기의 영역으로 설정될 수 있음은 물론이다.

일 실시 예에 의하면, 상기 추출모듈(120)은 설정된 관심영역들(11, 12, 13, 14)로부터만 선분을 추출할 수도 있고, 이미지 전체로부터 선분을 추출한 되 관심영역들(11, 12, 13, 14)에 포함된 선분들만 선별할 수도 있다. 실시 예에 따라서는 상기 추출모듈(120)은 이미지 전체로부터 선분을 추출하고 병합모듈(130)이 추출된 선분들 중 관심영역들(11, 12, 13, 14)에 속하는 선분만을 선별하여 병합의 대상으로 이용할 수도 있다.

어떠한 경우든 이미지로부터 추출된 각각의 선분들은 어떤 관심영역들(11, 12, 13, 14)에 해당하는지 관리될 수 있다.

예컨대, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따란 선분 추출의 일 예를 나타내는 도면인데, 도 4에 도시된 바와 같이 상기 추출모듈(120)은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 따로 선분을 추출할 수 있으며, 추출된 선분들은 도 4에 도시된 바와 같을 수 있다.

그러면 상기 검출시스템(100)에 포함된 병합모듈(130)은 추출된 선분들에 기초하여 병합선분을 생성할 수 있다. 상기 병합모듈(130)은 추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들을 생성할 수 있다.

또한, 상기 병합모듈(130)은 관심영역별로 각각 병합선분을 생성할 수 있다. 관심영역별로 병합선분을 생성한다고 함은, 어느 하나의 관심영역(예컨대, 제1관심영역(11))에 상응하는 병합선분은 상기 관심영역(예컨대, 제1관심영역(11))에서 추출된 선분들로만 병합하여 생성됨을 의미할 수 있다.

상기 병합모듈(130)이 추출된 선분들로부터 병합선분을 생성하는 이유는, 이미지의 상태 또는 촬영환경에 따라, 오브젝트의 외곽선이 온전히 하나의 선분으로 추출되는 경우보다는 오브젝트의 외곽선 하나가 복수 개로 끊어져서 복수의 선분들로 검출되는 경우가 빈번할 수 있기 때문이다. 따라서 병합선분을 생성하는 것은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 추출된 또는 선택된 선분들 중에서 어떤 선분들이 외곽선에 해당하는 선분인지를 찾기 위함일 수 있다.

예컨대, 도 4에서도 알 수 있듯이 금융카드의 윗변, 아랫변, 좌변, 우변 모두 어느 하나의 선분으로 검출되는 것이 아니라 각각의 변 하나에 대해서도 복수의 끊어진 선분들로 추출됨을 알 수 있다.

한편, 병합선분을 생성하기 전에 각각의 관심영역들(11, 12, 13, 14)에 상응하는 외곽선의 방향성이 이미 정해져 있으므로, 상기 병합모듈(130)은 추출된 선분들 중 해당하는 관심영역에 상응하는 외곽선의 방향성과 차이가 큰 선분은 병합의 대상에서 제외할 수 있다. 실시 예에 따라서는 상기 추출모듈(120)이 관심영역들(11, 12, 13, 14)에 상응하는 외곽선의 방향과 차이가 큰 선분을 아예 추출한 선분들에서 삭제할 수도 있음은 물론이다.

상기 병합모듈(130) 및/또는 추출모듈(120)은 관심영역들(11, 12, 13, 14) 각각에 상응하는 방향성 즉, 외곽선의 방향과 미리 정해진 이상의 기울기를 갖는 선분은 병합의 대상에서 제외하거나 아예 추출된 선분들에서 삭제할 수 있다. 예컨대, 제1관심영역(11) 및 제3관심영역(13)에 상응하는 외곽선은 윗변 및 아랫변이고 카메라 평면에 투영된 것을 감안하더라도 수평에 가까운 방향을 가지고 있을 수 있다. 이러한 경우 제1관심영역(11) 및 제3관심영역(13)에서 추출된 선분들 중 수평과 일정 각도(예컨대, 30도, 45도 등) 이상 기울어진 선분들은 병합의 대상에서 제외하거나 아에 추출된 선분들의 리스트에서 삭제될 수 있다.

또한, 제2관심영역(12) 및 제4관심영역(14)에 상응하는 외곽선은 금융카드의 우변 및 좌변이고 카메라 평면에 투영된 것을 감안하더라도 수직에 가까운 방향을 가지고 있을 수 있다. 이러한 경우 제2관심영역(12) 및 제4관심영역(14)에서 추출된 선분들 중 수직과 일정 각도(예컨대, 30도, 45도 등) 이상 기울어진 선분들은 병합의 대상에서 제외하거나 아에 추출된 선분들의 리스트에서 삭제될 수 있다.

그러면 상기 병합모듈(130)은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 병합선분을 생성할 수 있다.

상기 병합모듈(130)이 병합선분을 생성하는 일 예는 도 5를 참조하여 구체적으로 설명하도록 한다.

도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 병합선분을 설명하기 위한 도면이다.

도 5를 참조하면, 상기 병합모듈(130)은 관심영역별로 남아 있는 선분들 즉, 해당 관심영역의 방향성과 큰 차이가 있어서 병합의 대상으로 제외된 선분들을 QO고, 나머지 선분들 중에서 방향성이 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합할 수 있다.

상기 기준 조건 역시 현재 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 남아 있는 선분들 중에서 방향성이 미리 정해진 기준 조건을 만족할 정도로 동일하거나 유사한 선분들끼리 병합되는 것일 수 있다.

예컨대, 상기 병합모듈(130)이 제1관심영역(11)에서 병합선분을 생성하는 경우 도 5에 도시된 바와 같이 현제 제1관심영역(11)에 남아 있는 선분들 중 어느 하나의 선분(a) 즉, 기준 선분을 선택할 수 있다. 예컨대, 상기 기준 선분(a)은 해당 관심영역(11)의 방향성(예컨대, 수평선)과 가장 유사한 방향성 즉, 수평에 가장 가까운 선분이 먼저 선택될 수 있다. 물론 실시 예에 따라서는 선분들 모두 또는 일부에 대해 순차적으로 기준선분을 설정하여 병합프로세스를 수행할 수도 있다.

그러면 상기 병합모듈(130)은 상기 기준선분(a)과 방향성이 일정조건을 만족하는 상기 제1관심영역(11)의 타선분들을 선택할 수 있다.

예컨대, 방향성이 일정조건을 만족하는지를 판단하기 위해서는 상기 기준선분(a)또는 상기 기준선분(a)의 연장선(a')과 상기 타선분이 이루는 각도를 이용할 수도 있다. 이때에는 기준선분(a)의 연장선(a')과 타선분이 교차하여야 하는 조건이 추가되거나 거리와 관련된 조건이 추가로 정의될 필요가 있을 수도 있다.

또는 상기 기준선분(a)의 연장선(a')과 타선분(예컨대, b)의 양끝점(예컨대, bp1, bp2)의 직교거리들 각각이 모두 소정의 임계 값이하인 경우 상기 타선분은 상기 일정조건을 만족한다고 판단할 수도 있다.

도 5의 실시 예에서는 선분 b와 선분 c는 상기 기준선분(a)과 방향성 조건을 만족하는 선분일 수 있고, 선분 d와 선분 e는 만족하지 않는 선분일 수 있다.

그러면 상기 기준선분(a)과 선분 b 및 선분 c는 병합될 수 있는 선분들일 수 있다.

병합선분은 기준선분(a)의 방향을 가지면서 길이가 기준선분(a)의 길이와 병합될 수 있는 타선분들(b 및 c)이 상기 기준선분(a)의 방향에 대해 갖는 길이의 합일 수 있다.

즉, 타선분들(b 및 c)이 상기 기준선분(a)의 방향에 대해 갖는 길이는 기준선분(a)의 연장선(a')에 병합가능한 타선분들(예컨대, b 및 c)가 각각 투영된 길이일 수 있다.

그러면 생성되는 병합선분은 기준선분(a)의 방향을 가지면서 길이가 선분 a의 길이, 선분 b의 연장선(a')에 대한 투영길이, 및 선분 c의 연장선(a')에 대한 투영길이의 합이 될 수 있다.

실시 예에 따르면, 상기 병합모듈(130)은 병합된 선분을 제1관심영역(11)의 선분 리스트에서 삭제하지 않고 유지한 채, 기준선분을 변경해가면서 상기 제1관심영역(11)에서 병합선분을 적어도 하나 생성할 수 있다.

이러한 방식으로 상기 병합모듈(130)은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 병합선분들을 적어도 하나 생성할 수 있다. 그러면 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 병합선분들 및 원래의 선분들이 유지된 선분 세트들이 유지될 수 있다.

이 후 상기 제어모듈(110)은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 오브젝트의 실제 외곽선 중 전부 또는 일부일 수 있는 선분을 하나씩 추출할 수 있다. 즉, 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 유지되는 선분 세트 중에서 하나씩 선분을 추출할 수 있다. 추출된 선분은 각각의 관심영역의 외곽선의 전부 또는 일부 일수 있다.

이때 선분세트 중에서 가장 길이가 긴 선분이 실제 외곽선의 전부 또는 일부일 가능성이 크므로 상기 제어모듈(110)은 각각의 관심영역들(11, 12, 13, 14)별 선분세트에서 각각 길이가 긴 순서대로 선분들을 순차적으로 추출하는 것이 효과적일 수 있다.

그리고 가장 긴 병합선분이라도 실제 오브젝트의 외곽선의 길이보다는 짧을 수 있으므로, 상기 제어모듈(110)은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 추출된 각각의 선분들의 연장직선들이 형성하는 도형 즉, 후보도형의 외곽선을 후보 외곽선으로 특정할 수 있다. 예컨대, 각각의 관심영역들(11, 12, 13, 14)로부터 가장 긴 선분들을 하나씩 추출하고, 추출된 선분들에 기초하여 후보 외곽선을 특정한 후 상기 후보 외곽선이 실제 오브젝트의 외곽선이 아니라고 판단된 경우는 관심영역을 바꿔가면서 순차적으로 다음으로 길이가 긴 선분을 추출하여 후보 외곽선을 특정하는 프로세스를 반복할 수 있다. 물론 실시 예에 따라 관심영역들(11, 12, 13, 14)들별로 후보 외곽선을 특정하기 위해 선분을 추출하는 순서 및/또는 방식은 다양할 수 있으며, 어다양한 방식으로 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 선분을 추출하고, 추출한 선분의 연장선이 형성하는 도형의 외곽선을 후보 외곽선으로 특정할 수 있다.

이처럼 특정한 후보 외곽선의 일 예는 도 6에 도시된 바와 같을 수 있다.

도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 검출된 오브젝트의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 6은 특정한 후보 외곽선이 실제 오브젝트의 외곽선인 경우를 도시하고 있는데, 특정된 후보 외곽선들(20, 21, 22, 23)은 각각의 관심영역들(11, 12, 13, 14)로부터 추출된 선분들의 연장선일 수 있다. 그리고 이러한 연장선이 형성하는 도형은 도 6에 도시된 바와 같은 후보 도형일 수 있다.

그러면 상기 제어모듈(110)은 상기 후보도형의 외형이 검출하고자 하는 오브젝트의 외형 속성에 상응하는지를 판단할 수 있다. 즉, 특정한 후보 외곽선들(20, 21, 22, 23)이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부를 판단할 수 있다.

예컨대, 금융카드의 경우 외형속성은 미리정해진 가로 세로 비율(예컨대, ISO7810의 경우, 1.5858:1)일 수 있고, 상기 제어모듈(110)은 특정된 후보 외곽선들이 형성하는 도형이 이러한 외형속성에 부합하는지를 판단할 수 있다.

그리고 후보 도형 즉, 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 부합한다고 판단한 경우 해당 후보 외곽선들이 실제 오브젝트의 외곽선이라고 판단할 수 있다.

이때 상기 후보 외곽선들은 카메라 평면에 투영된 상태의 오브젝트로부터 추출된 선분들이므로, 후보 외곽선들이 실제 오브젝트의 외곽선이라 하더라도 외곽선의 길이가 왜곡되어 있을 수 있다. 예컨대, 오브젝트가 직사각형이고 후보 외곽선이 실제 오브젝트의 외곽선이라 하더라도 카메라 평면에 투영된 상태의 상기 오브젝트의 외곽선은 직사각형이 아닐 수 있다.

따라서 이러한 왜곡을 조정해야지 보다 정확하게 후보도형 또는 후보 외곽선들이 실제 오브젝트의 외형속성(예컨대, 가로 세로 비율이 정해져 있는 직사각형)에 부합하는지 판단할 수 있다.

즉, 상기 제어모듈(110)은 현재의 후보 외곽선들이 오브젝트의 외형속성에 부합하는지 여부를 판단하기 위해 후보 외곽선들의 길이 비율을 상기 외형속성으로 이용할 수 있다.

이때 상기 후보 외곽선들의 길이 비율이라 함은, 후보 도형을 구성하는 상기 후보 외곽선들 전체에 대해 각각의 외곽선들이 가지는 길이의 비율일 수도 있고, 후보 외곽선들 중 일부(예컨대, 가로변 중 어느 하나 및 세로변 중 어느 하나)가 가지는 길이의 비율일 수도 있다. 또는 후보 외곽선들 중 적어도 일부에 대해 소정의 연산을 수행한 후의 값이 가져야 하는 비율일 수도 있다. 어떠한 경우든 본 명세서에서 길이 비율이라 함은 특정 도형의 선분(외곽선)의 길이에 기초하여 연산되며 상기 특정 도형이 가지는 고유한 값을 의미할 수 있다.

예컨대, 전술한 바와 같이 상기 오브젝트가 금융카드일 경우 상기 금융카드는 가로변과 세로변의 비율이 1.5858 : 1의 비율을 가질 수 있다. 따라서 상기 후보 외곽선들의 길이 비율 역시 후보 외곽선과 가로 외곽선의 길이의 비율이 상기 금융카드의 가로변과 세로변의 비율에 상응하는지를 확인할 수 있는 값이면 어떠한 것으로 정의되어도 무방할 수 있다.

일 예에 의하면, 본 명세서에서는 후보 외곽선들 중 가로 외곽선들의 길이의 합과 세로 외곽선들의 길이의 합이 상기 금융카드의 길이 비율과 상응하는지 여부를 판단할 수 있다. 상응하는지 여부는 후보 외곽선들 중 가로 외곽선들의 길이의 합과 세로 외곽선들의 길이의 합의 비율과 상기 금융카드의 길이 비율의 차이가 소정의 임계 값 이하인 경우로 판단될 수 있다.

이때 금융카드의 길이 비율 역시 가로 외곽선의 합과 세로 외곽선의 합의 비율로 정의될 수 있고, 직사각형일 경우에는 어느 가로 외곽선들 중 어느 하나의 외곽선의 길이 대 세로 외곽선들 중 어느 하나의 외곽선의 길이의 비율과 동일한 값일 수 있다. 하지만 전술한 바와 같이 후보 외곽선들은 카메라 평면에 투영된 상태에서 소정의 왜곡이 발생했기 때문에 두 개의 가로 외곽선들(또는 세로 외곽선들)의 길이가 같지 않을 수도 있으므로, 두 개의 가로 외곽선들(또는 세로 외곽선들)의 길이의 합의 비율을 길이 비율로 이용하는 것이 효과적일 수 있다.

또한, 정확하게 영투영 계산을 하는 것은 그 연산속도가 매우 느리기 때문에 이렇게 가로 외곽선들 및 세로 외곽선들의 길이의 합을 이용한 근사 값을 구하는 경우 빠른 시간내에 연산이 가능한 효과가 있다.

이러한 근사 값을 이용하여 카메라 평면상에서 오브젝트가 왜곡된 것을 보상하기 위해서는 후보 도형의 꼭지점(예컨대, 네 귀퉁이)의 각도를 이용할 수 있다.

원래 오브젝트가 직사각형일 경우 꼭지점의 내각은 90도라야 정상이고, 90도와 차이가 클수록 상기 꼭지점과 연결된 외곽선의 길이의 왜곡이 클 수 있다.

따라서 상기 제어모듈(110)은 원래 오브젝트가 이루는 특정 도형(예컨대, 직사각형)의 꼭지점이 가져야 할 내각(예컨대, 90도)과 상기 후보 도형의 실제 내각의 차이에 기초하여 상기 외곽선들 중 적어도 하나의 길이를 보정하고 보정된 길이에 기초하여 상기 길이 비율 값을 연산할 수 있다.

이러한 일 예는 다음과 같을 수 있다.

예컨대, sum_w 는 후보 외곽선들 중 두 가로 외곽선(예컨대, 20, 22)의 합으로 정의될 수 있다.

그리고 sum_h 후보 외곽선들 중 두 세로 외곽선(예컨대, 21, 23)의 합으로 정의될 수 있다.

그리고 aver_angle_error는 네 꼭지점의 각도와 원래 오브젝트의 꼭지점의 내각이 가져야할 값(예컨대, 90도)의 차이 값의 평균일 수 있다.

그리고 diff_w 는 후보 외곽선들 중 두 가로 외곽선(예컨대, 20, 22)의 차이 값, diff_h는 후보 외곽선들 중 두 세로 외곽선(예컨대, 21, 23)의 차이값일 수 있다.

그러면 네 꼭지점의 각도에 기초하여 보정된 길이비율은 다음과 같이 정의될 수 있다.

[수학식 1]

card_wh_ratio = {sum_w x (1 - sin(aver_angle_error x diff_w_ratio))} / {sum_h x (1 - sin(aver_angle_error x diff_h_ratio))}

여기서 diff_w_ratio 는 diff_w / (diff_w + diff_h)이고 diff_h_ratio 는 1 - diff_w_ratio로 정의될 수 있다.

이렇게 보정된 길이비율이 상기 금융카드의 길이 비율 1.5858/1과 소정의 임계 값 이내이면 상기 후보 외곽선들이 상기 금융카드의 외형속성에 상응한다고 판단할 수 있다.

그러면 상기 후보 외곽선들이 오브젝트의 외곽선들로 검출될 수 있다. 즉, 후보 도형이 오브젝트(또는 오브젝트의 위치)로 검출될 수 있다.

만약 후보 외곽선들이 오브젝트의 외형속성에 상응하지 않는 경우, 상기 제어모듈(110)은 후보 외곽선들을 변경하면서 오브젝트가 검출될 때까지 또는 일정 회수까지 반복하면서 오브젝트를 검출할 수 있다.

만약 오브젝트가 검출되면 실시 예에 따라 상기 제어모듈(110)은 왜곡된 오브젝트를 와핑하여 원래 오브젝트가 가져야할 외형속성을 갖도록 할 수 있다. 이렇게 와핑이 된 일 예는 도 7에 도시된 바와 같을 수 있다.

이렇게 와핑을 수행한 후에는 검출된 오브젝트를 이용한 응용 서비스가 보다 효과적으로 이루어질 수 있다.

예컨대, 정확하게 오브젝트의 피쳐들이 왜곡없이 정규화된 위치에 존재하게 되므로, 오브젝트 내에 표시된 피쳐들(예컨대, 카드번호, 유효기간 등)을 인식하는데 보다 빠르고 정확한 성능이 달성될 수 있다.

상술한 바와 같은 본 발명의 기술적 사상을 전체적으로 정리하면 도 2와 같을 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 오브젝트 검출방법을 개략적으로 설명하기위한 플로우 차트를 나타낸다.

도 2를 참조하면, 본 발명의 기술적 사상에 따른 검출시스템(100)은 오브젝트가 표시된 이미지로부터 선분들을 추출할 수 있다(S110). 그리고 이때 검출시스템(100)은 이미지에 대한 관심영역들(11, 12, 13, 14)을 설정하고, 설정한 관심영역들(11, 12, 13, 14)들 별로 선분들을 추출할 수도 있음은 전술한 바와 같다(S100). 물론 실시 예에 따라 선분의 추출은 이미지 전체에 대해 실시하고, 추출된 선분들 중에서 관심영역들(11, 12, 13, 14)에 속하는 선분들만 남길 수도 있다.

그러면 상기 검출시스템(100)은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 병합선분을 생성할 수 있다(S120). 그리고 생성한 병합선분을 포함하는 선분 세트를 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 유지할 수 있다.

그러면 상기 검출시스템(100)은 관심영역들(11, 12, 13, 14)별로 선분을 추출하고, 추출한 선분의 연장선이 형성하는 후보도형 및/또는 후보 외곽선들을 특정할 수 있다(S130).

그리고 특정한 후보 도형 및/또는 후보 외곽선들이 검출하고자 하는 오브젝트인지를 판단할 수 있다(S140). 이를 위해 후보 도형 및/또는 후보 외곽선들의 오브젝트의 외형속성에 상응하는지가 판단될 수 있고, 이때는 후보 외곽선들의 길이 비율이 이용될 수 있다. 또한 이러한 길이비율은 꼭지점의 내각의 왜곡 정도에 따라 보정될 수 있음은 전술한 바와 같다.

그리고 후보 외곽선들이 검출하고자 하는 오브젝트라고 판단한 경우에는 상기 후보 외곽선들을 오브젝트의 외곽선으로 판단하여 오브젝트 검출 프로세스를 종료할 수 있다(S150). 만약 후보 외곽선들이 검출하고자 하는 오브젝트가 아니라고 판단한 경우에는 상기 후보 외곽선들을 재설정하여 재설정된 후보 외곽선들이 검출대상인 오브젝트인지를 다시 판단하는 과정(S140)을 반복할 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 오브젝트 검출방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 하드 디스크, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.

본 발명은 도면에 도시된 일 실시 예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 등록청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (15)

1. 오브젝트를 검출하기 위한 오브젝트 검출방법에 있어서,
   오브젝트 검출 시스템이 검출 대상이 표시된 이미지로부터 선분들을 추출하는 단계;
   상기 오브젝트 검출 시스템이 추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들-상기 병합선분은 상기 추출된 선분들 중 복수 개를 병합한 선분임-을 생성하는 단계;
   상기 오브젝트 검출 시스템이 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하는 단계;
   상기 오브젝트 검출 시스템이 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 단계를 포함하는 오브젝트 검출방법.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 오브젝트 검출 시스템이 추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들을 생성하는 단계는.
   상기 오브젝트의 외곽선들 각각에 상응하도록 설정된 복수의 관심영역들 각각으로부터 추출된 선분들에 기초하여 관심영역들 각각별로 병합선분을 생성하는 단계를 포함하는 오브젝트 검출방법.
   
3. 제2항에 있어서, 상기 관심영역들 각각으로부터 추출된 선분들에 기초하여 관심영역들 각각별로 병합선분을 생성하는 단계는,
   관심영역들 중 어느 하나의 제1관심영역으로부터 추출된 복수의 제1선분들 중 상기 제1관심영역에 상응하는 제1외각선의 방향과 일정 이상의 각도를 갖는 선분들을 제외한 나머지 선분들 중에서 방향성이 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성하는 단계를 포함하는 오브젝트 검출방법.
   
4. 제3항에 있어서, 상기 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성하는 단계는,
   상기 나머지 선분들 중에서 어느 하나의 기준선분을 설정하고 상기 기준선분의 연장선과 타선분의 양끝점의 직교거리들 각각이 소정의 임계 값이하인 경우 상기 타선분은 상기 기준 조건을 만족한다고 판단하는 단계를 포함하는 오브젝트 검출방법.
   
5. 제4항에 있어서, 상기 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성하는 단계는,
   상기 기준선분의 길이에 상기 기준 조건을 만족하는 상기 타선분을 상기 연장선에 투영한 투영선의 길이의 합을 상기 병합선분의 길이로 설정하는 단계를 포함하는 오브젝트 검출방법.
   
6. 제2항에 있어서, 상기 오브젝트 검출 시스템이 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하는 단계는,
   상기 관심영역들에 상응하는 선분세트들 각각으로부터 어느 하나의 선분을 추출하고 추출한 선분들을 연장한 직선들이 형성하는 후보도형의 외곽선들을 상기 후보 외곽선들로 특정하는 단계를 포함하는 오브젝트 검출방법.
   
7. 제6항에 있어서, 상기 오브젝트 검출 시스템이 생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하는 단계는,
   상기 관심영역들에 상응하는 선분세트들 각각으로부터 길이가 긴 순서대로 선분을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 오브젝트 검출 시스템이 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 단계는,
   상기 오브젝트가 특정 도형의 형태를 가질 경우, 상기 후보 외곽선들이 이루는 후보도형의 외곽선들 각각의 길이에 기초하여 특정되는 길이 비율 값이 상기 특정 도형의 상기 길이 비율 값과 소정의 임계값 내에 해당하는 경우, 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출방법.
   
9. 제8항에 있어서, 상기 오브젝트 검출 시스템이 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 외형속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 단계는,
   상기 특정 도형의 꼭지점이 가져야 할 내각과 상기 후보도형의 실제 내각의 차이에 기초하여 상기 외곽선들 중 적어도 하나의 길이를 보정하고 보정된 길이에 기초하여 상기 길이 비율 값을 연산하는 단계를 특정하는 오브젝트 검출방법.
   
10. 데이터 처리장치 설치되며 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 수행하기 위한 컴퓨터 판독가능한 기록매체.
    
11. 오브젝트를 검출하기 위한 오브젝트 검출 시스템에 있어서,
    검출 대상이 표시된 이미지로부터 선분들을 추출하기 위한 추출모듈;
    추출된 선분들 각각의 방향성에 기초하여 병합선분들-상기 병합선분은 상기 추출된 선분들 중 복수 개를 병합한 선분임-을 생성하기 위한 병합모듈; 및
    생성한 병합선분들을 포함하는 선분 세트에 기초하여 상기 오브젝트의 외곽선들에 상응하는 후보 외곽선들을 특정하고, 특정한 후보 외곽선들이 상기 오브젝트의 형태에 상응하는 속성에 상응하는지 여부에 기초하여 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하기 위한 제어모듈을 포함하는 오브젝트 검출시스템.
    
12. 제11항에 있어서, 상기 추출모듈은,
    상기 오브젝트의 외곽선들 각각에 상응하도록 설정된 복수의 관심영역들 각각으로부터 선분들을 추출하며,
    상기 병합모듈은.
    관심영역들 각각으로부터 추출된 선분들에 기초하여 관심영역들 각각별로 병합선분을 생성하는 오브젝트 검출시스템.
    
13. 제12항에 있어서, 상기 병합모듈은,
    관심영역들 중 제1관심영역으로부터 추출된 복수의 제1선분들 중 상기 제1관심영역에 상응하는 제1외각선의 방향과 일정 이상의 각도를 갖는 선분들을 제외한 나머지 선분들 중에서 방향성이 기준 조건을 만족하는 선분들을 병합하여 상기 병합선분을 생성하는 오브젝트 검출시스템.
    
14. 제12항에 있어서, 상기 제어모듈은,
    상기 관심영역들에 상응하는 선분세트들 각각으로부터 어느 하나의 선분을 추출하고 추출한 선분들을 연장한 직선들이 형성하는 후보도형의 외곽선들을 상기 후보 외곽선들로 특정하는 오브젝트 검출시스템.
    
15. 제12항에 있어서, 상기 제어모듈은,
    상기 오브젝트가 특정 도형의 형태를 가질 경우, 상기 후보 외곽선들이 이루는 후보도형의 외곽선들 각각의 길이에 기초하여 특정되는 길이 비율 값이 상기 특정 도형의 상기 길이 비율 값과 소정의 임계값 내에 해당하는 경우, 상기 후보 외곽선들을 상기 오브젝트의 외곽선들로 특정하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출시스템.
    
    

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