KR102348375B1

KR102348375B1 - 이미지 내 객체 추출 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록 매체

Info

Publication number: KR102348375B1
Application number: KR1020210054540A
Authority: KR
Inventors: 신용석
Original assignee: 신용석
Priority date: 2021-04-27
Filing date: 2021-04-27
Publication date: 2022-01-06

Abstract

본 발명은 이미지 내 객체 추출 방법에 관련된 것으로서, 구체적으로는 유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출 단계; 경계라인 추출 단계의 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출된 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성 단계; 생성된 후보 경계라인을 유저 단말로 제공하여, 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신 단계; 및, 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

Description

이미지 내 객체 추출 방법, 장치 및 컴퓨터-판독가능 기록 매체{METHOD, APPARATUS AND COUMPUTER-READABLE MEDIUM FOR EXTRACTION OF OBJECT IN IMAGE}

본 발명은 이미지 내 객체 추출 방법에 관련된 것으로서, 구체적으로는 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하여, 객체의 추출 편의가 증대되도록 하는 편집 툴을 제공하는 이미지 내 객체 추출 기술과 관련된 것이다.

종래 이미지에서 배경과 객체를 분리하여 추출하도록 하는 공지 기술로는, 픽셀의 색수치를 기준으로 변경값의 그레디언트를 분석하여 변경값이 임계 수치를 초과하는 경우, 해당 픽셀 영역을 객체와 배경 간의 경계라인으로 인식하여 이를 따라 배경에서 객체를 추출하는 방식이 일반적으로 이용되곤 하였다.

즉 이 같은 종래 기술의 한 예로서, 일본 등록특허 제4624487호를 살펴보면, 해당 기술에서는 역치를 넘는 에지 강도를 갖는 픽셀을 포함한 셀을 에지 셀로 추출하여 이미지 내의 배경과 객체의 경계라인이 추출되도록 하는 기술이 개시된다.

그러나 상술한 선행기술을 비롯한 종래 객체 추출 방식은, 객체에 배경과 유사한 은폐색, 보호색 등이 포함되는 경우, 배경과 객체의 경계라인이 모호하여 객체의 추출 자체가 불가하거나, 사람이 직접 포토샵 등의 그래픽 편집 소프트웨어를 이용하여 배경과 객체의 경계라인을 설정하는 행위가 요구되었기 때문에 객체 추출의 효율이 크게 저하된다는 문제가 존재하였다.

이에 본 발명은 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하여, 객체의 추출 편의가 증대되도록 하는 편집 툴을 제공하는 것에 제1 목적이 있다.

또한 본 발명은 후보 경계라인 생성값과, 유저 단말에서 선택된 후보 경계라인 선택값으로부터 후행의 후보 경계라인 생성값에 대한 가중치를 적용함으로써, 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하는 것에 대한 고도화를 도모하는 것에 제2 목적이 있다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 실시 예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이미지 내 객체 추출 방법은, 유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출 단계; 경계라인 추출 단계의 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출되는 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성 단계; 생성된 후보 경계라인을 유저 단말로 제공하여, 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신 단계; 및, 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상술한 프로세서는, 경계라인 추출 단계에서, 일 객체에 대해 추출된 경계라인이 폐곡선으로 획득되었는지 여부를 판단하여 경계라인이 폐곡선으로 획득되지 않은 객체를 불완전 객체로 검출하도록 하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 프로세서는, 불완전 객체의 경계라인이 불완전한 영역을 시각적으로 식별되도록 강조 표시한 뒤, 유저 단말로 제공함으로써, 경계라인 선택값 수신 단계의 수행 시, 유저 단말에 후보 경계라인에 대한 선택 입력이 요구되는 영역의 시각적 안내가 수행되도록 하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 프로세서는, 유저 단말에 둘 이상의 후보 경계라인을 제공 시, 후보 경계라인들의 서식을 차별화하여, 유저 단말에 서로 다른 서식을 갖는 후보 경계라인들로 표시되도록 하고, 각각의 후보 경계라인의 선택 입력 명령과 연계된 테이블을 더 제공하도록 하여, 유저 단말에서 수행되는 후보 경계라인에 대한 선택 입력을, 직접 입력 방식 및 간접 입력 방식 중 적어도 어느 하나를 포함하는 입력 방식으로 구현되도록 하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 경계라인 선택값 수신 단계는, 유저 단말에서 생성된 후보 경계라인에 대한 경계라인 선택값이 미존재할 경우, 유저 단말에 불완전 객체의 경계라인을 직접 설정할 수 있도록 하는 편집 인터페이스를 제공하고, 편집 인터페이스의 활성화 시간 동안 불완전 객체가 포함된 이미지의 명도값, 채도값 및 색상값 중 적어도 어느 하나를 포함하는 이미지 서식값을 조정할 수 있도록 하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 경계라인 선택값 수신 단계는, 유저 단말에서 생성된 후보 경계라인에 대한 경계라인 선택값이 미존재할 경우, 유저 단말에 가장 근접한 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 요청한 뒤, 유저 단말에서 선택 입력된 후보 경계라인에 대한 편집 인터페이스를 제공하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 객체 추출 단계의 수행 후, 학습 알고리즘에 의해 도출된 불완전 객체의 후보 경계라인 생성값에 대한 유저 단말에서의 경계라인 선택값을 이용하여 학습 알고리즘에 대한 가중치가 연산되도록 하고, 연산된 가중치를 학습 알고리즘에 적용하는 가중치 적용 단계;가 더 수행되도록 함으로써, 후보 경계라인 생성값과, 후보 경계라인 선택값에 대한 오차를 최소화하는 것이 바람직하다.

또한 상술한 프로세서는, 가중치 적용 단계의 수행 결과에 따라 후보 경계라인 생성값과 후보 경계라인 선택값에 대한 오차의 증감 여부를 판단하여, 후보 경계라인 생성 단계에서 생성되는 후보 경계라인의 정량 개수를 증가 또는 감소하게 하는 것이 바람직하다.

한편 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이미지 내 객체 추출장치는, 유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출부; 경계라인 추출부의 기능 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출되는 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성부; 생성된 후보 경계라인을 유저 단말로 제공하여, 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신부; 및, 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 다른 한편, 컴퓨터-판독 가능 기록 매체로서, 컴퓨터-판독 가능 기록 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은: 유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출 단계; 경계라인 추출 단계의 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출되는 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성 단계; 생성된 후보 경계라인을 유저 단말로 제공하여, 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신 단계; 및, 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 일 실시 예에 따르면, 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하여, 객체의 추출 편의가 증대되도록 하는 편집 툴을 제공할 수 있게 되는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 일 객체에 대해 추출된 경계라인이 불연속적인 경계라인으로 획득될 시, 이를 연속적인 폐곡선의 경계라인으로 연결되게 하는 후보 경계라인이 자동 생성됨으로써, 은폐색, 보호색이 포함된 객체의 추출 및 분리해내는 것에 대한 편의가 증대되는 효과가 있다.

더욱이 본 발명에서는 생성된 후보 라인에 대한 편집이 자유롭고, 후보 경계라인을 직접 설정하는 경우의 작업 효율이 증대되도록 하는 편집 인터페이스를 더 제공하여 줌으로써, 후보 경계라인을 설정하는 것에 대한 작업량을 크게 절감하여줄 수 있다는 효과가 있다.

또한 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 후보 경계라인 생성값과, 유저 단말에서 선택된 후보 경계라인 선택값으로부터 후행의 후보 경계라인 생성값에 대한 가중치를 적용함으로써, 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하는 것에 대한 고도화를 이룰 수 있게 되는 효과가 있다.

도 1 및 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 내 객체 추출 방법에 대한 흐름도의 예.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 이미지에 존재하는 객체들의 경계라인이 추출되는 예.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 경계라인이 불완전하게 추출된 불완전객체에 대한 후보 경계라인이 생성되어 제공되는 예.
도 5 및 6은 본 발명의 일 실시 예에 따라 유저 단말로부터 후보 경계라인에 대한 선택값을 수신하는 예.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따라 학습 알고리즘에 가중치를 적용한 결과를 이용하여 객체에 제공되는 후보 경계라인의 생성 개수가 조절되는 흐름도의 예.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 내 객체 추출 장치에 대한 구성도의 예.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 예.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

본 발명은 이미지 내 객체 추출 방법에 관련된 것으로서, 본 발명은 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하여, 객체의 추출 편의가 증대되도록 하는 편집 툴을 제공하는 것에 제1 목적이, 또한 본 발명은 후보 경계라인 생성값과, 유저 단말에서 선택된 후보 경계라인 선택값으로부터 후행의 후보 경계라인 생성값에 대한 가중치를 적용함으로써, 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하는 것에 대한 고도화를 도모하는 것에 제2 목적이 있다.

상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 대한 설명으로서, 이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세히 설명하기로 하며, 하나 이상의 기술적 특징 또는 발명을 구성하는 구성 요소를 설명하기 위하여 다수의 도면이 동시 참조될 수 있을 것이다.

먼저 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지 내 객체 추출 방법에 대한 흐름도가 도시된 도 1을 참조하여 보면, 본 발명에서는 바람직하게 유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출 단계(S10)가 수행될 수 있다.

이때 상술한 도 1의 S10 단계에서 이용되는 경계라인 추출 알고리즘은, 통상의 경계라인 추출 알고리즘이 적용될 수 있는데, 예를 들어 픽셀 간의 밝기변화율 즉 기울기를 검출해내 기울기가 임계 크기 이상인지 여부를 살핌으로써, 이미지 내에서 객체의 경계라인을 구분해내도록 하는 캐니 에지 알고리즘 및 소벨 에지 알고리즘 중 적어도 어느 하나를 포함하는 경계라인 추출 알고리즘이 적용될 수 있을 것이다.

보다 상세한 예로, 이미지에 존재하는 객체들의 경계라인이 추출되는 예를 도 3에 도시하였으며, 도 3에서 객체 추출 대상이 되는 이미지(100)에서 폐곡선의 경계라인이 획득되어 배경에서 객체의 추출이 이루어진 예(101)와, 잘린 부분, 끊긴 부분이 존재하여 폐곡선의 경계라인이 획득되지 않은 객체 추출의 예(102)를 살펴볼 수 있다.

그러나 이 같은 추출 알고리즘의 경우, 픽셀 간의 밝기 차가 확연히 대비되는 경우 경계라인의 추출이 비교적 쉬운 반면, 객체에 배경색과 유사한 은폐색, 보호색 등이 포함되는 경우 배경과 객체의 경계를 명확히 식별할 수 없는 문제로, 경계라인이 추출되지 않는 어려움이 있다.

이에 본 발명에서는 상술한 도 1의 S10 단계의 수행 후, S10 단계의 수행 결과를 기반으로 이미지에서 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출되는 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성 단계(S20)를 수행하게 된다.

이때, 본 발명의 프로세서는 S20 단계의 수행 시, S10 단계의 수행 결과로부터 불완전 객체가 검출되었는지 여부를 판단하기 위하여, 일 객체에서 추출된 경계라인의 시작점과 끝점이 한 점에서 만나 폐곡선으로 획득되는 경우를 상술한 객체의 경계라인이 완전하게 추출된 것으로 판단하고, 일 객체에 대해 추출된 경계라인의 시작점과 끝점이 한 점에서 만나지 않아 폐곡선으로 획득되지 않을 경우를 불완전 객체가 검출된 것으로 판단할 수 있을 것이다.

한편 상술한 본 발명의 프로세서에 의해 객체 추출 대상이 되는 이미지에서 불완전 객체가 검출된 것으로 판단될 시, 본 발명에서는 전술한 바와 같이 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인 상호를 연결하도록 하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하게 된다.

이때 후보 경계라인의 생성은, 끊김이 발생한 영역에 인접한 경계라인을 연결하는 형태로 생성될 것이고, 바람직하게는 끊김이 발생한 영역에서 인접한 경계라인들의 강도와 방향성을 고려하여 신뢰도가 임계값 이상으로 높은 후보 경계라인을 복수개로 생성하는 것으로 이해될 수 있을 것이다.

이렇게 생성된 후보 경계라인들은, 유저 단말로 제공되어 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인의 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신 단계(S30)가 수행되게 된다.

이때 본 발명의 프로세서는 유저 단말에서 객체 추출에 이용할 후보 경계라인을 선택하는 것에 대한 편의를 제공하기 위하여, 불완전 객체의 경계라인이 불완전한 영역을 시각적으로 식별되도록 강조 표시한 뒤, 유저 단말에 제공함으로써, 도 1의 S30 단계의 수행 시, 유저 단말에 후보 경계라인에 대한 선택 입력이 요구되는 영역의 시각적 안내가 수행되도록 할 수도 있다.

이때, 상술한 강조 표시는 도 4의 실시 예에서와 같이 기호(2001)로서 표시될 수도 있으나, 후보 경계라인에 대한 선택 입력이 요구되는 영역을 하이라이트 처리하는 등 여러 강조 표시 수단이 이용될 수 있을 것이며 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

또한, 본 발명의 바람직한 실시 예에서는 도 1의 S30 단계의 수행 시, 프로세서가 S20 단계에서 생성된 둘 이상의 후보 경계라인의 서식을 차별 적용하여 유저 단말에 제공되는 각각의 후보 경계라인들이 서로 다른 서식을 갖도록 할 수도 있는데, 이는 유저 단말로 제공되는 복수의 후보 경계라인에 대한 식별력을 증대하기 위함인 것으로 이해될 수 있을 것이고, 특히 본 발명에서는 이러한 후보 경계라인의 서식을 벡터 이미지로 표현되도록 하여 확대, 축소 및 회전에 따른 식별 저하 문제를 방지하도록 함이 바람직하다.

도 4를 참조하여 보면, 도 4의 200에서는 객체 추출 대상이 되는 이미지가 도시되어 있고, 201 내지 203에서는 이미지에서 불완전 객체로 검출된 객체에 대하여 다수의 후보 경계라인이 제공되는 예가 도시되어 있다.

도 4에서 보여지는 바와 같이, 유저 단말에 제공되는 후보 경계라인들(201 내지 203)에 서로 다른 선 서식이 적용되어 점선, 파선 및 점선-파선의 반복 형태로 표시됨을 알 수 있는데, 본 발명에서는 이를 통해 다수의 후보 경계라인이 유저 단말에 제공되는 경우에도 후보 경계라인들을 서로 독립적으로 식별할 수 있게 하여 후보 경계라인을 쉽게 인지하여, 이에 대한 선택 편의를 개선하여 줄 수 있다는 효과가 있다.

한편 이러한 후보 경계라인은 유저 단말의 입력 수단(310)에 의해 직접적으로 선택될 수도 있을 것이나, 본 발명에서는 유저 단말의 입력 수단을 통한 후보 경계라인의 선택 편의를 더욱 증대하여 주기 위한 수단으로, 유저 단말에 후보 경계라인이 출력되는 화면 일 영역에 각각의 후보 경계라인의 선택 입력 명령과 연계된 테이블이 더 제공되도록 하여, 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 테이블을 통해 간접적으로 선택되도록 하는 입력 방식을 구현할 수도 있다.

이에 대한 더욱 구체적인 설명으로서 도 5를 참조하여 보면, 도 5의 300에는 본 발명의 기능 수행에 의해 일 객체에 대한 후보 경계라인이 제공되는 예와 함께 후보 경계라인이 테이블(320)로 정리되어 제공되는 예가 도시되어 있다.

즉 본 발명에서는 유저 단말에서 테이블(320)에 정리된 후보 경계라인에 대한 선택 입력으로도 객체 추출에 이용될 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수행할 수 있는 것이다.

특히 상술한 실시 예의 경우, 후보 경계라인이 많은 수로 생성된 경우에 대한 유저 단말의 선택 편의를 높일 뿐만이 아니라, 경계라인이 끊긴 지점이 지극히 미세한 영역일 경우에 대한 후보 경계라인의 선택 편의를 높일 수 있다는 효과를 제공할 수 있다.

또한 이에 더 나아가, 도 5에는 명시적으로 도시하지 않았으나, 본 발명의 더욱 바람직한 실시 예로서, 본 발명에서는 테이블(320)에서 선택된 후보 경계라인을 제외한 나머지 후보 경계라인을 숨김 처리하거나, 유저 단말에서 선택된 둘 이상의 후보 경계라인만 프리뷰(Preview)되게 하거나 또는 유저 단말의 삭제 명령에 따라 후보 경계라인을 삭제하는 등으로, 후보 경계라인에 대한 선택 편의를 더욱 향상시키도록 할 수도 있을 것이며, 이러한 실시 예는 불완전 객체에 대한 유저 단말의 직접 입력 방식(310)에서도 동일하게 적용될 수 있을 것이다.

한편 상술한 도 1의 S30 단계에 대한 다른 실시 예로서, 유저 단말에서 S20 단계의 수행으로 생성된 후보 경계라인에 대한 경계라인 선택값이 존재(321)할 수도 있으나, 경계라인 선택값이 미존재(322)하는 경우가 존재할 수 있다.

즉 이는 불완전 객체에 대해 생성된 후보 경계라인이 모두 실제 객체의 경계라인과 일치하지 않는 경우인 것으로 이해될 수 있을 것인데, 본 발명에서는 이러한 경우에 대비하여 유저 단말에 불완전 객체의 경계라인을 직접 설정할 수 있도록 하는 편집 인터페이스를 제공할 수 있다.

한 실시 예로 도 6의 400을 참조하여 보면, 본 발명에서는 불완전 객체에서 경계라인이 끊긴 부분에 대한 경계라인을 직접 설정해주기 위하여, 401과 같은 다양한 편집 도구를 제공할 수 있다.

구체적으로 상술한 편집 도구는, 후보 경계라인을 직접 생성하기 위한 그리기 도구는 물론이고, 유저 단말에서 직접 그려진 경계라인을 수정하기 위한 지우개 도구, 이미지를 확대 또는 축소하는 배율 조정 도구, 이미지 내에서의 이동을 돕는 이동 도구 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있는 것으로 이해될 수 있을 것이다.

이때, 본 발명의 바람직한 실시 예에서는, 편집 인터페이스의 활성화 시간 동안 불완전 객체가 포함된 이미지의 명도값, 채도값 및 색상값 중 적어도 어느 하나를 포함하는 이미지 서식값을 조정하도록 하는 편집 도구들이 402와 같이 더 제공될 수도 있다.

즉 본 발명에서는 유저 단말에서 후보 경계라인의 직접 설정이 이루어질 때, 일시적으로 이미지의 명도값, 채도값, 색상값을 자유롭게 조정할 수 있도록 하여 객체와 배경의 경계를 비교적 구분하기 쉬운 형태로 제공함으로써, 후보 경계라인을 설정하는 것에 대한 편의를 제공하여 줄 수 있는 효과가 있다.

이때, 본 발명의 다른 실시 예에서는, 유저의 편의에 의해 조정된 이미지 서식값 셋을 데이터베이스에 저장하여, 유사 이미지에 저장된 이미지 서식값 셋을 불러와 여러 이미지 서식값 항목들을 일괄적으로 조정하는 기능이 수행될 수도 있음이 당연하고, 이러한 이미지 서식값의 변화는 편집 인터페이스의 활성화 시에만 적용되도록 하여 편집 인터페이스의 비활성화가 감지되는 경우에는 이미지의 서식값을 원 상태로 복구하도록 함이 바람직하다.

또한 도 6에는 명시적으로 도시되지 않았으나, 선명도값, 대비값, 가우시안값 및 반전값 중 적어도 어느 하나를 포함하는 서식 항목이 조정되도록 하는 편집 도구가 더 포함될 수도 있을 것이고, 본 발명은 이에 제한하지 않는다.

또 다른 한편 상술한 도 1의 S30 단계의 다른 실시 예로서, 본 발명에서는 유저 단말에서 생성된 후보 경계라인에 대한 경계라인 선택값이 미존재하는 경우, 유저 단말에 가장 근접한 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 요청한 뒤, 유저 단말에서 선택 입력된 후보 경계라인에 대한 편집 인터페이스를 제공하도록 할 수도 있다.

이때, 상술한 실시 예를 구현하기 위한 편집 인터페이스는 앞서 도 6에서 설명한 편집 인터페이스와 동일한 편집 인터페이스가 이용될 수도 있으나, 바람직하게는 도 6에서 설명한 편집 인터페이스에 유저 단말에서 가장 근접한 후보 경계라인으로 선택한 경계라인에 대한 점 편집 기능이 부가된 편집 인터페이스가 제공되도록 함이 바람직할 것이고, 본 발명은 이러한 실시 예에 의하여 유저 단말에서 후보 경계라인을 설정하는 것에 대한 작업량을 크게 줄여 줄 수 있게 된다는 효과가 있다.

다시 도 1로 돌아와서, 상술한 도 1의 S30 단계의 수행 후에는, 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 상기 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출 단계(S40)가 수행될 수 있다.

즉 상술한 S40 단계에서는 불완전 객체의 경계라인을 연속적으로 이어진 폐곡선으로 획득되게 하는 처리 과정이 수행되게 되어, 배경과 객체의 경계가 모호한 이미지에서도 객체의 추출 및 분리 작업 수행에 대한 편의가 증대된다는 효과가 있다.

한편 도 2를 참조하여 보면, 본 발명에서는 S40 단계의 수행 후, 학습 알고리즘에 의해 도출된 불완전 객체의 후보 경계라인 생성값에 대한 유저 단말에서의 경계라인 선택값을 이용하여 학습 알고리즘에 대한 가중치가 연산되도록 하고, 연산된 가중치를 상기 학습 알고리즘에 적용하는 가중치 적용 단계(S50)가 더 수행될 수 있다.

이때 상술한 S50 단계는 통계적 방법에 의한 오차역전법을 사용하는 것이 바람직한데 이는 통칭 역전파 학습이라고도 불리며, 유저 단말에서의 후보 경계라인 선택값이 수신될 때마다 후보 경계라인 생성값을 산출하는 방향으로 가중치를 역으로 반복 전파하여 후보 경계라인 생성값에 대한 오차율을 줄이도록 하는 개념으로 이해될 수 있을 것이다.

또한 이에 더 나아가, 본 발명의 프로세서에서는 가중치 적용 단계의 수행 결과에 따라 후보 경계라인의 생성값과 후보 경계라인 선택값에 대한 오차의 증감 여부를 판단하도록 하고, 오차 증감 여부의 판단 결과에 따라 S20 단계에서 생성되는 후보 경계라인의 정량 개수를 증가 또는 감소시킬 수 있다.

다시 말해 도 7에 도시된 흐름도와 같이 S500 단계에서 후보 경계라인의 생성값과 후보 경계라인 선택값에 대한 오차의 증감 여부를 판단하고 S510 단계에서 오차의 증가가 감지된 경우 S511단계와 같이 유저 단말에 제공되는 후보 경계라인의 정량 개수가 증가되도록 하고, S510 단계에서 오차의 증가가 감지되지 않은 경우 S512 단계와 같이 유저 단말에 제공되는 후보 경계라인의 정량 개수를 감소되도록 할 수 있는 것이다.

구체적인 예로서, 생성되는 후보 경계라인의 기준 개수가 5개라고 가정하였을 때, 후보 경계라인의 생성값과 후보 경계라인 선택값에 대한 오차가 증가한 경우 유저 단말에 제공되는 후보 경계라인의 정량 개수를 +2 증가되도록 하여 다음 번 S20 단계의 수행 시, 불완전 객체에 대해 생성되는 후보 경계라인의 개수를 7개로 늘리도록 할 수 있는 것이고, 반대의 예로 후보 경계라인의 생성값과 후보 경계라인 선택값에 대한 오차가 감소한 경우 유저 단말에 제공되는 후보 경계라인의 정량 개수를-2 감소되도록 하여 다음 번 S20 단계의 수행 시, 불완전 객체에 대해 생성되는 후보 경계라인의 개수를 3개로 줄여 제공하도록 할 수 있는 것이다.

즉 이러한 실시 예는 필요 이상의 데이터 처리가 수행되지 않도록 하여 데이터 트래픽 증가에 따른 문제 발생을 방지하기 위함인 것으로 이해될 수 있을 것이다.

다만, 상술한 실시 예에 있어서 후보 경계라인의 정량 개수는 상한(예를 들어 10개)과 하한(예를 들어 2개)개수가 설정되도록 하여 지나치게 많은 후보 경계라인을 생성하거나, 지나치게 적은 후보 경계라인을 생성하는 일이 없도록 함이 당연할 것이다.

종합적으로 본 발명의 일 실시 예에 따르면, 객체와 배경의 경계가 모호한 이미지에서 객체의 경계라인을 인식하여, 객체의 추출 편의가 증대되도록 하는 편집 툴을 제공할 수 있게 되는 효과가 있다.

다음으로 도 8을 참조하여 보면, 도 8에서는 본 발명의 일 실시 예에 따른 이미지(1) 내 객체 추출 장치(10)의 구성도가 도시되어 있다.

바람직하게 본 발명의 이미지(1) 내 객체 추출 장치(10)는 유저 단말(20)에서 객체 추출 대상이 되는 이미지(1)를 수집하고, 수집된 이미지(1)를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 이미지(1)에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출부(11)를 포함할 수 있다.

이때 상술한 경계라인 추출부(11)는 전술한 도 1의 S10 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해됨이 바람직할 것이며, 본 발명에서는 상술한 경계라인 추출부(11)의 기능 수행에 의하여 이미지(1)를 구성하는 픽셀들의 그래디언트를 분석하여 명확히 대비되는 배경과 객체의 경계라인을 구분해낼 수 있게 된다.

또한 본 발명의 이미지(1) 내 객체 추출 장치(10)는, 경계라인 추출부(11)의 기능 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출되었는지 여부를 판단하고, 불완전 객체가 검출된 경우, 이를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성부(12)를 포함할 수 있다.

이때 상술한 후보 경계라인 생성부(12)는 전술한 도 1의 S20 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있을 것이며, 본 발명에서는 상술한 후보 경계라인 생성부(12)의 기능 수행에 의하여 배경과 객체의 경계가 모호한 이미지(1)에 대해서도 경계라인을 도출하는 것에 대한 편의가 증대되는 효과가 있다.

또한 본 발명의 이미지(1) 내 객체 추출 장치(10)는 앞서 후보 경계라인 생성부(12)의 기능 수행에 의해 생성된 후보 경계라인을 유저 단말(20)로 제공하여 유저 단말(20)로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신부(13)를 포함할 수 있다.

이때 상술한 경계라인 선택값 수신부(13)는 전술한 도 1의 S30 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 것이고, 본 발명에서는 상술한 경계라인 선택값 수신부(13)의 기능 수행에 의하여, 배경에서 객체를 분리하는데 이용되는 경계라인을 획득할 수 있게 되는 효과가 있다.

또한 본 발명의 이미지(1) 내 객체 추출 장치(10)는 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써 이미지(1)에서 객체를 추출하도록 하는 객체 추출부(14)를 포함할 수 있다.

이때, 상술한 객체 추출부(14)는 전술한 도 1의 S40 단계가 수행하는 기능을 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있으며, 본 발명에서는 상술한 객체 추출부(14)의 기능 수행에 의하여, 종래 기술의 문제점으로 지적되던 배경과 객체의 경계라인이 모호한 이미지(1)에서의 객체 추출 및 분리에 대한 편의가 증대된다는 효과가 있다.

또한 이에 더 나아가 본 발명의 이미지(1) 내 객체 추출 장치(10)는, 학습 알고리즘에 의해 도출된 불완전 객체의 후보 경계라인 생성값에 대한 유저 단말(20)에서의 경계라인 선택값을 이용하여 학습 알고리즘에 대한 가중치를 연산하고, 연산된 가중치를 후보 경계라인을 생성하도록 하는 학습 알고리즘에 적용하는 가중치 적용부를 더 포함하도록 함이 바람직하다.

이때 상술한 가중치 적용부는 도 2의 S50 단계에서 언급한 기능이 모두 수행 가능한 것으로 이해될 수 있을 것이고, 본 발명에서는 상술한 가중치 적용부의 기능 수행에 의하여, 후보 경계라인 생성값과 후보 경계라인 선택값에 대한오차를 최소화하여 줄 수 있다는 효과가 있다.

또한 이상의 설명에서 언급되는 유저 단말은 본 발명에서 언급하는 기능 수행이 가능한 단말로서, 예를 들어 네트워크 통신이 가능한 유/무선 전화기(wire/wireless telephone), 태블릿 PC(Tablet PC), 랩톱(Laptop), 스마트폰(Smartphone), 개인 휴대용 정보 단말기(Personal Digital Assistant) 및 이동통신 단말기(Mobile Communication Terminal) 중 어느 하나를 포함하는 개념의 단말인 것으로 이해되어야 할 것이며, 이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

도 9은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 8에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.

도 9에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.

이러한 도 9의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 9에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 9에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 9에도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이미지 내 객체 추출 방법에 있어서,
유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 상기 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출 단계;
상기 경계라인 추출 단계의 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출되는 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성 단계;
생성된 후보 경계라인을 상기 유저 단말로 제공하여, 상기 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신 단계; 및,
상기 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 상기 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출 단계;를 포함하되,
상기 객체 추출 단계의 수행 후,
상기 학습 알고리즘에 의해 도출된 불완전 객체의 후보 경계라인 생성값에 대한 상기 유저 단말에서의 경계라인 선택값을 이용하여 상기 학습 알고리즘에 대한 가중치가 연산되도록 하고, 연산된 가중치를 상기 학습 알고리즘에 적용하는 가중치 적용 단계;가 더 수행되도록 함으로써, 상기 후보 경계라인 생성값과, 상기 후보 경계라인 선택값에 대한 오차를 최소화하고,
상기 프로세서는,
상기 가중치 적용 단계의 수행 결과에 따라 상기 후보 경계라인 생성값과 상기 후보 경계라인 선택값에 대한 오차의 증감 여부를 판단하여,
상기 후보 경계라인 생성 단계에서 생성되는 후보 경계라인의 정량 개수를 증가 또는 감소하게 하는 것을 특징으로 하는 이미지 내 객체 추출 방법.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 경계라인 추출 단계에서, 일 객체에 대해 추출된 경계라인이 폐곡선으로 획득되었는지 여부를 판단하여 경계라인이 폐곡선으로 획득되지 않은 객체를 불완전 객체로 검출하도록 하는 것을 특징으로 하는 이미지 내 객체 추출 방법.
제2항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 불완전 객체의 경계라인이 불완전한 영역을 시각적으로 식별되도록 강조 표시한 뒤, 상기 유저 단말로 제공함으로써,
상기 경계라인 선택값 수신 단계의 수행 시, 상기 유저 단말에 상기 후보 경계라인에 대한 선택 입력이 요구되는 영역의 시각적 안내가 수행되도록 하는 것을 특징으로 하는 이미지 내 객체 추출 방법.
제1항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 유저 단말에 둘 이상의 후보 경계라인을 제공 시, 후보 경계라인들의 서식을 차별화하여, 상기 유저 단말에 서로 다른 서식을 갖는 후보 경계라인들로 표시되도록 하고,
각각의 후보 경계라인의 선택 입력 명령과 연계된 테이블을 더 제공하도록 하여, 상기 유저 단말에서 수행되는 상기 후보 경계라인에 대한 선택 입력을, 직접 입력 방식 및 간접 입력 방식 중 적어도 어느 하나를 포함하는 입력 방식으로 구현되도록 하는 것을 특징으로 하는 이미지 내 객체 추출 방법.
제1항에 있어서,
상기 경계라인 선택값 수신 단계는,
상기 유저 단말에서 상기 생성된 후보 경계라인에 대한 경계라인 선택값이 미존재할 경우,
상기 유저 단말에 상기 불완전 객체의 경계라인을 직접 설정할 수 있도록 하는 편집 인터페이스를 제공하고,
상기 편집 인터페이스의 활성화 시간 동안 상기 불완전 객체가 포함된 이미지의 명도값, 채도값 및 색상값 중 적어도 어느 하나를 포함하는 이미지 서식값을 조정할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 이미지 내 객체 추출 방법.
제1항에 있어서,
상기 경계라인 선택값 수신 단계는,
상기 유저 단말에서 상기 생성된 후보 경계라인에 대한 경계라인 선택값이 미존재할 경우,
상기 유저 단말에 가장 근접한 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 요청한 뒤, 상기 유저 단말에서 선택 입력된 후보 경계라인에 대한 편집 인터페이스를 제공하는 것을 특징으로 하는 이미지 내 객체 추출 방법.
삭제
삭제
하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 메인 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 이미지 내 객체 추출 장치에 있어서,
유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 상기 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출부;
상기 경계라인 추출부의 기능 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출된 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성부;
생성된 후보 경계라인을 상기 유저 단말로 제공하여, 상기 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신부; 및,
상기 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 상기 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출부;를 포함하되,
상기 학습 알고리즘에 의해 도출된 불완전 객체의 후보 경계라인 생성값에 대한 상기 유저 단말에서의 경계라인 선택값을 이용하여 상기 학습 알고리즘에 대한 가중치가 연산되도록 하고, 연산된 가중치를 상기 학습 알고리즘에 적용하는 가중치 적용부;를 더 포함하여, 상기 후보 경계라인 생성값과, 상기 후보 경계라인 선택값에 대한 오차가 최소화되도록 하고,
상기 프로세서는,
상기 가중치 적용부의 기능 수행 결과에 따라 상기 후보 경계라인 생성값과 상기 후보 경계라인 선택값에 대한 오차의 증감 여부를 판단하여,
상기 후보 경계라인 생성부에서 생성되는 후보 경계라인의 정량 개수를 증가 또는 감소하게 하는 것을 특징으로 하는 이미지 내 객체 추출 장치.
컴퓨터-판독 가능 기록 매체로서,
상기 컴퓨터-판독 가능 기록 매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은:
유저 단말에서 객체 추출 대상이 되는 이미지를 수집하고, 수집된 이미지를 경계라인 추출 알고리즘에 적용하여 상기 이미지에 포함된 하나 이상의 객체에 대한 경계라인을 추출하는 경계라인 추출 단계;
상기 경계라인 추출 단계의 수행 결과, 불완전한 경계라인을 갖는 불완전 객체가 검출된 경우, 검출된 불완전 객체를 학습 알고리즘에 적용하여 불완전한 경계라인을 연결하는 하나 이상의 후보 경계라인을 생성하는 후보 경계라인 생성 단계;
생성된 후보 경계라인을 상기 유저 단말로 제공하여, 상기 유저 단말로부터 객체 추출에 이용할 후보 경계라인에 대한 선택 입력을 수신하는 경계라인 선택값 수신 단계; 및,
상기 불완전 객체에 대해 기 추출된 경계라인과, 경계라인 선택값으로 수신된 후보 경계라인을 정합하여 하나의 폐곡선을 이루는 경계라인을 획득함으로써, 상기 이미지에서 객체를 추출하는 객체 추출 단계;를 포함하되,
상기 객체 추출 단계의 수행 후,
상기 학습 알고리즘에 의해 도출된 불완전 객체의 후보 경계라인 생성값에 대한 상기 유저 단말에서의 경계라인 선택값을 이용하여 상기 학습 알고리즘에 대한 가중치가 연산되도록 하고, 연산된 가중치를 상기 학습 알고리즘에 적용하는 가중치 적용 단계;가 더 수행되도록 함으로써, 상기 후보 경계라인 생성값과, 상기 후보 경계라인 선택값에 대한 오차를 최소화하고,
상기 가중치 적용 단계의 수행 결과에 따라 상기 후보 경계라인 생성값과 상기 후보 경계라인 선택값에 대한 오차의 증감 여부를 판단하여,
상기 후보 경계라인 생성 단계에서 생성되는 후보 경계라인의 정량 개수를 증가 또는 감소하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독 가능 기록 매체.