KR102628058B1 - Method for detecting region of interest and apparatus thereof - Google Patents
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Abstract
관심 영역 검출 방법이 제공된다. 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 단계, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.A method for detecting a region of interest is provided. A method for detecting a region of interest according to an embodiment of the present invention performed in a region of interest detection device includes extracting a plurality of partial images from an image, wherein each of the plurality of partial images includes an overlapping region, the plurality of partial images comprising: It may include detecting a first region of interest in a first partial image among the partial images and detecting a second region of interest in a second partial image among the plurality of partial images.
Description
본 발명은 관심 영역 검출 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 다수의 부분 이미지에서 정확하게 관심 영역(Region of Interest; RoI)을 검출하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and device for detecting a region of interest. More specifically, it relates to a method for accurately detecting a region of interest (RoI) in multiple partial images and a device for performing the method.
실시간 데이터(e.g. 음성 데이터) 또는 대용량 데이터(e.g. 시스템 로그)을 다루는 시스템에서 효율적인 데이터 분석을 위해 관심 영역 검출 기법이 이용될 수 있다. 예를 들어, 대용량 데이터에서 분석 대상이 되는 관심 데이터를 추출하는 경우, 대용량 데이터를 이미지로 변환하고, 이미지에서 관심 데이터에 대응되는 관심 영역을 추출함으로써, 용이하게 관심 데이터가 획득될 수 있다.Region of interest detection techniques can be used for efficient data analysis in systems that handle real-time data (e.g. voice data) or large data (e.g. system logs). For example, when extracting data of interest to be analyzed from large data, the data of interest can be easily obtained by converting the large data into an image and extracting a region of interest corresponding to the data of interest from the image.
시스템 로그와 같은 대용량 데이터를 이미지로 변환하면, 매우 큰 크기의 이미지가 생성되기 때문에, 한번에 관심 영역 검출이 이루어질 수 없다. 따라서, 이미지를 다수의 분할 이미지로 분할한 다음, 각 분할 이미지에서 관심 영역을 검출하는 방식이 주로 이용된다.When large-capacity data such as system logs are converted to images, a very large image is created, so the area of interest cannot be detected at once. Therefore, a method of dividing an image into a plurality of divided images and then detecting a region of interest in each divided image is mainly used.
그러나, 관심 영역이 둘 이상의 분할 이미지에 걸쳐서 존재하는 경우, 위와 같은 방식은 검출의 정확도가 떨어진다는 문제가 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 이미지(1)를 2개의 분할 이미지(3, 5)로 분할한 경우, 하나의 관심 영역(2)이 2개의 분할 이미지(3, 5)에 걸쳐서 존재하는 경우가 발생될 수 있다. 이와 같은 경우, 관심 영역(2-1, 2-2)이 제대로 검출되지 않거나, 본래 한 개의 관심 영역(2)이 2개의 관심 영역(2-1, 2-2)으로 검출될 수 있다.However, when a region of interest exists across two or more segmented images, the above method has a problem in that detection accuracy is low. For example, as shown in FIG. 1, when
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 다수의 부분 이미지에서 신속하고 정확하게 관심 영역을 검출하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.The technical problem to be solved by the present invention relates to a method for quickly and accurately detecting a region of interest in multiple partial images and a device for performing the method.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 중첩 영역을 포함하는 다수의 부분 이미지를 추출하는데 있어서, 최적의 중첩 영역을 결정하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.Another technical problem to be solved by the present invention relates to a method of determining an optimal overlapping area and a device for performing the method when extracting multiple partial images including overlapping areas.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the technical problems mentioned above, and other technical problems not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은, 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 관심 영역 검출 방법에 있어서, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 단계, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.In order to solve the above technical problem, a method of detecting a region of interest according to an embodiment of the present invention is a method of detecting a region of interest performed by a region of interest detection device, wherein a plurality of partial images are extracted from an image, and the plurality of portions are Each image includes an overlapping region, detecting a first region of interest in a first partial image of the plurality of partial images, and detecting a second region of interest in a second partial image of the plurality of partial images. It may include steps.
일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지에 대한 처리 프로세스와 상기 제2 부분 이미지에 대한 처리 프로세스는 병렬로 수행될 수 있다.In one embodiment, the processing process for the first partial image and the processing process for the second partial image may be performed in parallel.
일 실시예에서, 상기 제2 부분 이미지는 상기 제1 부분 이미지와 서로 중첩된 제1 중첩 영역을 포함하고, 상기 제1 중첩 영역을 이용하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하는 단계 및 하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역을 병합하는 단계를 더 포함할 수 있다.In one embodiment, the second partial image includes a first overlapping area overlapping with the first partial image, and using the first overlapping area, the first area of interest and the second area of interest are one. The method may further include determining whether the object corresponds to an object of interest, and merging the first region of interest and the second region of interest in response to determining that the object corresponds to one object of interest.
일 실시예에서, 관심 영역이 주어진 학습 이미지를 이용하여 상기 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계를 더 포함하되, 상기 추출된 복수의 부분 이미지는 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 포함할 수 있다.In one embodiment, the method further includes determining the size of the overlapping area using a learning image given a region of interest, wherein the plurality of extracted partial images may include an overlapping area of the determined size.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은, 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 관심 영역 검출 방법에 있어서, 제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.A method for detecting a region of interest according to another embodiment of the present invention for solving the above-mentioned technical problem is a method for detecting a region of interest performed in a region of interest detection device, comprising the steps of extracting a first partial image from a first image, Detecting a first region of interest in a first partial image, determining an overlap area between the first partial image and the second partial image based on a detection result for the first region of interest, and the overlap region includes Preferably, the method may include extracting the second partial image from the first image.
일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는, 관심 영역이 존재하지 않는다는 검출 결과에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, determining an overlapping area between the first partial image and the second partial image may include determining the last position of the first partial image on the first image in response to a detection result that a region of interest does not exist. It may include determining an image area with a preset size as the overlapping area based on , and adjusting the size of the first partial image so that the overlapping area is included in the first partial image.
일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는, 상기 제1 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되는지 여부를 판정하는 단계, 상기 관심 객체 전부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, determining an overlapping area between the first partial image and the second partial image includes determining whether the first region of interest corresponds to all of the objects of interest. In response to the determination, determining an image area having a preset size based on the last position of the first partial image on the first image as the overlapping area, and allowing the overlapping area to be included in the first partial image. It may include adjusting the size of the first partial image.
일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는, 상기 제1 부분 이미지에서 검출된 제1 관심 영역이 관심 객체 일부에 대응되는지 여부를 판정하는 단계, 상기 관심 객체 일부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 관심 객체의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, determining an overlapping area between the first partial image and the second partial image includes determining whether a first region of interest detected in the first partial image corresponds to a portion of an object of interest; In response to the determination that the object of interest corresponds to a part of the object of interest, determining an image area having a preset size based on the last position of the object of interest in the first image as the overlapping area, and determining the overlapping area to be the first part. It may include adjusting the size of the first partial image to be included in the image.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치는, 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하되, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지는 중첩 영역을 포함하는 것인, 동작, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작, 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.An apparatus for detecting a region of interest according to another embodiment of the present invention for solving the above-described technical problem includes a processor and a memory storing at least one program executed by the processor, wherein the at least one program includes: Extracting a plurality of partial images from an image, wherein the plurality of partial images include an overlapping area, detecting a first region of interest in a first partial image among the plurality of partial images, the plurality of partial images It may include instructions for performing an operation of detecting a second region of interest in a second partial image of the image.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치는, 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하되, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 동작, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 동작 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.An apparatus for detecting a region of interest according to another embodiment of the present invention for solving the above-described technical problem includes a processor and a memory storing at least one program executed by the processor, wherein the at least one program includes: Extracting a first partial image from a first image, detecting a first region of interest from the first partial image, and generating the first partial image and the second partial image based on a detection result for the first region of interest. It may include instructions for performing an operation of determining an overlap area between the images and an operation of extracting the second partial image from the first image so that the overlap area is included.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 단계, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 실행시키기 위하여, 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.A computer program according to another embodiment of the present invention for solving the above-described technical problem is combined with a computing device to extract a plurality of partial images from an image, wherein each of the plurality of partial images includes an overlapping area. In order to execute the step of detecting a first region of interest in a first partial image of the plurality of partial images and detecting a second region of interest in a second partial image of the plurality of partial images, using a computer, It may be stored on a readable recording medium.
상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 단계 실행시키기 위하여, 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.A computer program according to another embodiment of the present invention for solving the above-described technical problem is coupled with a computing device, comprising: extracting a first partial image from a first image; selecting a first region of interest from the first partial image; Detecting, determining an overlapping area between the first partial image and a second partial image based on a detection result for the first region of interest, and determining the overlapping area between the first partial image and the second partial image so that the overlapping area is included in the second image. In order to execute the step of extracting the partial image, it may be stored in a computer-readable recording medium.
도 1은 다수의 분할 이미지에서 관심 영역을 검출하는 경우 발생되는 문제점을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 시스템의 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 부분 이미지의 추출 예를 도시한다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치를 나타내는 하드웨어 구성도이다.
도 10은 본 발명은 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 중첩 영역 크기 결정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 15 내지 도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 결과 기반의 부분 이미지 추출 방법을 설명하기 위한 도면이다.Figure 1 is a diagram to explain problems that occur when detecting a region of interest in multiple segmented images.
Figure 2 is a configuration diagram of an analysis system according to an embodiment of the present invention.
3 and 4 show examples of partial image extraction that may be referenced in some embodiments of the present invention.
5 and 6 are diagrams for explaining the configuration and operation of a region of interest detection device according to the first embodiment of the present invention.
7 and 8 are diagrams for explaining the configuration and operation of a region of interest detection device according to a second embodiment of the present invention.
Figure 9 is a hardware configuration diagram showing an apparatus for detecting a region of interest according to an embodiment of the present invention.
Figure 10 is a flowchart showing a method for detecting a region of interest according to a first embodiment of the present invention.
11 and 12 are diagrams for explaining a method for determining the size of an overlapping area according to an embodiment of the present invention.
Figure 13 is a diagram for explaining the concept of a method for detecting a region of interest according to a second embodiment of the present invention.
Figure 14 is a flowchart showing a method for detecting a region of interest according to a second embodiment of the present invention.
15 to 17 are diagrams for explaining a partial image extraction method based on a region of interest detection result according to an embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings. The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become clear by referring to the embodiments described in detail below along with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below and may be implemented in various different forms. The present embodiments are merely provided to ensure that the disclosure of the present invention is complete and to be understood by those skilled in the art. It is provided to fully inform those who have the scope of the invention, and the present invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.
다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.Unless otherwise defined, all terms (including technical and scientific terms) used in this specification may be used with meanings that can be commonly understood by those skilled in the art to which the present invention pertains. Additionally, terms defined in commonly used dictionaries are not interpreted ideally or excessively unless clearly specifically defined. The terminology used herein is for describing embodiments and is not intended to limit the invention. As used herein, singular forms also include plural forms, unless specifically stated otherwise in the context.
명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.As used in the specification, “comprises” and/or “comprising” refers to the presence of one or more other components, steps, operations and/or elements. or does not rule out addition.
본 명세서에 대한 설명에 앞서, 본 명세서에서 사용되는 몇몇 용어들에 대하여 명확하게 하기로 한다.Before explaining the specification, some terms used in the specification will be clarified.
본 명세서에서, 관심 영역(Region of Interest; RoI)이란, 이미지에서 검출하고 하는 대상 영역을 의미한다. 예를 들어, 상기 관심 영역은 소정의 관심 객체에 대응되는 영역을 의미할 수 있다.In this specification, Region of Interest (RoI) refers to a target region to be detected in an image. For example, the area of interest may mean an area corresponding to a predetermined object of interest.
본 명세서에서, 인스트럭션(instruction)이란, 기능을 기준으로 묶인 일련의 명령어들로서 컴퓨터 프로그램의 구성 요소이자 프로세서에 의해 실행되는 것을 가리킨다.In this specification, an instruction refers to a series of instructions grouped based on function and is a component of a computer program and executed by a processor.
이하, 본 발명의 몇몇 실시예들에 대하여 첨부된 도면에 따라 상세하게 설명한다.Hereinafter, several embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the attached drawings.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 시스템의 구성도이다.Figure 2 is a configuration diagram of an analysis system according to an embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 상기 분석 시스템은 분석 대상 시스템(500)에서 수집된 각종 데이터(e.g. 시스템 로그)를 분석하는 시스템이다. 상기 분석 시스템은 수집 장치(200), 변환 장치(300), 관심 영역 검출 장치(100) 및 분석 장치(400)를 포함하도록 구성될 수 있다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 또한, 도 2에 도시된 분석 시스템의 각각의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 적어도 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다. 예를 들어, 수집 장치(200), 변환 장치(300), 관심 영역 검출 장치(100) 및 분석 장치(400) 중 적어도 하나의 장치는 동일한 물리적 컴퓨팅 장치 내의 서로 다른 로직(logic)의 형태로 구현될 수도 있다.Referring to FIG. 2, the analysis system is a system that analyzes various data (e.g. system logs) collected from the
상기 분석 시스템에서, 수집 장치(200)는 분석 대상 시스템(500)으로부터 각종 데이터를 수집하는 장치이다.In the analysis system, the
상기 분석 시스템에서, 변환 장치(300)는 수집된 데이터를 이미지로 변환하는 장치이다. 즉, 변환 장치(300)는 텍스트(e.g. 로그 데이터), 음성 형식 등의 분석 대상 데이터를 이미지 형식으로 변환할 수 있다. 이미지 형식으로 변환하는 경우, 이미지 분석 기법을 이용하여 분석 대상이 되는 관심 데이터를 용이하고 정확하게 획득될 수 있다. 예를 들어, 수집된 데이터가 텍스트 형식의 로그 데이터이고 관심 데이터가 로그 데이터에 포함된 표 데이터인 경우, 표 이미지의 모양 특징을 고려한 이미지 분석을 통해 상기 로그 이미지에서 표 데이터가 용이하게 추출될 수 있다.In the analysis system, the
상기 분석 시스템에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 주어진 이미지에서 관심 영역을 검출하는 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 상기 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop) 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다.In the analysis system, the region of
본 발명의 실시예에 따르면, 관심 영역 검출 장치(100)는 주어진 이미지에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 추출하고, 복수의 부분 이미지 각각에서 관심 영역을 검출한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치(100)는 이미지(10)에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지(11, 13, 15)를 추출할 수 있다. 다른 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치(100)는 음성 파형 이미지와 같은 가로 이미지(20)에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지(21, 23, 25)를 추출하고, 관심 음성에 대응되는 관심 파형을 각 부분 이미지(21, 23, 25)에서 검출할 수 있다. 본 실시예에서, 하나의 관심 객체에 대응되는 관심 영역이 2개의 부분 이미지에 분리되어 존재하는 경우, 관심 영역 검출 장치(100)는 중첩 영역을 이용하여 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역 검출 장치(100)는 당해 기술 분야에서 널리 알려진 스티칭(stitching) 기법을 이용하여 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다. 따라서, 종래와 대비하여 관심 영역 검출의 정확도가 향상될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 10 내지 도 12를 참조하여 상세하게 후술하도록 한다.According to an embodiment of the present invention, the region of
관심 영역 검출 장치(100의 구성 및 동작에 대한 자세한 설명은 도 5 내지 도 9를 참조하여 후술하도록 한다.A detailed description of the configuration and operation of the region of
상기 분석 시스템에서, 분석 장치(400)는 관심 영역 이미지로부터 관심 데이터를 추출하고, 관심 데이터를 분석하는 장치이다. 분석 장치(400)는 수집 장치(200)에 의해 수집된 전체 데이터를 분석하는 것이 아니라, 전체 데이터에서 추출된 관심 데이터만을 이용하여 분석을 수행한다. 따라서, 분석에 투입되는 컴퓨팅 자원이 최소화될 수 있을 뿐만 아니라, 정제된 관심 데이터만을 이용하여 분석이 수행되는 바 양질의 분석 정보가 제공될 수 있다.In the analysis system, the
도 2에 도시된 장치(100 내지 500) 중 적어도 일부는 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 여기서, 상기 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.At least some of the
지금까지 도 2 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 시스템에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 5 내지 도 9를 참조하여 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 및 동작에 대하여 상세하게 설명하도록 한다.So far, the analysis system according to an embodiment of the present invention has been described with reference to FIGS. 2 to 4. Hereinafter, the configuration and operation of the region of
먼저, 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)의 구성 및 동작에 대하여 설명하도록 한다.First, the configuration and operation of the region of interest detection device 100-1 according to the first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 5 and 6.
도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)를 나타내는 블록도이다.Figure 5 is a block diagram showing a region of interest detection apparatus 100-1 according to the first embodiment of the present invention.
도 5에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치(100-1)는 관심 영역에 대한 검출 결과가 주어진 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정하는 중첩 영역 결정 과정을 수행하고, 검출 대상 이미지에서 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 추출하며, 추출된 복수의 부분 이미지 각각에서 관심 영역을 검출하는 검출 과정을 수행한다.As shown in FIG. 5, the region of interest detection device 100-1 performs an overlap area determination process to determine the size of the overlap region using a learning image given a detection result for the region of interest, and determines the size of the overlap region in the detection target image. A plurality of partial images having an overlapping area of the determined size are extracted, and a detection process of detecting a region of interest from each of the plurality of extracted partial images is performed.
관심 영역 검출 장치(100-1)는 제1 중첩 영역 결정부(110-1), 추출부(130) 및 검출부(150)를 포함하도록 구성될 수 있다. 다만, 도 5에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 5에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 관심 영역 검출 장치(100-1)의 각각의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 적어도 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다. 이하, 각 구성 요소에 대하여 설명한다.The region of interest detection apparatus 100-1 may be configured to include a first overlap region determination unit 110-1, an
제1 중첩 영역 결정부(110-1)는 관심 영역에 대한 검출 결과가 주어진 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정한다. 중복된 설명을 배제하기 위해, 제1 중첩 영역 결정부(110-1)의 동작에 대한 자세한 설명은 도 11 및 도 12를 참조하여 후술하도록 한다.The first overlapping area determination unit 110-1 determines the size of the overlapping area using a learning image given the detection result for the area of interest. To avoid redundant description, a detailed description of the operation of the first overlapping area determination unit 110-1 will be described later with reference to FIGS. 11 and 12.
다음으로, 추출부(130)는 이미지에서 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 추출한다. 이때, 각 부분 이미지의 크기는 서로 동일할 수 있고, 상이할 수도 있다.Next, the
다음으로, 검출부(150)는 각각의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다. 검출부(150)가 관심 영역을 검출하는 방식은 어떠한 방식이 되더라도 무방하다. 예를 들어, 검출부(150)는 당해 기술 분야에서 널리 알려진 적어도 하나의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 관심 영역을 검출할 수 있다.Next, the
또한, 검출부(150)는 부분 이미지 간의 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 하나의 관심 객체에 대응되는 관심 영역이 2개의 부분 이미지에 분리되어 존재하는 경우, 검출부(150)는 중첩 영역을 이용하여 분리된 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하고, 하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 2개의 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다. 이에 따라, 관심 영역 검출의 정확도가 크게 향상될 수 있다.Additionally, the
검출부(150)는 당해 기술 분야에서 널리 알려진 스티칭 기법을 이용하여 상기 병합 처리를 수행할 수 있으나, 본 발명의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.The
본 발명의 실시예에 따르면, 도 6에 도시된 바와 같이, 각 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 프로세스(151, 152, 153)가 병렬로 처리될 수 있다. 예를 들어, 복수의 처리 모듈(e.g. 프로세서, 컴퓨팅 장치)로 구성된 분산 처리 환경에서, 각각의 관심 영역 검출 프로세스(151, 152, 153)가 서로 다른 처리 모듈에서 병렬로 처리될 수 있다. 즉, 각각의 부분 이미지는 서로 독립적인 데이터라는 점을 이용하여, 병렬 처리가 수행될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 병렬 처리를 통해 고속으로 관심 영역 검출이 수행될 수 있으며, 대용량 데이터(e.g. 로그 데이터)가 실시간으로 생성되는 환경에서도 관심 영역 검출이 적절하게 수행될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, as shown in FIG. 6, the region of interest detection processes 151, 152, and 153 for each partial image may be processed in parallel. For example, in a distributed processing environment consisting of a plurality of processing modules (e.g. processors, computing devices), each region of
지금까지 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)의 구성 및 동작에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-2)의 구성 및 동작에 대하여 설명하도록 한다.So far, the configuration and operation of the region of interest detection device 100-1 according to the first embodiment of the present invention has been described with reference to FIGS. 5 and 6. Hereinafter, the configuration and operation of the region of interest detection device 100-2 according to the second embodiment of the present invention will be described.
관심 영역 검출 장치(100-2)는 이전 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 기초로 다음 부분 이미지와의 중첩 영역을 결정하고, 결정된 중첩 영역이 포함되도록 다음 부분 이미지를 추출한다. 즉, 전체 이미지를 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방식으로 탐색하며(도 13 참조), 관심 영역 검출과 부분 이미지 추출이 함께 수행된다. 이하, 도 7 및 도 8을 참조하여 관심 영역 검출 장치(100-2)에 대하여 상세하게 설명하도록 한다.The region of interest detection device 100-2 determines an overlap area with the next partial image based on the region of interest detection result of the previous partial image, and extracts the next partial image to include the determined overlap region. That is, the entire image is searched using a sliding window method (see FIG. 13), and region of interest detection and partial image extraction are performed together. Hereinafter, the region of interest detection apparatus 100-2 will be described in detail with reference to FIGS. 7 and 8.
도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-2)를 나타내는 블록도이다.Figure 7 is a block diagram showing a region of interest detection apparatus 100-2 according to a second embodiment of the present invention.
도 7을 참조하면, 관심 영역 검출 장치(100-2)는 제2 중첩 영역 결정부(110-2), 추출부(130) 및 검출부(150)를 포함하도록 구성될 수 있다. 관심 영역 검출 장치(100-2)의 구성은 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)와 유사하나, 동작 방식은 상이하다.Referring to FIG. 7 , the region-of-interest detection device 100-2 may be configured to include a second overlapping region determination unit 110-2, an
구체적으로, 제2 중심 영역 결정부(110-2)는 검출부(150)로부터 이전 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 결과를 제공받고, 관심 영역 검출 결과에 기반하여 다음 부분 이미지와의 중첩 영역을 결정한다. 즉, 학습 이미지를 토대로 중첩 영역의 크기를 결정하는 것이 아니라, 이전 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 결과를 토대로 중첩 영역을 결정한다. 이하에서는, 본 실시예에 한하여, 이전 부분 이미지를 "제1 부분 이미지"로 명명하고, 다음 부분 이미지를 "제2 부분 이미지"로 명명하도록 한다. 중복된 설명을 배제하기 위해, 제2 중심 영역 결정부(110-2)의 동작에 대한 자세한 설명은 도 15 내지 도 17을 참조하여 후술하도록 한다.Specifically, the second center area determination unit 110-2 receives the region of interest detection result for the previous partial image from the
추출부(130)는 제2 중첩 영역 결정부(110-2)에 의해 결정된 중첩 영역을 포함하도록 부분 이미지를 추출한다. 즉, 추출부(130)는 제2 부분 이미지를 추출할 때마다, 제2 중첩 영역 결정부(110-2)로부터 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지에 대한 중첩 영역 정보를 제공받고, 중첩 영역 정보를 이용하여 전체 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출한다. 이때, 추출부(130)는 상기 중첩 영역을 포함하도록 제1 부분 이미지의 크기를 조정할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명 또한 도 14 내지 도 17을 참조하여 후술하도록 한다.The
검출부(150)는 추출된 부분 이미지에서 관심 영역을 검출하고, 검출 결과를 제2 중첩 영역 결정부(110-2)에게 제공한다.The
본 발명의 실시예에 따르면, 관심 영역 검출 장치(100-2)에서 수행되는 처리 프로세스 또한 병렬로 처리될 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 전체 이미지(30)가 복수의 이미지(31, 33)로 분할되고, 복수의 이미지(31, 33)에 각각에 대한 처리 프로세스(35, 37)가 병렬로 처리될 수 있다. 이때, 각각의 처리 프로세스는 이미지(31, 33)에서 부분 이미지를 추출하는 추출부(130)의 처리 프로세스, 관심 영역을 검출하는 검출부(150)의 처리 프로세스 및 중첩 영역을 결정하는 제2 중첩 영역 결정부(110-2)의 처리 프로세스를 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, processing processes performed in the region of interest detection device 100-2 may also be processed in parallel. For example, as shown in FIG. 8, the
도 5 및 도 7에 도시된 관심 영역 검출 장치(100-1, 100-2)의 각 구성 요소는 소프트웨어(Software) 또는, FPGA(Field Programmable Gate Array)나 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어(Hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만, 상기 구성 요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(Addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성 요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성 요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성 요소로 구현될 수도 있다.Each component of the region of interest detection devices 100-1 and 100-2 shown in FIGS. 5 and 7 is software, such as a Field Programmable Gate Array (FPGA) or an Application-Specific Integrated Circuit (ASIC). It may mean hardware. However, the components are not limited to software or hardware, and may be configured to reside in an addressable storage medium, and may be configured to execute one or more processors. The functions provided within the above components may be implemented by more detailed components, or may be implemented as a single component that performs a specific function by combining multiple components.
지금까지 도 7 및 도 8을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-2)에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 9를 참조하여 관심 영역 검출 장치(100)가 프로세서(101) 및 메모리(103)를 구비한 컴퓨팅 장치로 구현된 예에 대하여 설명하도록 한다.So far, the region of interest detection device 100-2 according to the second embodiment of the present invention has been described with reference to FIGS. 7 and 8. Hereinafter, an example in which the region of
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100)를 나타내는 하드웨어 구성도이다.Figure 9 is a hardware configuration diagram showing the region of
도 9를 참조하면, 관심 영역 검출 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(101), 버스(105), 네트워크 인터페이스(107), 프로세서(101)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리(103)와, 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)를 저장하는 스토리지(109)를 포함할 수 있다. 다만, 도 9에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 9에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.Referring to FIG. 9, the region of
프로세서(101)는 관심 영역 검출 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(101)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(101)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 관심 영역 검출 장치(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.The
메모리(103)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(103)는 본 발명의 실시예들에 따른 관심 영역 검출 방법을 실행하기 위하여 스토리지(109)로부터 하나 이상의 프로그램(109a)을 로드할 수 있다. 도 6에서 메모리(103)의 예시로 RAM이 도시되었다.The
메모리(103)에 프로그램(109a)이 로드되면, 메모리(103) 상에 도 5 또는 도 7에 도시된 모듈이 로직의 형태로 구성될 수 있다.When the
버스(105)는 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(105)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.The
네트워크 인터페이스(107)는 관심 영역 검출 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 네트워크 인터페이스(107)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 네트워크 인터페이스(107)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.The
실시예에 따라, 네트워크 인터페이스(107)는 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 요소에서 생략될 수도 있다.Depending on the embodiment, the
스토리지(109)는 상기 하나 이상의 프로그램(109a)을 비임시적으로 저장할 수 있다. 도 9에서 상기 하나 이상의 프로그램(109a)의 예시로 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)가 도시되었다.
스토리지(109)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.The
관심 영역 검출 소프트웨어(109a)는 메모리(103)에 로드될 때, 프로세서(101)로 하여금 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)에 따라 관심 영역 검출 장치(100)는 관심 영역 검출 장치(100-1)로 동작할 수도 있고, 관심 영역 검출 장치(100-2)로 동작할 수도 있다.Region of
예를 들어, 관심 영역 검출 장치(100)가 관심 영역 검출 장치(100-1)로 동작하는 경우, 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)는 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 동작, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.For example, when the region of
다른 예를 들어, 관심 영역 검출 장치(100)가 관심 영역 검출 장치(100-1)로 동작하는 경우, 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)는 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 동작, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 동작 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.For another example, when the region of
지금까지 도 5 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 및 동작에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 10 이하의 도면을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 상세하게 설명한다.So far, the configuration and operation of the region of
이하, 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 관심 영역 검출 방법의 각 단계는, 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 컴퓨팅 장치는 관심 영역 검출 장치(100, 100-1, 100-2)일 수 있다. 이하에서는, 상기 관심 영역 검출 방법이 관심 영역 검출 장치(100)에 의해 수행되는 것을 가정하여 설명을 이어가도록 한다. 다만, 설명의 편의를 위해, 상기 관심 영역 검출 방법에 포함되는 각 단계의 동작 주체는 그 기재가 생략될 수도 있다. 또한, 관심 영역 검출 방법의 각 단계는 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램의 인스트럭션으로 구현될 수 있다.Hereinafter, each step of the method for detecting a region of interest according to some embodiments of the present invention may be performed by a computing device. For example, the computing device may be a region of
도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.Figure 10 is a flowchart showing a method for detecting a region of interest according to the first embodiment of the present invention. However, this is only a preferred embodiment for achieving the purpose of the present invention, and of course, some steps may be added or deleted as needed.
도 10을 참조하면, 상기 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계(S110)에서 시작된다. 본 단계(S110)에 대해서는 도 11 및 도 12를 참조하여 후술하도록 한다.Referring to FIG. 10, the method for detecting a region of interest according to the first embodiment begins at step S110 in which the region of
단계(S130)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 단계(S110)에서 결정된 크기의 중첩 영역을 포함하도록 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출한다. 이에 대한 예는, 도 3 및 도 4에 도시된 예를 참조하도록 한다.In step S130, the region of
단계(S150)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 각각의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다. 전술한 바와 같이, 각 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 프로세스는 병렬로 수행될 수 있다.In step S150, the region of
단계(S170)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행한다. 예를 들어, 하나의 관심 객체에 대응되는 관심 영역이 복수의 부분 이미지에 분리되어 존재하는 경우, 관심 영역 검출 장치(100)는 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다.In step S170, the region of
이하에서는, 도 11 및 도 12를 참조하여 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.Hereinafter, a method of determining the size of the overlapping area using a learning image will be described with reference to FIGS. 11 and 12.
도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 이미지 기반 중첩 영역 크기 결정 방법을 나타내는 흐름도이다.Figure 11 is a flowchart showing a method for determining the size of an overlapping area based on a learning image according to an embodiment of the present invention.
도 11을 참조하면, 상기 중첩 영역 크기 결정 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 중첩 영역의 크기를 설정하는 단계(S111)에서 시작된다.Referring to FIG. 11, the method for determining the size of the overlapping area begins at step S111 in which the area of
단계(S113)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 설정된 크기의 중첩 영역을 포함하도록 학습 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출한다.In step S113, the region of
단계(S115)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 각각의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다.In step S115, the region of
단계(S117)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 미리 주어진 학습 이미지의 관심 영역 검출 결과를 이용하여 단계(S115)에서 도출된 검출 결과를 평가한다.In step S117, the region-of-
단계(S119)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 평가 결과가 지정된 종료 조건을 만족하는지 판정한다. 종료 조건이 만족될 때까지, 전술한 단계(S111 내지 S117)는 반복하여 수행될 수 있다.In step S119, the region-of-
본 발명의 실시예에 따르면, 상기 종료 조건은 평가 결과가 소정의 정확도 미만인 경우 종료하는 조건일 수 있다. 또한, 관심 영역 검출 장치(100)는 기 설정된 초기 값으로 중첩 영역의 크기를 설정하고, 중첩 영역의 크기를 점점 더 작은 값으로 설정해가며, 전술한 단계(S111 내지 S117)를 반복할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the termination condition may be a condition for termination when the evaluation result is less than a predetermined accuracy. Additionally, the region of
예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치는 중첩 영역의 크기(e.g. 중첩 비율)를 점점 더 작은 값으로 설정하며, 학습 이미지(40)에 대한 부분 이미지 추출 과정, 관심 영역 검출 과정 및 평가 과정을 반복할 수 있다. 중첩 영역의 크기를 점점 더 작은 값으로 설정하며 전술한 과정을 반복하는 이유는, 일정 수준 이상의 정확도를 보장하는 가장 작은 크기의 중첩 영역을 결정하기 위해서이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 중첩 영역의 크기가 커질수록 추출되는 부분 이미지의 개수가 증가되어(e.g. 중첩 비율이 α1인 경우 3개의 부분 이미지(41 내지 43)가 추출되고, 중첩 비율이 α2인 경우 2개의 부분 이미지(44, 45) 추출됨), 관심 영역 검출에 투입되는 시간 비용 및 컴퓨팅 비용이 증가되기 때문이다.For example, as shown in FIG. 12, the region of interest detection device sets the size of the overlap region (eg overlap ratio) to increasingly smaller values, and performs partial image extraction process for the learning
위와 같은 실시예에 따르면, 학습 이미지를 이용하여 일정 수준의 정확도를 보장하며 컴퓨팅 비용을 최소화할 수 있는 최적의 중첩 영역 크기가 결정될 수 있다.According to the above embodiment, the optimal overlap area size that can guarantee a certain level of accuracy and minimize computing costs can be determined using a learning image.
지금까지 도 10 내지 도 12를 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 설명하였다. 상술한 방법에 따르면, 중첩 영역이 포함되도록 부분 이미지를 추출하고, 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행함으로써, 관심 영역 검출의 정확도가 향상될 수 있다. 또한, 학습 이미지를 이용하여 일정 수준의 정확도를 보장하는 최소의 중첩 영역 크기를 결정함으로써, 관심 영역 검출에 소모되는 컴퓨팅 비용이 절감될 수 있다.So far, a method for detecting a region of interest according to the first embodiment of the present invention has been described with reference to FIGS. 10 to 12 . According to the above-described method, the accuracy of detecting the region of interest can be improved by extracting a partial image to include the overlapping region and performing merge processing on the region of interest using the overlapping region. Additionally, by using the learning image to determine the minimum size of the overlapping area that guarantees a certain level of accuracy, the computing cost consumed in detecting the area of interest can be reduced.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 관심 영역 검출 장치(100)는 미리 설정된 크기의 중첩 영역에서 관심 영역을 검출하고, 검출 결과에 따라 중첩 영역의 크기를 조정할 수도 있다. 구체적으로, 관심 영역 검출 장치(100)는 제1 크기의 중첩 영역을 포함하도록 주어진 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하고, 중첩 영역에 대해서만 관심 영역 검출을 수행할 수 있다. 이때, 상기 제1 크기는 도 11에 도시된 방법에 따라 결정된 크기일 수 있다. 다음으로, 관심 영역 검출 장치(100)는 관심 영역이 검출되지 않은 중첩 영역의 크기를 상기 제1 크기보다 작은 제2 크기로 조정할 수 있다. 이에 따라, 부분 이미지의 크기도 조정될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 중첩 영역에 대한 관심 영역 검출 결과를 기초로 일부 중첩 영역의 크기를 줄임으로써, 관심 영역 검출에 대한 정확도를 보장함과 동시에 중첩 영역의 크기가 최소화될 수 있다.Meanwhile, according to another embodiment of the present invention, the region of
이하에서는, 도 13 이하의 도면을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 설명하도록 한다.Hereinafter, a method for detecting a region of interest according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings of FIG. 13 and below.
도 13에 도시된 바와 같이, 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은 주어진 이미지(50)에서 첫 번째 부분 이미지(51)를 추출하고, 첫 번째 부분 이미지(51)의 관심 영역 검출 결과를 이용하여 중첩 영역을 포함하는 두 번째 부분 이미지(53)를 추출한다. 유사하게, 두 번째 부분 이미지(53)의 관심 영역 검출 결과를 이용하여 중첩 영역을 포함하는 세 번째 부분 이미지가 추출되며, 이미지(50)의 끝에 도달할 때까지 이와 같은 과정이 반복된다.As shown in FIG. 13, the region of interest detection method according to the second embodiment extracts the first
즉, 전술한 제1 실시예와는 상이하게, 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에서는, 이전 부분 이미지에 종속되어 다음 부분 이미지가 추출된다. 이하에서는, 이해의 편의를 제공하기 위해, 순차적으로 추출되는 2개의 부분 이미지(e.g. 부분 이미지 51, 53)를 기준으로 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법이 수행되는 과정에 대하여 설명하도록 한다. 전술한 바와 동일하게, 이전 부분 이미지를 "제1 부분 이미지"로 명명하고, 다음 부분 이미지를 "제2 부분 이미지"로 명명하도록 한다.That is, differently from the first embodiment described above, in the region of interest detection method according to the second embodiment, the next partial image is extracted depending on the previous partial image. Below, for convenience of understanding, the process of performing the region of interest detection method according to the second embodiment will be described based on two sequentially extracted partial images (e.g.
도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.Figure 14 is a flowchart showing a method for detecting a region of interest according to a second embodiment of the present invention. However, this is only a preferred embodiment for achieving the purpose of the present invention, and of course, some steps may be added or deleted as needed.
도 14를 참조하면, 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 주어진 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계(S210)에서 시작된다.Referring to FIG. 14, the method for detecting a region of interest according to the second embodiment begins at step S210 in which the region of
단계(S230)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다.In step S230, the region of
단계(S250)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 기초로 주어진 이미지에서 제2 부분 이미지를 추출한다. 구체적으로, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 기초로 상기 제1 부분 이미지와 상기 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하고, 결정된 중첩 영역에 따라 제2 부분 이미지를 추출한다. 이때, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 결정된 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정할 수 있다. 본 단계(S250)는 추후 도 15 내지 도 17을 참조하여 부연 설명하도록 한다.In step S250, the region of
단계(S270)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다.In step S270, the region of
단계(S290)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지와 상기 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행한다. 이에 대한 설명은 전술한 바와 같으므로, 더 이상의 설명은 생략하도록 한다.In step S290, the region of
참고로, 병합 처리 단계(S290)는 전체 이미지에 대한 관심 영역 검출이 완료된 이후에 수행될 수 있고, 일부 이미지에 대한 관심 영역 검출이 완료될 때마다 수행될 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.For reference, the merging processing step (S290) may be performed after region-of-interest detection for the entire image is completed, or may be performed each time region-of-interest detection for some images is completed, which may vary depending on the embodiment. It may vary.
도 15 내지 도 17을 참조하여, 단계(S250)의 세부 과정에 대하여 설명하도록 한다.With reference to FIGS. 15 to 17 , the detailed process of step S250 will be described.
도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 부분 이미지 추출 방법을 나타내는 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.Figure 15 is a flowchart showing a partial image extraction method according to an embodiment of the present invention. However, this is only a preferred embodiment for achieving the purpose of the present invention, and of course, some steps may be added or deleted as needed.
도 15를 참조하면, 상기 부분 이미지 추출 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 상기 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 획득하는 단계(S251)에서 시작된다.Referring to FIG. 15, the partial image extraction method begins at step S251 in which the region of
단계(S252)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지에 관심 영역이 존재하는지 여부를 판정한다. 관심 영역이 존재하지 않는다는 판정에 응답하여, 단계(S253)가 수행된다.In step S252, the region of
단계(S256)에서, 관심 영역이 존재한다는 판정에 응답하여, 관심 영역 검출 장치(100)는 해당 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되는지 여부를 판정한다. 여기서, 관심 객체 전부에 대응되는 경우는 관심 영역이 2개의 부분 이미지에 걸쳐있지 않은 경우를 의미하는 것으로 이해될 수 있다.In step S256, in response to determining that a region of interest exists, the region of
단계(S253)에서, 관심 영역이 존재하지 않거나, 검출된 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되는 경우, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 중첩 영역으로 결정한다. 여기서, 상기 기 설정된 크기는 도 11에 도시된 방법에 따라 결정된 값일 수 있고, 사용자에 의해 설정된 값일 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.In step S253, if the region of interest does not exist or the detected region of interest corresponds to all objects of interest, the region of
또한, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 결정된 중첩 영역이 포함되도록 제1 부분 이미지의 크기를 조정하고, 상기 중첩 영역이 포함되도록 제2 부분 이미지를 추출한다(S254, S255). 이해의 편의를 제공하기 위해, 단계(S253 내지 S255)에 대하여 도 16를 참조하여 부연 설명한다.Additionally, the region of
도 16에 도시된 바와 같이, 관심 영역(62) 전체가 제1 부분 이미지(61)에 포함되는 경우, 이미지(60) 상에서 제1 부분 이미지(61)의 마지막 위치(기준선 참조)를 기준으로 중첩 영역(64)이 결정될 수 있다. 이에 따라, 중첩 영역(64)이 포함되도록 제1 부분 이미지(61)의 크기가 조정된다(부분 이미지 63 참조). 또한, 중첩 영역(64)이 포함되도록 이미지(60)에서 제2 부분 이미지(65)가 추출된다.As shown in FIG. 16, when the entire region of
다시 도 15를 참조하면, 단계(S257)에서, 검출된 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되지 않는다는 판정에서 응답하여, 관심 영역 검출 장치(100)는 이미지 상에서 관심 객체의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 중첩 영역으로 결정한다. 여기서, 상기 기 설정된 크기는 도 11에 도시된 방법에 따라 결정된 값일 수 있고, 사용자에 의해 설정된 값일 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.Referring again to FIG. 15, in step S257, in response to determining that the detected region of interest does not correspond to all of the objects of interest, the region of
또한, 상기 결정된 중첩 영역이 포함하도록 제1 부분 이미지의 크기가 조정되고, 제2 부분 이미지가 추출된다(S254, S255). 이해의 편의를 제공하기 위해, 단계(S257, S254, S255)에 대하여 도 17을 참조하여 부연 설명한다.Additionally, the size of the first partial image is adjusted to include the determined overlapping area, and the second partial image is extracted (S254, S255). To provide convenience of understanding, steps S257, S254, and S255 will be further explained with reference to FIG. 17.
도 17에 도시된 바와 같이, 관심 영역(73)의 일부 영역(73-1)만이 제1 부분 이미지(71)에 포함되는 경우, 이미지(70) 상에서 관심 객체(또는 관심 영역 73)의 마지막 위치(기준선 참조)를 기준으로 중첩 영역(74)이 결정될 수 있다. 이에 따라, 중첩 영역(74)이 포함되도록 제1 부분 이미지(71)의 크기가 조정된다(부분 이미지 75 참조). 또한, 중첩 영역(74)이 포함되도록 이미지(70)에서 제2 부분 이미지(76)가 추출된다.As shown in FIG. 17, when only a partial region 73-1 of the region of
지금까지 도 13 내지 도 16을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 설명하였다. 상술한 방법에 따르면, 중첩 영역이 포함되도록 부분 이미지를 추출하고, 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행함으로써, 관심 영역 검출의 정확도가 향상될 수 있다. 또한, 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 이용하여, 중첩 영역에서 관심 영역이 검출되는 것이 최소화될 수 있다. 이에 따라, 관심 영역 검출의 정확도는 더욱 향상될 수 있다.So far, the region of interest detection method according to the second embodiment of the present invention has been described with reference to FIGS. 13 to 16. According to the above-described method, the accuracy of detecting the region of interest can be improved by extracting a partial image to include the overlapping region and performing merge processing on the region of interest using the overlapping region. Additionally, detection of the region of interest in the overlapping area can be minimized by using the region of interest detection result of the first partial image. Accordingly, the accuracy of detecting the region of interest can be further improved.
지금까지 도 2 내지 도 17을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들 및 그 실시예들에 따른 효과에 대하여 설명하였다. 본 발명의효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.So far, several embodiments of the present invention and effects according to the embodiments have been described with reference to FIGS. 2 to 17. The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned will be clearly understood by those skilled in the art from the description below.
지금까지 도 2 내지 도 17을 참조하여 설명된 본 발명의 개념은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.The concept of the present invention described so far with reference to FIGS. 2 to 17 can be implemented as computer-readable code on a computer-readable medium. The computer-readable recording medium may be, for example, a removable recording medium (CD, DVD, Blu-ray disk, USB storage device, removable hard disk) or a fixed recording medium (ROM, RAM, computer-equipped hard disk). You can. The computer program recorded on the computer-readable recording medium can be transmitted to another computing device through a network such as the Internet, installed on the other computing device, and thus used on the other computing device.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시예들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.Although operations are shown in the drawings in a specific order, it should not be understood that the operations must be performed in the specific order shown or sequential order or that all illustrated operations must be performed to obtain the desired results. In certain situations, multitasking and parallel processing may be advantageous. Moreover, the separation of the various components in the embodiments described above should not be construed as necessarily requiring such separation, and the program components and systems described may generally be integrated together into a single software product or packaged into multiple software products. You must understand that it exists.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Although embodiments of the present invention have been described above with reference to the attached drawings, those skilled in the art will understand that the present invention can be implemented in other specific forms without changing its technical idea or essential features. can understand. Therefore, the embodiments described above should be understood in all respects as illustrative and not restrictive.
Claims (13)
관심 영역 검출 결과가 주어진 학습 이미지에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 생성하고 상기 생성된 복수의 부분 이미지에 대해 관심 영역 검출 및 평가를 수행함으로써 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계;
대상 이미지에서 부분 이미지들 간에 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 갖도록 복수의 부분 이미지를 추출하는 단계;
상기 추출된 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계; 및
상기 추출된 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 포함하는,
관심 영역 검출 방법.In a method for detecting a region of interest performed on a computing device,
Generating a plurality of partial images having an overlapping region from a learning image given a region of interest detection result and determining the size of the overlapping region by performing region of interest detection and evaluation on the generated plurality of partial images;
extracting a plurality of partial images from the target image to have an overlapping area of the determined size between the partial images;
detecting a first region of interest in a first partial image among the plurality of extracted partial images; and
Comprising detecting a second region of interest in a second partial image among the plurality of extracted partial images,
Region of interest detection method.
상기 제1 관심 영역을 검출하는 단계와 상기 제2 관심 영역을 검출하는 단계는 병렬로 수행되는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to claim 1,
Characterized in that the step of detecting the first region of interest and the step of detecting the second region of interest are performed in parallel,
Region of interest detection method.
상기 제2 부분 이미지는 상기 제1 부분 이미지와 서로 중첩된 제1 중첩 영역을 포함하고,
상기 제1 중첩 영역을 이용하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하는 단계; 및
하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역을 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to claim 1,
The second partial image includes a first overlapping area overlapping with the first partial image,
determining whether the first region of interest and the second region of interest correspond to one object of interest using the first overlapping region; and
In response to determining that they correspond to one object of interest, merging the first region of interest and the second region of interest,
Region of interest detection method.
상기 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계는,
상기 중첩 영역의 크기를 설정하는 설정 단계;
상기 설정된 크기에 따라 상기 학습 이미지에서 제1 복수의 부분 이미지를 생성하는 생성 단계;
상기 제1 복수의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출하고, 상기 학습 이미지의 관심 영역 검출 결과를 이용하여 상기 제1 복수의 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과에 대한 평가를 수행하는 평가 단계; 및
상기 평가 결과가 소정의 조건을 만족할 때까지, 상기 중첩 영역의 크기를 변경해가며 상기 설정 단계, 상기 생성 단계 및 상기 평가 단계를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to claim 1,
The step of determining the size of the overlapping area is,
A setting step of setting the size of the overlapping area;
A generating step of generating a first plurality of partial images from the learning image according to the set size;
An evaluation step of detecting a region of interest in the first plurality of partial images and evaluating the region of interest detection result of the first plurality of partial images using the region of interest detection result of the learning image; and
Characterized in that it includes the step of repeating the setting step, the generating step, and the evaluation step while changing the size of the overlapping area until the evaluation result satisfies a predetermined condition,
Region of interest detection method.
상기 반복하는 단계는,
상기 중첩 영역의 크기를 점점 작은 값으로 변경해가며 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to clause 5,
The repeating steps are:
Characterized by repeating the step of changing the size of the overlapping area to gradually smaller values,
Region of interest detection method.
제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계;
상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계;
상기 제1 관심 영역이 관심 객체의 일부에 대응되는지 여부에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계 - 상기 제2 부분 이미지는 상기 제1 부분 이미지 다음으로 상기 제1 이미지에서 추출될 부분 이미지임 -; 및
상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 단계를 포함하는,
관심 영역 검출 방법.In a method for detecting a region of interest performed on a computing device,
extracting a first partial image from the first image;
detecting a first region of interest in the first partial image;
determining an area of overlap between the first partial image and a second partial image based on whether the first region of interest corresponds to a portion of an object of interest, wherein the second partial image is next to the first partial image. It is a partial image to be extracted from the first image -; and
Comprising extracting the second partial image from the first image to include the overlapping area,
Region of interest detection method.
상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는,
관심 영역이 존재하지 않는다는 검출 결과에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계; 및
상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to clause 7,
Determining an overlapping area between the first partial image and the second partial image includes:
In response to a detection result that an area of interest does not exist, determining an image area with a preset size based on the last position of the first partial image on the first image as the overlapping area; and
Characterized in that it includes the step of adjusting the size of the first partial image so that the overlapping area is included in the first partial image.
Region of interest detection method.
상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는,
상기 제1 관심 영역이 상기 관심 객체의 전부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계; 및
상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to clause 7,
Determining an overlapping area between the first partial image and the second partial image includes:
In response to determining that the first region of interest corresponds to all of the objects of interest, determining an image region with a preset size based on the last position of the first partial image in the first image as the overlap region. ; and
Characterized in that it includes the step of adjusting the size of the first partial image so that the overlapping area is included in the first partial image.
Region of interest detection method.
상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는,
상기 제1 관심 영역이 상기 관심 객체의 일부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 관심 객체의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계; 및
상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to clause 7,
Determining an overlapping area between the first partial image and the second partial image includes:
In response to determining that the first area of interest corresponds to a portion of the object of interest, determining an image area with a preset size based on the last position of the object of interest in the first image as the overlapping area; and
Characterized in that it includes the step of adjusting the size of the first partial image so that the overlapping area is included in the first partial image.
Region of interest detection method.
제2 이미지에서 제3 부분 이미지를 추출하는 단계; 및
상기 제3 부분 이미지에서 관심 영역을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 상기 제2 이미지에서 제4 부분 이미지를 검출하는 단계를 더 포함하되,
상기 제1 이미지에 대한 관심 영역 검출 프로세스와 상기 제2 이미지에 대한 관심 영역 검출 프로세스는 병렬로 수행되는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to clause 7,
extracting a third partial image from the second image; and
Detecting a region of interest in the third partial image and detecting a fourth partial image in the second image based on the detection result,
Characterized in that the region of interest detection process for the first image and the region of interest detection process for the second image are performed in parallel,
Region of interest detection method.
상기 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계;
상기 중첩 영역을 이용하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하는 단계; 및
하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역을 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
관심 영역 검출 방법.According to clause 7,
detecting a second region of interest in the second partial image;
determining whether the first area of interest and the second area of interest correspond to one object of interest using the overlapping area; and
In response to determining that they correspond to one object of interest, merging the first region of interest and the second region of interest,
Region of interest detection method.
상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하되,
상기 적어도 하나의 프로그램은,
관심 영역 검출 결과가 주어진 학습 이미지에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 생성하고 상기 생성된 복수의 부분 이미지에 대해 관심 영역 검출 및 평가를 수행함으로써 중첩 영역의 크기를 결정하는 동작;
대상 이미지에서 부분 이미지들 간에 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 갖도록 복수의 부분 이미지를 추출하는 동작;
상기 추출된 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작; 및
상기 추출된 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함하는,
관심 영역 검출 장치.processor; and
Includes a memory that stores at least one program executed by the processor,
The at least one program is,
An operation of generating a plurality of partial images having an overlapping region in a learning image given a region of interest detection result and determining the size of the overlapping region by performing region of interest detection and evaluation on the generated plurality of partial images;
extracting a plurality of partial images from the target image to have an overlapped area of the determined size between the partial images;
detecting a first region of interest in a first partial image among the plurality of extracted partial images; and
Including instructions for performing an operation of detecting a second region of interest in a second partial image among the plurality of extracted partial images,
Region of interest detection device.
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