KR20040094984A - 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 인식 대상에 민감한(Context Sensitive) 영상 처리 시스템에 관한 것이다.

본 발명에 따른 영상 처리 시스템은, 전체 영역의 뷰(View)로부터 인식 대상을 감지하는 GVC(Grand View Camera); GVC의 상/하/좌/우 움직임을 제어하는 GVC 컨트롤러; GVC로부터 감지된 인식 대상을 인식 가능한 해상도로 확대 획득하는 DVC(Detail View Camera); DVC의 상/하/좌/우 움직임, 줌(zoom) 동작을 각각 제어하는 DVC 컨트롤러; GVC 및 DVC로부터 획득되는 영상 또는 GVC 및 DVC의 제어에 필요한 파라미터를 상호 전달하는 카메라 인터페이스; 카메라 인터페이스를 통해 제공되는 영상 내에 존재하는 인식 대상의 위치 정보를 실시간으로 결정하거나 GVC 및 DVC의 동작을 제어하기 위한 파라미터 정보를 결정하여 카메라 인터페이스를 통해 GVC 컨트롤러 및 DVC 컨트롤러로 출력하는 내장형 컴퓨터로 구성된다.

본 발명에 따른 시스템은 GVC에서 획득한 사람 얼굴에서 눈 부위를 검출한 후 DVC로 눈 부위의 확대영상을 취득함으로써 얼굴과 홍채에 의한 인증을 동시에 시행하는 다중생체인증 시스템, 달리는 자동차를 추적하여 번호판 위치를 확인한 후 DVC로 번호판의 확대영상을 취득하여 번호판을 인식하는 차량 번호판 인식시스템, 공항 등 보안을 요하는 장소에서 이동중인 사람을 추적, 얼굴부위의 확대영상을 취득하여 얼굴을 인식하는 시스템, 유치원 등의 상황을 보여주는 웹 카메라 등을 응용하여 사용자가 원하는 지역(예를 들어, 어린이의 활동 영역)을 확대 디스플레이 해 주는 시스템 등 다양한 응용이 가능하다.

Description

인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템{CONTEXT SENSITIVE CAMERA AND CONTROL SYSTEM FOR IMAGE RECOGNITION}

본 발명은 영상 인식 시스템의 카메라 제어 및 영상 처리 기술에 관한 것으로, 특히, 영상 처리를 이용한 검사(Inspection), 인식(Recognition), 분석(Analysis) 등의 각종 응용 시스템의 개발에 필수적인 상황 감지 카메라의 제어 및 영상 처리에 적합한 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템에 관한 것이다.

영상처리를 이용한 인식 시스템을 구성할 때 가장 해결하기 어려운 문제 중 하나가 인식 및 처리하고자 하는 대상을 적절한 해상도로 획득하기 힘들다는 점이다. 이로 인해 대부분의 영상 인식 시스템들이 실험실이나 제한된 환경 하에서만 구현됨으로써 고가의 하드웨어 세팅을 필요로 하거나 일반적인 환경에서는 제대로 동작하지 못하는 결과를 가져왔다.

종래의 영상처리 시스템에서는 하나의 카메라를 이용하여 시스템을 구성하였기 때문에 입력 영상 내에 존재하는 작은 대상을 구별(classification)하거나 인식(recognition)하기에는 해상도가 낮아질 수 있다는 문제가 있었다.

예를 들어, 은행에 설치된 감시 시스템의 경우, 감시 카메라로부터 입력된 영상은 넓은 영역을 촬영하기 때문에 문제 발생시 범인의 몽타주를 작성하거나 신원을 파악하는데 충분한 해상도를 제공하지 못하였다. 반대로, 특정 영역만을 확대해서 감시할 경우에는 은행 전체 구역을 커버할 수 있는 많은 수의 카메라 및 부가 장비가 필요하게 되는 바, 경비가 상승한다는 문제가 제기된다.

게다가, 카메라를 이용하여 문서 영상을 인식할 때도 현재의 카메라 해상도(300만 화소 기준)로는 A4 용지를 인식할 때 전체 영역을 몇 번에 걸쳐 나누어 입력해야 한 페이지를 처리할 수 있으며, 이후 각 영역을 모자이크 처리하여 하나의 페이지로 결합하는 복잡한 단계를 거쳐야 한다.

마찬가지로, 도로상에서 과속이나 신호 위반 등의 교통 법규를 위반한 차량을 단속하는 기존의 시스템들은 차량 번호판의 위치가 카메라의 중앙에 놓이도록 설치된 고해상도의 카메라만을 이용하여 시스템을 구축함으로써 도로 위에 카메라를 설치하기 위한 특수 구조물이 요구되며 제한된 장소에서만 사용가능 하다는 문제가 제기되었다.

따라서, 본 발명은 상술한 문제를 해결하기 위해 안출한 것으로, 두 대의 카메라가 상호 역할을 분담하는 인식 대상에 민감한 카메라(Context Sensitive Camera) 시스템을 구현하고 이를 영상 처리함으로써, 기존의 하나의 카메라로 구성된 영상 처리 시스템에서 발생되는 인식 대상의 해상도 불일치에 따른 설치 한계 및 고 비용 문제를 극복하도록 한 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템을 제공하는데 그 목적이 있다.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템에 있어서, 전체 영역의 뷰로부터 인식 대상을 감지하는 GVC(Grand View Camera); GVC의 상/하/좌/우 움직임을 제어하는 GVC 컨트롤러; GVC로부터 감지된 인식 대상을 인식 가능한 해상도로 확대 획득하는DVC(Detail View Camera); DVC의 상/하/좌/우 움직임, 줌 동작을 각각 제어하는 DVC 컨트롤러; GVC 및 DVC로부터 획득되는 영상 또는 GVC 및 DVC의 제어에 필요한 파라미터를 상호 전달하는 카메라 인터페이스; 카메라 인터페이스를 통해 제공되는 영상 내에 존재하는 인식 대상의 위치 정보를 실시간으로 결정하거나 GVC 및 DVC의 동작을 제어하기 위한 파라미터 정보를 결정하여 카메라 인터페이스를 통해 GVC 컨트롤러 및 DVC 컨트롤러로 출력하는 내장형 컴퓨터를 포함하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템을 제공한다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 처리 시스템의 전체 구성도,

도 2는 본 발명에 따라 GVC(Grand View Camera)와 DVC(Detail View Camera) 간의 위치 정보 매핑 과정을 설명하기 위한 도면,

도 3은 본 발명의 다른 실시예로서, 얼굴 및 홍채 인식 기술을 설명하는 도면,

도 4는 본 발명의 또 다른 실시예로서, 문서 영상 구조 분석 기술을 설명하는 도면,

도 5는 본 발명의 또 다른 실시예로서, 차량 번호판 인식 기술을 설명하는 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100 : 제어 장비부 102 : 내장형 컴퓨터

104 : 네트워크 인터페이스 106 : 카메라 인터페이스

200 : CSC 202 : GVC 컨트롤러

204 : GVC 206 : DVC 컨트롤러

208 : DVC

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 상세하게 설명한다.

설명에 앞서, 본 발명의 핵심 기술 요지는, CSC(Context Sensitive Camera) 및 제어 시스템을 이용하여 두 대의 카메라만으로도 넓은 지역에 존재하는 대상을 인식 가능한 해상도로 영상 획득한다는 것으로, 이러한 기술 사상으로부터 본 발명에서 목적으로 하는 바를 용이하게 달성할 수 있을 것이다.

도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템의 구성 블록도로서, 본 시스템은 제어 장비부(100) 및 CSC부(200)를 포함한다.

도시한 바와 같이, 제어 장비부(100)는 내장형 컴퓨터(102), 네트워크 인터페이스(104), 카메라 인터페이스(106)를 구비하며, CSC부(200)는 GVC 컨트롤러(202), GVC(204), DVC 컨트롤러(206), DVC(208)를 구비한다.

여기서, CSC부(200)는 본 발명의 핵심적인 특징을 이루는 구성요소로서, 인식 대상을 포함하는 개략적인 영상과 인식 대상을 확대한 구체적인 영상을 비교 분석하여 인식 정확도를 높이는 역할을 수행한다. 특히, CSC부(200)에 포함된 GVC(Grand View Camera)(204)는 앞서 설명한 바와 같이 인식 대상을 포함하는 개략적인 영상을 촬영하는 기능을 수행하며, DVC(Detail View Camera)(208)는 GVC(204)에 의해 촬영된 영상 중에서 인식 대상이 포함된 부분을 확대한 영상을 촬영하는 기능을 수행한다.

제어 장비부(100) 내의 내장형 컴퓨터(102)는 일반 PC와 동등하거나 유사한 연산 능력(Computing Power)을 지닌 "Embedded Computer"로서 일반 영상처리에 관련된 S/W를 내장하며, 카메라 인터페이스(106) 및 네트웍 인터페이스(104)로부터의 각종 제어 명령을 처리하거나 생성한다.

이때, 처리하고자 하는 물체 및 사물이 한 영상 내에 여럿이 존재한다면 실시간 처리를 위해 여러 개의 "Embedded Computer"를 병렬로 배치한다. 그러므로 후술하는 GVC(204)로부터 획득된 입력 영상으로부터 여러 개의 다중 이동 물체를 실시간으로 추적하거나 전체 영상을 분석하여 인식 및 분석하고자 하는 부분을 실시간으로 검출하는 기능을 수행한다.

또한, 내장형 컴퓨터(102)는 검출된 위치를 기반으로 후술하는 DVC(208)의 포커싱을 위한 각종 카메라 파라미터를 추출하여 카메라 인터페이스(106)로 전달하며, DVC(208)로부터 획득된 고해상도 처리 대상을 분석하여 상황에 맞은 결과를 도출한다.

카메라 인터페이스(106)는 내장형 컴퓨터(102)와 CSC부(200)의 컨트롤러(202, 206) 사이에 존재하여 카메라(204, 208) 제어에 따른 각종 카메라 파라미터를 상호 전달하는 역할을 수행한다.

네트워크 인터페이스(104)는 외부에서 사용자가 CSC부(200)와 제어 장비부(100)를 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있도록 연결하는 역할을 한다. 이러한 네트웍 인터페이스(104)를 통해 사용자는 원하는 위치를 수동으로 추적하거나 DVC(208)를 이용하여 확대하여 볼 수 있으며, GVC(204) 및 DVC(208)로부터 얻어진 영상을 네트워크를 통해 스트리밍(streaming)할 수 있다. 또한, 원하는 기능을 내장형 컴퓨터(102)에 삽입하거나 삭제할 수 있는 통로 구실을 한다.

한편, CSC부(200)는 전술한 바와 같은 GVC(204) 및 DVC(208)와, 이 둘을 제어하기 위한 두 개의 컨트롤러(202, 206)로 구성된다.

여기서, GVC(204)는 넓은 영역을 보여주는 카메라로서, GVC 컨트롤러(202)에 의해 팬(pan)(카메라의 좌/우 움직임) 및 틸트(tilt)(카메라의 상/하 움직임) 동작이 가능하다.

또한, DVC(208)는 원하는 영역을 확대(Zooming)하여 인식 가능하도록 캡쳐하는 카메라로서, DVC 컨트롤러(206)를 통해 팬, 틸트, 줌 동작이 가능하다. 특히 DVC(208)는 고 배율 확대(Zooming) 및 오토 포커싱(Auto focusing) 기능이 필수적으로 구비된다.

다른 한편, 도 2에 나타난 바와 같이, GVC(204)에서 획득된 영상과 DVC(208)에서 획득된 영상간에는 약간의 뷰(View) 차이가 존재한다. 즉, 도 2의 구성에서두 카메라(204, 208)간의 초점 거리 D가 어느 정도냐에 따라 두 카메라(204, 208)에 입력되는 영상이 차이 나게 된다.

만일, DVC(208)가 GVC(204)와 같은 x축 좌표 상에 서로 다른 높이로 설치된다면, 입력되는 두 영상간에는 두 카메라(204, 208)의 중심 축 거리 D에 비례하는 상하 변이가 발생한다.

마찬가지로, DVC(208)를 GVC(204)와 같은 높이, 즉 동일 y축 상에 배치하고 서로 다른 x축 상에 설치한다면 입력되는 두 영상간에는 두 카메라(204, 208)의 중심 축 거리 D에 비례하는 좌우 변이가 발생한다.

이때, 두 카메라(204, 208)간의 초점 거리의 차 D 값은 '0'이 될 수는 없으므로, 카메라를 어떻게 배치하든지 GVC(204)에서의 임의의 위치 좌표 (x, y)는 DVC(208)의 위치 좌표 (x+α, y+β)를 갖게 된다.

그러므로, 본 발명에서는 두 영상에서의 변이 (α, β)를 찾기 위해 먼저 두개의 카메라(204, 208)를 동일 x축이나 y축으로 배치하여 하나의 변이 α 또는 β를 0으로 세팅하고 나머지 변이 값을 탐색 라인(Search Line)에 기반한 '영역 유사도 검색'으로 결정한다.

즉, 도 2에서와 같이 GVC(204)와 DVC(208)가 동일 x좌표계를 갖고 있다면 DVC(208)의 한 점 (x, y)는 GVC(204)의 한 점 (x, y+β)에 대응된다. 이 β값은 확대하고자 하는 DVC(208) 영상내의 목표 영역(target region)이 카메라에 가까울수록 커지고 멀수록 작아진다.

하지만, 현재 DVC(208) 영상내의 목표 영역이 가까운지 먼지는 알 수 없으므로 최대 값은 DVC(208)의 y축 길이가 된다. 그러므로 원하는 β값을 찾기 위해서는 다음 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 적용한다.

[수학식 1]

[수학식 2]

위의 [수학식 1] 및 [수학식 2]를 설명하면, GVC(204)의 한 점 T(x, y)는 DVC(208)의 탐색 라인(Search Line)상에 존재하는 가장 유사한 명암 혹은 컬러 값을 갖는 S(x, y')에 대응되며, 이 y와 y'의 차 값이 β값이 된다. 이때, DVC(208)가 GVC(204)보다 높은 위치에 배치되어 있다면 T의 y 좌표에 대응되는 S의 y'좌표는 y보다 클 수 없다. 그러므로 β값을 구하기 위해서는 S의 y좌표에서 시작하여 하나씩 아래 위치를 탐색하면서 가장 작은 차이를 갖는 y' 좌표값을 구하면 된다.

한편, 이러한 유사도 매칭을 통해 값을 결정할 때, 단지 한 점의 값만을 대상으로 한다면 잡음이나 동일한 값을 갖는 여러 점들로 인해 거리(Distance) 계산 결과가 정확하지 않을 수 있다.

그러므로 본 발명에서는 계산 오류를 최대한 배제하기 위해 점 대 점 매핑이 아닌 영역 대 영역 매핑을 이용하여 β값을 설정한다.

즉, GVC(204)로부터 입력된 영상 중 확대하고자 하는 영역을 "T(left, top, right, bottom) Rectangle"이라 정의하고 이에 대응하는 DVC(208)의 영역을 "S(left, top, right, bottom) Rectangle" 이라 정의하면 β값은 다음 [수학식 3]및 [수학식 4]와 같이 표현될 수 있다.

[수학식 3]

[수학식 4]

상술한 [수학식 3] 및 [수학식 4]는 도 2에서와 같이 GVC(204)로부터 획득되어지는 확대하고자 하는 "T Rectangle" 크기만큼의 후보 영역(점선 박스 영역)을 DVC(208)로부터 획득되어지는 영상의 동일 위치에 설정하고 y축 방향의 아래로 한 화소씩 전체 후보 영역(실선 박스 영역)을 스캔하면서 "T Rectangle"과 가장 동일한 값을 갖는 새로운 y좌표를 찾는 방법을 설명한 것이다.

이상에서는 y축 상의 변이 β값을 결정하기 위한 절차를, 도 2를 참조하여 [수학식 1] 내지 [수학식 4]를 이용하여 설명하였지만, x축 상의 변이 α값도 이와 유사하게 결정될 수 있다.

이하 기재된 [수학식 5] 내지 [수학식 8]은 x축 상의 변이 α값을 구하기 위한 수식으로서, 앞서 기술된 [수학식 1] 내지 [수학식 4]에 각각 대응되는 것이다.

[수학식 5]

[수학식 6]

[수학식 7]

[수학식 8]

GVC(204)와 DVC(208)의 대응 위치가 결정되면 DVC(208) 영역을 얼마만큼 확대해야 하는지를 결정해야만 한다.

본 발명에서는 GVC(204)에서 획득되어진 목표 영역의 수평 길이(T.right - T.left)와 GVC(204) 영상의 수평 해상도와의 비를 줌 파라미터(Zoom parameter)로 결정한다.

즉, GVC(204)의 수평 해상도가 '420'이고 GVC(204)에서 타겟 영역의 크기가 '42'라면, DVC(208)는 타겟의 중심점을 기준으로 10배의 줌을 수행하게 된다. 이에 따라 GVC(204) 영상에서 얼마만큼의 확대 영상을 생성하는가는 응용 애플리케이션에 따라 결정될 수 있다.

본 시스템의 또 다른 기능으로 DVC(208)부터 얻어진 확대 영상에 대해 영상 처리 라이브러리를 적용하여 새로운 국부 영역을 선택하고, 이 국부 영역을 다시 반복적으로 확대하는 기능을 들 수 있다. 이 기능은 DVC(208)의 최대 줌 기능 및 응용 애플리케이션에 따라 반복 횟수가 결정된다.

본 발명은 전체 영역의 뷰(View)를 보여주는 GVC(204)와 인식 대상인 사물을 확대해서 획득하는 DVC(208)가 상호 유기적으로 협동함으로써 다중 이동 물체 및정지 사물의 검출 및 인식을 수행한다.

즉, GVC(204)는 전체 영상에서 이동하거나 혹은 인식하고자 하는 여러 사물을 검출하고, DVC(208)는 순차적으로 검출된 물체 및 사물을 확대하여 획득한다. 이에 따라, 영상 획득에 따른 시간이 많이 소요되는 각종 처리들은 이동 물체 수에 따라 병렬로 구비되는 내장형 컴퓨터에서 실시간 처리가 가능하다.

다른 한편, 본 발명은 이러한 영상 처리 기술을 보다 다양한 형태의 시스템에 응용할 수 있을 것이다.

예컨대, 도 2에 도시한 바와 같은 은행의 경우, 은행에 들어오는 사람을 GVC(204)로 획득하여 인식 대상의 얼굴 위치를 결정한 후 이 위치를 DVC(208)로 확대하여 획득하면, 향후 몽타주를 작성하거나 범인임을 결정할 수 있는 높은 해상도의 영상을 얻을 수 있을 것이다.

또한, 생체 인증 시스템의 경우, 도 3에 도시한 바와 같이, GVC(204)로부터 얼굴 영역을 검출하여 얼굴 인식을 수행하고, 이후 눈 영역만을 DVC(208)로 획득한 후 홍채 인식을 수행하면 사용자에게 거부감 없는 완벽한 수준의 생체 인증 시스템 구현이 가능할 것이다.

도 4는 문서 인식 시스템에 관한 것이고, 도 5는 차량 번호판 인식 시스템에 관한 것으로서, 상술한 바와 같은 영상 처리 기술을 이용하여 동일한 결과, 즉, 높은 해상도의 원하는 입력 영상을 획득할 수 있을 것이다.

본 발명에 따르면, 기존의 하나의 카메라를 이용한 영상 처리 응용 시스템의해상도 저하 및 고 비용 처리의 단점을 해결하기 위해 두 대의 카메라가 서로 유기적으로 결합하여 넓은 지역에서도 원하는 해상도의 입력 영상을 획득할 수 있는 CSC 시스템 및 이를 제어하는 영상 처리 기술을 제공함으로써, 각종 영상 처리 응용 시스템의 획기적인 성능 개선 및 사용 편의성을 증대시킬 수 있다.

이상, 본 발명을 실시예에 근거하여 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 이러한 실시예에 한정되는 것이 아니라, 후술하는 특허청구범위의 요지를 벗어나지 않는 한도내에서 여러 가지 변형이 가능한 것은 물론이다.

Claims (13)

1. 인식 대상에 민감한(Context Sensitive) 영상 처리 시스템에 있어서,

   전체 영역의 뷰(View)로부터 인식 대상을 감지하는 GVC(Grand View Camera);

   상기 GVC의 상/하/좌/우 움직임을 제어하는 GVC 컨트롤러;

   상기 GVC로부터 감지된 인식 대상을 인식 가능한 해상도로 확대 획득하는 DVC(Detail View Camera);

   상기 DVC의 상/하/좌/우 움직임, 줌(zoom) 동작을 각각 제어하는 DVC 컨트롤러;

   상기 GVC 및 DVC로부터 획득되는 영상 또는 상기 GVC 및 DVC의 제어에 필요한 파라미터를 상호 전달하는 카메라 인터페이스;

   상기 카메라 인터페이스를 통해 제공되는 영상 내에 존재하는 인식 대상의 위치 정보를 실시간으로 결정하거나 상기 GVC 및 DVC의 동작을 제어하기 위한 파라미터 정보를 결정하여 상기 카메라 인터페이스를 통해 상기 GVC 컨트롤러 및 DVC 컨트롤러로 출력하는 내장형 컴퓨터;

   를 포함하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 내장형 컴퓨터는 상기 영상 내에 포함되는 다수의 인식 대상 각각의 위치 정보를 실시간으로 결정하기 위하여 상기 다수의 인식 대상에 대응하여 다수 개 배치되며, 상기 다수의 내장형 컴퓨터 각각은 다른 내장형 컴퓨터와 병렬로 동작하는

   인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
3. 제 1 항에 있어서, 사용자에 의해 입력되는 상기 GVC 및 DVC를 조정하기 위한 신호를 인터페이스하거나, 상기 GVC 및 DVC로부터 획득된 영상 정보를 네트워크 망을 통해 스트리밍(streaming)하는 네트워크 인터페이스를 더 포함하는

   인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
4. 제 1 항에 있어서, 상기 내장형 컴퓨터는 상기 GVC 및 DVC가 동일한 x축 상, 서로 상이한 y축 상에 각각 배치되는 경우, 상기 GVC 및 DVC로부터 입력되는 영상간의 초점 거리 D(상기 D는 0이 아님)에 비례하는 상하 변이 β값을 검출하여 인식 대상의 확대 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
5. 제 4 항에 있어서, 상기 β값은 수학식에 의해 결정되되, 상기 T(x, y)는 상기 GVC를 통해 획득되는 영상 내의 임의의 위치 좌표이며, 상기 DVC의 y축 검색 라인상에 존재하는 가장 유사한 명암 또는 컬러 값을 갖는 위치 S(x, y')에 대응되는 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 β값은 상기 y와 y'의 차 값이며, 상기 차 값이 최소가 되는 y'좌표를 구할 때까지 상기 DVC의 y축 좌표 값을 상부에서 하부로 순차 탐색하는 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
7. 제 4 항에 있어서, 상기 β값은 수학식에 의해 결정되되, 상기 T(left, top, right, bottom)는 상기 GVC로부터 입력되는 영상 중 확대하고자 하는 영역이며, 상기 S(left, top, right, bottom)는 상기 T(left, top, right, bottom)에 대응하는 상기 DVC의 영역인 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
8. 제 7 항에 있어서, 상기 β값의 산출은 상기 GVC로부터 획득되는 확대하고자 하는 T 영역 크기만큼의 후보 영역을 상기 DVC로부터 획득되는 영상의 동일 위치에 설정하고, 상기 T와 동일한 값을 갖는 새로운 y 좌표를 구할 때까지 상기 DVC의 y축 방향으로 한 화소씩 상부에서 하부로 순차 탐색하는 과정인 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
9. 제 1 항에 있어서, 상기 내장형 컴퓨터는 상기 GVC 및 DVC가 동일한 y축 상, 서로 상이한 x축 상에 각각 배치되는 경우, 상기 GVC 및 DVC로부터 입력되는 영상간의 초점 거리 D(상기 D는 0이 아님)에 비례하는 좌우 변이 α값을 검출하여 관심지역의 확대 영상을 획득하는 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
10. 제 9 항에 있어서, 상기 α값은 수학식에 의해 결정되되, 상기 T(x, y)는 상기 GVC를 통해 획득되는 영상 내의 임의의 위치 좌표이며, 상기 DVC의 x축 검색 라인상에 존재하는 가장 유사한 명암 또는 컬러 값을 갖는 위치 S(x', y)에 대응되는 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
11. 제 10 항에 있어서, 상기 α값은 상기 x와 x'의 차 값이며, 상기 차 값이 최소가 되는 x'좌표를 구할 때까지 상기 DVC의 x축 좌표 값을 상부에서 하부로 순차 탐색하는 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
12. 제 9 항에 있어서, 상기 α값은 수학식에 의해 결정되되, 상기 T(left, top, right, bottom)는 상기 GVC로부터 입력되는 영상 중 확대하고자 하는 영역이며, 상기 S(left, top, right, bottom)는 상기 T(left, top, right, bottom)에 대응하는 상기 DVC의 영역인 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.
13. 제 12 항에 있어서, 상기 α값의 산출은 상기 GVC로부터 획득되는 확대하고자 하는 T 영역 크기만큼의 후보 영역을 상기 DVC로부터 획득되는 영상의 동일 위치에 설정하고, 상기 T와 동일한 값을 갖는 새로운 x 좌표를 구할 때까지 상기 DVC의 x축 방향으로 한 화소씩 상부에서 하부로 순차 탐색하는 과정인 것을 특징으로 하는 인식 대상에 민감한 영상 처리 시스템.