KR20050010866A - 국부적 환경내의 사람들의 위치와 개인적 선호들에 따른국부적 환경의 분위기에 적응하는 시스템 및 방법 - Google Patents

국부적 환경내의 사람들의 위치와 개인적 선호들에 따른국부적 환경의 분위기에 적응하는 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

가정과 같은 국부적 환경에서 시스템들 및 디바이스들을 자동으로 제어하기 위한 시스템 및 방법이다. 이 시스템은 국부적 환경의 하나 이상의 영역들과 관련된 이미지들을 수신하는 제어 유닛을 포함한다. 하나 이상의 영역들은 하나 이상의 서비스 요소들에 의해 각각 서비스된다. 제어 유닛은 국부적 환경과 연관된 알려진 사람들의 그룹으로부터, 상기 영역들에 위치한 한 명 이상의 임의의 알려진 사람들을 식별하기 위해 이미지들을 처리한다. 한 명 이상의 알려진 사람이 식별된 영역들에 대해, 제어 유닛은 그 영역에 연관된 서비스 요소들 중 적어도 하나에 대한 제어 신호를 자동으로 생성하고, 제어 신호는 각각의 영역에 위치한 알려진 사람들 중 적어도 한 명의 선호를 반영한다.

Description

국부적 환경내의 사람들의 위치와 개인적 선호들에 따른 국부적 환경의 분위기에 적응하는 시스템 및 방법{System and method for adapting the ambience of a local environment according to the location and personal preferences of people in the local environment}
일정한 홈 오토매이션 시스템들 및 기술들이 공지되었다. 많이 알려진 홈 오토매이션 시스템들 및 기술들은 실시간 물리적인 입력에 대한 반응으로 일반적으로 분류될 수 있다. 공지된 예는 어텐던트 IR 센서들(attendat IR sensors)(또는 모션 센서와 유사한)을 갖는 조명들이며, 이것은 사람이 룸으로 들어갈 때와 같이 걸을 때 턴 온 될 것이다. 이러한 조명들은 어텐던트 일광 센서(다른 실시간 입력)를 종종 가지며, 이것은 주위에 일광이 있으면 조명이 턴 온 되는 것을 방지한다.
다른 공지된 홈 오토매이션 시스템들 및 기술들은 일정한 기준을 만족할 때 일정한 기능들을 실행하기 위해 전치-프로그래밍된것으로서, 일반적으로 분류될 수 있다. 많은 반응 시스템들은 타이머들에 의해 제어될 수 있다. 예를 들어, 난방 시스템들은 아침과 같은 하루 중의 일정한 시간에 자동으로 개시될 수 있다. 유사하게, 커피 메이커들은 특정된 시간에 자동으로 개시될 수 있어, 그 또는 그녀가 아침에 주방으로 걸어들어 가면 그 갈 때 사람은 준비된 끊인 커피 한 잔을 마실 수 있다.
더 복잡한 홈 오토매이션 시스템의 예는 Richton의 유럽 특허 출원 EP 1 102 500 A2에 설명되어 있다. 사람에 의해 운반된 (무선 전화와 같은)무선 모바일 유닛의 위치는 그 사람의 주택까지의 거리를 결정하는데 사용된다. 사람과 주택 사이의 거리에 기초한 일정한 동작들을 수행하도록 하는 메시지들 또는 지시들이 생성되어 주택내의 제어기로 보내진다. 상기 지시들의 원인이 되는 제어기가 규정된다. 예를 들어, 사용자가 주택의 일정한 거리내에 있을 때, 주택 난방 시스템은 턴 온 되도록 지시될 수 있다. 따라서 Richton은 반응 시스템(즉, 근접함을 기초로 관여된 특성)과 전치-프로그래밍된 시스템(즉 일정 미리 저장된 기준에 만족할 때 특성의 관여) 둘 다에 대한 아날로그한 특성들을 갖는다.
더 정교한 전치-프로그래밍된 형태의 홈 오토매이션 시스템의 다른 예는 Sharood et al의 PCT WO 01/52478 A2에 설명되어 있다. Sharood 시스템에서, 종래 가전 제품들과 시스템들은 제어 서버에 접속된다. 사용자는 그 서버와 상호 작용하며, 선택된 가전 제품 또는 시스템에 대한 실질적인 제어 입력들의 도시적 표시들을 나타낼 수 있는 사용자 인터페이스를 통해 선택된 가전 용품 또는 시스템을 제어할 수 있다. 그러므로, 사용자는, 예를 들어 인터넷 접속을 통해, 원격으로 서버에 엑세싱하여 가전 용품들 또는 시스템들을 제어할 수 있다. 부가적으로, 제어 서버가 프로그래밍될 수 있어, 일정한 가전 용품들 또는 시스템들이 개시되어 일정한상황들 하에서 실행된다. 예를 들어, "휴가 모드(vacation mode)"가 관여될 때, 보완의 목적을 위해 조명들은 일정 시간들에서 턴 온 되며, 난방은 더 낮은 온도로 실행된다.
공지된 홈 오토매이션 기술들 및 시스템들에 연관된 수많은 결함들이 있다. 예를 들어, 입력이 수신될 때, 공지된 반응-형 시스템들은 고정된 응답을 간단히 제공한다. 따라서, 예를 들어, 모션 센서는, 사람이 이것을 켜기를 원하지 않을 지라도, 조명의 스위치를 켤 것이다. 일정한 반응들이 프로그래밍될 수 있을 때, Richton과 같은 반응 시스템일지라도 이러한 불이익을 겪게된다. 예를 들어, 모바일 폰은, 남편이 와이프의 폰을 운반하는데 동의하지 않는 조건들을 만들 수 있는 아내의 선호들을 반영하는 일정한 기능들을 일정한 거리의 주택에서 개시한다.
유사하게, 공지된 전치-프로그래밍된 형태의 홈 오토매이션 시스템들은 수많은 결함들을 가진다. 예를 들어, 가전 용품 또는 시스템을 자동으로 턴 온 하는 타이머는 이것이 오프되지 않으면 작동할 것이며, 따라서 원하지 않는 또는 불안전한 상황들의 발생이 가능하다. 예를 들어, 그 또는 그녀가 이른 비즈니스 회의가 있는 날 사람이 커피 메이커의 타이머를 턴 오프 하는 것을 잊고, 아침 이 후에 커피 메이커가 턴 온 된 채로 온 종일 있을 때, 잠재적인 위험이 발생할 수 있다. 마찬가지로, 예를 들어, Richton에서 "휴가 모드"가 선택되고, 가족이 휴가를 떠난 동안, 그 시스템 제어들에 익숙하지 않은 아들이나 딸이 예상치 못하게 주말에 학교에서 집으로 돌아오면, 그 또는 그녀는 조명, 난방, 등 이들과 유사한 것들을 작동할 수 없다.
공지된 홈 오토매이션 시스템들 및 기술들의 다른 불이익들은 특정 사람을 식별하고 식별된 사람의 선호에 대한 하우스내의 응답 또는 맞춤 세팅을 할 능력이 없는 것이다. 부가적으로, 공지된 시스템들 및 기술들은 주택의 특정 사람의 위치를 기초로 선호된 세팅들 또는 반응들에 응답하지 않는다. 부가적으로, 공지된 시스템들 및 기술들은 그들이 주택에 위치한 장소를 기초로 선호된 세팅들 또는 다수의 사람들의 반응들에 응답하지 않는 것이다.
본 발명은 주택 또는 실내 환경 내에서 조명, 온도, 노이즈 레벨, 등과 같은 분위기를 조정하는 것에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예의 대표도.
도 2는 도 1에 도시된 본 발명의 실시예의 더 상세한 대표도.
도 2a는 도 2의 요소의 부가적인 세부 사항들을 도시한 도면.
도 3은 본 발명에 따른 방법의 실시예의 흐름도.
따라서, 본 발명의 목적은 주택과 같은 국부적 환경의 조건들 또는 분위기의 자동화된 세팅을 제공하는 것이다. 또한 국부적 환경내의 특정한 사람의 위치의 자동화된 검출과, 특정한 사람의 선호들을 기초로 그 사람이 검출된 국부적 환경의 영역내의 조건들 또는 분위기의 자동화된 세팅을 제공하는 것이 목적이다. 또한 이미지 인식을 사용하여 국부적 환경내의 특정한 사용자의 위치의 자동화된 검출을 제공하는 것이 목적이다.
따라서, 본 발명은 국부적 환경의 하나 이상의 영역들에 연관된 이미지들을 수신하는 제어 유닛을 포함하는 시스템을 제공한다. 국부적 환경은, 예를 들어, 주택일 수 있으며, 둘 이상의 영역들은 주택의 룸들, 주택의 부속건물 또는 바닥, 등일 수 있다. 하나 이상의 영역들은 하나 이상의 제어 가능한 디바이스들 또는 시스템들에 의해 각각 서비스(service)된다. 예를 들어, 제어 가능한 디바이스들 또는 시스템들은 룸의 조명들, 주택의 섹션에 대한 난방 레벨, 등일 수 있다. 제어 유닛은 국부적 환경에 연관된 알려진 사람들의 그룹으로부터, 하나 이상의 영역들에 위치한 임의의 알려진 사람들을 식별하기 위해 이미지들을 처리한다. 각각의 영역에서 그렇게 식별된 알려진 사람에 대해, 제어 유닛은 알려진 사람이 위치한 각각의 영역을 서비스하는 하나 이상의 제어 가능한 디바이스들 또는 시스템들 중 적어도 하나에 대한 식별된 사람의 선호의 표시를 데이터 베이스로부터 검색한다. 제어 유닛은 제어 신호들을 생성하여 식별된 사람이 위치한 각각의 영역을 서비스하는 하나 이상의 제어 가능한 디바이스들 또는 시스템들은 알려진 사람의 선호를 반영하도록 조정된다.
또한, 본 발명은 국부적 환경을 포함하는 영역들의 조건들 또는 분위기를 조정하기 위한 방법을 제공한다. 상기 방법은 국부적 환경의 수많은 각각의 영역들에 연관된 이미지들을 캡쳐링하는 것을 포함한다. 국부적 환경과 연관된 알려진 사람들의 그룹으로부터, 하나 이상의 그 영역들에 위치한 임의의 알려진 사람들은 캡쳐링된 이미지들로부터 식별된다. 식별된 사람의 하나 이상의 선호들이 검색된다. 상기 식별된 사람에 대한 하나 이상의 선호들은 그 식별된 사람이 위치한 영역에 연관된 하나 이상의 디바이스들 또는 시스템들을 제어하는데 사용된다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예를 지원하는, 주택(10)을 포함하는 국부적 환경이 제시된다. 다음의 설명에서 가정에 초점을 두지만, 국부적 환경은, 사무실, 가게, 병원, 호텔, 캠퍼(camper), 등과 같은 본 발명이 적용될 수 있는 곳에 임의로 설정될 수 있다. 본 발명은 본 발명의 숙련자에 의해 이러한 다른 설정들에 쉽게 적용될 수 있다.
주택(10)은 룸들(R1,R2)을 포함하여 도시된다. R1, R2가 룸들로 제시되고, 참조되지만, 이들은 일반적으로 주택내 정의 가능한 영역들을 제시함을 의도하며, 전통적인 룸들만을 의도하지 않는다. 예를 들어, 임의의 영역들은 대안적으로 주방, 복도, 계단, 차고, 지하실, 저장실, 등일 수 있다. 부가적으로, 도 1의 룸들(R1,R2)은 각각의 룸에 서비스(service)하는 적어도 하나의 제어 가능한 디바이스 또는 시스템을 갖는 주택내의 대표적인 다른 룸들이다. 시스템들 또는 디바이스들을 포함하지 않고, 본 발명에 따라 제어되지 않는 주택내의 임의의 영역들은 도 1에 제시되지 않았지만, 이러한 영역들이 존재할 수 있음이 이해될 것이다. 예를 들어, 본 발명에 따라 제어되는 시스템들 및/또는 디바이스들은 침실들, 주방, 밀실, 거실과 같이 더 자주 사용되는 주택의 일정한 영역들 내에서 발견될 수 있으며, 복도들, 계단들, 지하 및 차고들과 같이 덜 자주 사용되는 주택의 영역들에는 부재할 수 있다.
도 1의 각각의 룸들(R1,R2)은 각각 카메라(C1,C2), 또는 룸내에서 이미지들 특히 룸의 사람들의 이미지들을 캡쳐링하는 유사 이미지 캡쳐링 디바이스를 가진 것으로 도시되어 있다. 하나 이상의 카메라가 영역을 커버하도록 사용될 수 있지만, 설명의 편의를 위해 하나의 카메라만이 도 1의 각각의 영역을 커버하는 것으로 제시되었다. 따라서, 예를 들어, 카메라(C2)가 룸(R2)에 위치한 것으로 보여질 때 사람(X)의 이미지들을 캡쳐링할 것이다. 각각의 룸들(R1,R2)은 룸을 비추는 각각의 조명(L1,L2)뿐 아니라, 룸을 가열하는 각각의 난방 유닛(H1,H2)을 가진 것이 도시되어 있다. 룸(R2)은 스피커(S2)를 통해 음악을 제공하는 오디오 시스템에 의해 서비스된다. 조명(L1) 및 난방 유닛(H1)은 본 발명에 따라 제어되는 룸(R1)의 요소들 및 시스템들이다. 유사하게, 조명(L2), 난방 유닛(H2), 및 스피커(S2)는 본 발명에 따라 제어되는 룸(R2)의 요소들과 시스템들이다. 아래에서 더 자세히 설명될 것이지만, 본 발명에 따라, 카메라들(C1,C2)로부터의 이미지들은 각각의 룸(R1,R2)의 알려진 사람을 식별하도록 사용된다. 일단 식별되면, 식별된 사람이 위치한 룸을 서비스하는 디바이스들 및/또는 시스템들은 이 식별된 사람의 개별적인 선호에 따라 자동으로 조정되거나 제어된다. 예를 들어, 사람(X)이 카메라(C1)에 인식되면, 룸(R2)의 조명(L2), 난방(H2), 스피커(S2)로부터의 음악의 볼륨이 X의 선호들로 자동으로 조정된다.
진행에 앞서, 각각의 룸들(R1,R2)을 서빙싱하며, 본 발명에 따라 제어되는 도시된 특정 디바이스들 및/또는 시스템들은 본 발명의 실시예의 설명을 돕는데 편리함이 또한 주목된다. 하지만, 각각의 룸은, 룸을 서비스하고 본 발명에 따라 제어되는 다소 및/또는 다른 디바이스들 또는 시스템들을 포함할 수 있다. 본 기술의 숙련자는 임의의 개별 룸 내에서 발견되는 다른 및/또는 부가적인 또는 약간의 디바이스들 또는 시스템들에 대해 아래에 설명되는 대표적인 디바이스들 및 시스템들에 적용되는 본 설명을 쉽사리 적응시킬 수 있다.
부가적으로, 각각의 디바이스 및 시스템이 특정 룸을 서비스하는 것으로 도 1에 도시되어 있음이 주목된다. 하지만, 임의의 한 디바이스 또는 시스템은 둘 이상의 룸들을 서비스할 수 있다. 이러한 서비스 디바이스 또는 시스템들에 대해, 디바이스 또는 시스템의 서비스 범위는 룸 또는 국부적 영역을 정의하며, 따라서 디바이스 또는 시스템을 제어하는데 어떤 카메라들이 사용될 것이지를 정의한다. 예를 들어, 도 1에서, 난방 유닛(H2)은 없을 수 있으며, 난방 유닛(H1)은 룸들(R1,R2) 둘 다를 서비스할 수 있다. 따라서, 난방 유닛(H1)의 목적들을 위해, 국부적 영역은 룸들(R1 및 R2)이며, C1 또는 C2 중 하나에 의해 식별된 사람의 선호에 따라 조정된다. 유사하게, 스피커(S2)는 룸들(R1 및 R2) 둘 다에 음악을 제공할 수 있어, 이것의 볼륨은 R1 또는 R2 중 하나에 위치한 식별된 사람(즉, C1 또는 C2 중 하나에 의해 캡쳐링된 이미지로 식별된 사람)의 선호로 조정될 수 있다.
도 2를 참조하면, 도 1에 도입된 실시예의 더 상세한(그리고 약간 더 일반화된) 표현이다. 룸들(R1,R2)은 각각의 카메라들(C1,C2), 각각의 조명들(L1,L2), 및 각각의 난방 유닛들(H1,H2)과 함께 개략적으로 도시되어 있다. 룸(R2), 스피커(S2)에 대해 또한 도시되어 있다. 명료함을 위해, 룸을 서비스하며, 본 발명(L1,L2,H1,H2,S2와 같은)에 따라 제어되는 디바이스들 및/또는 시스템들은 "서비스 요소(servicing component)"로 대안적으로 참조될 수 잇다.
도 2는 본 발명의 실시예의 부가적인 요소들을 도시한다. 제어 유닛(20)은 룸들(R1,R2)의 요소들을 서비스하기 위한 제어 신호들의 개시 및 중앙 처리를 제공한다. 제어 유닛(20)은, 본 발명의 신호 생성 및 제어 처리를 실행할 수 있는, 임의의 디지털 제어기, 처리기, 마이크로처리기, 컴퓨터, 서버 등과, 임의로 필요로 되는 보조 요소들(메모리, 데이터 베이스, 등)을 포함할 수 있다. 제어 유닛(20)은 예를 들어, 도 2a에 부가적으로 도시된 바와 같은 처리기(22) 및 메모리(24), 서비스 요소들에 대해 적절한 제어 신호들을 결정 및 출력하기 위한 실행 소프트웨어를 포함할 수 있으며, 이는 아래에서 더 자세히 설명된다. 카메라들(C1,C2)은 데이터 라인들(l(C1),l(C2))을 통해 제어 유닛(20)에 각각 접속된다. 데이터 라인들(l(C1),l(C2)) 및 아래에 설명되는 유사 라인들은 표준 통신 선들, 광섬유들, 및 유사 배선에 의한 데이터 라인들(like hardwired data lines)을 포함할 수 있다. 이들은 또한 무선 통신을 제시 할 수 있다. 따라서, 각각의 카메라들(C1,C2)은 제어 유닛(20)의 처리기(22)가 위치한 각각의 룸들(R1,R2)의 이미지들을 제공한다. 따라서, 카메라(C1)는 제어 유닛(20)에 룸(R1)의 이미지들을 제공하며, 카메라(C2)는 제어 유닛(20)에 룸(R2)의 이미지들을 제공한다.
부가적으로, 각각의 조명들(L1,L2)의 세기를 제어하기 위해, 제어 유닛(20)의 처리기(22)는 라인들을 통해 적절한 제어 신호들을 각각 조명들(L1,L2)에 제공한다. 편의를 위해, 도 2에 도시된 바와 같이 라인들(l(L1),l(L2))은 각각 조명들(L1,L2)에 직접 접속되어 있지만, 라인들(l(L1),l(L1))은 제어 신호들을 각각의 조명(L1,L2)에 첨부된 디밍 회로(dimming circuitry)에 실제로 제공한다. 대안으로는, 라인들(l(L1),l(L1))은 제어 유닛(20)으로부터 수신된 입력을 기초로 적절한 디밍 제어 신호들을 L1 및/또는 L2에 제공하는 개별 조명 제어기에 입력될 수 있다.
제어 유닛(20)의 처리기(22)는 난방 유닛들(H1,H2)에 의해 룸들(R1,R2)로 제공되는 온도를 제어하기 위해 라인들(l(L1),l(L1))을 통해 제어 신호들을 제공할 수 있다. 라인들(l(L1),l(L1))을 통한 제어 유닛(20)으로부터의 제어 신호들은 각각 난방 유닛들(H1,H2)을 위한 적절한 온도 제어 신호를 포함한다. 도 2의 난방 시스템의 특별한 예에서, 난방 유닛들(H1,H2)은 라인들(l(L1),l(L1))을 통한 제어 유닛(20)으로부터의 제어 신호들을 (온도 세팅의 형태로)각각 수신하는데 연관된 자동 온도 조절 장치들(thermostats)을 각각 갖는 전기 난방기들이다.
본 기술의 공지된 난방 시스템들의 다른 일반적인 형태에 대해, 도 2에 도시된 제어 유닛(20)에 의해 난방 요소들(H1,H2)로 제공되는 제어 신호는 실질적인 하위 시스템의 더 축약적인 표현이다. 예를 들어, 집중화된 소스(가스로 데워진 온수 난방로와 같은)에 의해 제공된 열에 대해, 제어 유닛(20)은 룸(R1)의 자동 온도 조절 장치(도시 없음)에 대해 라인(l(H1))을 통해 온도 세팅을 제공할 수 있다. 자동 온도 조절 장치는 난방 유닛(H1)을 포함하는 베이스보드 난방 요소들(baseboard heating elements)에 온수를 공급하는 난방로에 첨부된 특별한 서큘레이터를 연속적으로 턴 온한다. 부가적으로, 라인들(l(L1),l(L1))은, 제어 유닛(20)으로부터 수신된 입력을 기초로 적절한 난방 제어 신호들을 H1 및/또는 H2로 제공하는 개별 난방 제어기로 입력될 수 있다. 하위 난방 시스템이 무엇이든지 간에, 도 2를 고려하면 설명된 실시예의 제어는 본 기술의 기술자에 의해 쉽사리 적응될 수 있다.
제어 유닛(20)은 라인(l(S))을 통해 제어 신호를 오디오 시스템(40)에 또한제공한다. 오디오 시스템(40)은 제어 유닛(20)으로부터 수신된 제어 신호들에 따라 선(l(S2))을 통해 룸(R2)의 스피커(S2)에 음악을 제공한다. 제어 유닛(20)은 스피커(S2)의 볼륨 레벨과 플레이를 위해 선택된 음악의 형태(예를 들어, 특별한 CD들, 라디오 스테이션 또는 웹캐스트(webcast), 등)등을 세팅하는 오디오 시스템에 신호들을 제공할 수 있다. 오디오 시스템(40)은 스테레오와 같이 룸(R2)에 위치할 수 있지만, 주택의 다른 룸들에 음악을 제공하는 중앙화된 오디오 시스템일 수 있다. 오디오 시스템(40)은 제어 유닛(20)으로부터의 제어 신호들을 수신하고 플레잉할 음악과 라인l(S2)을 통한 스피커(S2) 출력의 볼륨을 선택하기 위해 이러한 신호들을 처리하는 내부 처리기를 포함할 수 있다.
제어 유닛(20)은 메모리(24)에 저장되고, 프로세서(22)에 의해 실행되는 이미지 인식 소프트웨어를 부가적으로 포함한다. 이미지 인식 소프트웨어는 카메라들(C1,C2)로부터 각각 수신된 각각의 룸(R1,R2)의 인입하는 이미지들을 처리한다. 편리함을 위해, 다음의 설명은 도 2에 도시된 룸(R1)의 C1로 선택된 단일 카메라로부터 수신된 이미지들에 포커싱할 것이다. 설명은 룸(R2)에 위치한 카메라(C2)로부터 제어 유닛(20)에 의해 수신된 이미지들에 또한 적용 가능하다.
주목된 바와 같이, 카메라(C1)는 룸(R1)의 이미지들을 캡쳐링하여, 이미지 데이터를 제어 유닛(20)에 전송한다. 이미지들은, 예를 들어 일반 디지털 카메라의 CCD 어레이로부터의 그것들, 화소 데이터를 일반적으로 포함하며, 이미지의 화소 데이터는 제어 유닛(20)의 이미지 인식 소프트웨어를 사용하여 부가적으로 처리될 수 있는 공지된 디지털 포맷으로 선행 처리되는 것으로 가정될 수 있다. 디지털 카메라들(이미지 인식 소프트웨어에 의한 부가적인 처리에 대해 선행 처리된 이미지 데이터를 제어 유닛(20)에 제공하는)에 의한 이미지들의 이러한 선행 처리는 본 기술에 잘 공지되어 있으며, 편의를 위해, 이것의 설명은 본 발명을 설명하는데 필수적인 범위를 제외하고는 생략될 것이다. 카메라(C1)의 이미지들의 이러한 선행 처리가 카메라(C1)에서 발생할 수 있는 반면, 그 자신의 제어 유닛(20)의 처리기(22)에서 대안적으로 발생할 수 있다.
처리기(22)는, 데이터 라인l(C1)을 통해 카메라(C1)로부터 수신된 이미지 데이터를 분석하는 내부에 로딩된 공지된 이미지 인식 소프트웨어를 포함한다. 사람이 룸(R1)에 위치하면, 그 또는 그녀는 이미지 데이터에 묘사된다. 예를 들어, 이미지의 사람 몸의 윤곽선을 인식하기 위해 이미지 인식 소프트웨어가 사용될 수 있으며, 따라서 이미지의 사람을 인식할 수 있다. 일단 사람의 몸이 위치하면, 이미지 인식 소프트웨어는 수신된 이미지내에 사람의 얼굴을 위치시키고, 사람을 식별하기 위해 사용될 수 있다.
예를 들어, 제어 유닛(20)이 카메라(C1)로부터 이미지들의 시리즈를 수신하면, 제어 유닛(20)은 카메라(C1)로 커버된 룸(R1)으로 이동하는 사람을 검출하여 추적(track)할 수 있으며, 특히, 사람의 머리의 대략적인 위치를 검출하여 추적할 수 있다. 이러한 검출 및 추적 기술은, 자동 페이스 및 제스처 인식에 관한 제 2회 국제 회의, Killington, Vt., 1996년 10월 14일-16일에 진행된 것으로, McKenna 와 Gong에 의한 "추적 페이스들(Tracking Faces)"에서 더 상세히 설명되며, 이것의 내용이 참조로써 여기에 포함된다. (다중 모션들의 추적을 설명하는 앞서 언급된 보고서의 섹션 2)
영역(R1)에서 사람이 움직임이 없을 때, 예를 들어, 그 또는 그녀가 의자에 앉아있을 때, 몸(과 머리)의 움직임은 상대적으로 움직임이 없다. 제어 유닛(20)의 소프트웨어가 이미지내의 사람의 움직임을 미리 추적했을 때, 사람의 머리가 위치한 곳에서 카메라(C1)로부터 수신된 후속 이미지의 부분에 포커싱하는 페이스 검출의 개별 또는 부가적인 기술을 개시할 수 있다. 제어 유닛(20)의 소프트웨어가 이미지들의 움직임들을 추적하지 않는다면, 예를 들어 전체 이미지의 세그먼트들에 대해 순서적으로 페이스 검출 처리를 적용함으로써, 사람의 페이스는 전체 이미지를 사용하여 검출될 수 있다.
페이스 검출에 대해, 제어 유닛(20)은 이미지의 윤곽선에 대해 확인하도록 간단한 형상 정보(예를 들어, 타원 맞춤 또는 고유-실루엣들)를 적용하는 공지된 기술들을 사용하여 이미지의 정적인 페이스를 식별할 수 있다. 페이스의 다른 구조는 (코, 눈들, 등과 같은)식별, 페이스 및 전형적인 피부 톤들의 대칭에 사용될 수 있다. 더 복잡한 모델링 기술은 거대한 다중 차원의 하아퍼스페이스들의 포인트들과 같은 모델 페이스인 광도 측정 표시들(photometric representations)을 사용하는데, 페이스의 특징들의 공간적 배열은 페이스의 내부 구조의 전체의 표현내에서 인코딩된다. 페이스 검출은 "페이스" 또는 "논-페이스" 벡터들 중 하나로서 이미지들의 단편들을 분류함에 의해, 예를 들어 이미지 하이퍼스페이스의 특정 서브-공간에 대한 페이스들의 모델들이 있는 단편들을 비교함으로써 확률 밀도 추정을 결정함에 의해 성취된다. 이것 및 다른 페이스 검출 기술들이 상기 언급된 추적 페이스들 보고서(Tracking Faces paper)에 더 상세히 설명되어 있다.
페이스 검출은 정면의 또는 근접한 정면의 뷰들을 검출하도록 제어 유닛(20)에서 지원된 신경 네트워크를 트레이닝함으로써 대안으로 성취될 수 있다. 네트워크는 많은 페이스 이미지들을 사용하여 트레인될 수 있다. 트레이닝 이미지들은, 예를 들어 페이스 이미지들 상에 센터링된 표준 타원부를 포커싱하도록 스케일링되고 마스킹(mask)된다. 트레이닝 이미지들의 조명 세기를 균일화하기 위한 다수의 공지된 기술들이 적용될 수 있다. 트레이닝은 트레이닝 페이스 이미지들의 스케일과 페이스 이미지들의 로테이션을 조정함으로써 연장될 수 있다(따라서, 이미지의 포즈를 조절하도록 네트워크를 트레이닝한다). 트레이닝은 폴스-포지티브 논-페이스 패턴들의 역전파(back-propagation of false-positive non-face patterns)를 포함할 수 있다. 제어 유닛(20)은 이미지의 부분들을 제어 유닛(20)의 이러한 트레인된 신경 네트워크 루틴에 제공한다. 신경 네트워크는 이미지 부분을 처리하고, 이것의 이미지 트레이닝을 기초로 페이스 이미지인지 여부를 결정한다.
페이스 검출의 신경 네트워크 기술은 상기 언급된 추적 페이스들 보고서(Tracking Faces paper)에 더 상세히 설명되어 있다. 신경 네트워크를 사용하는 페이스 검출의 부가적인 세부 사항들은 Gutta, et al.,에 의한 "성의 분류, 민족의 기원, 및 휴먼 페이스들의 포즈에 관한 전문가들의 혼합(Mixture of Experts for Classification of Gender, Ethnic Origin and Pose of Human Faces)", 신경 네트워크들 상의 IEEE 트랜잭션들, vol.11, no.4,pp.948-960(2000년 7월)에 설명되어 있으며, "Mixture of Experts" 보고서로서, 이것의 내용들은 참조로써 여기에 포함되며, 아래에서 참조된다.
일단 페이스가 이미지에서 검출되면, 제어 유닛(20)은 사람을 식별하기 위해 이미지 인식 처리를 페이스로 제공한다. 따라서, 이미지 인식 처리는 특정 페이스들을 인식하도록 프로그래밍되며, 각각의 페이스는 사람의 식별에 서로 관련된다. 예를 들어, 도 1 및 2의 실시예에 제시된 주택에 대해, 이미지 인식 처리는 주택내의 거주하는 가족 멤버들 및/또는 다른 거주자들의 페이스들을 인식하도록 프로그래밍되며, 각각의 페이스는 가족 멤버/거주자의 식별에 서로 관련된다. 상기된 페이스 검출의 신경 네트워크 기술은 식별되어야 하는 그러한 사람들의 페이스들을 사용하여 네트워크를 트레이닝함으로써 식별에 적응될 수 있다. 다른 사람들의 페이스들은 네거티브 매치들(negative matches)(예를 들어, 폴스-포지티브 표시들(false-positive indications))로서 트레이닝에 사용될 수 있다. 따라서, 페이스 이미지들을 포함하는 이미지의 부분인 신경 네트워크에 의한 결정은 알려진(식별된) 사람에 대한 트레이닝 이미지들을 기초로 할 것이며, 따라서 동시에 사람의 식별을 제공한다. 따라서 프로그래밍된, 신경 네트워크는 사람의 페이스 검출 및 식별 둘 다를 제공한다. 대안으로는, 페이스가 (상기된 바와 같은)신경 네트워크가 아닌 다른 기술을 사용하여 이미지 내에서 검출될 때, 신경 네트워크 절차는 페이스의 검출을 확인하기 위해 사용될 수 있으며, 페이스의 식별을 또한 제공하기 위해 사용될 수 있다.
제어 유닛(20)에서 프로그래밍될 수 있는 페이스 인식 및 처리의 다른 대안적인 기술은, 1998년 11월 10일, Lobo et al의 미국 특허 제 5,835,616 "템플렛들을 사용한 페이스 검출(FACE DETECTION USING TEMPLATES)"에 개시되어 있으며, 참조로써 여기에 포함되며, 디지털화된 이미지내의 휴먼 페이스를 자동으로 검출 및/또는 식별하기 위한, 그리고 페이스의 특징들에 의한 페이스의 존재를 확인하기 위한 두 단계 처리를 제시한다. 따라서, 이 Lobo의 기술은, 상기된 바와 같이 (이용 될 때)움직이는 몸의 최초의 추적 이후에 신경 네트워크 기술에 의해 제공된 페이스 검출 및 식별의 대신에 또는 추가로서 사용될 수 있다. 뷰가 이미지내의 페이스의 일반적인 위치에 대응하지 않을지라도, Lobo el al의 시스템은 카메라의 뷰의 필드내의 하나 이상의 페이스들을 검출하기 위해 특히 적합하다. 따라서, 제어 유닛(20)은 참조된 미국 특허 제 5,835,616호와 같이, 플레쉬 톤들의 위치, 눈썹들에 대응하는 논-플레쉬 톤들의 위치, 턱, 코, 등에 대응하는 경계선들을 기초로 페이스의 일반적인 특징들을 갖는 영역에 대한 이미지의 부분들을 분석할 수 있다.
참조된 미국 특허 제 5,835,616호와 같이, 페이스가 검출되면, 주택에 거주하는 가족 멤버들에 대한 참조 페이스들과 비교하여 특징화된다. 이미지내의 페이스의 이 특징은 바람직하게는, 참조 페이스들을 특징화하는데 이용되고, '광(potical)'매치 보다 특징들에 기초한 페이스들의 비교를 용이하게 하는 동일한 특징 처리이다. 매치를 위치시키기 위해 두 개의 동일한 이미지들(현재 페이스 및 참조 페이스)을 가질 필요가 이것에 의해 방지된다. 양호한 실시예에서, 참조 페이스들의 수는 상대적으로 작으며, 일반적으로 가정, 사무실, 또는 다른 작은 크기의 환경내의 사람들의 수에 제한되어, 이것에 의해 빠르고 효과적인 페이스 인식 처리가 허용된다. 제어 유닛(20)의 메모리(24)에 저장된 참조 페이스들은 이것과 연관된 사람의 동일성을 갖는다. 따라서, 이미지내의 검출된 페이스와 참조 페이스 사이의 매치는 이미지내의 사람의 식별을 제공한다.
따라서, 메모리(24) 및/또는 제어 유닛(20)의 소프트웨어는 참조 이미지들의 풀과 이것과 연관된 사람의 동일성들을 효과적으로 포함한다. 카메라(C1)로부터 수신된 이미지들을 이용하여, 제어 유닛(20)은 이미지내의 페이스를 위치시키고 참조 이미지들의 풀내의 이미지들과 이것을 매칭시킴으로써 룸(R1)에 위치한 알려진 사람(또는 사람들)을 효과적으로 검출하여 식별한다. "매치"는 참조 이미지들의 풀을 이용하여 트레인된 신경 네트워크에 의해 제공된 이미지내의 페이스의 검출일 수 있으며, 또는 상기 설명된 미국 특허 제 5,835,616호와 같은 카메라 이미지 및 참조 이미지들내의 페이스의 특징들의 매칭일 수 있다. 카메라(C1)로부터 수신된 이미지들을 이용하여, 제어 유닛(20)은 마찬가지로 룸(R1)에 위치한 알려진 사람(또는 사람들)을 효과적으로 검출하여 식별한다.
룸에 위치된 (가족 멤버와 같이)알려진 사람의 이미지가 룸내의 카메라로부터 수신된 이미지들에 이미지 인식 소프트웨어를 적용함으로써 제어 유닛(20)에서 식별될 때, 처리기(22)는 제어 소프트웨어를 실행하여, 사람이 위치한 룸의 서비스 요소들은 식별된 사람의 개인적 선호에 따라 제어 유닛(20)에 의해 자동으로 조정된다. 제어 유닛(20)의 메모리(24)는 룸의 조명(즉, 조명들(L1 및 L2)의 세팅), 룸의 온도(즉, 난방 유닛들(H1 및 H2)의 세팅), 및 오디오 볼륨(즉, 스피커(S2)의 볼륨의 세팅)에 대한 각각의 가족 멤버들의 선호를 포함한다. 메모리(24)에 저장된 각각의 가족 멤버들의 선호의 세트는 가족 멤버의 식별에 서로 관련된다. 처리기(22)는 메모리(24)로부터 식별된 가족 멤버에 대한 선호들에 엑세싱하기 위해 가족 멤버의 식별을 이용한다. 그 또는 그녀가 있는 룸의 서비스 요소들에 적용 가능한 가족 멤버의 선호들이 위치되어, 제어 명령들을 포맷하여 룸의 서비스 요소들로 출력하도록 프로세서(22)의 제어 소프트웨어에 의해 이용(utilize)된다.
예를 들어, 가족 멤버(X)는 도 1 및 2의 룸(R2)에 위치된 바와 같이 도시된다. 카메라(C2)에 의해 X의 이미지들이 캡쳐링되며, 라인l(C2)을 통해 제어 유닛(20)으로 보내진다. 처리기(22)는 가족 멤버(X)로서 가족 멤버를 식별하기 위해 (메모리(24)에 저장된 가족 멤버들의 인식 이미지 데이터와 함께) 이미지 인식 소프트웨어를 이용한다. 처리기(22)는 주택의 요소들을 서비스하기 위한 메모리에 저장된 가족 멤버(X)에 대한 선호들을 검색하기 위해 가족 멤버(X)의 식별을 사용한다. 처리기(22)는 카메라(C2)(즉, 라인l(C2)을 통해)로부터 온 X의 이미지로, 룸(R2)에 위치한 이러한 서비스 요소들에 대한 가족 멤버(X)의 선호들을 고려한다. 따라서, 처리기(22)는 조명(L2)의 세기, 난방 유닛(H2)에 대한 온도, 스피커(S2)의 볼륨에 대한 X의 선호를 검색한다. 처리기(22)는 먼저, 메모리(24)로부터 X의 모든 선호들을 검색할 수 있으며, 어느 것이 R2와 연관된 서비스 요소들에 관련되는지를 결정한다. 대안으로 처리기(22)는 메모리(24)로부터 R2의 서비스 요소들과 관련된 이러한 선호들만을 어드레싱하여 검색할 수 있다.
R2의 서비스 요소들에 대응하는 메모리로부터 X에 대해 검색된 각각의 선호에 대해, 처리기(22)는 선호에 따라 룸(R2)의 대응하는 서비스 요소 대한 명령을 포맷하여, 이것을 적절한 라인을 통해 요소로 출력한다. 룸(R2)내의 사람(X)에 대해, 조명의 세기에 대한 X의 선호는 선호에 따라 조명(L2)을 제어하도록 포맷팅된 세기 제어 명령을 생성하도록 처리기(22)에 의해 사용된다. 세기 제어 명령은 라인l(L2)로 출력되며, 그 결과로서 조명(L2)은 X의 선호된 세기로 자동으로 조정된다. 유사하게, 룸의 온도에 대한 X의 선호는 X의 선호에 따라 난방 유닛(H2)을 제어하도록 포맷팅된 제어 명령을 생성하도록 처리기(22)에 의해 사용된다. 명령은 라인l(H2)을 통해 H2로 출력되며, 그 결과로서 난방 유닛(H2)은 X의 선호된 온도로 자동으로 조정된다.
유사한 방식으로, 스테레오 스피커(S2)의 출력은 X의 선호된 볼륨으로 자동으로 조정된다. 오디오 볼륨에 대한 메모리로부터 검색된 X의 선호는 선호에 따라 오디오 시스템(40)을 제어하도록 포맷팅된 볼륨 제어 명령을 생성하도록 처리기(22)에 의해 사용된다. 볼륨 제어 명령은 라인l(S)을 통해 오디오 시스템(40)으로 출력되며, 그 결과로서 오디오 시스템(40)은 선호에 따른 룸(R2)의 스피커(S2)로 오디오 시스템(40)에 의해 출력된 볼륨 레벨을 조정한다. 오디오 시스템(40)은 전원의 온 및 오프와 음악의 선택과 같은 처리기(22)에 의해 외부적으로 제어될 수 있는 부가적인 기능들을 또한 가질 수 있다. 이 경우에, 가족 멤버(X)가 룸(R2)에서 식별될 때, 오디오와 관련된 메모리(24)로부터 검색된 선호들은, X가 보통 오디오 시스템이 턴 온되는 것을 원하는지 여부, X가 좋아하는 음악의 유형, 예를 들어, CD 쥬크 박스내의 특정 CD들 또는 특정 CD 라디오 스테이션, 및 볼륨을 포함할 수 있다. 처리기(20)에 의해 포맷팅되고 오디오 시스템(40)으로 보내진 제어 신호들은 부가적인 기능들에 대한 사람(X)의 선호들을 반영한다. 예를 들어, X의 선호들을 반영하는 제어 신호들은 오디오 시스템을 턴 온하고, 오디오 시스템 튜너를 특정 팝 라디오 스테이션으로 튜닝하고, 스피커(S2)의 볼륨을 적당한 라우드 레벨(loud level)로 조정할 수 있다.
카메라들(C1 및 C2)로부터의 이미지들은 동시에 또는 주기적으로 캡쳐링되어 제어 유닛(20)으로 전송될 수 있다. 제어 유닛(20)은 각각의 룸내에의 알려진 사람들을 식별하기 위해 수신된 이미지들을 주기적으로 처리하며, 설명된 방식으로 서비스 요소들을 제어한다. 룸내의 서비스 요소들이 룸의 알려진 사람의 선호들에 따라 조정되면, 이러한 것을 표시하기 위해 일시적인 레코드가 생성된다. 룸에 알려진 사람이 머무는 동안, 그 룸의 알려진 사람의 후속 이미지들은 제어 유닛(20)을 통해 처리되며, 룸의 알려진 사람을 다시 식별한다. 하지만, 일시적인 레코드는, 서비스 요소들이 사람의 선호들에 따라 미리 조정되었음을 제어 유닛(20)에 표시하고, 제어 신호들은 수신된 이미지들에 대한 룸에 대해 다시 생성되지 않으며 서비스 요소들로 전송되지 않는다. 룸으로부터의 후속 이미지들에 알려진 사람이 더 이상 발견되지 않을 때(사람이 룸을 떠났음을 표시), 룸에 대한 일시적인 레코드는 지워지며, 후속 이미지들에 대한 제어 유닛에 의한 전체 처리는 계속된다. 이는 후속 이미지들내의 룸에서 새롭게 식별된 알려진 사람들의 선호들에 대응하는 제어 신호들의 생성 및 전송을 포함한다. X가 다른 룸, 예를 들어 룸(R1)으로 이동하면, L1에 의해 제공된 조명과 난방 유닛(H1)에 의해 제공된 난방은 이와 같은 방식으로 자동으로 제어된다. 이것은, 카메라(C1)에 의해 캡쳐링된 이미지들은 라인l(C1)을 통해 제어 유닛(20)으로 전송된다. 이미지 인식 소프트웨어는 처리기(22)에 의해이미지들에 적용되며, 따라서 룸(R1)의 가족 멤버(X)를 식별한다. 가족 멤버(X)에 대한 선호들은 처리기(22)에 의해 메모리(24)로부터 검색된다. 이러한 선호들을 반영하는 제어 신호들은 라인들l(L1) 및 l(H1)을 통해 각각 조명(L1) 및 난방 유닛(H1)으로 전송된다. 그 결과로서, 조명(L1)의 세기 및 난방 유닛(H1)에 의해 제공된 룸 온도는 X의 선호로 자동으로 조정된다.
또한, X가 R2를 비웠을 때, 카메라(C2)에 의해 제공되고 제어 유닛(20)의 이미지 인식 소프트웨어에 의해 분석된 이미지들은 룸(R2)의 현재 알려진 사람을 식별하지 않을 것이다. 제어 유닛이 특정 룸에 아무도 없음을 결정할 때, 서비스 요소들의 세팅들은 디폴트 세팅으로 세팅될 수 있다. 예를 들어, X가 R2를 비웠을 때, 제어 신호는 조명(L2)을 턴 오프하도록 처리기(22)에 의해 보내질 수 있으며, 난방 유닛의 자동 온도 조절 장치 세팅을 65도로 낮추며, 오디오 시스템(40) 또는 스피커(S2)에 의한 볼륨 출력중 하나를 스위치 오프할 수 있다. 부가적으로, 제어 유닛(20)이 룸에 사람이 있는 것으로 결정하지만, 그 사람을 식별할 수 없으며, 다른 디폴트 제어 신호들이 하나 이상의 서비스 요소들로 보내질 수 있다. 예를 들어, 안전을 위해, 조명(L2)은 턴 온되고 중간 세기 레벨로 세팅될 수 있어, 식별되지 않은 사람(예를 들어, 손님)은 그 또는 그녀가 가는 곳이 어디인지 볼 수 있다.
한 명 이상의 가족 멤버가 룸에 있으며, 그 결과로서 이미지 인식 소프트웨어는 수신된 이미지의 한 명 이상의 가족 멤버를 식별 할 것이다. 다양한 서비스 요소들에 대한 메모리(24)에 저장된 선호들은 다르다. 예를 들어, 가족 멤버들(X 및 Y)이 룸(R2)에 있으면, 각각은 스피커(S2)에 의해 출력되는 음악의 볼륨에 대한다른 선호를 가질 수 있다. 이러한 경우에, 제어 소프트웨어는 스피커 및 다른 서비스 요소들을 어떻게 제어할 것인지 결정하기 위해 우선 규칙들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 가족 멤버(X)가 부모이고 가족 멤버(Y)가 아이이면, X에 대한 선호들이 Y에 우선하여 선택될 수 있다. 반면에, X 및 Y가 형제들이고, 룸(R2)이 X의 룸이면, X의 선호들이 Y의 선호들을 대신할 수 있다. 선호들은 다른 룸에 있는 더 높은 우선적인 사람에 대한 룸의 특정 서비스 요소들을 또한 지배할 수 있다. 예를 들어, 부모(X)가 R2에 근접한 룸에서 식별되면, 룸(R2)의 스피커(S2)의 레벨에 대한 부모의 선호는 R2에 실제로 있는 아이(Y)의 선호를 대신할 수 있다. 동일한 룸에 있는 사람들 사이의 선호가 정의되지 않으면, 특정 디폴트 규칙들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 스피커의 볼륨에 대해서는, 가장 낮게 선호된 볼륨이 지배할 수 있다. 반면에, 룸의 온도에 대해서는, 가장 높게 선호된 온도가 지배할 수 있다. 조명에 대해서는, 선호들의 평균을 반영하는 세기가 사용될 수 있다.
선호들은 하루의 시간, 그 주 또는 일 년 중의 하루 등과 같은 다른 요인들의 함수일 수 있다. 예를 들어, 룸(R2)이 좋은 자연 조명을 가지면, X의 L2에 대한 선호는 L2가 대낮에는 "오프"되고 겨울의 오후 6시 이후에 중간 세기로 세팅하고, 봄, 여름, 및 가을에선 오후 8시 이후에 중간 세기로 세팅되도록 반영할 수 있다.
이미지 인식 처리는 가족 멤버의 식별에 부가하여 동작들(gestures)을 또한 검출할 수 있다. 제어 유닛(20)은 식별된 가족 멤버가 있는 룸의 하나 이상의 서비스 요소들에 대응하는 조정들을 하고, 일정한 미리 정의된 동작들을 검출하도록 프로그래밍될 수 있다. 검출된 동작은 서비스 요소에 대한 가족 멤버들의 저장된 선호를 무시할 수 있다. 예를 들어, 위의 예에서, X가 룸(R2)에 있는 것으로 식별되면, 스피커(S2)에 의해 출력된 볼륨은 메모리(24)에 저장된 X의 선호로 자동으로 조정된다. 하지만, X가 음악을 듣기 원하지 않을 때, X는 카메라(C2)를 향해 세 개의 손가락을 올릴 수 있다. 동작이 이미지들에 캡쳐링되어, 제어 유닛(20)의 이미지 인식 소프트웨어에 의해 검출되면, 스위치 오프, 그렇지 않으면 스피커(S2)를 뮤트(mute)하기 위해, 오디오 시스템(40)으로 대응하는 제어 신호를 보내기 위해 부가적으로 이것이 프로그래밍된다. 이미지들로부터의 동작들의 인식상의 부가적인 세부 사항들은, 패턴 인식 및 인공 지능의 국제 저널, vol11, no6, pp.845-872(1997), Gutta, Imam 및 Wechsler에 의한 "광선에 기초한 기능(RBF) 네트워크들 및 결정 트리들의 전체 조화들을 이용한 손동작 인식(Hand Gesture Recognition Using Ensembles Of Radial Basis Function(RBF) Networks And Decision Trees)"에서 발견되며, 이들의 내용들은 여기에 참조로서 포함되었다.
알려진 사람들에 대한 선호들은 예를 들어, 그래픽 사용자 인터페이스(도시 없음)를 통해 제어 유닛(20)에 수동으로 입력되어 메모리(24)에 저장될 수 있다. 인터페이스는, 처리기(22)가 선호 입력 모드로 들어갈 때 주택 또는 다른 국부적 환경내의 다양한 서비스 요소들에 대한 적절한 메뉴들을 제공한다. 예를 들어, 그 또는 그녀의 선호들을 입력하는 알려진 사람(X)에 대해, 인터페이스는 알려진 사람들의 엄지손톱 이미지들의 세트를 먼저 제시할 수 있다. 이미지들은 이미지 인식 소프트웨어에 대해 메모리(24)에 저장된 알려진 사람들에 대한 이 참조 이미지들로부터 선택될 수 있다. X는 이미지들의 세트로부터 그 또는 그녀의 이미지를 선택함으로써 그 또는 그녀의 식별을 입력한다. X에게 제시된 후속 메뉴들은 조명, 난방, 스피커 볼륨, 등 주택 전체의 다양한 서비스 요소들에 대해 선호들이 선택되는 것을 허용한다. 가족 멤버(X)에 연관된 입력 선호들은 메모리(24)에 저장된다.
물론, 가족 멤버에 대해 입력되고, 메모리(24)에 저장되는 선호들은 가족 멤버의 실질적인 개인 선호들이 될 필요는 없다. 예를 들어, 부모가 주택내의 아이들에 대한 모든 또는 몇 가지 선호들을 입력할 수 있다. 예를 들어, 부모가 아이들의 선호들을 입력할 수 있으므로, 아이들에 연관된 스테레오 볼륨 레벨, 룸 온도 레벨, 등은 적당하다.
대안으로는, 선호들은 가족 멤버들에 의해 주택에서 실제로 입력된 그들 자신의 서비스 요소들의 세팅들을 모니터링 함으로써 제어 유닛(20)에 의해 학습될 수 있다. 예를 들어, 제어 유닛(20)은 여러 날들 또는 주들 동안 "학습 모드(learning mode)"로 들어갈 수 있다. 그 시간 동안, 사람이 룸에 들어가면, 상기된 바와 같이 그 또는 그녀는 이미지 인식 소프트웨어를 통해 식별된다. 룸의 다양한 서비스 요소들과 제어 유닛(20) 사이의 라인들은 양방향으로 데이터를 이송하며, 따라서, 제어 유닛(20)으로 하여금 그들 자신의 서비스 요소들에 대한 사람에 의해 선택된 세팅들의 검출 및 레코딩을 가능하게 한다.
선호들은 학습 모드 동안 다양한 서비스 요소들에 대한 선택된 수동적인 세팅들을 기초로 식별된 사람들의 각각에 대해 생성된다. 예를 들어, 학습 모드 동안, 제어 유닛(20)은 X가 룸(R2)의 조명(L2)의 세기를 12번 세팅하였고, 조명의 평균 세팅은 10의 스케일에서 7이었음을 레코딩할 수 있다. 학습 모드가 완성되면,조명(L2)에 대한 X의 선호는 7로 저장된다. 주택내의 개인의 조명들에 대한 선호가 아닌 한 사람에 대한 한 일반적인 조명 선호가 저장되면, 제어 유닛은 학습 모드 동안 주택 전체에서 모든 조명들에 대해 X에 의해 선택된 세기 레벨들을 레코딩하여 평균할 수 있다. 이후에, (L2와 같은) 특정 조명이 X에 대해 자동으로 조정될 때, 처리기(20)는 검색된 선호를 기초로 X에 대한 일반적인 조명 선호를 검색하여, L2에 대해 선호된 세기를 출력하도록 포맷팅된 제어 신호를 생성한다. 다른 알려진 사람들 또는 서비스 요소들에 대한 선호들은 아날로그 방식의 학습 모드로 생성된다.
미리 언급된 바와 같이 도 1 및 2에 도시된 품은 상기된 실시예들의 대표도 이다. 주택(10)은 부가적인 룸들을 가질 수 있고, 도 1 및 2에 도시된 난방 유닛들, 조명들, 및 오디오 시스템/스피커와 유사 및/또는 다른 서비스 요소들에 의해 서비스될 수 있다. 다른 제어 가능한 서비스 요소들은 자동화된 윈도우쉐이드들(windowshades), 텔레비젼들과 연관된 DVD들 및 VDR들, 자동 차고 문 오프너, 등을 포함할 수 있다. 룸(R2)의 스피커(S2)를 제어하는 오디오 시스템(40)은 다른 룸들의 다른 스피커들을 작동할 수 있으며, 이는 다른 룸의 사람의 선호에 의존하여 다른 볼륨의 다른 음악들을 가질 수 있다. 부가적인 서비스 요소들 및 (어텐던트 카메라(들)가 함께 있는)룸들은 제어 유닛(20)의 적절한 와이어링 및 프로그래밍에 의해 부가될 수 있다.
부가적으로, 일정한 서비스 요소들은 이미지의 사람을 식별하는데 실패함에 따라 제어 될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 시스템에 의해 제어된 보완 시스템은제어 유닛(20)이 주택의 임의의 장소로부터 수신된 사람의 이미지를 검출할 때 작동될 수 있지만 사람을 식별하는데 실패한다.
또한 미리 언급된 바와 같이, 도 1 및 2에 도시된 실시예의 서비스 요소들은 R1 또는 R2 중의 한 룸을 서비스하는 것으로 도시된다. 따라서, 예를 들어, L1은 R2가 아닌 룸(R1)에 대한 조명을 제공한다. 하지만 한 서비스 요소는 R2 및 R2 둘 다와 같은 둘 이상의 룸들을 서비스할 수 있다. 예를 들어, 난방 유닛(H1)은 룸(R1 및 R2) 둘 다에 난방을 제공할 수 있다. 유사하게, 조명들(L1 및 L2)의 세기는 단일 디머 스위치(single dimmer switch)에 의해 제어될 수 있다. 이러한 예들에서, 서비스 요소에 의해 커버되는 영역들은 주택내의 두개의 전통적인 룸들(R1 및 R2)을 포함한다. 이러한 경우들에서, 서비스 요소의 적용 영역은 요소에 대해 제어 유닛의 국부적 영역 또는 "룸"의 범위를 정의하며, 카메라들에 의한 이러한 이미지들은 서비스 요소들을 제어하기 위해 제어 유닛에 의해 사용된다. 예를 들어, L1 및 L2가 도 2의 단일 디머 스위치에 의해 둘다 제어되면, 단일 제어 라인은 제어 유닛(20)으로부터 디머 스위치까지 연장되며, 분리 라인은 디머 스위치로부터 각각의 조명들(L1 및 L2)까지 연장된다. 그러므로 제어 유닛(20)은 R1 및 R2의 식별된 알려진 사람의 선호를 이용하여 조명들(L1 및 L2)의 세기를 제어하며, 이것은 카메라들(C1 및 C2) 둘 다로부터 수신된 이미지들을 이용한 것이다. 룸들(R1 및 R2)에서 한 명 이상의 사람이 식별되면, 제어 유닛(20)은 상기 설명된 바와 같이 어떤 식별된 사람의 선호가 지배할 것이지를 결정하는 우선적 규칙들을 사용한다. 이 예에서 서비스 요소(L1 및 L2)에 의해 정의된 R1 및 R2의 합성 영역은 다른 영역들에 중복되며, 이 경우에는 (서비스 요소 H1에 의해 서비스되는)영역(R1) 및 (서비스 요소들 H2 및 S2에 의해 서비스되는)영역(R2)임이 주목된다.
도 3은 본 발명에 포함되는 일반화된 방법의 흐름도이며, 이는 상기 실시예들로부터 수집될 수 있다. 단계(110)에서, 영역들의 이미지들이 캡쳐링된다. 단계(100)에서, 알려진 사람이 이미지들에서 식별된다. 알려진 사람이 식별되면, 알려진 사람이 최근에 이 영역에서 식별되었는지와, 서비스 요소들이 이전에 그 사람의 선호에 따라 제어되었는지 여부를 단계(120)에서 결정한다. 만일 그렇지 않으면, 하나 이상의 선호들이 단계(130)에서 식별된 사람에 대해 검색된다. 영역들 내의 하나 이상의 서비스 요소들은 단계(140)의 알려진 사람의 하나 이상의 선호들을 사용하여 제어된다. 단계(100)로 되돌아가는 라인 접속 단계(140)에 의해 제시된 바와 같이, 그 방법은 고려 하에 영역에 대해 반복된다. 시간의 지연은 그 방법이 반복되기 이 전에 개입될 수 있다. 국부적 환경내의 다른 영역들은 이와 같은 방식, 동시(예를 들어, 다중화된 방식으로) 또는 순차 중 하나로 처리될 수 있다. 상기 논의된 실시예들의 다른 관점들을 포함하기 위해, 이 방법의 단계들은 수정될 수 있고/있거나 부가적인 단계들이 도 3에 제시된 방법에 쉽사리 포함될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 한 명 이상의 알려진 사람이 영역에서 식별될 때, 단계(130)는 그 영역내의 식별된 모든 알려진 사람들의 선호를 검색하기 위해 수정될 수 있으며, 단계(140)는 우선적 체제들과 결합한 알려진 사람들의 선호들을 이용하여 하나 이상의 서비스 요소들을 제어하기 위해 수정될 수 있다.

Claims (22)

  1. 국부적 환경(10)의 하나 이상의 영역들(R1, R2)과 연관된 이미지들을 수신하는 제어 유닛(20)을 포함하는 시스템으로서, 상기 하나 이상의 영역들(R1,R2) 각각은 하나 이상의 서비스 요소들(servicing components)(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 의해 서비스(service)되며, 상기 제어 유닛(20)은 상기 국부적 환경(10)과 연관된 알려진 사람의 그룹으로부터 상기 영역들(R1,R2)에 위치한 임의의 한 명 이상의 알려진 사람을 식별하기 위해 상기 이미지들을 처리하며, 한 명 이상의 알려진 사람이 식별된 상기 영역들에 대해, 상기 영역에 연관된 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 적어도 하나에 대한 제어 신호를 자동으로 생성하며, 상기 제어 신호는 상기 각각의 영역에 위치한 상기 알려진 사람들 중 적어도 한 명의 선호를 반영하는, 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 제어 유닛(20)에 상기 하나 이상의 영역들(R1,R2)과 연관된 상기 이미지들을 제공하는 상기 국부적 환경(10)의 상기 하나 이상의 영역들(R1,R2) 각각에 연관된 적어도 하나의 카메라(C1,C2)를 더 포함하며, 각각의 영역(R1,R2)에 연관된 적어도 하나의 카메라(C1,C2)에 의해 캡쳐링되는 이미지들은 상기 영역(R1,R2)에 위치한 임의의 알려진 사람들을 식별하기 위해 처리되는, 시스템.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 제어 유닛은 상기 영역들(R1,R2)에 위치한 임의의 한 명 이상의 알려진 사람들을 식별하기 위해 이미지 인식 소프트 웨어를 상기 수신된 이미지들에 적용하는, 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 이미지 인식 소프트웨어는 상기 영역들(R1,R2)에 위치한 임의의 한 명 이상의 알려진 사람들을 식별하기 위해, 상기 국부적 환경에 연관된 상기 알려진 사람들의 저장된 참조 이미지 데이터를 사용하는, 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 제어 유닛(20)은 상기 영역들(R1,R2)에 위치된 것으로 식별된 상기 한 명 이상의 알려진 사람들에 대해 저장된 선호들을 검색하는, 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서, 한 명 이상의 알려진 사람이 식별되는 상기 영역들(R1,R2)에 대해, 상기 영역(R1,R2)에 연관된 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 적어도 하나에 대해 생성된 상기 제어 신호는 상기 영역(R1,R2)에 위치한 상기 알려진 사람들 중 적어도 한 명에 대해 검색된 상기 선호들 중 적어도 하나를 기초로 하는, 시스템.
  7. 제 1 항에 있어서, 상기 제어 유닛(20)과 인터페이싱하는 메모리(24)를 더 포함하며, 상기 메모리(24)는 상기 하나 이상의 영역들을 서비스하는 상기 하나 이상의 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 관련된 알려진 사람들의 그룹의 각각에 대한 선호들을 저장하는, 시스템.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 하나 이상의 영역들(R1,R2)을 서비스하는 상기 하나 이상의 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 관련된 알려진 사람들의 각각의 상기 그룹에 대한 상기 선호들은 상기 제어 유닛(20)과 외부 입력 인터페이스를 통해 수동으로 입력되는, 시스템.
  9. 제 7 항에 있어서, 상기 하나 이상의 영역들(R1,R2)을 서비스하는 상기 하나 이상의 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 관련된 알려진 사람들의 각각의 상기 그룹에 대한 상기 선호들은 학습 모드에서 상기 제어 유닛(20)에 의해 생성되는, 시스템.
  10. 제 1 항에 있어서, 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40)은 조명들(L1,L2), 난방 유닛들(H1,H2), 및 오디오 시스템들(S2,40)을 포함하는 그룹으로부터 선택되는, 시스템.
  11. 제 1 항에 있어서, 상기 영역들(R1,R2) 중 하나와 연관된 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 하나는 난방 유닛(H1,H2)이며, 상기 난방 유닛(H1,H2)에 대해 생성된 상기 제어 신호는 상기 한 영역(R1,R2)에 위치한 상기 알려진 사람들중 적어도 한 명의 조명 선호를 반영하는, 시스템.
  12. 제 1 항에 있어서, 상기 영역들(R1,R2) 중 하나와 연관된 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 하나는 조명 시스템(L1,L2)이며, 상기 조명(L1,L2)에 대해 생성된 상기 제어 신호는 상기 한 영역(R1,R2)에 위치한 상기 알려진 사람들 중 적어도 한 명의 조명 선호를 반영하는, 시스템.
  13. 제 1 항에 있어서, 상기 영역들(R1,R2) 중 하나와 연관된 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 하나는 오디오 시스템(S2,40)이며, 상기 오디오 시스템(S2,40)에 대해 생성된 상기 제어 신호는 상기 한 영역(R1,R2)에 위치한 상기 알려진 사람들 중 적어도 한 명의 음악 형태 선호와 오디오 볼륨 선호 중 적어도 하나를 반영하는, 시스템.
  14. 제 1 항에 있어서, 상기 국부적 환경의 상기 하나 이상의 영역들(R1,R2) 중 적어도 하나는 상기 국부적 환경(10)의 룸(R1,R2)에 의해 정의되는, 시스템.
  15. 제 1 항에 있어서, 상기 국부적 환경의 상기 하나 이상의 영역들(R1,R2) 중 적어도 하나는 상기 하나 이상의 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 하나에 의해 적용 범위로 정의되는, 시스템.
  16. 국부적 환경의 영역(R1,R2)에 위치한 서비스 요소(L1,L2,H1,H2,S2,40)를 제어하기 위한 방법으로서, 상기 방법은,
    a)상기 영역(100,R1,R2)과 연관된 이미지들을 캡쳐링하는 단계와,
    b)상기 국부적 환경(10)과 각각 연관된 알려진 사람들의 그룹으로부터, 상기 영역(110,120)에 연관된 상기 캡쳐링된 이미지들로부터 상기 영역(R1,R2)내의 알려진 사람을 식별하는 단계와,
    c)상기 식별된 사람의 선호를 검색하는 단계로서, 상기 선호는 상기 서비스 요소(130)와 관련되는, 상기 검색 단계와,
    d)상기 식별된 사람(140)의 검색된 선호에 따라 상기 서비스 요소(L1,L2,H1,H2,S2,40)를 제어하는 단계를 포함하는, 제어 방법.
  17. 제 16 항에 있어서, 상기 캡쳐링된 이미지들(110,120)로부터 상기 영역(R1,R2)내의 알려진 사람을 식별하는 상기 단계는 이미지 인식 소프트웨어로 상기 캡쳐링된 이미지들을 처리하는 단계를 포함하는, 제어 방법.
  18. 제 16 항에 있어서, 상기 식별된 사람(130)의 선호를 검색하는 상기 단계는 상기 식별 단계에서 결정된 상기 식별을 사용하여 메모리(24)로부터 상기 선호를 검색하는 단계를 포함하는, 제어 방법.
  19. 제 16 항에 있어서, 상기 식별된 사람의 상기 검색된 선호에 따라 상기 서비스 요소(L1,L2,H1,H2,S2,40)를 제어하는 단계는 상기 선호를 반영하는 상기 서비스 요소(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 대한 제어 신호를 생성하는 단계와 상기 제어 신호를 상기 서비스 요소(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 전송하는 단계를 포함하는, 제어 방법.
  20. 제 16 항에 있어서, 상기 단계들 a) 및 d)는 상기 영역의 하나 이상의 부가적인 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 대해 수행되는, 제어 방법.
  21. 제 16 항에 있어서, 상기 단계들 a) 내지 d)는 상기 국부적 환경의 하나 이상의 부가적인 영역들(R1,R2)에 대해 수행되는, 제어 방법.
  22. 국부적 환경(10)의 하나 이상의 영역들(R1,R2)에 연관된 이미지 입력을 수신하는 소프트웨어 패키지로서, 상기 하나 이상의 영역들 각각은 하나 이상의 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40)에 의해 서비스되며, 데이터와 관련하여 입력된 상기 이미지들을 처리하는 상기 소프트웨어는, 상기 영역들(R1,R2)에 위치한 임의의 한 명 이상의 알려진 사람들을 식별하기 위해, 상기 국부적 환경(10)에 연관된 알려진 사람들의 그룹을 포함하고, 한 명 이상의 알려진 사람이 식별되는 상기 영역들(R1,R2)에 대해, 상기 소프트웨어는 상기 영역(R1,R2)에 연관된 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 적어도 하나에 대해 상기 각각의 영역(R1,R2)에 위치한 상기 알려진 사람들 중 적어도 한 명의 선호를 검색하기 위해 메모리(24)를 엑세싱하며, 상기 검색된 선호를 기초로 상기 영역(R1,R2)에 연관된 상기 서비스 요소들(L1,L2,H1,H2,S2,40) 중 적어도 하나에 대한 제어 신호를 생성하는, 소프트웨어 패키지.
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