KR20080022333A

KR20080022333A - 화상 인식이 가능한 디지털 기기, 그 인식방법 및 그인식방법을 이용한 부가서비스 제공방법

Info

Publication number: KR20080022333A
Application number: KR1020060085643A
Authority: KR
Inventors: 임성훈
Original assignee: 엘지전자 주식회사
Priority date: 2006-09-06
Filing date: 2006-09-06
Publication date: 2008-03-11

Abstract

화상 인식이 가능한 디지털 기기, 그 인식방법 및 그 인식방법을 이용한 부가서비스 제공방법이 개시된다. 본 발명의 디지털 기기는 카메라 등을 이용하여 생성한 이미지로부터 특정 상품 또는 상표를 인식할 수 있다. 이미지 인식과정에는 칸투어(Contour) 폐곡선 특징점 추출과정과 어파인 트랜스폼(Affine Transform) 과정 등을 포함한다. 또한, 디지털 기기는 이미지로부터 인식한 상품 및 상표를 기초로 사용자에게 해당 상품에 대한 정보 및 해당 상품을 판매하는 매장의 정보를 제공할 수 있다.

이미지 인식, 칸투어 폐곡선 특징점, 어파인 트랜스폼

Description

화상 인식이 가능한 디지털 기기, 그 인식방법 및 그 인식방법을 이용한 부가서비스 제공방법{Digital Apparatus Enabling Image Recognition, Image Recognition Method thereof and Method for Providing Additional Service by the Method}

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 기기의 블록도,

도 2는 상품 인식과정의 설명에 제공되는 도면,

도 3은 상표 인식과정의 설명에 제공되는 도면, 그리고

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 디지털 기기의 화상인식 방법의 설명에 제공되는 흐름도이다.

본 발명은 카메라 등을 이용하여 생성한 화상(Image) 데이터로부터 특정 상품 또는 상표를 인식하고, 인식된 상품 및 상표를 기초로 사용자에게 해당 상품에 대한 정보 및 해당 상품을 판매하는 매장의 정보를 제공할 수 있는, 화상 인식이 가능한 디지털 기기, 그 인식방법 및 그 인식방법을 이용한 부가서비스 제공방법에 관한 것이다.

최근 휴대 단말기에 장착된 카메라는 피사체의 단순 촬영용도를 넘어 바코드(Bar Code) 인식 등이 가능하게 되었다.

카메라 등으로 촬영한 영상으로부터 바코드 등의 상세한 제품 정보를 알 수 없는 경우, 피사체인 상품에 대한 제품 정보를 제공하고 멀티미디어 서비스와 연동하기란 쉽지 않다. 카메라로 촬영한 영상으로부터 제품 정보를 추출하려면, 해당 영상으로부터 상품 영역을 찾아내고 추출하여 정보화 하는 기술이 필요하다. 여기서 카메라 영상으로부터 객체를 찾아내기 위해서는 객체 인식 기술이 필요한데, 카메라 입력영상을 통한 객체 인식 분야는 객체의 특성상 인식할 수 있는 객체의 범위를 한정하고 있다. 예를 들어, 얼굴인식(한국공개특허 제2005-0032073호, 제2006-0008826호), 홍채인식(한국공개특허 제2006-0013689호, 제2005-0077565호)등과 같이 해당 분야에 특화된 객체 인식 방법이 필요하다.

상품 또한 특화된 인식 방법이 필요하다. 유사 기술로써 상표검색 방법 및 상표검색 시스템(한국공개특허 제2002-0006339호)이 있으나 이미지 패턴 검색 기술을 바탕으로 상표등록 출원 정보 검색을 위한 검색 시스템으로 제안되었으며, 상표 이미지의 왜곡 보완 기술 범위에서 볼 때 반전, 대칭 정도의 범위에서, 상표 검색에만 범위를 국한하고 있다.

본 발명의 목적은, 카메라 등을 이용하여 생성한 화상(Image)으로부터 특정 상품 또는 상표와 같은 객체를 인식할 수 있는 화상 인식이 가능한 디지털 기기, 그 인식방법을 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은, 이미지로부터 인식된 상품 및 상표를 기초로 사용자에게 해당 상품에 대한 정보 및 해당 상품을 판매하는 매장의 정보를 제공할 수 있는 디지털 기기의 화상 인식방법을 이용한 부가서비스 제공방법을 제공함에 있다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 화상 인식이 가능한 디지털 기기는 이미지생성부, 저장매체, 객체 검출부 및 객체 인식부를 포함한다.

이미지생성부는 소정의 화상 데이터를 생성하고, 저장매체는 소정의 객체 정보가 저장된다.

객체 검출부는 상기 이미지생성부에서 전달받은 화상 데이터에 따른 이미지를, 상기 이미지 상의 에지(Edge)에 의해 형성되는 폐곡선 단위의 객체 이미지로 분할한다. 객체 인식부는 상기 객체 검출부로부터 전달받은 상기 분할된 객체 이미지에 대해 칸투어(Contour) 폐곡선 특징점 추출 및 어파인 트랜스폼(Affine Transform)을 수행한 결과를 상기 저장매체의 객체 정보와 비교함으로써 객체를 인식한다.

본 발명의 다른 실시 예에 따른 디지털 기기의 화상 인식방법은, 소정의 화상 데이터를 생성하는 단계, 상기 화상 데이터에 따른 이미지를, 상기 이미지 상의 에지에 의해 형성되는 폐곡선 단위의 객체 이미지로 분할하는 단계, 상기 분할된 객체 이미지에 대해 칸투어 폐곡선 특징점 추출 및 어파인 트랜스폼을 수행하여 객체 정보를 추출하는 단계 및 상기 추출된 객체정보를 기 저장된 객체 정보와 비교함으로써 객체를 인식하는 단계를 포함한다.

본 발명의 또 다른 실시 예에 따른 디지털 기기의 화상인식 방법을 이용한 부가서비스 제공방법은 상기 디지털 기기의 화상 인식방법에 더하여, 상기 인식된 객체에 대한 부가정보를 제공하는 단계를 더 포함한다.

여기서, 상기 화상데이터에 따른 이미지는 소정의 상표가 표시된 상품의 이미지이며, 상기 객체정보는 상기 상품 및 상표에 대한 정보이고, 상기 부가정보는 상기 상품을 판매하는 매장의 위치정보일 수 있다.

이하에서는, 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 디지털 기기의 블록도, 도 2는 상품 인식과정의 설명에 제공되는 도면, 그리고 도 3은 상표 인식과정의 설명에 제공되는 도면이다.

본 발명의 디지털 기기(100)는 소정의 화상 데이터로부터 소정 객체(예를 들어, 상품 또는 상표)를 인식할 수 있다. 디지털 기기(100)의 객체 인식과정은 화상 데이터로부터 인식한 객체의 정보와 기 데이터베이스화된 객체 정보를 서로 비교함으로써 이미지 상의 객체를 인식하게 된다. 객체정보는, 아래에서 설명될 칸투어(Contour) 폐곡선 특징점 및 어파인 트랜스폼(Affine Transform) 과정을 통해 추 출하는 객체 특성값 등을 포함한다.

디지털 기기(100)는 객체인식과정을 통해 인식된 객체에 대한 정보를 기초로 사용자에게 부가적인 서비스를 제공할 수 있다. 부가정보라 함은, 해당 객체가 상품일 경우 해당 제품을 구매할 수 있는 매장 위치, 이동 정보 또는 가격 정보 등이 해당할 수 있다.

본 발명의 디지털 기기(100)는 이미지생성부(101), 위치정보생성부(103), 메모리(105), 저장매체(107), 사용자인터페이스부(110) 및 제어부(130)를 포함한다.

이미지생성부(101)는 정지 이미지의 화상 데이터를 생성한다. 이미지생성부(101)는 카메라를 포함하여 피사체를 촬영함으로써 화상 데이터를 생성할 수 있다. 이미지생성부(101)가 생성한 화상 데이터는 상품 형태 및 상표 이미지를 포함해야 한다. 상품 형태 및 상표는 폐곡선 형태를 이루는 것이 바람직하다. 또한, 상품 형태 및 상표의 이미지의 크기는 이미지생성부(101)가 생성한 이미지 중 최소 1/4 이상에 해당하는 것이 바람직하다.

도 1을 기초로 한 디지털 기기(100)는 별도로 카메라와 같은 이미지생성부를 포함하고 있으나, 이하에서 설명되는 화상 데이터가 반드시 디지털 기기(100)가 생성한 것일 필요는 없다. 소정의 인터페이스를 통해 연결된 외부 기기나 메모리 카드 등을 통해 화상 데이터를 제공받을 수 있다.

위치정보생성부(103)는 지구상에 디지털 기기(100)가 존재하는 경도 및 위도의 좌표인 위치정보를 구하여 제어부(130)로 출력한다. 위치정보생성부(103)는 위 성항법장치(GPS: Global Positioning System, 이하 'GPS'라 함) 위성이나 지상의 송신기로부터 위치정보에 대응되는 소정의 신호를 수신하여 처리함으로써 위치정보를 생성한다.

바람직하게는, 위치정보생성부(103)는 GPS 위성으로부터 소정의 데이터를 수신하여 WGS-84 좌표계상의 좌표값을 출력하는 GPS 수신기가 해당하며, 이 경우 위치정보는 디지털 기기(100)의 WGS-84 좌표계상의 좌표값이 될 수 있다.

메모리(105)는 각종 활성 및 비활성 메모리를 포함하며, 디지털 기기(100)의 각종 프로그램이나 데이터들이 저장될 수 있다.

저장매체(107)에는 플래시 메모리, 하드 디스크 등이 해당하며, 상품 또는 상표에 대한 데이터베이스(또는 객체정보) 및 지도 정보 등이 저장될 수 있다. 여기서 객체정보는 객체에 대한 정보로서, 해당 객체의 칸투어 폐곡선 특징점 정보와 객체 특성값을 포함한다. 예를 들어, 객체가 상품 또는 상표인 경우, 객체정보는 상품 또는 상표에 대한 정보가 될 것이다.

사용자인터페이스부(110)는 입력부(111) 및 표시부(113)를 포함한다.

입력부(111)는 키패드(Key Pad), 조그 셔틀(Jog Shuttle), 포인트 스틱(Point Stick), 터치스크린(Touch Screen) 등이 해당하며, 사용자의 제어명령을 수신하여 제어부(130)로 전달한다.

표시부(113)는 제어부(130)로부터 전달되는 신호를 사용자가 시각적으로 인식 가능하게 표시한다. 표시부(113)는 엘시디(LCD), 유기발광다이오드(Organic Light Emitting Diode), PDP(Plasma Display Panel) 또는 CRT(Cathod Ray Tube) 등 이 해당할 수 있다.

제어부(130)는 본 발명의 디지털 기기(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 제어부(130)는 상품객체 검출부(131), 상품객체 인식부(140), 상표객체 검출부(133), 상표객체 인식부(150) 및 부가정보연동부(160)를 포함한다.

상품객체 검출부(131)는 이미지생성부(101)로부터 전달받은 화상 데이터로부터 저장매체(107)의 데이터베이스에 등록된 상품에 대응되는 객체 이미지를 검출한다.

상품객체 검출부(131)는 입력된 화상 데이터에 대해, 그 화상데이터에 따른 이미지를 폐곡선 단위로 분할하는 객체 분할과정을 수행한다. 폐곡선 단위 객체분할 과정은 이미지 안에 존재하는 상품 객체를 상품 데이터베이스에 등록된 상품(또는 그 객체정보)과 비교하기 위해 상품 객체단위 폐곡선 형태로 구분하고 각각을 상품 객체(예: 상의, 하의, 모자) 덩어리 단위로 분할한다.

도 2를 참조하면, (a)는 모자와 상의를 착용한 사람의 이미지를 도시하고 있다. (a)의 이미지는 상품객체 검출부(131)에 의해 (b)와 같이 모자, 얼굴 그리고 상의에 대응되는 객체로 분할된다. 이러한 분할은 이미지의 에지가 형성하는 폐곡선을 인식함으로써 이루어진다.

상품객체 검출부(131)는 이미지생성부(101)로부터 전달받은 화상 데이터에 따른 이미지를 폐곡선 단위로 분할함으로써, 상품 객체 인식을 위한 분할된 패턴 이미지를 생성하여 상품객체 인식부(140)로 전달한다.

분할된 상품 객체를 기초로, 상품객체 인식부(140)는 분할된 객체의 패턴을 기 저장해 둔 표준 패턴과 비교(패턴 정합)하여 표준 패턴 중 가장 유사한 것을 찾는 방법으로 상품 또는 상표 객체를 인식하게 된다. 여기서, 패턴이란 객체 데이터의 고유 형태 특징을 의미한다. 폐곡선 객체 분할 과정은 기존 영상처리에서 단순히 사물의 경계만을 표시하는 에지(Edge)처리와 다른 개념이다.

상품객체 인식부(140)는 상품객체 검출부(131)로부터 전달받은 분할된 패턴 이미지를 기초로, 칸투어(Contour) 폐곡선 특징점 추출과정, 어파인 트랜스폼(Affine Transform) 과정 및 상품 데이터베이스에 저장된 객체정보와의 비교과정을 통해 특정 상품을 인식한다.

상품객체 인식부(140)가 상품객체 검출부(131)로부터 전달받은 분할된 패턴 이미지는 도 2와 같이 복수 개일 수 있다. 또한, 분할된 객체 이미지는 한 개 이상의 상품(상의, 하의, 모자 등)에 대응되는 이미지 뿐 아니라, 상품이 아닌 이미지(예를 들어, 얼굴)를 포함할 수 있다. 이러한 경우 복수개의 패턴 이미지에는 인덱스(Index) 값이 지정되며 인덱스 순서로 상품 인식과정을 수행한다.

인덱싱 방법은 다양하게 이루어질 수 있다. 예를 들어 이미지 상단 좌측부터 스캐닝하면서 인덱스 값을 부여할 수 있다. 이렇게 인덱스 되어진 복수 개의 객체는 인덱스 순서별로 상품 데이터베이스부에 저장된 상품 데이터와 비교 과정을 거쳐 상품으로 인식될 경우 상품 객체로 분류된다. 데이터베이스에 등록되지 않은 상품(또는 객체)은 인식될 수 없다.

상품객체 인식부(140)는 제1특징점추출부(141), 제1어파인트랜스폼부(143) 및 상품유사도검사부(145)를 포함한다.

제1특징점추출부(141)는 상품객체 검출부(131)로부터 전달받은 폐곡선 단위의 객체 이미지에서 폐곡선을 이루는 각각의 특짐점인 칸투어 폐곡선 특징점을 추출하여 제1어파인트랜스폼부(143)로 전달한다.

제1어파인트랜스폼부(143)는 제1특징점추출부(141)로부터 전달받은 칸투어 폐곡선 특징점에 대하여 어파인 트랜스폼을 수행함으로써, 동일한 상품 객체가 그 보는 위치에 따라 다른 형태를 가지더라도 동일한 상품으로 인식될수 있도록 한다.

예를 들어, 그 해당 객체의 패턴이미지가 팬(Pan), 틸트(Tilt), 줌(Zoom) 등으로 원본과 다른 형태를 가지더라도, 제1어파인트랜스폼부(143)는 해당 객체에 대해 어파인 트랜스폼 과정을 수행하여 표준화된 형태인 객체 특성값(Unique value)을 생성한다.

이 객체 특성값(Unique value)은 상품유사도검사부(145)에서 데이터베이스에 등록된 상품과의 유사도 판단에 사용된다.

제1어파인트랜스폼부(143)는 칸투어 폐곡선 특징점과 어파인 트랜스폼 정보를 상품유사도검사부(145)로 제공한다.

상품유사도검사부(145)는 제1어파인트랜스폼부(143)로부터 전달받은 객체의 어파인 트랜스폼 정보와 칸투어 폐곡선 특징점 정보를 상품 데이터베이스에 저장된 상품 데이터와 비교하여 해당 객체 이미지를 특정 상품으로 인식한다. 데이터베이 스에 저장된 상품 데이터와의 비교에는 객체 특성값을 이용한다.

저장매체(107)에 저장된 상품 데이터베이스는 특정 상품(예를 들어, 모자, 상의, 하의 등)이 가질 수 있는 객체 특성값을 포함한다. 상품유사도검사부(145)는 입력된 객체가 데이터베이스에서 저장된 특정 상품 중 그 객체 특성값이 제1어파인트랜스폼부(143)로부터 전달받은 객체 특성값에 대응되는 상품을 추출함으로써, 해당 객체가 어떠한 상품인지를 결정한다. 도 3을 참조하면, 상품유사도검사부(145)는 객체 특성값 등을 기초로 (e)의 상품객체 데이터베이스로부터 유사도가 가장 높은 상표를 선택하게 된다.

상품유사도검사부(145)는 특정 상품으로 최종 인식하게 되면, 인식된 상품정보를 상표객체 검출부(133)와 부가정보연동부(160)로 전달한다.

실시 예에 따라, 상품객체 검출부(131) 및 상품객체 인식부(140)에 의한 상품 인식 과정은 상품 자동 인식방법과 수동 인식 방법 중에서 선택적으로 적용될 수 있다.

자동 인식 방법의 경우, 디지털 기기(100)는 데이터베이스에 등록된 상품군을 기준으로 하는 상품 인식 과정을 통해, 특정 이미지 객체에 대응되는 상품으로 추측되는 다수개의 상품을 사용자에게 제시할 수 있다. 이때 사용자는 다수개의 상품 유효군으로부터 사용자가 원하는 상품을 선택할 수 있도록 구성된다.

수동 인식 방법의 경우, 사용자가 직접 도 2의 (a)와 같은 이미지 내에서 상품 인식을 수행할 부분을 지정해 주는 방법이다. 사용자는 표시부(113)를 통해 표 시된 이미지로부터 일정 영역을 선택하는 명령을 입력부(111)를 통해 입력할 수 있다. 제어부(130)는 사용자에 의해 지정된 범위의 이미지에 대해 상품 인식과정을 수행한다.

이미지생성부(101)로부터 전달받은 이미지로부터 특정 상품이 검색되면, 해당 상품의 상표 검색과정이 이어진다. 이러한 상표 검색과정은 상표객체 검출부(133) 및 상표객체 인식부(150)를 통해 이루어진다.

이하에서는 도 2 및 도 3과 같이 인식된 상품이 모자인 경우를 중심으로 설명한다.

상표객체 검출부(133)는 상품유사도검사부(145)로부터 상품정보를 전달 받는다. 상표객체 검출부(133)는 상품정보에 대응되는 객체(예를 들어, 모자) 이미지의 내부 영역에서 상표 객체를 검출하는 과정을 거친다. 상표객체 검출은 정해진 좁은 범위(상품객체 범위 내)에서 이루어지므로, 상품객체 검출과정보다 빠른 속도의 처리가 가능하다.

도 3을 참조하면, (a)는 모자와 상의를 착용한 사람의 이미지를 보인다. 상표객체 검출부(133)는 (b)와 같이, (a)의 이미지 중 모자 내부에 포함된 폐곡선 이미지를 분할한다.

상표객체 검출부(133)는 입력된 상품 이미지 내에 존재하는 상표객체를 폐곡선 단위로 분할하는 과정을 수행한다. 상표객체 검출부(133)는 객체 단위로 분할된 패턴 이미지를 상표객체 인식부(150)로 전달된다.

상표객체 인식부(150)는 제2특징점추출부(151), 제2어파인트랜스폼부(153) 및 상표유사도검사부(155)를 포함한다. 분할된 상표객체는 상표 객체 특성값을 갖게 되며, 상표객체 인식부(150)는 분할된 객체의 패턴을 기 저장해 둔 표준 패턴과 비교(패턴 정합)하여 표준 패턴 중 가장 유사한 것을 찾는 방법으로 상표를 인식하게 된다.

제2특징점추출부(151), 제2어파인트랜스폼부(153)는 제1특징점추출부(141), 제1어파인트랜스폼부(143)와 동일한 방법으로 상표객체 검출부(133)로부터 전달받은 폐곡선 단위의 패턴 이미지에 대해 칸투어 폐곡선 특징점을 추출하고, 어파인 트랜스폼을 수행하며, 객체 특성값을 구하여 상표유사도검사부(155)로 전달한다.

상표유사도검사부(155)가 제2어파인트랜스폼부(153)로부터 전달받은 정보를 기초로, 저장매체(107)에 형성된 상표 데이터베이스에 등록된 상표 중 유사도가 가장 높은 상표를 추출하여 최종 상표로 인식한다. 이러한 상표유사도검사부(155)의 동작은 상품유사도검사부(145)의 동작과 동일하다. 도 3을 참조하면, 상표유사도검사부(155)는 객체 특성값 등을 기초로 (e)의 상표객체 데이터베이스로부터 유사도가 가장 높은 상표를 선택하게 된다.

상표유사도검사부(155)는 최종 인식된 상표 정보를 부가정보연동부(160)로 전달한다.

도 1을 기초로 한 이상의 실시 예는, 상품을 인식하는 상품객체 검출부(131) 및 상품객체 인식부(140)와 별도로, 상표를 인식하는 상표객체 검출부(133) 및 상표객체 인식부(150)를 포함한다.

그러나 상품 인식과 상표 인식을 반드시 구분하여 수행할 필요는 없다. 다른 실시 예에 따른 디지털 기기(100)는 객체 검출부('상품객체 검출부'와 '상표객체 검출부'의 기능 통합)와 객체 인식부('상품객체 인식부'와 '상표객체 인식부'의 기능 통합)를 포함하여, 상품과 상표를 동시에 인식하고 상품정보와 대응되는 상표정보를 적절한 방법으로 매핑시키면 된다.

부가정보연동부(160)는 상품객체 인식부(140) 및 상표객체 인식부(150)로부터 상품정보와 상표정보를 전달받으며, 위치정보생성부(103)로부터 디지털 기기(100)의 현재 위치정보를 수신한다.

부가정보연동부(160)는 인식된 상품에 대한 부가 정보를 추출하여 사용자에게 제공한다. 부가정보연동부(160)가 제공할 수 있는 부가정보는 해당 상품에 대한 정보, 즉 가격, 판매 매장의 정보 등을 포함한다.

판매 매장의 정보는 위치정보생성부(103)로부터 수신한 현재 위치를 기반으로, 해당 상품을 판매하는 매장의 위치정보, 해당 매장까지의 이동 경로에 대한 정보 등을 제공할 수 있다. 바람직하게는 부가정보연동부(160)는 가장 가까운 매장의 위치, 거리 및 이동 경로 등을 맵(Map)의 형태로 표시부(113)를 통해 표시한다.

이상과 같이 본 발명의 디지털 기기(100)는 소정의 상품과 상표에 대한 이미지로부터 해당 상품과 상표를 인식할 뿐 아니라, 현재 위치를 기초로 해당 상품을 구매할 수 있는 매장의 정보를 제공할 수 있다.

이하에서는 도 4를 참조하여, 본 발명의 디지털 기기(100)의 이미지로부터 상품 또는 상표 객체를 인식하는 방법을 설명한다.

이미지생성부(101)에 의해 소정의 이미지가 생성되면(S401), 생성된 이미지에 대해 이미지 내 폐곡선 단위 객체 분할과정이 수행된다. 폐곡선 단위 객체분할 과정은 이미지를 객체단위의 폐곡선 형태로 구분하고 분할한다. 분할된 폐곡선 단위의 객체 중 일부가 이미지 안에 존재하는 상품 또는 상표 객체에 해당할 것이다(S403).

분할된 폐곡선 단위의 객체들에 대해, 칸투어 폐곡선 특징점을 추출하는 과정이 제1 및 제2특징점추출부(141, 151)에 의해 이루어지고(S405), 제1 및 제2어파인트랜스폼부(143, 153)에 의해 어파인 트랜스폼이 수행되어 객체 특성값이 얻어진다(S407).

S405 및 S407 단계에서 이루어지는 과정은, 상품 및 상표 데이터베이스에 등록된 상품 또는 상표와의 비교를 위한 데이터를 추출하는 과정이다. 상품 및 상표 데이터베이스에 저장된, 소정 상품 또는 상표에 대한 칸투어 폐곡선 특징점 정보 및 객체 특성값 등과 S405 및 S407 단계에서 추출된 정보를 비교함으로써 분할된 객체가 무엇인지를 인식하게 된다.

S405 및 S407 단계에서 구해진 정보를 기초로, 상품유사도검사부(145) 및 상표유사도검사부(155)는 분할된 객체가 데이터베이스에 등록된 상품 또는 상표 중 어느 하나와 일치하는지 여부를 판단한다(S409).

S409 단계의 유사도 판단의 결과, 상품유사도검사부(145) 및 상표유사도검사부(155)는 데이터베이스에 등록된 상품 또는 상표 중 해당 분할된 객체와 가장 유사도가 큰 상품 또는 상표를 해당 객체로 인식한다(S411).

이상의 방법을 통해, 본 발명의 디지털 기기(100)는 화상 데이터로부터 소정의 상품 또는 상표를 인식할 수 있다.

본 발명은 방법, 디바이스 및 시스템으로 구현될 수 있다. 또한 본 발명이 컴퓨터 소프트웨어로 구현될 때는, 본 발명의 구성요소는 필요한 동작의 수행에 필요한 코드 세그먼트(code segment)로 대치될 수 있다. 프로그램이나 코드 세그먼트는 마이크로프로세서에 의해 처리될 수 있는 매체에 저장될 수 있으며, 전송매체나 통신 네트워크를 통하여 반송파(carrier waves)와 결합된 컴퓨터 데이터로서 전송될 수 있다.

마이크로프로세서에 의해 처리될 수 있는 매체는 전자회로, 반도체 메모리 소자, 롬(ROM), 플래시(Flash) 메모리, EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), 플로피 디스크(Floppy Disk), 광학적 디스크, 하드(Hard) 디스크, 광섬유, 무선 네트워크 등과 같이 정보를 전달하고 저장할 수 있는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터 데이터는 전기적 네트워크 채널, 광섬유, 전자기장, 무선 네트워크 등을 통해 전송될 수 있는 데이터를 포함한다.

또한, 이상에서는 본 발명의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였 지만, 본 발명은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 본 발명의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해되어서는 안 될 것이다.

이상에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 디지털 기기는 카메라 등으로 생성한 이미지로부터 특정 상품 또는 상표와 같은 객체를 인식할 수 있다. 나아가 디지털 기기는 인식된 객체 특히, 상품 및 상표를 기초로 사용자에게 해당 상품에 대한 정보 및 해당 상품을 판매하는 매장의 정보를 제공할 수 있다.

디지털 기기는 GPS(Global Positioning System) 등을 통해 자신의 위치를 파악하고, 자신의 위치로부터 가장 가까운 매장 정보를 제공할 수도 있다.

Claims

소정의 화상 데이터를 생성하는 이미지생성부;

소정의 객체 정보가 저장된 저장매체;

상기 이미지생성부에서 전달받은 화상 데이터에 따른 이미지를, 상기 이미지 상의 에지(Edge)에 의해 형성되는 폐곡선 단위의 객체 이미지로 분할하는 객체 검출부; 및

상기 객체 검출부로부터 전달받은 상기 분할된 객체 이미지에 대해 칸투어(Contour) 폐곡선 특징점 추출 및 어파인 트랜스폼(Affine Transform)을 수행한 결과를 상기 저장매체의 객체 정보와 비교함으로써 객체를 인식하는 객체 인식부;를 포함하여 이루어지는 화상 인식이 가능한 디지털 기기.
소정의 화상 데이터를 생성하는 단계;

상기 화상 데이터에 따른 이미지를, 상기 이미지 상의 에지에 의해 형성되는 폐곡선 단위의 객체 이미지로 분할하는 단계;

상기 분할된 객체 이미지에 대해 칸투어 폐곡선 특징점 추출 및 어파인 트랜스폼을 수행하여 객체 정보를 추출하는 단계; 및

상기 추출된 객체정보를 기 저장된 객체 정보와 비교함으로써 객체를 인식하는 단계;를 포함하여 이루어지는 디지털 기기의 화상 인식방법.
소정의 화상 데이터를 생성하는 단계;

상기 화상 데이터에 따른 이미지를, 상기 이미지 상의 에지에 의해 형성되는 폐곡선 단위의 객체 이미지로 분할하는 단계;

상기 분할된 객체 이미지에 대해 칸투어 폐곡선 특징점 추출 및 어파인 트랜스폼을 수행하여 객체 정보를 추출하는 단계;

상기 추출된 객체정보를 기 저장된 객체 정보와 비교함으로써 객체를 인식하는 단계; 및

상기 인식된 객체에 대한 부가정보를 제공하는 단계;를 포함하여 이루어지는 디지털 기기의 화상인식 방법을 이용한 부가서비스 제공방법.
제 3항에 있어서,

상기 화상데이터에 따른 이미지는 소정의 상표가 표시된 상품의 이미지이며,

상기 객체정보는 상기 상품 및 상표에 대한 정보이고,

상기 부가정보는 상기 상품을 판매하는 매장의 위치정보인 것을 특징으로 하는 디지털 기기의 화상인식 방법을 이용한 부가서비스 제공방법.