KR20080028698A - Method and system for mapping image objects in photo to geographic objects - Google Patents
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Abstract
Description
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a system for mapping an image object in a photo to a geographic object according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.2 is a flowchart illustrating a method of mapping an image object in a photo to a geographic object according to another exemplary embodiment of the present invention.
도 3은 본 발명에 있어서, 사진을 내용 기반으로 분류하는 절차의 일례를 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of a process of classifying photographs based on contents according to the present invention.
도 4는 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 일례를 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating an example of inferring a candidate geographic object in a photograph according to the present invention.
도 5는 본 발명에 있어서, 원근 변환을 나타내는 도면이다.5 is a diagram showing perspective transformation in the present invention.
도 6은 본 발명에 있어서, 카메라 형상 모델의 일례를 나타내는 도면이다.6 is a diagram illustrating an example of a camera shape model in the present invention.
도 7은 본 발명에 있어서, 시야의 각도를 계산하는 일례를 나타내는 도면이다.It is a figure which shows an example of calculating the angle of a visual field in this invention.
도 8은 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 다른 일례를 나타내는 도면이다.8 is a diagram illustrating another example of inferring candidate geographic objects in a photograph according to the present invention.
도 9는 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 또 다른 일 례를 나타내는 도면이다.9 illustrates another example of inferring candidate geographic objects in a photograph according to the present invention.
도 10은 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 또 다른 일례를 나타내는 도면이다.FIG. 10 is a diagram for illustrating another example of inferring candidate geographic objects in a photograph according to the present invention. FIG.
도 11은 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론 및 매핑의 일례를 나타내는 도면이다.11 is a diagram showing an example of inferring and mapping candidate geographic objects in a photograph according to the present invention.
도 12는 본 발명에 있어서, 사진의 지리 객체 매핑 절차의 일례를 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating an example of a geographic object mapping procedure of a photograph according to the present invention.
도 13은 본 발명에 있어서, 사진의 지리 객체를 매핑한 일례를 나타내는 도면이다.It is a figure which shows an example which mapped the geographic object of a photograph in this invention.
도 14는 본 발명에 있어서, 사진 영상 객체와 지리 객체의 매핑 결과를 나타내는 도면이다.14 is a diagram illustrating a mapping result of a photo image object and a geographic object according to the present invention.
도 15는 본 발명에 있어서, 사진의 영상 객체에 건물명을 매핑시킨 일례를 나타내는 도면이다.FIG. 15 is a diagram for one example of mapping a building name to an image object of a photograph according to the present invention.
도 16은 본 발명에 있어서, 정보 검색에 따른 이미지 검색의 일례를 나타내는 도면이다. Fig. 16 is a diagram showing an example of image search according to information search in the present invention.
<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for the main parts of the drawings>
100: 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템100: geographic object mapping system of photographic image objects
110: 입력부 120: 데이터베이스110: input unit 120: database
130: 매핑 처리부130: mapping processing unit
본 발명은 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 사진을 분석하여 사진이 촬영된 위치 및 촬영 각도를 파악하고 지리 데이터를 참조하여 사진 내의 영상 객체를 지도의 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a method and a system for mapping an image object in a picture to a geographic object. More particularly, the present invention relates to analyzing a picture to determine a location and a photographing angle at which the picture is taken and to refer to the image object in the picture by referring to the geographic data. A method and system for mapping a geographic object of a map.
최근 디지털 카메라, 카메라폰, 캠코더 등과 같은 멀티미디어 기기가 발달됨에 따라 상기 멀티미디어 기기를 통해 촬영된 멀티미디어 데이터를 활용한 각종 서비스가 증가되고 있다.Recently, as multimedia devices such as digital cameras, camera phones, camcorders, and the like are developed, various services using multimedia data photographed through the multimedia devices are increasing.
또한 인터넷을 이용한 다양한 검색 서비스가 제공되고 있으며, 검색 질의(query) 패러다임이 이미지에서 더 나아가 이미지 자체가 담고 있는 문맥(context) 정보를 검색해서 얻고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 이미지 내용 객체들을 검색 질의로 이용하는 패턴으로 변모해 가고 있는 추세이다. In addition, various search services using the Internet are provided, and as the search query paradigm goes beyond the image, the user needs to retrieve and obtain the context information contained in the image itself. It is a trend that is becoming a pattern used as a search query.
이를 가능하기 위해서는 이미지 한 장이 가지고 있는 내용(contents)을 분석하여 이미지 내의 각 객체에 대한 문맥 정보를 인덱싱해야 한다. 이미지의 내용을 분석하는 방법으로는 여러 가지 기법들이 사용될 수 있다. 예를 들어, 이미지의 영상 정보를 직접 처리 분석하여 인덱싱하는 CBIR(Content-Based Image Retrieval)이나 객체 분할 및 인식(Object Segmentation & Recognition)을 통한 방법과 얼굴 검출 및 인식(Face Detection & Recognition) 방법을 이용한 인물 검색이 있다. 또한, 이미지가 가지는 부가 정보 예를 들어 사진에서 Exif(Exchangeable Image File Format) 메타 데이터를 분석하여 이를 이용한 클러스터링과 검색도 가능하다. 특히 사진의 경우 Exif 데이터에 기록되는 시간, 공간 정보를 이용한 인덱싱/검색이 시도되고 있다. To do this, we need to analyze the contents of an image and index contextual information about each object in the image. Various techniques can be used to analyze the contents of an image. For example, CBIR (Content-Based Image Retrieval) or Object Segmentation & Recognition (FB) and Face Detection & Recognition can be used. There is a person search. In addition, it is possible to analyze the additional information of the image, for example, by analyzing Exif (Exchangeable Image File Format) metadata from the cluster and using the same. In the case of photographs, indexing / search using temporal and spatial information recorded in Exif data has been attempted.
이러한 기술들 중에 영상 분석만을 이용한 기법들은 종래 기술력으로 사용자가 충족할만한 성능을 내지 못하는 한계점을 가지고 있다. 이러한 맥락에서 최근에 GPS(Global Positioning System) 기기의 발달과 보편적인 사용으로 인해 사진을 캡쳐하는 당시의 위치(camera view point)와 사진에 찍히는 피사체(object)의 위치를 판명하여 정보를 기록하고, 추후에 이를 이용한 검색/네비게이션/클러스터링 등으로의 응용이 시도되고 있다.Among these techniques, techniques using only image analysis have limitations in that they do not provide satisfactory performance by the prior art. In this context, due to the recent development and universal use of GPS (Global Positioning System) devices, it is possible to record information by identifying the camera view point at the time of capturing a picture and the location of an object to be photographed. Later, applications to search / navigation / clustering using the same have been attempted.
종래 사진 분석 시스템은 사진 내에 찍히는 객체에 대한 물리적(physical), 문화적 이름(cultural names)을 분석(resolve)하여 주석을 생성하는 기능을 수행하였으나 이는 사진이 캡쳐된 위치 정보만을 제공할 뿐 사진의 객체 영역과 정확한 매핑이 되지 않는다. 따라서, 이러한 종래 사진 분석 시스템은 사진의 주석을 달기 위해서 사진이 담고 있는 내용물(physical and cultural features)들에 관심을 가지고 분석하여 사진이 담고 있는 지리 객체명 리스트들을 추정할 수 있을 뿐이므로 사진 영역 매핑에 대한 많은 오류를 내포하는 문제점이 있다.Conventional photo analysis system performs a function of generating an annotation by resolving physical and cultural names of an object taken in the picture, but this provides only the location information where the picture is captured, but the object of the picture. There is no accurate mapping with the area. Therefore, the conventional photo analysis system can only estimate the list of geographic object names contained in the photograph by analyzing with interest the physical and cultural features contained in the photograph in order to annotate the photograph. There is a problem that implies many errors for.
본 발명은 상기와 같은 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로서, 사진 내의 지리 객체에 대한 정보를 맵 정보 및 영상 정보를 이용하여 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것을 목적으 로 한다. The present invention has been made to solve the above problems of the prior art, and provides a method and system for mapping a video object in a photo with a geographic object using information on the geographic object in the photo using map information and image information. The purpose is to.
본 발명의 다른 목적은 사진이 무엇을 포함하고 있는지 더 나아가 사진 속의 위치에 무엇이 있는지를 지도와 매핑시켜 사용자에게 제공하기 위한 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to provide a method and a system for mapping an image object in a photo to a geographic object for providing a user by mapping a map with what is included in the photo and what is in a location in the photo.
본 발명의 또 다른 목적은 사진의 해당 위치에 대응되는 건물명/지명을 매핑시켜 사용자로 하여금 사진을 보고 사진에 포함된 건물 또는 위치를 손쉽게 파악할 수 있도록 하는 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to map a building name / place name corresponding to the corresponding position of the picture to map the image object in the picture and the geographic object so that the user can easily see the picture and the building or location included in the picture And to provide the system.
본 발명의 또 다른 목적은 사진의 객체 영역을 지정해서 검색하는 경우 지리명과 연관된 사진들을 추가적으로 검색할 수 있도록 하는 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공하는 것이다.It is still another object of the present invention to provide a method and a system for mapping an image object in a photo to a geographic object that enables additional search of the photos associated with the geographic name when the object region of the photo is designated and searched.
상기의 목적을 이루고 종래기술의 문제점을 해결하기 위하여, 본 발명은 사진 데이터를 입력받는 입력부와, 상기 사진 데이터 및 지도 데이터를 기록하고 유지하는 데이터베이스 및 상기 사진 데이터를 분석하고, 상기 지도 데이터를 참조하여 상기 사진 데이터의 영상 객체와 상기 지도 데이터의 지리 객체를 매핑하는 매핑 처리부를 포함하는 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 시스템을 제공한다.In order to achieve the above object and solve the problems of the prior art, the present invention analyzes the input unit for receiving photo data, a database for recording and maintaining the photo data and map data and the photo data, and referring to the map data. The present invention provides a system for mapping an image object in a photo to a geographic object including a mapping processor configured to map the image object of the photo data and the geographic object of the map data.
본 발명의 다른 일측에 따르는 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법은 사진 데이터를 입력받는 단계와, 상기 사진 데이터 및 지도 데이터를 데이 터베이스에 기록하고 유지하는 단계 및 상기 입력된 사진 데이터를 분석하고, 상기 지도 데이터를 참조하여 상기 사진 데이터의 영상 객체와 상기 지도 데이터의 지리 객체를 매핑하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, a method of mapping an image object in a photo to a geographic object includes receiving photo data, recording and maintaining the photo data and map data in a database, and storing the input photo data. Analyzing and mapping an image object of the photo data and a geographic object of the map data with reference to the map data.
본 명세서에서 지리 객체(geographic object)는 위치, 모양, 공간 관계 등과 같은 공간 속성과 지명, 건물명 등과 같은 비공간 속성을 갖는 실세계의 개체(entity)를 의미하고, 영상 객체(image object)는 실세계의 개체(피사체)가 사진에 매핑되어 나타나는 객체를 의미한다. In the present specification, a geographic object refers to an entity in the real world having a spatial property such as a location, a shape, a spatial relationship, and a non-spatial property such as a place name, a building name, and the like. An object (subject) refers to an object that is mapped to a photo.
이하에서는 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 사진 내 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 상세히 설명한다.Hereinafter, a method and a system for mapping an image object in a photo to a geographic object according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a configuration of a system for mapping an image object in a photo to a geographic object according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템(100)은 사진 속의 지리 객체에 대한 정보를 맵 정보 및 영상 정보를 이용하여 사진 속에 해당 영상 객체 영역들과 매핑하기 위해 입력부(110), 데이터베이스(120) 및 매핑 처리부(130)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the geographic
입력부(110)는 사진 데이터, 사진 정보 데이터 또는 메타 데이터를 입력받는다. 즉, 입력부(110)는 사용자가 사진을 촬영할 때 상기 촬영된 사진의 이미지와 더불어 각종 센서들로부터 상기 촬영된 사진과 연관된 각종 입력 정보들을 입력받는다. 상기 입력 정보는 지리적 위치(geographic location) 정보, 방향(direction) 정보, 초점 거리, CCD(Charge Coupled Device) 크기, 카메라 기울기 각도(camera tilt angle) 정보, 시야의 각도, 피사체 거리(distance), 카메라 줌(zoom) 정보 등과 같은 상기 사진이 촬영됨에 따라 발생되는 각종 상황 정보이다. 이를 위해 입력부(110)는 이미지 촬영 센서(111), 위치 측정 센서(112), 방향 측정 센서(113), 기울기 측정 센서(114), 거리 측정 센서(115), 이미지 생성기(116) 및 메타 데이터 생성기(119)를 포함한다. The
이미지 촬영 센서(111)는 촬영 공간 내의 이미지를 촬영하기 위한 센싱 동작을 수행한다. The image capturing sensor 111 performs a sensing operation for capturing an image in the photographing space.
위치 측정 센서(112)는 상기 촬영 공간의 위치를 측정한다. 위치 측정 센서(112)는 대표적인 일례로 GPS 센서가 있으나 상기 GPS 센서로 국한되는 것이 아니라 상기 촬영 공간의 위치를 측정할 수 있는 모든 수단을 포함할 수 있다. 위치 측정 센서(112)는 상기 촬영 공간의 지리적 위치(geographic location) 정보로서 예를 들어 상기 촬영 공간의 경도(longitude), 위도(latitude), 고도(altitude)를 측정함으로써 상기 촬영 공간의 위치를 파악할 수 있다. The
방향 측정 센서(113)는 상기 촬영 공간에서 촬영된 이미지의 방향을 측정한다. 즉, 방향 측정 센서(113)는 대표적인 일례로 나침반(compass)을 이용하여 상기 촬영 공간에서 촬영된 사진의 이미지가 동서남북 중 어느 방향에 존재하는 이미지인지를 파악할 수 있다. The
기울기 측정 센서(114)는 상기 사진을 촬영할 때 상기 이미지의 촬영 각도의 기울기(tilt)를 측정한다. 즉, 기울기 측정 센서(114)는 대표적인 일례로 자이로(Gyro)를 이용하여 상기 사진을 촬영할 때 카메라의 기울기를 측정하고, 측정된 기 울기 데이터를 출력한다. The
거리 측정 센서(115)는 상기 사진을 촬영할 때 상기 사진의 피사체와 상기 사진을 촬영하는 촬영 수단간의 거리를 측정한다. 즉, 거리 측정 센서(115)는 대표적인 일례로 레이저(laser)를 이용하여 상기 사진을 촬영할 때 상기 사진의 피사체와 상기 사진을 촬영하는 이미지 촬영 센서(111)간의 거리를 측정하고, 상기 측정된 거리 데이터를 출력한다. The
입력부(110)는 기울기 측정 센서(114) 또는 거리 측정 센서(115)를 필요에 따라 구비하거나 구비하지 않을 수도 있다. The
이미지 생성기(116)는 상기 인코딩 이미지와 상기 인코딩 이미지의 사진 정보로 구성되는 사진 데이터를 생성하기 위해 이미지 인코더(117) 및 사진 정보 인코더(118)를 포함한다. 이미지 인코더(117)는 상기 센싱된 이미지를 인코딩한다. 즉, 이미지 인코더(117)는 상기 센싱된 이미지를 대표적인 이미지 포맷의 일례인 JPG 포맷으로 인코딩할 수 있다. 사진 정보 인코더(118)는 상기 측정된 위치 및 상기 방향 정보를 이용하여 사진 정보 데이터를 인코딩한다. 또한, 사진 정보 인코더(118)는 상기 사진이 촬영될 때의 카메라 줌 정보, 셔터 정보, 조도 정보 등과 같은 사진 정보 데이터를 인코딩한다. 상기 사진 정보 데이터는 일례로 디지털 카메라로 촬영된 사진의 정보를 포함하는 Exif 데이터가 그 대표적인 예라고 할 수 있다. The
메타 데이터 생성기(119)는 상기 기울기 데이터 또는 상기 거리 데이터를 이용하여 상기 사진의 메타 데이터(meta data)를 생성한다. The
데이터베이스(120)는 상기 사진 데이터 및 지도 데이터를 기록하고 유지하며, 사진 데이터베이스(121), 지도 데이터베이스(122) 및 매핑 데이터베이스(123)를 포함한다. The
사진 데이터베이스(121)는 상기 사진의 이미지 데이터, 상기 사진의 지리 정보 데이터 및 상기 메타 데이터를 기록하고 유지하고, 지도 데이터베이스(1220는 상기 지도 데이터를 기록하고 유지하고, 매핑 데이터베이스(123)는 상기 지도 데이터와 매핑된 사진 데이터를 기록하고 유지한다.
매핑 처리부(130)는 상기 사진 데이터를 분석하고, 상기 지도 데이터를 참조하여 상기 사진 데이터의 영상 객체와 상기 지도 데이터의 지리 객체를 매핑한다. 매핑 처리부(130)는 파서(131), 이미지 디코더(132), 분류기(133), 추출기(134), 추론기(135), 영역 매핑기(136) 및 인덱스 생성기(137)를 포함한다. The
파서(parser)(131)는 상기 사진 데이터 및 상기 메타 데이터를 파싱(parsing)한다. 즉, 파서(131)는 상기 사진 데이터로부터 상기 사진의 이미지 데이터, 상기 사진 정보 데이터, 및 상기 메타 데이터를 파싱한다. 상기 사진 정보 데이터는 위도, 경도, 고도, 방향, 초점거리 또는 CCD 크기 정보가 포함될 수 있으며, 상기 메타 데이터는 카메라의 기울기 또는 피사체 거리 정보가 포함될 수 있다. 이미지 디코더(132)는 상기 파싱 결과를 반영하여 상기 사진의 이미지 데이터를 디코딩한다. A
분류기(133)는 상기 디코딩된 사진의 이미지 데이터를 분석하여 비대상 사진 또는 대상 사진으로 분류한다. 상기 비대상 사진은 인물, 접사 등과 같이 지리명 매핑이 필요없는 사진이며, 상기 대상 사진은 도시 풍경과 같이 지리명 매핑이 필요한 사진이다. 즉, 분류기(133)는 상기 사진 정보 데이터와 상기 디코딩된 사진의 이미지 데이터를 분석하여 상기 사진이 도시 풍경인 경우 상기 대상 사진으로 분류하고, 상기 사진이 실내(indoor) 사진 또는 접사 사진인 경우 상기 비대상 사진으로 분류하여 필터링한다. The
추출기(134)는 상기 디코딩된 사진의 이미지 데이터를 내용 기반으로 분석하여 상기 사진의 지리 영역을 추출한다. 즉, 추출기(134)는 상기 지도의 이미지 데이터를 이미지 분할(image segmentation) 기법을 통해 상기 사진 내의 영상 객체 영역을 추출한다. The
추론기(135)는 상기 지도 데이터를 참조하여 상기 대상 사진 내의 후보 지리 객체를 추론한다. The
도 4는 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 일례를 나타내며, 도 5는 원근 변환을 나타내며, 도 6은 카메라 형상 모델의 일례를 나타낸다. 4 illustrates an example of inferring candidate geographic objects in a picture, FIG. 5 illustrates a perspective transformation, and FIG. 6 illustrates an example of a camera shape model.
도 4를 참조하면, 참조부호(410)는 도심 내에서 촬영된 도시 풍경 사진의 일례로 카메라 원점(taken point), 방향(direction), 기울기 각도(tilt angle), 시야의 각도(angle of view) 및 거리 정보를 포함하며, 참조부호(420)는 참조부호(410)에 대응되는 3차원 지도 데이터이다. 추론기(135)는 참조부호(420)과 같은 3차원 지도 데이터를 참조하여 도 5에 도시된 원근 변환 및 도 6에 도시된 카메라 기하학 모델(camera geometry model)에 의해 지리 객체가 사진 영상 객체 영역과 일대일 매핑이 되도록 참조부호(410)과 같은 사진 내의 후보 지리 객체를 추론한다. 즉, 추론기(135) 상기 사진의 이미지 데이터에 포함된 지리 객체들을 맵 정보를 이용하여 도 5 및 도 6에 도시된 카메라 회전(rotation), 이동(translation), 원근 변환(perspective transform)을 고려한 카메라 기하학 모델(camera geometry model)을 통해 상기 사진 내에 매핑되는 후보 지리 객체들을 추론한다. Referring to FIG. 4,
추론기(135)는 도 4에 도시된 것과 같이 입력부(110)를 통해 상기 사진 데이터의 상기 카메라 원점, 상기 방향, 상기 기울기 각도, 상기 시야의 각도, 거리, 3차원 지도 데이터가 모두 입력된 경우, 상기 카메라 기하학 모델에 의해 지리 객체가 상기 사진 영상 객체 영역으로 완벽하게 일대일 매핑시킬 수 있도록 상기 사진 내의 후보 지리 객체를 추론할 수 있다. 즉, 추론기(135)는 입력부(110)의 각종 센서(111~115)에 의해 상기 사진과 연관된 모든 정보가 센싱되어 입력된 경우 상기 카메라 기하학 모델링에 의해 상기 사진의 한 지점에 하나의 대응되는 지리 객체만이 추론될 수 있다. When the
도 7은 본 발명에 있어서, 시야의 각도를 계산하는 일례를 나타내는 도면이다.It is a figure which shows an example of calculating the angle of a visual field in this invention.
도 7을 참조하면, 시야의 각도(angle of view)는 상기 사진 정보 데이터에 기록되는 카메라의 초점 거리(focal length)와 카메라 CCD 센서의 수평 크기를 이용하여 하기 수학식 1과 같이 계산된다.Referring to FIG. 7, an angle of view is calculated as shown in Equation 1 using the focal length of the camera and the horizontal size of the camera CCD sensor recorded in the photo information data.
상기 카메라에 상이 맺히는 이미지 센서의 실제 크기는 상기 사진 정보 데이터가 일례로 Exif 정보인 경우 'FocalPlaneXResolution' 필드에 기록되어 있다. 또한, 실제 시야의 각도는 상기 카메라의 줌의 양도 고려하여 정확하게 계산될 수 있다. The actual size of the image sensor formed on the camera is recorded in the 'FocalPlaneXResolution' field when the photo information data is Exif information. In addition, the angle of the actual field of view can be accurately calculated in consideration of the amount of zoom of the camera.
도 8은 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 다른 일례를 나타내는 도면이다.8 is a diagram illustrating another example of inferring candidate geographic objects in a photograph according to the present invention.
도 8을 참조하면, 참조부호(810)는 카메라 원점, 방향, 시야의 각도, 카메라 기울기 각도를 포함하는 도시 풍경 사진을 나타내며, 참조부호(820)는 참조부호(810)에 대응되는 3차원 지도 데이터가 아닌 2차원 지도 데이터를 나타낸다. 추론기(135)는 도 8에 도시된 것과 같이 3차원 지도 정보와 거리 정보가 존재하지 않는 경우 상기 사진이 찍힌 시야의 각도(angle of view) 내에서 각 방향의 시각 라인(line of sight)에 존재하는 지리명들을 각 방향에서 후보 지리명으로 추론한다. 이러한 경우 사진의 한 점에 여러 개의 지리 객체는 후보가 될 수 있다. 즉, 추론기(135)는 참조부호(820)와 같은 사진에서 화살표 방향으로 존재하는 후보 지리명으로 예를 들어 '도심공항터미널, 무역센터'와 같이 상기 사진 내 객체의 거리 정보의 부재로 인해 시각의 라인(line of sight)를 이용한 추론에 따라 한 시야각으로 지도 상에 나타나는 모든 지리 객체들을 후보로 추론할 수 있다. 이러한 경우 사진의 객체 영역과 정확한 매핑을 위해 보정 단계가 필요하며, 이는 영역 매핑기(136)에 의해 수행된다. Referring to FIG. 8,
도 9는 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 또 다른 일 례를 나타내는 도면이다.9 illustrates another example of inferring candidate geographic objects in a photograph according to the present invention.
도 9를 참조하면, 참조부호(910)는 카메라 원점, 방향, 시야의 각도를 포함하며 카메라 기울기 각도가 20도인 경우의 도시 풍경 사진을 나타내며, 참조부호(920)는 참조부호(910)에 대응되는 3차원 지도 데이터가 아닌 2차원 지도 데이터를 나타낸다. 추론기(135)는 상기 20도의 카메라 기울기 각도(camera tilt angle)를 반영하여 사진 영역에 나타날 수 있는 지리 객체들을 상기 지도 데이터로부터 검색하고, 검색 결과에 의해 지리 객체 후보를 추론한다. Referring to FIG. 9,
도 10은 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론하는 또 다른 일례를 나타내는 도면이다.FIG. 10 is a diagram for illustrating another example of inferring candidate geographic objects in a photograph according to the present invention. FIG.
도 10을 참조하면, 참조부호(1010)는 카메라 원점, 방향, 시야의 각도를 포함하며, 카메라 기울기 각도가 45도인 도시 풍경 사진을 나타내며, 참조부호(1020)는 참조부호(1010)에 대응되는 3차원 지도 데이터가 아닌 2차원 지도 데이터를 나타낸다. 추론기(135)는 상기 45도의 카메라 기울기 각도(camera tilt angle)를 반영하여 사진 영역에 나타날 수 있는 지리 객체들을 상기 지도 데이터로부터 검색하고, 검색 결과에 따라 지리 객체 후보를 추론한다. Referring to FIG. 10,
한편, 추론기(135)는 상기 카메라 기울기 각도 정보가 존재하지 않는 경우 상기 카메라가 지면과 수평 방향에서 상기 사진을 촬영하였다고 가정하고, 상기 사진 영역에 나타날 수 있는 지리 객체들을 상기 지도 데이터에서 검색하여 후보로 추론한다. 이때, 상기 사진의 객체 영역과 정확한 매핑을 위해 보정하는 단계가 필요한데 이는 영역 매핑기(136)에 의해 수행된다. On the other hand, if the camera tilt angle information does not exist, the
도 11은 본 발명에 있어서, 사진 내의 후보 지리 객체를 추론 및 매핑의 일례를 나타내는 도면이다.11 is a diagram showing an example of inferring and mapping candidate geographic objects in a photograph according to the present invention.
도 11을 참조하면, 참조부호(1110)는 카메라 원점, 방향, 시야의 각도 및 카메라 기울기 각도가 포함되는 도시 풍경 사진을 나타내며, 참조부호(1120)는 참조부호(1110)과 같이 동일한 장소에서 촬영된 사진이나 참조부호(1110)과 달리 상기 카메라 기울기 각도가 포함되지 않는 도시 풍경 사진을 나타낸다. 추론기(135)는 카메라 기울기 각도(camera tilt angle)가 존재하지 않는 경우, 상기 사진을 촬영한 카메라가 지면과 수평 방향에서 상기 사진을 촬영하였다고 가정하고 사진 영역에 나타날 수 있는 지리 객체들을 상기 지도 데이터로부터 검색하여 지리 객체 후보로 추론한다. 따라서, 참조부호(1120)의 사진은 참조부호(1110)의 사진과 같이 정확한 매핑이 가능한 사진에 비해 부정확한 객체 영역 매핑이 되기 때문에 보정이 필요하다. Referring to FIG. 11,
영역 매핑기(136)는 상기 추론된 후보 지리 객체와 상기 추출된 사진의 지리 영역을 매핑한다. 즉, 영역 매핑기(136)는 추론기(135)에 의해 추론된 후보 지리명을 통해 판명된 후보들 중에 하나를 선택하고, 상기 선택된 후보 지리 객체를 상기 추출된 사진의 해당 영역에 매핑한다. An
영역 매핑기(136)는 일례로 도 11에 도시된 참조부호(1110)의 사진과 같이 입력부(110)에 의해 모든 입력 정보가 입력된 경우 상기 영상 객체와 정확한 추론이 이루어지기 때문에 상기 지리 객체에 대응되는 객체명을 상기 영상 객체와 매핑한다. For example, when all input information is inputted by the
영역 매핑기(136)는 다른 일례로 도 11의 참조부호(1120)의 사진과 같이 상기 카메라 기울기 각도 정보가 없는 경우 이를 해결하기 위해서 간단히 수평축에서 상기 사진을 촬영하였다고 즉, 상기 카메라 기울기 각도가 '0도'라고 가정하고 상기 사진 내의 영상 객체에 상기 지리 객체를 매핑한다. 이와 같이, 어떤 입력 정보가 존재하지 않으므로 인해 정확한 매핑을 하지 못하고 여러 후보들을 추론하는 경우, 영역 매핑기(136)는 이미지 분류(image classification) 및 이미지 분할(image segmentation)을 활용하여 상기 영상 객체 영역에 지리 객체명이 매핑되도록 보정한다. 여기서, 이미지 분할 알고리즘은 영역 추출의 정확성화 분석 시간의 제한으로 인해 대략의 객체 영역을 분할하는 수준의 성능을 사용한다. As another example, the
이와 같이, 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템(100)은 사진을 촬영할 때 모든 지리 객체 정보와 입력되는 것이 아니라 상기 지리 객체에 대해 거리를 측정하는 것이 번거롭고 어려운 경우 거리 정보가 누락된 사진이라도 보정을 통해서 상기 사진에 정확한 지리 객체명을 매핑할 수 있다. As described above, the geographic
또한, 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템(100)은 카메라 기울기 정보 또는 센싱을 위해 보편적이지 않는 센서를 사용해야 하는 경우 예를 들어 자이로 센서와 같은 센서가 구비되지 않는 카메라에서 촬영된 사진이 입력되더라도 보정을 통해서 상기 사진에 정확한 지리 객체명을 매핑할 수 있다. In addition, the geographic
인덱스 생성기(137)는 지리 영역 기반으로 하는 사진의 인덱스를 생성한다. 즉, 인덱스 생성기(137)는 상기 지리 객체에 해당하는 객체명을 상기 영상 객체와 매핑하여 인덱스를 생성하고, 상기 생성된 인덱스를 매핑 데이터베이스(123)에 저 장한다. The
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법의 흐름을 나타내는 도면이다.2 is a flowchart illustrating a method of mapping an image object in a photo to a geographic object according to another exemplary embodiment of the present invention.
도 2를 참조하면, 단계(S200)에서 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 입력 수단을 통해 사진 데이터, 사진 정보 데이터 또는 메타 데이터를 입력받는다. 상기 입력 수단은 캠코더, 디지털 카메라 또는 카메라폰 등과 같이 사진 촬영 기능을 가진다. 상기 사진 정보 데이터는 위도, 경도, 고도, 방향, 초점거리 또는 CCD 크기 정보가 포함될 수 있으며, 상기 메타 데이터는 상기 사진을 촬영할 때 상기 입력 수단의 기울기 정보 또는 상기 입력 수단과 피사체간의 거리 정보가 포함될 수 있다. 즉, 단계(S200)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 입력 수단을 통해 사진을 촬영하기 위한 이미지 센싱을 수행하고, 촬영 공간의 위치를 측정하고, 상기 촬영 공간에서 촬영된 이미지의 방향을 측정하고, 상기 사진 데이터의 이미지를 인코딩하고, 상기 위치 또는 상기 방향을 이용하여 상기 사진 정보 데이터를 인코딩한다. 또한, 단계(S200)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 입력 수단을 통해 상기 기울기 정보 또는 상기 거리 정보를 이용하여 상기 사진의 메타 데이터(meta data)를 생성하고, 상기 메타 데이터를 입력받을 수 있다. Referring to FIG. 2, in step S200, the geographic object mapping system of the photo image object receives photo data, photo information data, or meta data through an input means. The input means has a photographing function such as a camcorder, a digital camera or a camera phone. The picture information data may include latitude, longitude, altitude, direction, focal length, or CCD size information, and the metadata may include tilt information of the input means or distance information between the input means and a subject when the picture is taken. Can be. That is, in step S200, the geographic object mapping system of the photographic image object performs image sensing for capturing a photograph through the input means, measures the position of a photographing space, and the direction of the photographed image in the photographing space. Measure an image, encode an image of the photographic data, and encode the photographic information data using the position or orientation. In operation S200, the geographic object mapping system of the photographic image object generates meta data of the photograph using the tilt information or the distance information through the input means and inputs the meta data. I can receive it.
상기 입력된 사진 데이터, 사진 정보 데이터 또는 상기 메타 데이터는 데이터베이스에 기록되고 유지된다. 즉, 상기 데이터베이스는 상기 사진 데이터, 상기 사진 정보 데이터, 상기 메타 데이터, 지도 데이터 및 상기 지도 데이터와 매핑된 사진 데이터를 기록하고 유지한다. 상기 데이터베이스는 상기 사진 데이터 및 상기 사진 정보 데이터가 기록되는 사진 데이터베이스, 상기 지도 데이터가 기록되는 지도 데이터 및 상기 지도 데이터와 매핑된 사진 데이터가 기록되는 매핑 데이터베이스를 포함할 수 있다. The input photo data, photo information data or the meta data is recorded and maintained in a database. That is, the database records and maintains the photo data, the photo information data, the meta data, map data, and photo data mapped with the map data. The database may include a photo database in which the photo data and the photo information data are recorded, a map data in which the map data is recorded, and a mapping database in which the photo data mapped to the map data is recorded.
일례로 단계(S200)에서 상기 사진 영상 객체의 객체 매핑 시스템은 상기 사진의 이미지, 상기 사진이 촬영된 위치 정보, 상기 사진이 촬영된 거리 정보, 상기 사진이 촬영된 방향 정보 및 상기 사진이 촬영된 카메라 기울기 정보를 모두 입력받을 수 있다. For example, in step S200, the object mapping system of the photographic image object may include an image of the photograph, location information at which the photograph was photographed, distance information at which the photograph was photographed, direction information at which the photograph was photographed, and photographing the photograph. All camera tilt information can be input.
다른 일례로 단계(S200)에서 상기 사진 영상 객체의 객체 매핑 시스템은 상기 사진의 이미지, 상기 사진이 촬영된 위치 정보, 상기 사진이 촬영된 입력 수단과 상기 피사체간의 거리 정보, 상기 사진이 촬영된 방향 정보 또는 상기 사진이 촬영될 당시 상기 입력 수단의 기울기 정보를 선택적으로 입력받을 수 있다. 상기 입력 수단의 종류에 따라 상기 거리 정보, 상기 방향 정보, 또는 상기 카메라 기울기 정보가 입력되지 않을 수도 있다. As another example, in step S200, the object mapping system of the photographic image object may include an image of the photograph, location information at which the photograph was photographed, distance information between the input means at which the photograph was photographed, and the subject, and a direction in which the photograph was photographed. Information or tilt information of the input means may be selectively input when the picture is taken. Depending on the type of the input means, the distance information, the direction information, or the camera tilt information may not be input.
단계(S210)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 데이터, 상기 사진 정보 데이터 또는 상기 메타 데이터를 파싱한다. In operation S210, the geographic object mapping system of the photo image object parses the photo data, the photo information data, or the metadata.
단계(S220)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 데이터의 내용을 기반으로 사진을 분류한다. 즉, 단계(S220)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 데이터를 분석하여 비대상 사진 또는 대상 사진으로 분류한다. 상기 비대상 사진은 인물, 접사 등과 같이 지리명의 매 핑이 필요없는 사진이며, 상기 대상 사진은 도시 풍경과 같이 지리명의 매핑이 필요한 사진이다. 이하 도 3을 참조하여 사진 데이터를 내용 기반으로 비대상 사진 또는 대상 사진으로 분류하는 절차에 대해 보다 구체적으로 설명한다. In operation S220, the geographic object mapping system of the photo image object classifies the photo based on the contents of the photo data. That is, in step S220, the geographic object mapping system of the photo image object analyzes the photo data and classifies it as a non-target photo or a target photo. The non-target picture is a picture that does not require mapping of geographic names such as a person or affix, and the target picture is a picture requiring mapping of geographic names such as an urban landscape. Hereinafter, a procedure of classifying photographic data into non-target photographs or target photographs based on contents will be described in more detail with reference to FIG. 3.
도 3은 본 발명에 있어서, 사진을 내용 기반으로 분류하는 절차의 일례를 나타내는 도면이다.3 is a diagram illustrating an example of a process of classifying photographs based on contents according to the present invention.
도 3을 참조하면, 단계(S310)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 정보 데이터 및 디코딩된 사진 데이터를 분석하여 상기 사진 데이터가 도시 풍경인 경우 상기 대상 사진으로 분류한다. Referring to FIG. 3, in operation S310, the geographic object mapping system of the photo image object analyzes the photo information data and the decoded photo data and classifies the photo data as the target photograph when the photo data is an urban landscape.
단계(S320)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 정보 데이터 및 상기 디코딩된 사진 데이터를 분석하여 상기 사진 데이터가 상기 도시 풍경이 아닌 실내 또는 접사 사진인 경우 상기 비대상 사진으로 분류하여 필터링한다. In step S320, the geographic object mapping system of the photo image object analyzes the photo information data and the decoded photo data and classifies it as the non-target photo when the photo data is an indoor or macro photograph instead of the urban landscape. To filter.
이와 같이, 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 방법은 상기 사진 정보 데이터와 상기 사진 데이터를 분석하여 상기 사진이 도시 풍경인 경우 상기 대상 사진으로 분류하고, 상기 사진이 실내(indoor) 사진 또는 접사 사진인 경우 상기 비대상 사진을 필터링함으로써 매핑할 최종 대상 사진만을 제공할 수 있다. As described above, the method for mapping a geographic object of a photographic image object according to the present invention analyzes the photographic information data and the photographic data and classifies the photograph as the target photograph when the photograph is an urban landscape, and the photograph is an indoor photograph or In the case of macro photography, only the final target picture to be mapped may be provided by filtering the non-target picture.
단계(S230)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 분류된 사진이 상기 비대상 사진인지 여부를 판단한다. In operation S230, the geographic object mapping system of the photographic image object determines whether the classified photograph is the non-target photograph.
상기 분류된 사진이 상기 비대상 사진이 아닌 상기 대상 사진인 경우, 단계 (S240)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 지도 데이터를 기초로 하여 상기 대상 사진을 분석하여 상기 사진 내의 지리 객체 매핑 후보를 추론한다. 즉, 단계(S240)에서 추론기(135) 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 데이터에 포함된 지리 객체들을 맵 정보를 이용하여 도 5 및 도 6에 도시된 카메라 회전(rotation), 이동(translation), 원근 변환(perspective transform)을 고려한 카메라 기하학 모델(camera geometry model)을 통해 상기 사진 내에 매핑되는 후보 지리 객체들을 추론한다. 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 도 4에 도시된 것과 같이 상기 사진 데이터의 상기 카메라 원점, 상기 방향, 상기 기울기 각도, 상기 시야의 각도, 거리, 3차원 지도 데이터가 모두 입력된 경우, 상기 카메라 기하학 모델에 의해 지리 객체가 상기 사진 영상 객체 영역으로 완벽하게 일대일 매핑시킬 수 있도록 상기 사진 내의 후보 지리 객체를 추론할 수 있다. 즉, 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 방법은 일례로 각종 센서에 의해 상기 사진과 연관된 모든 정보가 센싱되어 입력된 경우 상기 카메라 기하학 모델링에 의해 상기 사진의 한 지점에 하나의 대응되는 지리 객체만을 추론할 수 있다.If the classified picture is the target picture rather than the non-target picture, in step S240, the geographic object mapping system of the photo image object analyzes the target picture based on the map data to analyze the geographic object in the picture. Infer the mapping candidate. That is, in step S240, the
또한 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 방법은 다른 일례로 도 8에 도시된 것과 같이 3차원 지도 정보와 거리 정보가 존재하지 않는 경우 상기 사진이 찍힌 시야의 각도(angle of view) 내에서 각 방향의 시각 라인(line of sight)에 존재하는 지리명들을 각 방향에서 후보 지리명으로 추론할 수 있다. 이러한 경우 사진의 한 점에 여러 개의 지리 객체는 후보가 될 수 있다. In addition, a method of mapping a geographic object of a photographic image object according to the present invention is another example in which the 3D map information and the distance information do not exist as shown in FIG. 8 within an angle of view of the photographed view. Geographic names that exist in the line of sight in each direction may be inferred as candidate geographic names in each direction. In this case, several geographic objects can be candidates for a point in the picture.
따라서, 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 방법은 참조부호(820)와 같은 사진에서 화살표 방향으로 존재하는 후보 지리명으로 예를 들어 '도심공항터미널, 무역센터'와 같이 상기 사진 내 객체의 거리 정보의 부재로 인해 시각의 라인(line of sight)를 이용한 추론에 따라 한 시야각으로 지도 상에 나타나는 모든 지리 객체들을 후보로 추론할 수 있다. 이러한 경우 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 방법은 사진의 객체 영역과 정확한 매핑을 위해 보정 단계를 더 필요로 한다. Therefore, the geographic object mapping method of the photographic image object is a candidate geographic name existing in the direction of the arrow in the photograph as shown by
단계(S250)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 추론 결과가 정확한 추론인지 여부를 판단한다. In operation S250, the geographic object mapping system of the photographic image object determines whether the inference result is correct inference.
상기 추론 결과가 정확한 추론이 아닌 경우, 단계(S260)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 데이터의 내용을 기반으로 영상 객체를 추출한다. 즉, 단계(S260)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 데이터를 이미지 분할(image segmentation) 기법을 통해 상기 사진 내의 영상 객체 영역을 추출할 수 있다. If the inference result is not accurate inference, the geographic object mapping system of the photographic image object extracts an image object based on the content of the photographic data in step S260. That is, in operation S260, the geographic object mapping system of the photo image object may extract an image object region within the photo by image segmentation.
상기 추론 결과가 정확한 추론이거나 또는 상기 영상 객체가 추출된 경우, 단계(S270)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 데이터의 영상 객체 영역에 상기 추론된 지리 객체명을 매핑한다. 즉, 단계(S270)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 추론된 후보 지리 객체 중에 어느 하나를 선택하고, 상기 선택된 후보 지리 객체를 상기 추출된 사진의 영상 객체 영역에 매핑할 수 있다. 이하 도 12를 참조하여 사진의 영상 객체에 지리 객체 를 매핑하는 절차를 보다 구체적으로 설명한다. If the inference result is correct inference or the image object is extracted, the geographic object mapping system of the photo image object maps the inferred geographic object name to the image object region of the photo data in step S270. That is, in operation S270, the geographic object mapping system of the photographic image object may select any one of the inferred candidate geographic objects, and map the selected candidate geographic object to the image object region of the extracted photo. Hereinafter, a procedure of mapping a geographic object to an image object of a photo will be described in more detail with reference to FIG. 12.
도 12는 본 발명에 있어서, 사진의 지리 객체 매핑 절차의 일례를 나타내는 도면이다.12 is a diagram illustrating an example of a geographic object mapping procedure of a photograph according to the present invention.
도 12를 참조하면, 단계(S1210)에서 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진의 이미지 데이터에 대한 분할 영역을 기준으로 영상 객체의 카테고리를 분류한다. 상기 카테고리는 건물, 산, 강, 도로, 하늘, 바다, 해수욕장 등을 포함할 수 있다. 즉, 단계(S1210)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진의 이미지 데이터를 분할하고, 상기 분할된 이미지 영역을 분석하여 '건물, 해수욕장, 바다' 등과 같이 상기 영상 객체의 카테고리를 분류한다. Referring to FIG. 12, in operation S1210, the geographic object mapping system of a photographic image object classifies a category of an image object based on a segmentation region of the image data of the photograph. The category may include a building, a mountain, a river, a road, the sky, the sea, a beach, and the like. That is, in step S1210, the geographic object mapping system of the photographic image object divides the image data of the photograph, analyzes the divided image region, and classifies the category of the image object such as 'building, beach, sea', etc. do.
단계(S1220)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 후보 지리 객체명을 기초로 하여 상기 분할 영역에 대응되는 지리 객체명을 선택한다. In operation S1220, the geographic object mapping system of the photo image object selects a geographic object name corresponding to the partition based on the candidate geographic object name.
일례로 상기 후보 지리 객체명이 '서해 바다, 대천 해수욕장, 한화 콘도'이고, 상기 분할 영역의 영상 객체가 '건물'로 분류된 경우, 단계(S1220)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 영상 객체에 대응되는 지리명인 '한화 콘도'를 선택한다. For example, when the candidate geographic object name is 'West Sea, Daecheon Beach, Hanwha Condo', and the image object of the partitioned area is classified as 'Building', the geographic object mapping system of the photographic image object is determined in step S1220. Select 'Hanhwa Condo', the geographic name corresponding to the image object.
다른 일례로 상기 후보 지리 객체명이 '서해 바다, 대천 해수욕장, 한화 콘도'이고, 상기 분할 영역의 영상 객체가 '해수욕장'으로 분류된 경우, 단계(S1220)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 영상 객체에 대응되는 지리명인 '대천 해수욕장'을 선택할 수 있다. As another example, when the candidate geographic object name is 'West Sea, Daecheon Beach, Hanwha Condo', and the image object of the partitioned area is classified as 'Beach Beach', the geographic object mapping system of the photo image object in step S1220 A geographical name 'Daecheon Beach' corresponding to the image object may be selected.
또 다른 일례로 상기 후보 지리 객체명이 '서해 바다, 대천 해수욕장, 한화 콘도'이고, 상기 분할 영역의 영상 객체가 '바다'로 분류된 경우 단계(S1220)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 영상 객체에 대응되는 지리명인 '서해 바다'를 선택한다.As another example, when the candidate geographic object name is 'West Sea, Daecheon Beach, Hanwha Condo', and the image object of the partitioned area is classified as 'Ocean', the geographic object mapping system of the photo image object in step S1220 is A geographic name corresponding to the image object is selected as 'west sea'.
또 다른 일례로 추론된 후보 지리 객체명이 여러 개인 경우, 단계(S1230)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진을 촬영한 위치에서 가장 가까이 나타나는 지리 객체명을 선택한다.As another example, when there are several candidate geographic object names inferred, in operation S1230, the geographic object mapping system of the photo image object selects a geographic object name that appears closest to the position at which the photo was taken.
단계(S1230)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진의 객체 영역 별로 상기 선택된 지리 객체명을 매핑한다.In operation S1230, the geographic object mapping system of the photo image object maps the selected geographic object name to each object region of the photo.
도 13은 본 발명에 있어서, 사진의 지리 객체를 매핑한 일례를 나타내는 도면이다.It is a figure which shows an example which mapped the geographic object of a photograph in this invention.
도 13을 참조하면, 참조부호(1310)는 상기 사진의 객체 영역 별로 지리 객체명 매핑 정보가 '한화 콘도'인 경우를 나타내며, 참조부호(1320)는 상기 사진의 객체 영역 별로 지리 객체명 매핑 정보가 '대천 해수욕장'인 경우를 나타내며, 참조부호(1330)는 상기 사진의 객체 영역 별로 지리 객체명 매핑 정보가 '서해 바다'인 경우를 나타낸다. Referring to FIG. 13,
이와 같이, 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 방법은 사진 내의 정확한 위치에 대응되는 지리명을 매핑하기 위해 영역의 중심에 객체의 지리명이 오버레이(overlay)되도록 보정하는 기능을 수행함으로써 정확하게 사진 영상 객체에 지리 객체명을 매핑시킬 수 있다. As described above, the method for mapping a geographic object of a photographic image object according to the present invention accurately corrects a geographic name by overlaying the geographic name of the object on the center of an area so as to map a geographic name corresponding to an exact position in the picture. You can map geographic object names to video objects.
단계(S280)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진 의 영상 객체 영역의 지리 객체명을 기반으로 하여 사진 인덱스를 생성한다. 즉, 단계(S280)에서 상기 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 시스템은 상기 사진의 영상 객체와 매핑된 상기 지리 객체명을 기반으로 사진에 대한 인덱스를 생성하고, 상기 생성된 인덱스를 상기 매핑 데이터베이스에 저장한다. In operation S280, the geographic object mapping system of the photo image object generates a photo index based on the geographic object name of the image object region of the photo. That is, in step S280, the geographic object mapping system of the photo image object generates an index for the photo based on the geographic object name mapped with the image object of the photo, and stores the generated index in the mapping database. do.
도 15에 도시된 참조부호(1520)의 경우를 예를 들면, 본 발명에 따른 사진 영상 객체의 지리 객체 매핑 방법은 상기 사진의 영상 객체와 매핑된 지리 객체명인 '한국전력, 코스모 타워, 크리스 타워, 트레이드 타워, 아셈 타워'를 상기 사진에 대한 인덱스로 생성할 수 있다. For example, in the case of the
도 14는 본 발명에 있어서, 사진 영상 객체와 지리 객체의 매핑 결과를 나타내는 도면이다.14 is a diagram illustrating a mapping result of a photo image object and a geographic object according to the present invention.
도 14를 참조하면, 참조부호(1410)는 화살표 방향으로의 사진 영역에 매핑된 지리 영역이 트레이드 타워인 것을 나타내며, 참조부호(1420)는 참조부호(1410)에 대응되는 지도 데이터를 나타낸다. Referring to FIG. 14,
이와 같이, 본 발명에 따른 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법은 사진이 무엇을 포함하고 있는지 더 나아가 사진 속의 위치에 무엇이 있는지를 지도와 매핑시켜 사용자에게 제공할 수 있다. As described above, the method of mapping an image object in the image with a geographic object according to the present invention may provide a user by mapping a map with what the picture includes and what is in the location of the picture.
도 15는 본 발명에 있어서, 사진의 영상 객체에 건물명을 매핑시킨 일례를 나타내는 도면이다.FIG. 15 is a diagram for one example of mapping a building name to an image object of a photograph according to the present invention.
도 15를 참조하면, 참조부호(1510)는 여의도에서 촬영된 사진의 영상 객체 영역에 건물명을 각각 매핑시킨 쿼리 이미지의 일례를 나타내며, 참조부호(1520)는 삼성역에서 촬영된 사진의 영상 객체 영역에 건물명을 각각 매핑시킨 쿼리 이미지의 일례를 나타낸다. Referring to FIG. 15,
이와 같이, 본 발명에 따른 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법은 사진의 해당 위치에 대응되는 건물명/지명을 매핑시켜 사용자로 하여금 사진을 보고 사진에 포함된 건물 또는 위치를 손쉽게 파악할 수 있다. As described above, in the method of mapping an image object in a picture to a geographic object according to the present invention, a user can easily identify a building or a location included in the picture by mapping a building name / designation name corresponding to the corresponding location of the picture. .
도 16은 본 발명에 있어서, 정보 검색에 따른 이미지 검색의 일례를 나타내는 도면이다.Fig. 16 is a diagram showing an example of image search according to information search in the present invention.
도 16을 참조하면, 참조부호(1610)는 정보 검색 메뉴를 나타내며, 참조부호(1620)는 상기 정보 검색 메뉴에 따라 양식화된 쿼리(conventional query)의 일례로서 키워드, 음성에 의한 쿼리, 사진에 의한 쿼리를 나타낸다. 참조부호(1630)는 사진에 의한 쿼리를 입력하는 일례로 상기 사진의 영역 중 사용자에 의해 선택된 영상 객체 영역에 대응되는 지리 객체명을 나타내며, 참조부호(1640)는 상기 사용자에 의해 선택된 영상 객체 영역에 대응되는 지리 객체명에 대응되는 건물, 위치의 검색, 네비게이션 또는 클러스터링을 수행한 결과를 나타낸다. Referring to FIG. 16,
이와 같이 본 발명에 따른 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법은 사진의 객체 영역을 지정해서 검색하는 경우 지리명과 연관된 사진들을 추가적으로 검색할 수 있다. As described above, the method of mapping an image object in a photo to a geographic object according to the present invention may additionally search for photos associated with a geographic name when specifying and searching an object region of the photo.
또한 본 발명에 따른 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법은 다양한 컴퓨터로 구현되는 동작을 수행하기 위한 프로그램 명령을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이 터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.In addition, the method for mapping an image object in a photo to a geographic object according to the present invention includes a computer readable medium including program instructions for performing operations implemented by various computers. The computer readable medium may include a program command, a data file, a data structure, etc. alone or in combination. The medium or program instructions may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks. Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
이상과 같이 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 상기의 실시예에 한정되는 것은 아니며, 이는 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 따라서, 본 발명 사상은 아래에 기재된 특허청구범위에 의해서만 파악되어야 하고, 이의 균등 또는 등가적 변형 모두는 본 발명 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.As described above, the present invention has been described by way of limited embodiments and drawings, but the present invention is not limited to the above-described embodiments, which can be variously modified and modified by those skilled in the art to which the present invention pertains. Modifications are possible. Accordingly, the spirit of the present invention should be understood only by the claims set forth below, and all equivalent or equivalent modifications thereof will belong to the scope of the present invention.
본 발명에 따르면, 사진 속의 지리 객체에 대한 정보를 맵 정보 및 영상 정보를 이용하여 사진 속에 해당 영상 객체 영역들과 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다. According to the present invention, it is possible to provide a method and a system for mapping information about a geographic object in a picture to corresponding image object areas in the picture by using map information and image information.
또한 본 발명에 따르면, 사진이 무엇을 포함하고 있는지 더 나아가 사진 속 의 위치에 무엇이 있는지를 지도와 매핑시켜 사용자에게 제공하기 위한 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.In addition, according to the present invention, it is possible to provide a method and system for mapping an image object in a photo to a geographic object for providing a user by mapping a map with what is included in the photo and what is at a location in the photo. have.
또한 본 발명에 따르면, 사진의 해당 위치에 대응되는 건물명/지명을 매핑시켜 사용자로 하여금 사진을 보고 사진에 포함된 건물 또는 위치를 손쉽게 파악할 수 있도록 하는 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공한다.In addition, according to the present invention, by mapping the building name / place name corresponding to the corresponding location of the picture to map the image object in the picture and the geographic object so that the user can easily see the picture or the building or location included in the picture and To provide that system.
또한 본 발명에 따르면, 사진의 객체 영역을 지정해서 검색하는 경우 지리명과 연관된 사진들을 추가적으로 검색할 수 있도록 하는 사진 내의 영상 객체를 지리 객체와 매핑하는 방법 및 그 시스템을 제공할 수 있다.Further, according to the present invention, a method and a system for mapping an image object in a photo to a geographic object for additionally searching for photos associated with a geographic name when specifying and searching an object region of the photo can be provided.
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Cited By (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100968837B1 (en) * | 2010-01-20 | 2010-07-09 | (주)테슬라시스템 | Portable camera system provides information about captured objects |
KR100971778B1 (en) * | 2009-09-16 | 2010-07-22 | (주)올라웍스 | Method, system and computer-readable recording medium for matching of panoramic image using graph structure |
KR100971777B1 (en) * | 2009-09-16 | 2010-07-22 | (주)올라웍스 | Method, system and computer-readable recording medium for removing redundancy among panoramic images |
KR101038940B1 (en) * | 2008-09-08 | 2011-06-03 | 주식회사 지티에스이엔씨건축사사무소 | System and method for managing image information using object extracted from image |
KR101285509B1 (en) * | 2012-03-26 | 2013-07-17 | 주식회사 팬택 | Apparatus and method for saving image file |
KR101303948B1 (en) * | 2010-08-13 | 2013-09-05 | 주식회사 팬택 | Apparatus and Method for Providing Augmented Reality Information of invisible Reality Object |
US8538463B2 (en) | 2010-11-26 | 2013-09-17 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for providing communication quality information |
KR101356172B1 (en) * | 2013-01-30 | 2014-01-24 | 국방과학연구소 | Apparatus and method for producing three-dimensional image for remote control |
KR101363317B1 (en) * | 2009-07-21 | 2014-02-14 | 에스케이플래닛 주식회사 | Method for Providing Location Based Services by Using Information Of Direction, Server And Portable Terminal Therefor |
KR101411426B1 (en) * | 2012-03-06 | 2014-07-01 | 충남대학교산학협력단 | Thermal image system capable of chasing specific position in thermal image and method for chasing specific position using thereof |
CN108897757A (en) * | 2018-05-14 | 2018-11-27 | 平安科技(深圳)有限公司 | A kind of photo storage method, storage medium and server |
EP3550843A4 (en) * | 2016-12-30 | 2019-10-09 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Streaming media technology-based method and apparatus for processing video data |
KR20210092707A (en) * | 2014-05-07 | 2021-07-26 | 에스케이플래닛 주식회사 | Service providing system and method for recognizing object, apparatus and computer readable medium having computer program recorded therefor |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101088282B1 (en) | 2009-11-24 | 2011-11-30 | 주식회사 엘지유플러스 | Augmented reality messenger providing system and controlling method thereof |
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KR102234723B1 (en) | 2019-10-09 | 2021-04-01 | 주식회사 에스360브이알 | Methods of determining geological locations and database and database of databases using the same |
WO2021071279A2 (en) | 2019-10-09 | 2021-04-15 | 주식회사 에스360브이알 | Method for specifying geographical location, database using same, and database of database |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20040097946A (en) * | 2003-05-12 | 2004-11-18 | 오영범 | A gpp which is made up of photo position map and it's manufacturing method |
KR100703277B1 (en) * | 2004-08-31 | 2007-04-03 | 삼성전자주식회사 | Mobile terminal for storing picture and positioning information of the picture and method for providing service using therof |
KR100667310B1 (en) * | 2005-01-07 | 2007-01-10 | 주식회사 케이티프리텔 | System for acquiring location information using camera of mobile-phone, Method thereof, and Mobile-phone |
KR100676619B1 (en) * | 2005-01-31 | 2007-01-30 | 에스케이 텔레콤주식회사 | Location Memorizing Mobile Station, Location Memorizing Service System and Method thereof using It |
-
2006
- 2006-09-27 KR KR1020060094326A patent/KR100845892B1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101038940B1 (en) * | 2008-09-08 | 2011-06-03 | 주식회사 지티에스이엔씨건축사사무소 | System and method for managing image information using object extracted from image |
KR101363317B1 (en) * | 2009-07-21 | 2014-02-14 | 에스케이플래닛 주식회사 | Method for Providing Location Based Services by Using Information Of Direction, Server And Portable Terminal Therefor |
US8472678B2 (en) | 2009-09-16 | 2013-06-25 | Intel Corporation | Method and system for matching panoramic images using a graph structure, and computer-readable recording medium |
WO2011034306A2 (en) * | 2009-09-16 | 2011-03-24 | (주)올라웍스 | Method and system for removing redundancy from among panoramic images, and computer-readable recording medium |
KR100971777B1 (en) * | 2009-09-16 | 2010-07-22 | (주)올라웍스 | Method, system and computer-readable recording medium for removing redundancy among panoramic images |
WO2011034306A3 (en) * | 2009-09-16 | 2011-07-21 | (주)올라웍스 | Method and system for removing redundancy from among panoramic images, and computer-readable recording medium |
WO2011034308A3 (en) * | 2009-09-16 | 2011-07-21 | (주)올라웍스 | Method and system for matching panoramic images using a graph structure, and computer-readable recording medium |
US8451319B2 (en) | 2009-09-16 | 2013-05-28 | Intel Corporation | Method and system for removing redundancy from among panoramic images, and computer-readable recording medium |
KR100971778B1 (en) * | 2009-09-16 | 2010-07-22 | (주)올라웍스 | Method, system and computer-readable recording medium for matching of panoramic image using graph structure |
KR100968837B1 (en) * | 2010-01-20 | 2010-07-09 | (주)테슬라시스템 | Portable camera system provides information about captured objects |
KR101303948B1 (en) * | 2010-08-13 | 2013-09-05 | 주식회사 팬택 | Apparatus and Method for Providing Augmented Reality Information of invisible Reality Object |
US8538463B2 (en) | 2010-11-26 | 2013-09-17 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for providing communication quality information |
KR101411426B1 (en) * | 2012-03-06 | 2014-07-01 | 충남대학교산학협력단 | Thermal image system capable of chasing specific position in thermal image and method for chasing specific position using thereof |
KR101285509B1 (en) * | 2012-03-26 | 2013-07-17 | 주식회사 팬택 | Apparatus and method for saving image file |
KR101356172B1 (en) * | 2013-01-30 | 2014-01-24 | 국방과학연구소 | Apparatus and method for producing three-dimensional image for remote control |
KR20210092707A (en) * | 2014-05-07 | 2021-07-26 | 에스케이플래닛 주식회사 | Service providing system and method for recognizing object, apparatus and computer readable medium having computer program recorded therefor |
EP3550843A4 (en) * | 2016-12-30 | 2019-10-09 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Streaming media technology-based method and apparatus for processing video data |
CN108897757A (en) * | 2018-05-14 | 2018-11-27 | 平安科技(深圳)有限公司 | A kind of photo storage method, storage medium and server |
CN108897757B (en) * | 2018-05-14 | 2023-08-22 | 平安科技(深圳)有限公司 | Photo storage method, storage medium and server |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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