KR20110109412A - 실시간 특징에 기반한 캐릭터 생성 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 질의기반 특정인 검색 및 그 장치에 관한 것으로, 사용자가 제공한 특정인의 특징에 대한 정보를 질의함으로 영상 저장 장치에 있는 질의와 유사한 특정 후보군을 찾아 영상을 분석하여 특정인과 유사한 사람군을 제공하게 된다. 질의는 명사화된 단어를 기준으로 하며, 질의가 입력 되었을 시, 질의의 의의소를 분절 및 통합하여, 특징필터를 구성한다.
특징 필터는 동적으로 질의의 구조에 따라 집합 및 해제되며, 구성된 특징필터는 각 영상의 저장소에서 영상을 읽어 들여와, 질의의 범주에 해당하는 영상 후보군을 제공한다.

Description

실시간 특징에 기반한 캐릭터 생성 장치 {Real Time Based Character Create System}

본 발명은 실시간 음성을 통한 특징을 분석하여 캐릭터를 생성하는 방법 및 장치에 대한 것으로서,더욱 상세하게는 음성 또는 의미있는 단어를 특징 키워드로 하여 시스템에 질의를 하면, 시스템은 저장된 영상에서 특징 키워드에 응답하는 데이터를 비교 분석하여 결과를 제공하는 작업 수행하는 방법에 대한 것이다.

고도의 유비쿼터스 정보화 사회가 되어감에 따라, 사회 각 요소 (아파트,학교,공공건물등)에 많은 CCTV들과 DVR 지능형 보안 장비들이 설치 되고 있다. 하지만, 현재까지의 시스템들은 대부분 1차 영상 저장을 주업으로 하고 있다, 그리고 몇몇 공공기관에 한해 지능형 영상 보안 장비가 설치되고 있지만, 문제(Event)발생 시 경보(Alerm)를 제공 하는게 현재의 수준이다. 그러므로 실시간 영상을 활용하여 문제를 해결 하는대에는 한계가 있는 것이다.

영상의 보존으로, 문제 발생시(범인탐색,미아 및 노약자탐색) 사용자의 욕구가 증대되고 있으나, 현재의 시스템상 각종 영상정보의 접근을 통해 결과를 얻어내기 위해서는 수동적인 탐색을 통해야만 가능한 것이 현재의 실정이다. 그러므로 검색을 위해서는 많은 인력과, 시간의 소요가 필요한데, 소요되는 시간 속에 더 많은 문제가 발생 할 수 있고, 쉽게 풀릴 수 있는 일도 더욱 어렵게 될 수도 있다. 이에 더욱 신속하게 많은 영상물을 검색하여 유사한 사람들의 목록을 제공하여 범죄 및 사고 발생 방지에 이 시스템이 필요한 실정이다.

본 발명은, 질의 된 키워드를 기준으로 생성된 필터로 영상저장소(스토리지)에 저장된 영상들을 읽어 들여와 필터에 의해 부합 및 매칭 되는 영상들을 얻어내는 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.

상술한 과제를 해결하기 위한 본 발명은, 질의를 기준으로 필터를 구성하여, 사용자 얼굴을 포함하는 사용자 신체를 촬영한 영상을 이용하여 질의에 유사한 특정인들을 검출하는 시스템으로서:

화자의 음성을 통한 입력과 텍스트 를 통한 질의 입력부와, 기 CCTV 를 통해 촬영된 영상을 읽어오는 영상 입력부와 , 질의를 파싱하여 나이, 성별, 컬러,얼굴 형태 등 필요한 필터를 구성하는 동적 필터 처리부와, 영상 프로세싱과 필터스캔을 통한 후보군 추출부와, 후보군 최종 결정하는 결과 판정부를 포함하는 특정인 검색 시스템을 제공한다

상술한 바와 같은 본 발명에 따른 질의기반 특정인 검색 시스템 및 사용자 질의기반 특정인 검색 방법에 의하면, 질의를 통해 다양한 장소에 있는 유사한 사람들을, 질의를 기준으로 실시간으로 찾아내어 각 사건 및 사고에 대해 신속하게 대응할 수 있고 범죄 예방에 큰 도움이 될 수 있다.

제 1도는, 본 발명의 일 실시예에 따른 질의기반 특정인 검색 시스템의 구성을 나타낸 블록도이다.
제 2도는, 본발명의 질의 입력부터 영상 입력, 필터 구성 및 ,최종 후보군 추출에 대한 판정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
제 3도는, 영상 선택 및 지정을 위한 단계를 상세하게 설명하기 위한 흐름도이다.
제 4도는, 입력된 질의를 파싱하여, 특징 키워드를 정의하고 세팅하는 흐름도이다.
제 5도는, 특징 키워드를 기준으로 동적인 필터 조합을 생성하는 상세 흐름도이다.
제 6도는, 입력된 영상을 1차 탐색을 통해 후보군을 만들어내는 흐름도이다.
제 7도는, 1차탐색을 통해 얻어낸 영상을 오차를 줄이기 위해 동적필터를 통해 최종 후보군을 만들어내는 흐름도이다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명을 더욱 상세하게 설명한다.

먼저 질의기반 특정인 검색 시스템은 음성이나,텍스트를 통해 들어온 내용을 기반으로 기록된 또는 기록 되어지고 있는, 즉 실시간 영상을 검색하여 원하는 특정 후보군을 찾아내는 시스템으로서, 예를 들면 각 아파트 및 주거지 근처에서의 특정인 찾기 조회, 경찰서에서 구두 및 문서로 증언된 특정 범죄자 ,미아, 치매 노인의 조회, 공고 건물 및 기업의 특정 구역 보안을 위한 출입인 조회를 진행하는 시스템에 적용할 수 있다.

이러한 질의기반 특정인 검색 시스템은 후술하는 다양한 구성 요소를 포함하며, 먼저 질의가 입력되면, 음성이나 텍스트에서 특징 키워드를 추출하고, 영상 입력부를 통해 선택된 위치(지역)의 영상을 입력하고 ,질의를 파싱하여 키워드를 추출 하고 키워드에 부합되는 필터를 생성하고,입력된 영상에서 영상처리를 이용하여 사람 후보군 을 작성하고, 추천된 후보군에서 필터 스캔된 영상에서 필터에 부합된 최종 후보군을 검출 하고 판정하는 절차를 행한다.

본 발명은 질의기반 필터를 이용하여 특정인 검색, 질의기반 특정인 검색 시스템에 있어서, 입력된 영상(무의미하게 쌓여진 기록영상)에서 질의에 부합하는 특정인 후보군을 자동 검색하는 시스템으로서, 다음과 같은 구성 및 방법에 의해 이루어진다.

도 1은 , 본 발명의 실시 예에 따른 사용자 인증 시스템의 구성을 간략하게 나타낸 블록도이다.

도 1에 의하면, 질의 기반 특정인 검색 시스템(10)은 질의 입력부(12)와,영상입력부(13)와, 동적 필터 처리부(14)와, 후보군 추출부(15)와,결과 판정부(16)를 포함하여 이루어진다.

도2 는 질의기반 특정인 검색 시스템 전체 흐름도이다.

먼저 음성, 또는 텍스트를 통해 질의입력(221)이 이루어지면, 질의를 기준으로 분석될 영상(222)을 선택 후 입력을 한다. 기존에 입력된 질의관련 특징 키워드를 만들기 위해 질의 파싱을(223)이 이루어지고, 파싱된 질의를 기준으로 동적 필터가 구성(224)된다.

입력된 영상의 탐색은 2번의 과정을 거친다. 1차영상 탐색(225)은 지정된 입력영상을 전처리 및 영상처리를 통하여 사람 후보 군을 분류(226)한다. 분류 시(226) 후보 군으로 판단된 영상들은 2차 탐색(227)으로 넘어간다. 후보군 필터스캔(227) 과정을 진행하며, 이때 동적 필터(224)를 구성 시 구성어진 필터가 적용(228) 되어 진다. 필터링을 통해 필터링의 요구에 부합되는 결과가 있는지 판단(229) 이 진행되고, 이때 최종 필터링에서 부합되는 후보군이 없다면, 초기화로 돌아가고, 결과군 존재 시 최종 후보 군을 결정하여 결과를 제공(230) 한다.

도 3은, 영상선택 및 지정하는 단계(13)를 더욱 상세하게 설명 하기 위한 흐름도이다.

먼저 지역을 선택(321) 시, 전국 망에서 영상을 끌어오는 경우와, 특정 지역(해당지역)에서 끌어 올 수 있도록 선택(322)을 한다.

이때 끌어올 영상이 다운로딩 될수 있는 저장된 영상인지, 실시간 스트림 영상인지 검토하여(323), 각 요구에 맞게 분기한다.

먼저, 다운로드로 분기시 해당지역에 저장된 DVR 영상을 다운로드(325)를 진행하며, 최종 다운로드 완료 시 입력완료(326)로 준비되어 진다.

스트림 전송(327)은, 선택된 지역의 CCTV에서 해당 영상을 실시간 끌어오는 것이다. 전송중인지 아닌지(328) 를 실시간 조사하며, 입력 완료된 프레임(329) 다음 단계로 넘기게 된다.

다음 도 4를 참조하여, 질의구성 방법을 설명한다.

먼저, 질의 입력시(421) 방법에는, 텍스트 기반 입력(422) 과 음성기반 입력(423) 방법이 있다. 텍스트 기반 입력(422)은 특정인의 특징이 되는 내용 즉 -노란색 옷을 입은 40대 여성 여인-과 같은 문장을 입력한다. 입력된 질의는 파싱과정(424) 을 거치어 특징이 되는 데이터로 분절되어 지는 과정(425) 을 거치게 된다. 이 과정을 거치게 된 후 질의 정의가 최종적으로 세팅(426) 이 되게 되며, 이 과정을 통해 나온 질의어는 -노란색,40대,여성-이라는 시스템이 이해할 수 있는 특징키워드가 정의가 된다.

음성기반 입력(423)시 질의자가 마이크를 통해 - 성남시 고등동 흰색 옷을 입은 6세 남자 아동- 이라 입력 시 분절과정(424) 를 통해 최종적으로 -성남시,고등동,흰색,6세, 남자- 라는 최종 정의 세팅(426) 을 통해 특징 키워드를 준비할 수 있다.

도 5는 동적 필터 처리부(14) 를 더욱 상세히 구성하는 방법을 설명한다.

질의 세팅을 통해 특징 키워드를 세팅(521) 한 다음 이에 맞는 필터를 정의(522) 하여야 한다. 물론 모든 필터를 다 놓고 써도 무방하나, 성능 향상 및 안정성 , 확장성이 고려되어 동적 필터가 구성되어 졌다.

필터 정의 완료(523) 는 필터정의 세팅(522)에서 제공된 요소를 통해 필터뱅크(529)에서 필요한 필터들을 선택한다. 필터뱅크(529) 확장이 가능하며, 추가적인 필터들이 계속 들어올 수 있다. 필터뱅크를 통해 원하는 최종적인 필터가 만들어지면, 동적 필터 정의가 세팅 완료(524) 된다.

도 6은, 1차 영상 탐색이다.

영상 입력부(13)를 통해 입력된 영상이 후보군 추출부(15)를 통해 실질적인 결과를 검사하는 과정을 상세히 설명한다.

입력된 영상(621)은, 먼저 전처리 과정(622)을 통해 인식 할 수 있는 품질로 변환된다. 변환된 영상에서 사람수를 카운트(623)하며, 카운트된 영상은 최종 사람인지에 대한 검증(624)을 진행 한다. 검증을 통해 탐색 성공 비율을 더욱 정확하게 한다.

도 7은 2차 영상 탐색 과정이며, 탐색 과정 및 방법에 대해 상세히 설명한다.

1차 영상 탐색을 통해 들어온 영상들(722)은 사람에 대한 영상이다. 동적 필터 세팅으로(721) 필터가 준비 되어져 있고, 입력된 영상들 중에서 필터에 부합되는 영상들을 걸러낸다(723). 필터를 통해 영상은 걸러지게 되고, 걸러진 영상은 다시 최종 후보 판정(724) 으로 진행하게 된다. 최종 후보판정은 걸러진 영상들을 필터들의 특징데이터와 비교하여 편차를 구한다. 그 편차는 결정트리(Decision Tree)를 걸쳐 최종적으로 적합한 영상으로 조사되어졌을 때, 그 결과 영상들을 후보군으로 제공하게 된다.

Claims (5)

1. 질의를 통한 특정인 검색 시스템으로서:
   음성 또는 택스트를 통해 입력된 자연 질의를 특징키워드로 변환하는 질의입력부와,
   상기 생성된 질의를 검색하기위해 , 무작위의 영상을 촬영하여 저장된 영상에서 해당지역의 영상을 끌어와 영상을 비교하는 영상 입력부와,
   상기 생성된 질의를 통해 질의를 파싱하여, 특징 키워드로 분절 분절된 특징 키워드를 통해 동적으로 생성되는 동적필터 처리부와,
   상기 생성된 동적 필터를 통해, 입력된 영상을 1차 영상 검색하여 후보군을 만들고, 2차 필터링작업을 통해 최종 후보군을 만들어 내는 후보군 추출부와,
   상기 추출된 후보군을 필터의 특징과 후보의 특징의 편차를 이용하여 최종 결과를 제공하는 결과 판정부를 포함하는 특정인 검색 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   질의 입력부는, 음성이나, 택스트, 사진,동영상을 입력하여 질의를 만드는 것을 특징으로 하는 특정인 검색 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   동적 필터 처리부는, 음성이나, 택스트, 사진,동영상을 통해 입력된 특징 키워드를 통해 동적으로 필터를 조립 구성하여 만드는 것을 특징으로 하는 특정인 검색 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   후보군 추출부는, 1차 영상 검색을 통해 후보군을 생성하고, 2차 동적 필터를 통해 정교한 후보군을 조사 및 추출하며 만드는 것을 특징으로 하는 특정인 검색 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   결과 판정부는, 후보군 추출부를 통해, 1차,2차 후보군 추출 작업을 통해 추출된 영상과 필터의 특징데이터의 편차를 이용하여, 최종적인 후보군을 만드는 것을 특징으로 하는 특정인 검색 시스템.
   

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