KR20120057215A - 분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 디스플레이 장치에서의 자동 전화 연결 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 시스템 및 방법이 제공된다. 분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 시스템은 사용자로부터의 대상 이미지 선택 입력에 응답하여 상기 대상 이미지에 대한 얼굴 인식을 요청하는 디스플레이 장치, 얼굴 인식을 위한 트레이닝 셋(training set)을 관리하고, 상기 트레이닝 셋을 이용하여 생성된 고유얼굴(eigenface) 집합을 관리하는 얼굴 인식 처리 장치, 상기 트레이닝 셋을 구성하는 이미지 데이터를 관리하고, 상기 고유얼굴집합을 기준으로 상기 이미지 데이터에 대한 가중치 벡터값(weight vector)을 관리하는 데이터 관리 장치 및 상기 고유얼굴 집합을 기준으로 상기 대상 이미지의 가중치 벡터값을 계산하고, 상기 대상 이미지의 상기 가중치 벡터값과 상기 이미지 데이터에 대한 가중치 벡터값의 차이값(distance)을 계산하는 데이터 연산 장치를 포함하며, 상기 디스플레이 장치는 상기 차이값이 기 설정된 값보다 작은 이미지 데이터를 상기 대상 이미지에 대응되는 대상자로 선택하고, 상기 대상자에 대한 전화 발신 요청을 한다.

Description

분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 디스플레이 장치에서의 자동 전화 연결 방법 및 시스템{AUTOMATIC PHONE CONNECTION SYSTEM USING DISPLAY DEVICE ON A DISTRIBUTED ENVIRONMENT AND METHOD THEREFOR }

본 발명은 디스플레이 장치에 표시된 사진을 클릭하여 해당 인물에게 전화를 자동으로 걸 수 있는 서비스를 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

전자액자와 같은 디스플레이 장치는 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 발전에 따라 다양한 서비스를 제공하는 컨버젼스 기기로 발전하였다. 종래의 단순히 사진을 표시해주는 기능에서 인터넷 연결을 기반으로 하는 다양한 인터넷 서비스에 전화 기능까지 더해진 복합 서비스 기능을 제공하고 있다. 또한, 모바일 단말 및 댁내 인터넷 전화기와 같은 전화 장치의 경우도 디스플레이 기능의 발전으로 넓은 스크린과 높은 해상도로 사진 출력 제공이 가능하여 전자액자와 같은 기능을 제공하고 있다.

얼굴 인식(face recognition) 기능이란 입력된 영상에 존재하는 사람의 얼굴에 대하여 주어진 얼굴 DB와의 비교를 통해 그 신원을 확인하는 기술을 말하며, 얼굴 검출(detection), 전처리 과정(preprocessing), 특징 추출(feature extraction), 패턴 분류의 단계들을 거쳐 수행된다.

이러한 과정들은 하나의 장치 상에서 모두 구현될 수 있도록 구성될 수도 있지만, 분산 환경에서 사용자가 자유로이 장치를 선택하여 서비스를 제공받기 위해서는 각각의 과정들이 다수의 장치에서 유연성 있게 수행될 필요가 있다.

한편, UPnP(universal Plug And Play)는 디바이스들이 네트워크에 접속했을 때 인터넷과 웹 프로토콜을 사용하여 서로를 자동으로 인식할 수 있게 해주는 표준으로, 이를 통해 각 디바이스들은 중앙 관리를 받지 않고도 독립적인 네트워크를 형성할 수 있다.

UPnP 네트워크에서는 UPnP 디바이스와 컨트롤 포인터(Control Pointer; CP)로 구분한다. UPnP 디바이스는 DHCP(Dynamic Host Configuration Protocol)를 통해 자동적으로 IP를 부여 받으며, SSDP(Simple Service Discovery Protocol)를 통해 같은 네트워크에 연결된 타 디바이스와 상호 인식하는 과정을 가진다. 이때 컨트롤 포인터는 SSDP를 이용하여 같은 네트워크 상에 존재하는 UPnP 디바이스를 찾을 수 있고, UPnP 디바이스는 SSDP를 이용하여 컨트롤 포인터로 자신의 존재를 알릴 수 있다.

컨트롤 포인터는 UPnP 디바이스를 찾게 되면, UPnP 디바이스의 디바이스 정보, 기능, 제공 서비스 등을 XML(extensible Markup Language)로 정의해놓은 UPnP 디스크립션(description)을 추출한다. 그리고 컨트롤 포인터는 추출한 UPnP 디스크립션을 기반으로 하여 SOAP(Simple Object Access Protocol)을 이용하여 UPnP 디바이스를 제어하고 그에 대한 응답을 받으며, GENA(Generic Event Notification Architecture)를 이용하여 UPnP 디바이스의 상태 정보 변경을 통보 받을 수 있다.

이와 같이, UPnP 네트워크를 이용하는 분산 환경에서 각각의 기능을 수행하기에 가장 적합한 장치들을 사용자가 선택하여 분산 실행시킴으로써, 별도의 통합된 장치를 구비하지 않더라도 분산 환경에서 얼굴 인식 기능을 통한 자동 전화 연결 서비스를 제공할 수 있는 기술의 도입이 절실히 요구되고 있다.

본 발명은 상술한 종래의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 분산 환경 네트워크 내의 다수의 장치에 분산되어 있는 지인들의 전화번호 등의 인물정보를 자동으로 취합하여 이미지와 전화번호를 매칭시켜 통합 관리할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 분산 환경 네트워크 상의 어떤 장치에서도 인물사진의 얼굴을 클릭하는 것 만으로 해당 인물에게 자동으로 전화를 연결할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 분산 환경 상에 연결된 각각의 장치들이 제공하는 개별 기능을 결합하여 좀 더 효율적인 얼굴 인식 기능을 이용한 자동 전화 연결 서비스 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명은 상술한 종래의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 본 발명의 목적은 분산 환경 네트워크 내의 다수의 장치에 분산되어 있는 지인들의 전화번호 등의 인물정보를 자동으로 취합하여 이미지와 전화번호를 매칭시켜 통합 관리할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 분산 환경 네트워크 상의 어떤 장치에서도 인물사진의 얼굴을 클릭하는 것 만으로 해당 인물에게 자동으로 전화를 연결할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은, 분산 환경 상에 연결된 각각의 장치들이 제공하는 개별 기능을 결합하여 좀 더 효율적인 얼굴 인식 기능을 이용한 자동 전화 연결 서비스 제공 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.

전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 분산 환경 네트워크 내의 다수의 장치에 분산되어 있는 지인들의 전화번호 등의 인물정보를 자동으로 취합하여 이미지와 전화번호를 매칭시켜 통합 관리할 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 네트워크 상의 모든 장치들의 이미지 및 전화번호 정보를 자동으로 통합함으로써 어떤 장치에서도 이미지를 클릭하는 것 만으로도 해당 인물에게 자동으로 전화를 걸 수 있는 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 얼굴 인식 기능, 통화 기능, 디스플레이 기능, 데이터 가공 기능 등을 하나의 장치에 집약시키지 않고도 각각의 기능에 특화된 다수의 장치들을 이용하여 얼굴 인식 기능을 이용한 자동 전화 연결 서비스를 제공할 수 있어서 저비용으로 더욱 효율적인 성능의 서비스를 제공할 수 있다.

또한, 전술한 본 발명의 과제 해결 수단에 의하면, 사용자가 다양한 장치 중에서 각각의 기능을 수행할 장치를 선택하여 서비스를 제공받을 수 있어서 장치의 시간적, 공간적 제약을 받지 않고 서비스를 제공받을 수 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 서비스의 전체 개요도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 시스템의 구성도이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 디스플레이 장치의 세부 구성도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 얼굴 인식 처리 장치의 세부 구성도이다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터 관리 장치의 세부 구성도이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터 연산 장치의 세부 구성도이다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 방법의 전체 흐름도이다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서 다수의 장치들에 분산된 이미지 데이터를 통합하여 얼굴 인식 기술에 사용되는 기초 데이터를 구성하는 방법을 설명하기 위한 세부 흐름도이다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서의 얼굴 인식 방법을 설명하기 위한 세부 흐름도이다.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.

또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.

이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 서비스의 전체 개요도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 서비스는 분산 환경에서 제공될 수 있다. 분산 환경은 UPnP 네트워크를 기반으로 하며, 자동 전화 연결 서비스는 네트워크에 연결된 각종 UPnP 장치들을 이용하여 서비스를 제공할 수 있었다. 이용 가능한 장치들에는 디지털 액자(100), 스마트폰(200), 외장 디스크(300), 컴퓨터(400) 및 인터넷 전화기(500) 등이 있다.

얼굴인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 서비스는 디지털 액자(100)를 이용하여 사진을 표시하고, 사용자에게 해당 사진의 얼굴 부분을 터치함으로써 관련된 상대방으로의 전화 발신을 자동으로 연결하도록 구성될 수 있다. 이러한 디스플레이 장치에는 디지털 액자(100)뿐만 아니라, 일반 노트북 또는 컴퓨터의 액정 화면을 이용할 수도 있고, 스마트폰(200)의 액정 화면 등을 이용할 수도 있다.

참고로, 본 발명의 실시예에서는 디스플레이 장치로서 터치 스크린이 탑재된 디지털 액자(100)를 기준으로 설명한다. 그러나, 본 발명이 터치 스크린을 가진 디스플레이 장치에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속한 기술 분야에서 평균적인 지식을 가진 자가 화면 상에 표시된 사진에서 특정 위치를 선택 가능한 장치라면 장치의 종류에 관계없이 본 발명의 청구 범위에 포함된다고 보아야 할 것이다.

사용자가 디지털 액자(100)에 표시된 사진 속의 인물의 얼굴을 터치하면, 해당 사진 파일의 헤더 등에 인물 정보가 포함되어 있는지를 검사하여, 인물 정보가 저장되어 있으면 인물 정보에서 전화번호를 추출할 수 있다. 이때, 인물 정보는 사진 파일 내에 삽입될 수 도 있고, 별도의 전화번호 목록에 링크되어 관리될 수도 있다.

해당 사진 파일에 저장된 인물 정보가 없는 경우, 얼굴 인식 기술을 이용하여 해당 인물의 전화번호를 찾을 수 있다. 자동 전화 연결 시스템은 선택된 사진 속의 얼굴을 얼굴 인식 기술을 이용하여 관리 중인 이미지 데이터와 비교하여 동일인물이라고 판단되는 이미지 데이터를 검색하고, 해당 이미지 데이터에 대응되는 인물 정보로부터 전화번호를 취득할 수 있다.

이를 위해 자동 전화 연결 서비스는 사전에 네트워크 상의 모든 장치로부터 인물에 관한 이미지 파일을 검색하여 이미지 데이터를 구축하고, 이미지 데이터에 대해 인물 정보를 등록하여 관리할 수 있다.

만일, 스마트폰(200)이 네트워크에 연결되면, 자동 전화 연결 시스템은 스마트폰(200)에 저장되어 있는 전화번호 목록에서 지인들의 프로필 사진 및 대응되는 전화번호 등의 정보를 수집하고, 취득한 프로필 사진을 얼굴 인식 기술을 이용하여 관리중인 이미지 데이터와 비교하여 매칭되는 이미지 데이터에 전화번호를 추가하거나 새로운 인물 사진을 이미지 데이터에 추가할 수 있다.

자동 전화 연결 시스템은 얼굴 인식 기술의 기본 데이터로 사용되는 이미지 데이터를 외장 디스크(300)에 저장하여 관리할 수 있다. 그러나, 이미지 데이터의 관리를 반드시 디스크 장치에 할 필요는 없으며, 저장 장치를 포함하는 컴퓨터(400) 또는 스마트폰(200)에 이미지 데이터를 저장하여 관리하도록 구성될 수 있다.

한편, 얼굴 인식을 위해서는 여러 종류의 연산 처리가 필요하며, 이러한 연산 처리를 네트워크에 연결된 컴퓨터(400)에서 수행되도록 할 수 있다. 연산 작업을 수행하는 장치는 노트북 또는 스마트폰(200) 등 연산 처리 모듈을 구비한 장치일 수 있으며, 효율적인 작업을 위해 보다 우수한 연산 처리 능력을 구비한 장치에게 연산 작업을 담당하게 할 수 있다.

사용자가 선택된 인물에 대한 전화번호를 취득한 경우에, 자동 전화 연결 시스템은 인터넷 전화기(500)에게 해당 전화번호로 전화 발신을 하도록 명령을 할 수 있다. 이때, 인터넷 전화기(500)는 VoIP/SoIP 전화기, 스마트폰, PC 폰 등을 포함할 수 있다.

이러한 자동 전화 연결 서비스를 통해, 사용자는 여러 장치에 분산되어 있는 지인의 인물 정보 및 전화번호를 일일이 수동으로 합칠 필요 없이, 분산 환경 네트워크에 연결된 모든 장치로부터 인물 이미지 및 대응되는 전화번호 등의 인물 정보를 자동으로 통합하여 매칭시켜 줌으로써, 편리하게 전화번호 목록을 관리하고 상대방에게 자동으로 전화를 걸 수 있다.

다음으로, 분산 환경 네트워크 상에서 얼굴 인식 기능을 이용한 자동 전화 연결 시스템의 전체 구성을 살펴보기로 한다.

도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 시스템의 구성도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 자동 전화 연결 시스템(10)은 디스플레이 장치(100), 얼굴 인식 처리 장치(200), 데이터 관리 장치(300), 데이터 연산 장치(400) 및 인터넷 전화기(500)를 포함한다.

디스플레이 장치(100)는 사용자로부터의 대상 이미지 선택 입력을 받아서 선택된 대상 이미지에 대한 얼굴 인식을 요청한다. 구체적으로, 디스플레이 장치(100)는 화면 상에 이미지를 표시하고, 사용자가 이미지에서 전화를 걸기 위해 특정 인물의 얼굴을 터치 입력하면, 해당되는 상대방 인물정보를 검색하여 전화번호를 추출할 수 있다. 이때, 인물정보는 사진 파일의 헤더에 저장되어 있을 수 있고, 별도의 인물 정보 관리 목록을 이용하여 관리할 수 있다.

디스플레이 장치(100)는 사진 파일의 헤더 부분을 읽어서 인물 정보가 존재하는지를 판단할 수 있다. 인물 정보는 사진 내에 존재하는 각 인물들의 식별자, 얼굴 위치 정보, 연락처 정보 등을 포함할 수 있다. 또한, 얼굴 위치 정보는 사진 내에서 인물의 얼굴 부위가 포함된 변위를 나타내며, 사각 박스 형태로 표시할 때에는 시작점(x,y)과 넓이(width), 높이(height)로 나타낼 수 있으며, 원 형태로 표시할 때에는 중심점(x,y)과 반지름(r)로 나타낼 수 있다.

디스플레이 장치(100)는 사진 파일의 헤더 내에 인물 정보가 존재하는 경우에 인물 정보에서 전화번호를 추출하여 해당 전화번호로 전화 발신을 요청할 수 있다. 한편, 사진 파일의 헤더 대신에 별도의 인물 정보 관리 목록을 이용하는 경우에는 상기 인물 정보에는 인물 정보 관리 목록에 저장되는 상기 인물의 식별자만 포함되도록 구성될 수 있다.

디스플레이 장치(100)는 인물정보가 존재하지 않거나 또는 인물 정보에 전화번호가 없는 경우에는 얼굴 인식 과정을 수행한다.

얼굴 인식 과정은, 우선 트레이닝 셋(training set)의 기초 데이터가 되는 이미지 데이터들을 수집한다. 이미지 데이터들은 분산 환경 네트워크 내의 모든 장치들에 저장되어 있는 사진 파일 또는 프로필 사진을 취합하여 구성할 수 있다. 트레이닝 셋이 수집되면, 이를 이용하여 고유얼굴(eigenface) 집합을 생성하고, 트레이닝 셋의 각 이미지 데이터에 대한 가중치 벡터값을 계산하여 가중치 벡터값 집합을 구한다.

이후, 사용자로부터 특정 이미지에 대해 얼굴 인식 요청을 받은 경우, 특정 이미지에 대해 상기 고유얼굴 집합을 기준으로 가중치 벡터값을 구하고, 상기 이미지 데이터들에 대한 가중치 벡터값과 특정 이미지에 대한 가중치 벡터값의 유클리드 차이값(distance)을 계산하여, 차이값이 최소값을 갖는 이미지 데이터와의 차이값이 일정 기준값 이내인 경우에 해당 이미지 데이터와 특정 이미지의 인물이 동일 인물이라고 판단하게 된다. 만일, 최소값을 갖는 이미지 데이터와의 차이값이 일정 기준값을 초과하는 경우에는 특정 이미지는 사람의 얼굴이 아니라고 판단한다. 자세한 얼굴 인식 과정에 대해서는 도 8, 9에서 상세히 후술하기로 한다.

디스플레이 장치(100)의 세부 구성에 대해서는 도 3에서 상세히 후술하기로 한다.

얼굴 인식 처리 장치(200)는 새로운 이미지 저장 장치가 분산 환경 네트워크에 연결된 경우에 상기 이미지 저장 장치로부터 새로운 이미지 데이터를 취득하여 트레이닝 셋을 갱신하고, 갱신된 트레이닝 셋을 이용하여 갱신된 고유얼굴 집합을 관리한다.

구체적으로, 얼굴 인식 처리 장치(200)는 얼굴 인식 과정에서 필요한 고유얼굴 집합을 생성, 관리, 제공하고, 고유얼굴 집합 생성에 필요한 트레이닝 셋을 수집, 관리할 수 있다.

또한, 얼굴 인식 처리 장치(200)는 얼굴 인식에 필요한 기본 트레이닝 셋을 구축하기 위해, UPnP 네트워크 상에 잇는 다른 장치들에게 얼굴 인식 과정에 필요한 고유얼굴 집합을 제공하기 위한 상태 변수들을 내부적으로 관리하고 필요한 액션들을 컨트롤 포인터에 제공할 수 있다.

또한, 얼굴 인식 처리 장치(200)는 자신이 얼굴 인식 서비스를 제공하고 있음을 컨트롤 포인터에 알리는 SSDP(Simple Service Discovery Protocol) 광고(advertisement) 메시지를 UPnP 네트워크 상으로 주기적으로 전송한다. 이를 통해 UPnP 네트워크 상의 컨트롤 포인터들은 얼굴 인식 처리 장치(200)의 존재 및 얼굴 인식 처리 장치(200)에서 제공하는 서비스의 내용을 알 수 있게 된다. 얼굴 인식 처리 장치(200)의 세부 구성에 대해서는 도 4에서 상세히 후술하기로 한다.

데이터 관리 장치(300)는 트레이닝 셋을 구성하는 이미지 데이터를 관리하고, 상기 고유얼굴 집합을 기준으로 상기 이미지 데이터에 대해 계산된 가중치 벡터값(weight vector)을 관리한다.

구체적으로, 데이터 관리 장치(300)는 얼굴 인식에 필요한 트레이닝 셋의 기초 데이터가 되는 이미지 데이터를 저장, 관리하며, 얼굴 인식 과정에서 대상 이미지 및 상기 고유얼굴 집합을 기준으로 계산된 상기 대상 이미지의 가중치 벡터값 정보를 관리하고 제공할 수 있다.

또한, 데이터 관리 장치(300)는 UPnP 네트워크 상에서 얼굴 인식에 필요한 기본 트레이닝 셋 구축을 위한 기반 이미지 데이터를 제공하고, 얼굴 인식 시에 비교 대상이 되는 이미지의 특정 고유얼굴 집합을 기준으로 계산된 가중치 벡터값 정보를 제공하기 위한 상태 변수들을 내부적으로 관리하고, 필요한 액션들을 컨트롤 포인터에 제공할 수 있다.

또한, 데이터 관리 장치(300)는 자신이 제공하는 서비스를 컨트롤 포인터에 알리는 SSDP 광고 메시지를 주기적으로 전송한다. 이로 인해, 컨트롤 포인터는 UPnP 네트워크 상에서 얼굴 인식 과정에 필요한 기초 이미지 데이터와 각 이미지들의 가중치 벡터값들의 정보를 제공하는 데이터 관리 장치(300)의 존재 및 제공 서비스의 내용을 파악할 수 있다. 데이터 관리 장치(300)의 세부 구성에 대해서는 도 5에서 상세히 후술하기로 한다.

데이터 연산 장치(400)는 고유얼굴 집합을 기준으로 상기 대상 이미지의 가중치 벡터값을 계산하고, 상기 대상 이미지의 상기 가중치 벡터값과 상기 이미지 데이터에 대한 가중치 벡터값의 차이값(distance)을 계산한다.

구체적으로, 데이터 연산 장치(400)는 컨트롤 포인터와 연동하여 얼굴 인식 과정에 필요한 계산 과정인 고유얼굴(eigenface) 계산, 가중치 벡터값(weight vector) 계산 및 두 가중치 벡터값 간의 차이값(distance) 계산 등의 연산 작업을 수행할 수 있다.

또한, 데이터 연산 장치(400)는 특정 트레이닝 셋을 기준으로 하는 고유얼굴 계산을 수행하여 제공하고, 특정 고유얼굴 집합을 기준으로 하여 지정된 이미지의 가중치 벡터값을 계산하여 제공하고, 지정된 두 개의 이미지의 가중치 벡터값 간의 차이값을 계산하여 제공하기 위한 상태 변수들을 내부적으로 관리하고 필요한 액션들을 컨트롤 포인터에 제공할 수 있다.

또한, 데이터 연산 장치(400)는 자신이 제공하는 서비스를 컨트롤 포인터에 알리는 SSDP 광고 메시지를 주기적으로 전송한다. 이로 인해, 컨트롤 포인터는 UPnP 네트워크 상에서 얼굴 인식 과정에 필요한 계산 서비스를 제공하는 데이터 연산 장치(400)의 존재 및 제공 서비스의 내용을 파악할 수 있다. 데이터 연산 장치(400)의 세부 구성에 대해서는 도 6에서 상세히 후술하기로 한다.

인터넷 전화기(500)는 디스플레이 장치(100)로부터의 전화 발신 요청에 대응하여 상기 전화번호로 전화 발신한다. 구체적으로, 인터넷 전화기(500)는 컨트롤 포인터와 연동하여 인터넷을 이용하여 전화를 수발신 할 수 있는 서비스를 UPnP 네트워크 상의 다른 장치들에게 제공할 수 있다. 인터넷 전화기(500)는 VoIP/SoIP 폰, 스마트 폰, PC 폰 등을 포함할 수 있다.

다음으로, 디스플레이 장치의 세부 구성에 대해 살펴보기로 한다.

도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 디스플레이 장치의 세부 구성도이다.

도 3에 도시된 바와 같이, 디스플레이 장치(100)는 화면 표시부(110), 입력부(120) 및 컨트롤 포인터부(130)를 포함한다.

화면 표시부(110)는 디스플레이 장치(100)에 구비된 화면을 통해 이미지, 동영상 등의 멀티미디어 컨텐츠를 표시할 수 있다. 구체적으로, 화면 표시부(110)는 표시될 컨텐츠를 화면에 표시하고, 사용자에 제공되는 안내창, 조작 메뉴 등을 화면에 표시할 수 있다.

입력부(120)는 사용자가 조작하는 입력을 감지하여 이를 처리한다. 입력부(120)는 사용자에게 조작 수단을 제공하고 사용자로부터의 입력 정보를 수신할 수 있다. 입력부(120)에서 사용자에게 제공되는 입력 수단으로는 터치 액정, 버튼키 조작 등이 있다.

컨트롤 포인터부(130)는 사용자로부터 이미지 터치 입력이 발생하면, 얼굴 인식 처리 장치(200)에게 고유얼굴 집합을 요청하고, 전달 받은 고유얼굴 집합을 기준으로 하여 터치된 대상 이미지의 가중치 벡터값의 계산을 요청하고, 데이터 관리 장치(300)에 대해 이미지 데이터의 가중치 벡터값 정보의 제공을 요청할 수 있다.

또한, 컨트롤 포인터부(130)는 데이터 연산 장치(400)에 대해 상기 이미지 데이터들의 가중치 벡터값들과 상기 대상 이미지의 가중치 벡터값간의 차이값의 계산을 요청할 수 있다. 컨트롤 포인터부(130)는 상기 차이값을 이용하여 얼굴 인식을 요청 받은 대상 이미지와 동일 인물의 이미지를 판단할 수 있다.

다음으로, 얼굴 인식 처리 장치(200)의 세부 구성에 대해 살펴보기로 한다.

도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 얼굴 인식 처리 장치의 세부 구성도이다.

도 4에 도시된 바와 같이, 얼굴 인식 처리 장치(200)는 트레이닝 셋 관리부(210), 고유얼굴 집합 관리부(220), 얼굴 인식 서비스부(230), 컨트롤 서비스부(240)를 포함한다.

트레이닝 셋 관리부(210)는 UPnP 네트워크에 연결된 다수의 장치들로부터 이미지 데이터를 수집하여 고유얼굴 집합을 추출해내는데 필요한 기초 데이터 집합인 트레이닝 셋을 구축하고 관리할 수 있다.

고유얼굴 집합 관리부(220)는 트레이닝 셋 관리부(210)에서 저장된 트레이닝 셋을 기반으로 추출한 고유얼굴 집합을 관리할 수 있다.

얼굴 인식 서비스부(230)는 얼굴 인식에 필요한 기본 트레이닝 셋을 구축하기 위해, UPnP 네트워크 상에 연결되어 있는 다른 장치들에게 얼굴 인식 과정에 필요한 고유얼굴 집합을 제공하기 위한 상태 변수들을 내부적으로 관리하고 필요한 액션들을 컨트롤 포인터에 제공할 수 있다.

컨트롤 포인터부(240)는 데이터 관리 장치(300)와 연동하여 트레이닝 셋 구축을 위해 이미지 데이터를 수집하고, 데이터 연산 장치(400)와 연동하여 고유얼굴 집합을 도출해내는 기능을 수행할 수 있다.

다음으로, 데이터 관리 장치(300)의 세부 구성에 대해 설명하기로 한다.

도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터 관리 장치의 세부 구성도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 데이터 관리 장치(300)는 이미지 데이터 관리부(310), 가중치 벡터 관리부(320), 컨트롤 포인터부(330)를 포함한다.

이미지 데이터 관리부(310)는 데이터 관리 장치(300)에 저장된 이미지 데이터를 트레이닝 셋 구축을 위한 기초 데이터로 제공하기 위해 저장, 관리한다.

또한, 이미지 데이터 관리부(310)는 UPnP 네트워크에 새로운 이미지 저장 장치가 연결된 경우에, 해당 이미지 저장 장치에서 취득한 이미지 사진 파일을 전송 받아 기존의 이미지 데이터에 추가할 수 있다.

가중치 벡터 관리부(320)는 데이터 관리 장치(300)에 저장된 이미지 데이터의 특정 고유얼굴 집합을 기준으로 계산된 가중치 벡터값들을 저장, 관리한다.

컨트롤 포인터부(330)는 데이터 연산 장치(400)와 연동하여 데이터 관리 장치(300)에서 관리되는 이미지 데이터에 특정 고유얼굴 집합을 기준으로 계산한 가중치 벡터값을 계산한다.

다음으로, 데이터 연산 장치(400)의 세부 구성에 대해 설명하기로 한다.

도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 데이터 연산 장치의 세부 구성도이다.

도 6에 도시된 바와 같이, 데이터 연산 장치(400)는 가중치/차이값 계산부(410), 고유얼굴 계산부(420)를 포함한다.

가중치/차이값 계산부(410)는 지정된 고유얼굴들을 기반으로 지정된 이미지 데이터의 가중치 벡터값을 계산한다. 또한, 가중치/차이값 계산부(410)는 지정된 두 개의 가중치 벡터값의 차이값(distance)을 계산한다.

고유얼굴 계산부(420)는 지정된 트레이닝 셋에 PCA(Principal Component Analysis)를 실행하여 고유얼굴들을 계산하여 도출해낸다. 참고로, PCA란 주성분 분석 또는 주요인 분석이라고 하며, 다차원의 특징 벡터로 이루어진 데이터에 대해서 최대한 원본의 정보를 유지하면서 낮은 차원으로 차원을 축소시켜 데이터를 처리하는 방법 중 하나이다.

다음으로, 자동 전화 연결 방법을 설명하기로 한다.

도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 방법의 전체 흐름도이다.

도 7에 도시된 바와 같이, 디스플레이 장치(100)에서 한 명 이상의 인물을 포함한 사진이 출력되어 화면에 표시되고(S702), 사용자가 사진 내의 특정 위치를 디스플레이 장치(100)의 터치스크린을 이용하여 터치한다(S704).

사용자가 선택한 사진 파일의 헤더 내에서 인물 정보를 찾은 경우에는(S706), 터치 위치가 해당 인물 정보에 저장된 인물의 얼굴 위치 정보에 포함되는지 여부를 판단하여(S708), 포함되는 경우에는 얼굴 위치 정보에 대응되는 인물 정보로부터 전화번호 등의 연락처 정보를 추출한다(S710). 터치 위치가 얼굴 위치 정보에 포함되지 않는 경우에는 수신한 터치 입력을 무시하고 다시 사용자의 터치 입력을 수신 대기할 수 있고, 또는 얼굴 인식 과정을 통해 얼굴을 검출할 수 있다(S712).

사용자가 선택한 사진 파일의 헤더 내에서 인물 정보를 찾지 못한 경우에도(S706), 얼굴 인식 과정을 통해 얼굴을 검출할 수 있다(S712).

터치 위치가 얼굴 영역에 해당되지 않으면(S714), 사용자의 입력이 정확하지 않았다고 판단하여 수신한 터치 입력을 무시하고 다시 사용자의 터치 입력을 수신 대기할 수 있다.

터치 위치가 얼굴 영역에 해당되면(S714), 얼굴 인식 과정을 통해 관리중인 이미지 데이터로부터 터치된 얼굴과 가장 유사한 이미지 데이터를 선택하고, 선택된 이미지 데이터에 전달된 얼굴 인식 정보를 추출한다(S716).

선택된 이미지 데이터에 포함된 얼굴 인식 정보에서 전화번호를 추출한다. 이때, 이미지 데이터의 얼굴 인식 정보에 전화번호가 없는 경우에는(S718), 디스플레이 장치(100) 또는 인터넷 전화기(500)의 화면에 해당 이미지에 대한 전화번호를 수동으로 추가할 수 있는 메뉴 입력창을 팝업 또는 다른 방식으로 띄워서, 사용자가 전화번호를 직접 입력하도록 유도할 수 있다(S722).

이후, 사용자가 터치한 이미지 사진 파일의 헤더에 상기 이미지 데이터에서 추출된 얼굴 인식 정보를 저장한다(S720).

이후, UPnP 네트워크 상에 연결된 장치 중에서 전화 서비스를 제공하는 인터넷 전화기(500)를 검색하여, 해당 인터넷 전화기(500)로 상기 추출된 전화번호에 대해 전화 발신 요청을 한다(S724). 발신 요청을 받은 인터넷 전화기(500)는 해당 전화번호로 전화를 발신한다(S726).

다음으로, UPnP 네트워크에 연결된 여러 장치들로부터 얼굴 인식 기술에 사용되는 기초 데이터를 통합하여 구성하는 방법을 설명하기로 한다.

도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서 다수의 장치들에 분산된 이미지 데이터를 통합하여 얼굴 인식 기술에 사용되는 기초 데이터를 구성하는 방법을 설명하기 위한 세부 흐름도이다.

UPnP 네트워크 상에 연결된 다수의 장치들은 각각 다른 인물 이미지 파일을 포함하고 있으며, 본 발명의 자동 전화 연결 시스템은 각각의 장치에 분산되어 있는 지인들의 얼굴이 포함된 사진들을 취합하여 얼굴 인식 서비스를 위한 기초 이미지 데이터로 통합 활용한다.

도 8에서는 새로운 장치가 네트워크에 연결된 경우에, 새로운 장치로부터 새로운 이미지 파일을 검색하여, 이를 기존에 데이터 관리 장치(300)에서 관리하고 있는 이미지 데이터들에 추가하여 관리하는 방법을 설명하고 있다.

새로운 이미지 저장 장치가 네트워크에 연결되면, 얼굴 인식 처리 장치(200)의 컨트롤 포인터부(240)는 이를 감지하고(S802), 연결된 장치로부터 새로운 인물 이미지 파일을 검색하여 취득한다(S804). 이후, 얼굴 인식 처리 장치(200)는 취득한 새로운 이미지 파일을 데이터 관리 장치(300)로 전달하여 저장하도록 지시한다(S806).

이후, 얼굴 인식 처리 장치(200)는 취득한 이미지를 포함하여 트레이닝 셋을 갱신하고(S808), 갱신된 트레이닝 셋을 이용하여 고유얼굴 계산을 다시 할 것을 데이터 연산 장치(400)에게 요청한다(S810). 데이터 연산 장치(400)는 전달 받은 트레이닝 셋을 기초로 새롭게 고유얼굴 계산을 수행하고(S812), 계산된 고유얼굴 정보를 얼굴 인식 처리 장치(200)에 제공한다(S814). 얼굴 인식 처리 장치(200)는 전송 받은 고유얼굴 정보를 반영하여 고유얼굴 집합을 갱신한다(S816).

이후, 데이터 관리 장치(300)는 새로운 이미지 데이터가 추가될 때마다(S818), 얼굴 인식 처리 장치(200)에게 가장 최근에 갱신된 고유얼굴 집합의 제공을 요청하여(S820), 갱신된 고유얼굴 집합을 전달받고(S822), 상기 전달 받은 고유얼굴 집합을 기준으로 하여, 이미지 데이터들에 대해 가중치 벡터값 계산을 다시 할 것을 요청하여(S824), 계산된 가중치 벡터값들을 전달받아서(S828), 이를 저장한다(S830).

다음으로, 분산 환경에서의 얼굴 인식 방법을 설명하기로 한다.

도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른, 분산 환경에서의 얼굴 인식 방법을 설명하기 위한 세부 흐름도이다.

도 9에 도시된 바와 같이, 사용자로부터 터치 입력을 받은 경우에, 해당 사진에서 인물 정보를 검색하지 못한 경우에는, 얼굴 인식 과정을 통해 선택된 사진의 인물 정보를 데이터 관리 장치(300)가 관리 중인 지인들의 이미지 데이터들과 비교하여 해당 인물을 찾는 과정을 수행할 수 있다.

우선, 디스플레이 장치(100)의 컨트롤 포인터부(130)는 얼굴 인식 처리 장치(200)에게 고유얼굴 집합의 제공을 요청하고(S902), 얼굴 인식 처리 장치(200)는 디스플레이 장치(100)로부터의 고유얼굴 제공 요청에 응답하여 고유얼굴 집합을 상기 디스플레이 장치(100)로 제공한다(S904).

이후, 디스플레이 장치(100)의 컨트롤 포인터부(130)는 제공 받은 고유얼굴 집합을 기준으로 하여, 데이터 연산 장치(400)에게 사용자가 선택한 대상 이미지에 대하여 가중치 벡터값의 계산을 요청하고(S906), 데이터 연산 장치(400)는 상기 요청을 받아서 전송 받은 대상 이미지에 대해 가중치 벡터값 계산을 수행하고(S908), 계산된 가중치 벡터값을 디스플레이 장치(100)에 제공한다(S910).

한편, 디스플레이 장치(100)는 데이터 관리 장치(300)에게 관리 중인 이미지 데이터들의 가중치 벡터값 집합의 제공을 요청하고(912), 데이터 관리 장치(300)로부터 가중치 벡터값 집합을 제공받는다(S914).

이후, 디스플레이 장치(100)는 상기 제공받은 가중치 벡터값 집합과 상기 대상 이미지에 대한 가중치 벡터값과의 차이값 계산을 데이터 연산 장치(400)에 요청하고(S916), 데이터 연산 장치(400)는 상기 가중치 벡터값 집합과 상기 대상 이미지에 대한 가중치 벡터값을 이용하여 각 이미지 데이터들과의 차이값을 계산하여(S918), 계산 결과인 차이값을 디스플레이 장치(100)에 전송한다(S920).

디스플레이 장치(100)는 전송 받은 차이값들 중에서 가장 작은 차이값을 가지는 이미지 데이터를 결정하고, 결정된 이미지 데이터의 차이값이 일정값보다 작은 경우에만 해당 이미지 데이터와 사용자가 선택한 사진의 인물이 동일 인물인 것으로 판단한다.

이후, 디스플레이 장치(100)는 동일 인물로 판단된 이미지 데이터로부터 얼굴 인식 정보를 검사하여 해당 상대방에 대한 전화번호를 추출하고(S922), 인터넷 전화기(500)에게 해당 전화번호로 발신 요청을 하고(S924), 인터넷 전화기(500)는 지시 받은 전화번호로 발신한다(S926).

이와 같은 구성을 통해서, 분산 환경 네트워크 내의 다수의 장치에 분산되어 있는 지인들의 전화번호 등의 인물정보를 자동으로 취합하여 이미지와 전화번호를 매칭시켜 통합 관리할 수 있는 효과가 있다. 또한, 분산 환경 네트워크 상의 모든 장치들에 나뉘어 있는 인물 이미지 및 전화번호 정보를 자동으로 통합함으로써 어떤 장치에서도 이미지를 클릭하는 것 만으로도 해당 인물에게 자동으로 전화를 걸 수 있는 서비스를 제공하는 효과를 얻을 수 있다.

본 발명의 일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비 휘발성 매체, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비 휘발성, 분리형 및 비 분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.

전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.

본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.

Claims (13)

1. 분산 환경에서 얼굴 인식 기술을 이용한 자동 전화 연결 시스템에 있어서,
   사용자로부터의 대상 이미지 선택 입력에 응답하여 상기 대상 이미지에 대한 얼굴 인식을 요청하는 디스플레이 장치;
   새로운 이미지 저장 장치가 분산 환경 네트워크에 연결된 경우에 상기 이미지 저장 장치로부터 새로운 이미지 데이터를 취득하여 트레이닝 셋(training set)을 갱신하고, 갱신된 트레이닝 셋을 이용하여 갱신된 고유얼굴(eigenface) 집합을 관리하는 얼굴 인식 처리 장치;
   상기 트레이닝 셋을 구성하는 이미지 데이터를 관리하고, 상기 고유얼굴 집합을 기준으로 상기 이미지 데이터에 대해 계산된 가중치 벡터값(weight vector)을 관리하는 데이터 관리 장치; 및
   상기 고유얼굴 집합을 기준으로 상기 대상 이미지의 가중치 벡터값을 계산하고, 상기 대상 이미지의 상기 가중치 벡터값과 상기 이미지 데이터에 대한 가중치 벡터값의 차이값(distance)을 계산하는 데이터 연산 장치;
   를 포함하며,
   상기 디스플레이 장치는 상기 차이값이 기 설정된 값보다 작은 이미지 데이터를 상기 대상 이미지에 대응되는 대상자로 선택하고, 상기 대상자에 대한 전화 발신 요청을 하는 것인, 자동 전화 연결 시스템.
   
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 디스플레이 장치로부터의 전화 발신 요청에 대응하여 상기 전화번호로 발신하는 인터넷 전화기를 더 포함하는 자동 전화 연결 시스템.
   
3. 제 1 항에 있어서,
   상기 얼굴 인식 처리 장치는 상기 디스플레이 장치로부터의 고유얼굴 제공 요청에 응답하여 상기 고유얼굴 집합을 상기 디스플레이 장치로 전송하는 것인 자동 전화 연결 시스템.
   
4. 제 3 항에 있어서,
   상기 데이터 연산 장치는 상기 디스플레이 장치로부터의 가중치 벡터값 계산 요청에 응답하여 상기 대상 이미지에 대한 가중치 벡터값을 계산하고, 계산된 가중치 벡터값을 상기 디스플레이 장치로 전송하는 것인 자동 전화 연결 시스템.
   
5. 제 4 항에 있어서,
   상기 데이터 관리 장치는 상기 디스플레이 장치로부터의 가중치 벡터값 제공 요청에 응답하여 상기 이미지 데이터에 대한 가중치 벡터값을 상기 디스플레이 장치로 전송하는 것인 자동 전화 연결 시스템.
   
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 데이터 연산 장치는 상기 디스플레이 장치로부터의 차이값 제공 요청에 응답하여 상기 이미지 데이터에 대한 가중치 벡터값과 상기 대상 이미지에 대한 가중치 벡터값의 차이값을 계산하여 상기 디스플레이 장치로 전달하는 것인 자동 전화 연결 시스템.
   
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 대상자에 대응되는 인물 정보에서 등록된 전화번호를 검색하여, 등록된 전화번호가 있는 경우에 상기 전화번호로 전화 발신 요청을 하고, 등록된 전화번호가 없는 경우에 상기 디스플레이 단말에 전화번호 추가 메뉴를 표시하는 것인 자동 전화 연결 시스템.
   
8. 제 1 항에 있어서,
   상기 전화 발신이 연결된 경우에 상기 대상 이미지 파일에 상기 상대방의 전화번호를 저장하고, 상기 대상 이미지가 다시 선택된 경우에 상기 저장된 전화번호에 대해 전화 발신 요청을 하는 것인 자동 전화 연결 시스템.
   
9. 분산 환경에서 얼굴 인식 기능을 이용한 자동 전화 연결 방법에 있어서,
   분산 환경 네트워크에 새로운 이미지 저장 장치가 연결되는 것을 감지하여 상기 이미지 저장 장치로부터 새로운 이미지 파일을 검색하는 단계,
   상기 검색된 이미지 파일을 이미지 데이터에 추가하여 트레이닝 셋을 갱신하고, 상기 트레이닝 셋을 이용하여 고유얼굴 집합을 갱신하는 단계,
   사용자로부터의 대상 이미지 선택 입력에 대응하여 디스플레이 장치가 상기 대상 이미지에 저장된 전화번호를 검색하고, 저장된 전화번호가 있는 경우에 인터넷 전화기로 상기 저장된 전화번호로 발신 요청을 하는 단계,
   저장된 전화번호가 없는 경우에 상기 디스플레이 장치가 상기 대상 이미지에 대한 얼굴 인식 작업을 요청하는 단계,
   상기 요청에 응답하여 상기 대상 이미지에 대한 얼굴 인식 작업을 수행하여 얼굴 인식 정보를 취득하는 단계 및
   상기 얼굴 인식 정보에 연결되는 전화번호를 검색하고, 연결된 전화번호가 있는 경우에 상기 인터넷 전화기로 상기 연결된 전화번호로 발신 요청을 하는 단계
   를 포함하는 자동 전화 연결 방법.
   
10. 제 9 항에 있어서,
    상기 얼굴 인식 작업을 수행하여 얼굴 인식 정보를 취득하는 단계는,
    상기 디스플레이 장치가 얼굴 인식 처리 장치에게 상기 고유얼굴 집합을 요청하여 전달받는 단계,
    상기 디스플레이 장치가 데이터 연산 장치에게 상기 고유얼굴 집합을 기준으로 상기 대상 이미지의 가중치 벡터값의 계산을 요청하여 전달받는 단계,
    상기 디스플레이 장치가 데이터 관리 장치에게 상기 고유얼굴 집합을 기준으로 하는 이미지 데이터의 가중치 벡터값의 제공을 요청하여 전달받는 단계,
    상기 디스플레이 장치가 상기 데이터 연산 장치에게 상기 대상 이미지의 가중치 벡터값과 상기 이미지 데이터의 가중치 벡터값과의 차이값의 계산을 요청하여 전달받는 단계,
    상기 차이값이 기 설정된 값보다 작은 이미지 데이터를 상기 대상 이미지에 대응되는 대상자로 선택하는 단계를 포함하는 것인 자동 전화 연결 방법.
    
11. 제 9 항에 있어서,
    상기 저장된 전화번호로 발신 요청을 하는 단계 및 상기 연결된 전화번호로 발신 요청을 하는 단계는,
    발신 요청이 성립된 경우에 발신된 전화번호를 상기 인터넷 전화기의 전화번호 목록에 저장하는 단계를 더 포함하는 것인 자동 전화 연결 방법.
    
12. 제 9 항에 있어서,
    상기 얼굴 인식 정보를 상기 대상 이미지에 저장하는 단계를 더 포함하는 것인 자동 전화 연결 방법.
    
13. 제 9 항에 있어서,
    상기 얼굴 인식 작업으로 추출된 얼굴 영역을 상기 인터넷 전화기의 전화번호 목록의 프로필 사진으로 등록하는 단계를 더 포함하는 것인 자동 전화 연결 방법.
    

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