KR20130120810A

KR20130120810A - 영상 인식 방법 및 장치

Info

Publication number: KR20130120810A
Application number: KR1020120043971A
Authority: KR
Inventors: 최동욱; 김석순; 남궁보람; 이미선
Original assignee: 삼성전자주식회사
Priority date: 2012-04-26
Filing date: 2012-04-26
Publication date: 2013-11-05
Also published as: EP2658242A3; CN103379282A; EP2658242B1; US9049379B2; EP2658242A2; ES2768252T3; US20130286256A1; US9684819B2; US20150261997A1; KR101884337B1; CN103379282B

Abstract

본 발명은 초점이 맞춰진 특정 피사체에 대한 서로 다른 배율로 촬영된 영상들을 획득하는 과정과, 상기 획득된 영상들간의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하는 과정; 및 상기 비교 결과에 따라 상기 피사체가 실제인지를 판단하는 과정을 포함하는 영상 인식 방법을 제공한다.

Description

영상 인식 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR RECOGNIZING IMAGES}

본 발명은 영상을 인식하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

근래 들어 전자 장치, 특히 휴대용 전자 장치는 사용자의 욕구에 부응하여 다양한 기능을 수반하도록 개발되고 있다. 예를 들어, 이동 통신 단말기의 경우 상대방과의 기본적인 통화 기능 이외에 MP3 음원을 이용하여 다양한 음악을 청취할 수 있으며, 무선 인터넷 망을 이용하여 웹 서핑을 즐길 수 있으며, 이를 이용하여 다양한 프로그램을 다운받아서 사용할 수 있게 되었다. 또한, 적어도 하나의 고화소 촬상 소자(카메라 렌즈 어셈블리)를 구비하여 소망하는 특정 피사체를 촬영할 수 있게 되었다. 최근에는 스틸 사진을 물론 동영상, 특히 입체 영상 촬영 기능이 보편화되고 있는 추세이다.

특히, 최근 들어, 유비쿼터스 환경이 조성되기 시작하면서, 상술한 전자 장치들은 촬영된 특정 피사체를 인식할 수 있는 기술이 보편적으로 개발되고 있는 실정이다. 특히 이러한 피사체 인식 중 생체인식의 한 분야로 얼굴 인식을 적용하기에 이르렀다. 상술한 전자 장치에 의한 얼굴 인식은 얼굴의 대칭적 구조, 생김새, 머리카락, 눈의 색상, 얼굴 근육의 움직임 등을 분석하여 얼굴의 특징을 알아내는 작업을 말한다. 얼굴 인식의 응용 분야는 다양한데, 예컨대, 여권, 신용카드 등을 대체하는 신원확인용으로 사용될 수 있으며, 출퇴근 관리, 출입문 통과, 비밀번호 대체 등의 보안용으로도 사용될 수 있다. 또한, 얼굴 인식은 범죄 용의자 검색, 우범지대 감시 등의 치안용으로도 활용 가능하다. 게다가, 얼굴 인식은 자신과 닮은꼴을 찾을 수 있는 유희용 스마트폰 애플리케이션에도 응용되고 있다. 따라서 이러한 얼굴 인식 기능은 별도의 무언가를 기억하거나 소지할 필요가 없다는 편의성을 가지고 있다.

하지만, 일반적으로 전자 장치는 얼굴을 이차원적 영상으로 촬영하고 촬영한 영상을 가지고 얼굴 인식을 수행하는데, 촬영하는 얼굴이 실제가 아니고 사진/동영상 속 얼굴이더라도 얼굴 인식을 적용하고 있고 이러한 점은 보안의 취약성을 드러낸다.

예를 들어, 피사체로써 특정 얼굴에 대한 인식 정보를 암호화하여 사용하고 있을 경우, 다른 사용자는 실제 촬영되고 있는 얼굴이 아닌 해당 인물의 사진을 촬영하는 것만으로도 암호를 해독할 수 있는 문제점이 발생하게 된다.

상술한 문제점을 해결하기 위한 안출된 것으로서, 본 발명의 목적은 특정 피사체의 인식 보안을 개선하기 위한 영상 인식 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 다른 목적은 카메라로 촬영하고 있는 피사체가 실제 피사체인지 또는 사진/동영상 속 피사체인지를 식별하는 영상 인식 방법 및 장치를 제공하는데 있다. 본 발명의 또 다른 목적은 카메라로 촬영하고 있는 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하는 영상 인식 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 사진/동영상 속 피사체가 아닌 실제 피사체를 촬영한 영상을 인물 인식에 선별하여 적용할 수 있는 인물 인식 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

상기 과제를 해결하기 위한 제1견지로서, 본 발명은 초점이 맞춰진 특정 피사체에 대한 서로 다른 배율로 촬영된 영상들을 획득하는 과정과, 상기 획득된 영상들간의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하는 과정 및 상기 비교 결과에 따라 상기 피사체가 실제인지를 판단하는 과정을 포함하는 영상 인식 방법을 제공한다.

상기 과제를 해결하기 위한 제2견지로서, 본 발명은 카메라 시스템과, 적어도 하나 이상의 프로세서와, 메모리 및 상기 메모리에 저장되며, 상기 적어도 하나 이상의 프로세서에 의하여 실행 가능하도록 구성되는 적어도 하나 이상의 모듈을 포함하되, 상기 모듈은 상기 카메라 시스템으로부터 초점이 맞춰진 특정 피사체에 대한 서로 다른 배율로 촬영된 영상들을 획득하고, 상기 획득된 영상들간의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하며, 상기 비교 결과에 따라 상기 피사체가 실제인지를 판단하는 영상 인식 장치를 제공한다.

본 발명은 카메라로 촬영하고 있는 피사체가 실제 피사체인지 사진/동영상 속 피사체인지를 명확히 식별하여 적용할 수 있기 때문에 이를 이용한 안전한 보안 설정이 가능하다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록 구성도;
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 방법의 순서도;
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 영상들로부터 촬영한 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하는 도 2의 203 단계의 순서도;
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따라 영상들로부터 촬영한 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하는 도 2의 203 단계의 순서도;
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따라 영상들로부터 촬영한 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하는 도 2의 203 단계의 순서도;
도 6a 내지 6d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 방법을 묘사하는 도면 및
도 7a 내지 7d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 방법을 묘사하는 도면.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 동작 원리를 상세히 설명한다. 하기에서 본 발명을 설명에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.

본 발명을 설명함에 있어서, 이동 통신 단말기를 도시하고 이를 이용한 얼굴 인식 방법 및 장치에 대하여 기술하고 있다. 그러나 이에 국한되지 않는다. 예컨대, 피사체 촬영을 위한 적어도 하나의 카메라 렌즈 어셈블리(촬상 소자)를 포함하는 다양한 전자 장치에 적용 가능하다. 더욱이, 본 발명에서는 촬영한 영상속 인물의 얼굴 인식에 대하여 기술하고 있으나, 인물뿐만 아니라 사물, 동물 등 다양한 피사체의 인식에 적용될 수 있음은 자명하다.

본 발명은 인물 인식의 보안을 개선하기 위한 영상 인식 방법 및 장치를 제공하고자 한다. 본 발명의 일 실시 예는 카메라로 촬영하고 있는 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하고, 실제 인물을 촬영하는 영상을 인물 인식에 적용하고 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 블록 구성도이다. 이러한 전자 장치(100)는, 휴대용 전자 장치(portable electronic device)일 수 있으며, 휴대용 단말기(portable terminal), 이동 전화(mobile phone), 이동 패드(mobile pad), 미디어 플레이어(media player), 태블릿 컴퓨터(tablet computer), 핸드헬드 컴퓨터(handheld computer) 또는 PDA(Personal Digital Assistant)와 같은 장치일 수 있다. 또한, 이러한 장치들 중 두 가지 이상의 기능을 결합한 장치를 포함하는 임의의 전자 장치일 수도 있다.

전자 장치(100)는 메모리(110), 프로세서 유닛(processor unit)(120), 제1무선통신 서브시스템(130), 제2무선통신 서브시스템(131), 외부 포트(160), 오디오 서브시스템(150), 스피커(151), 마이크로폰(152), 입출력(IO, Input Output) 시스템(170), 플렉시블 디스플레이(180) 및 기타 입력 또는 제어 장치(190)를 포함한다. 메모리(110)와 외부 포트(160)는 다수 개 구성될 수 있다.

프로세서 유닛(120)은 메모리 인터페이스(121), 하나 이상의 프로세서 (122) 및 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(123)를 포함한다. 프로세서 유닛(120) 전체를 가리켜 프로세서라고 부르기도 한다. 메모리 인터페이스(121), 하나 이상의 프로세서(122) 및/또는 주변장치 인터페이스(123)는 별개의 구성 요소일 수 있거나 하나 이상의 집적화된 회로에 구성될 수 있다.

프로세서(122)는 여러 가지의 소프트웨어 프로그램을 실행하여 전자 장치(100)를 위한 여러 기능을 수행하며, 음성 통신, 영상 통신 및 데이터 통신을 위한 처리 및 제어를 수행한다. 또한, 이러한 통상적인 기능에 더하여, 프로세서(122)는 메모리(110)에 저장되어 있는 소프트웨어 모듈(명령어 세트)을 실행하여 그 모듈에 대응하는 여러 기능을 수행한다. 또한, 이러한 통상적인 기능에 더하여, 프로세서(122)는 메모리(110)에 저장되어 있는 특정한 소프트웨어 모듈(명령어 세트)을 실행하여 그 모듈에 대응하는 특정한 여러 가지의 기능을 수행하는 역할도 한다. 즉, 프로세서(122)는 메모리(110)에 저장된 소프트웨어 모듈들과 연동하여 본 발명의 실시 예의 방법을 수행한다.

프로세서(122)는 하나 이상의 데이터 프로세서, 이미지 프로세서, 또는 코덱(CODEC)을 포함할 수 있다. 전자 장치(100)는 데이터 프로세서, 이미지 프로세서 또는 코덱을 별도로 구성할 수도 있다. 주변 장치 인터페이스(123)는 전자 장치(100)의 입출력 서브시스템(170) 및 여러 주변 장치들을 프로세서(122)에 연결시킨다. 게다가, 주변 장치 인터페이스(123)는 전자 장치(100)의 입출력 서브시스템(170) 및 여러 주변 장치들을 메모리 인터페이스(121)를 통해 메모리(110)에 연결시킨다.

특히, 본 발명에 따라 프로세서(122)는 피사체 인식을 위하여 카메라 모듈(116)을 제어한다. 이러한 카메라 모듈(116)은 하기에서 더욱 상세히 설명될 것이다. 전자 장치(100)의 다양한 구성요소들은 하나 이상의 통신 버스(참조번호 미기재) 또는 스트림 라인(참조번호 미기재)을 통해서 연결될 수 있다.

외부 포트(160)는 전자 장치(100)를 다른 전자 장치로 직접 연결하거나, 네트워크(예컨대, 인터넷, 인트라넷, 무선 LAN 등)를 통하여 다른 전자 장치로 간접적으로 연결한다. 예컨대, 외부 포트(160)는 USB(Universal serial Bus) 포트 또는 FIREWIRE 포트 등을 가리키며, 이들에 국한하지 않는다.

움직임 센서(191) 및 광 센서(192)는 주변장치 인터페이스(123)에 연결되어 여러 가지 기능을 가능하게 한다. 예컨대, 움직임 센서(191) 및 광 센서(192)는 주변장치 인터페이스(123)에 연결되고 전자 장치(100)의 움직임을 감지하거나 외부 빛을 감지할 수 있다.

카메라 서브시스템(193)은 사진 및 비디오 클립 레코딩 등의 카메라 기능을 수행할 수 있다. 광 센서(192)는 카메라 서브시스템(193)을 위한 CCD(charged coupled device) 디바이스 또는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 디바이스가 될 수 있다.

특히, 본 발명의 일 실시 예에 따라 카메라 서브 시스템(193)은 프로세서(122)가 실행하는 카메라 모듈(116)에 따라 하드웨어적인 구성의 변경, 예컨대, 렌즈 이동, 조리개의 F수 등을 조절한다.

제1 및 제2 무선 통신 서브시스템들(130, 131)은 통신을 가능하게 한다. 제1 및 제2 무선 통신 서브시스템들(130, 131)은 무선 주파수(radio frequency) 수신기 및 송수신기 및/또는 광(예컨대, 적외선) 수신기 및 송수신기를 포함할 수 있다. 제1 통신 서브시스템(130)과 제2 통신 서브시스템(131)은 통신 네트워크에 따라 구분할 수 있다. 예컨대, 제1 통신 서브시스템(130)과 제2통신 서브시스템(131)은 GSM(Global System for Mobile Communication) 네트워크, EDGE(Enhanced Data GSM Environment) 네트워크, CDMA(Code Division Multiple Access) 네트워크, W-CDMA(W-Code Division Multiple Access) 네트워크, LTE(Long Term Evolution) 네트워크, OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 네트워크, Wi-Fi(Wireless Fidelity) 네트워크, WiMax 네트워크 또는/및 Bluetooth 네트워크 중 하나를 통해 동작하도록 설계될 수 있다.

오디오 서브시스템(150)은 스피커(151) 및 마이크로폰(152)에 연결되어 음성 인식, 음성 복제, 디지털 레코딩(recording) 및 통화 기능 등의 오디오의 입력과 출력을 담당한다. 즉, 오디오 서브시스템(150)은 스피커(151) 및 마이크로폰(152)을 통해 사용자와 소통(communication) 한다. 오디오 서브시스템(150)은 프로세서 유닛(120)의 주변장치 인터페이스(123)를 통하여 데이터 신호를 수신하고, 수신한 데이터 신호를 전기 신호로 변환하며, 변환한 전기 신호를 스피커(151)로 제공한다. 스피커(151)는 전기 신호를 가청 주파수 대역으로 변환하여 출력한다. 마이크로폰(152)은 인물이나 기타 다른 음원(sound source)들로부터 전달된 음파를 전기 신호로 변환한다. 오디오 서브시스템(150)은 마이크로폰(152)으로부터 전기 신호를 수신하고, 수신한 전기 신호를 오디오 데이터 신호로 변환하며, 변환한 오디오 데이터 신호를 주변 인터페이스(123)로 전송한다. 오디오 서브시스템(150)은 탈부착 가능한(attachable and detachable) 이어폰(ear phone), 헤드폰(head phone) 또는 헤드셋(head set)을 포함할 수 있다.

입출력(I/O, Input/Output) 서브시스템(170)은 플렉시블 디스플레이 제어기(171) 및/또는 기타 입력 제어기(172)를 포함한다. 플렉시블 디스플레이(180)는 늘어남, 줄어듦, 휨, 접힘, 비틀림, 구부림 및 펴짐 중 적어도 하나의 변형을 허용한다. 플렉시블 디스플레이 제어기(171)는 플렉시블 디스플레이(180)에 연결되고 플렉시블 디스플레이(180)의 변형에 따른 영상 출력을 제어한다. 플렉시블 디스플레이(180)와 플렉시블 디스플레이 제어기(171)는 용량성, 저항성, 적외선 및 표면 음향파 기술뿐만 아니라 기타 근접 센서 배열 또는 기타 요소들을 포함하는 임의의 멀티 터치 감지 기술을 더 적용할 수 있다. 기타 입력 제어기(172)는 기타 입력/제어 장치들(190)에 결합될 수 있다. 기타 입력/제어 장치들(190)은 볼륨 제어를 위한 업/다운 버튼을 포함할 수 있다. 이 밖에도, 기타 입력/제어 장치들(190)은 해당 기능을 제공하는 푸시 버튼(push button), 로커 버튼(locker button), 로커(locker) 스위치, 섬 휠(thumb-wheel), 다이얼(dial), 스틱(stick), 및 스타일러스 등의 포인터 장치 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

플렉시블 디스플레이(180)는 전자 장치(100)와 사용자 간의 입력 및 출력 인터페이스를 제공한다. 예컨대, 플렉시블 디스플레이(180)는 터치 감지 기술을 적용하고 사용자의 터치 입력을 전자 장치(100)로 전달하고, 전자 장치(100)로부터 제공되는 시각 정보(예컨대, 텍스트, 그래픽, 비디오 등)를 사용자에게 보여준다.

메모리(110)는 메모리 인터페이스(121)에 연결되는데, 하나 이상의 자기 디스크 저장 장치와 같은 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 메모리, 하나 이상의 광 저장 장치 및/또는 플래시 메모리(예컨대, NAND, NOR)를 포함한다.

메모리(110)는 소프트웨어를 저장하는데, 소프트웨어는 운영 체제(operating system)(111) 모듈, 통신 모듈(112), 그래픽 모듈(113), 사용자 인터페이스 모듈(114) 및 CODEC 모듈(115), 카메라 모듈(116), 하나 이상의 애플리케이션 모듈(117) 등을 포함한다. 모듈(module)이란 용어는 명령어들의 집합 또는 명령어 세트(instruction set) 또는 프로그램으로 표현하기도 한다.

운영 체제 소프트웨어(111)은 WINDOWS, LINUX, 다윈(Darwin), RTXC, UNIX, OS X, 또는 VxWorks와 같은 내장 운영 체제를 가리키며, 일반적인 시스템 작동(system operation)을 제어하는 여러 가지의 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 이러한 일반적인 시스템 작동의 제어는 메모리 관리 및 제어, 저장 하드웨어(장치) 제어 및 관리, 전력 제어 및 관리 등을 포함한다. 게다가, 운영 체제 소프트웨어는 여러 가지의 하드웨어(장치)와 소프트웨어 구성요소(모듈) 사이의 통신을 원활하게 하는 기능도 수행한다.

통신 모듈(112)은, 무선통신 서브시스템(130, 131) 또는 외부 포트(160)를 통해 컴퓨터, 서버 및 휴대용 단말기 등의 상대 전자 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

그래픽 모듈(113)은 플렉시블 디스플레이(180)상에 그래픽을 제공하고 표시하기 위한 여러 가지 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 그래픽(graphics)이란 용어는 텍스트(text), 웹 페이지(web page), 아이콘(icon), 디지털 이미지(digital image), 비디오(video), 애니메이션(animation) 등을 가리킨다.

사용자 인터페이스 모듈(114)은 사용자 인터페이스에 관련한 여러 가지 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 게다가, 사용자 인터페이스 모듈(114)는 사용자 인터페이스의 상태가 어떻게 변경되는지와, 사용자 인터페이스 상태의 변경이 어떤 조건에서 이루어지는지 등에 대한 내용을 포함한다.

코덱(CODEC) 모듈(115)은 비디오 파일의 인코딩 및 디코딩 관련한 소프트웨어 구성요소를 포함한다.

카메라 모듈(116)은 카메라 관련 프로세스 및 기능들을 가능하게 하는 카메라 관련 소프트웨어 구성요소를 포함한다. 게다가, 본 발명의 일 실시 예에 따라 카메라 모듈(116)은 촬영된 영상속 특정 피사체가 실제 피사체인지 사진/동영상 속 피사체인지를 식별할 수 있다. 더욱 바람직하게도, 카메라 모듈(116)은 인물 인식에 적용하기 위하여 촬영하는 영상 속 인물이 실제 인물인지 사진/동영상 속 인물인지 식별할 수 있다. 예컨대, 카메라 모듈(116)은 특정 피사체에 초점을 맞춘 상태에서 배율이 조절된 다수의 영상들을 획득하고, 획득된 영상들로부터 피사체가 실제 피사체인지 사진/동영상 속 피사체인지 식별할 수 있다. 더욱 바람직하게도, 카메라 모듈(116)은 영상속의 특정 인물에 초점을 맞춘 상태에서 배율이 조절된 다수의 다수의 영상들을 획득하고, 획득된 영상들로부터 인물이 실제 인물인지 사진/동영상 속 인물인지 여부를 식별할 수 있다.

이하, 카메라 모듈(116)에 의해 촬영되는 영상 속의 특정 인물에 대한 인식에 대하여 기술하고 있으나, 특정 인물 대신 사물, 동물 등 다양한 피사체로 대체될 수 있음은 자명하다.

카메라 모듈(116)은 다음의 세 가지로 인물이 실제 인물인지 사진/동영상 속 인물인지 여부를 식별할 수 있다.

첫째, 카메라 모듈(116)은 상술한 다수의 배율로 촬영된 영상들에서 인물 영역들과 배경 영역을 추출하고 추출한 인물 영역들과 배경 영역들 간의 콘트라스트 차이가 있는지 여부를 식별한다. 카메라 모듈(116)은 인물 영역들과 배경 영역들 간의 콘트라스트 차이가 없는 경우, 촬영된 인물이 사진/동영상 속 인물이라고 결정하고, 인물 영역들과 배경 영역들 간의 콘트라스트 차이가 있는 경우 촬영된 인물이 실제 인물이라고 결정한다.

둘째, 카메라 모듈(116)은 상술한 다수의 배율로 촬영된 영상들 중 적어도 하나의 영상에서 사진/동영상만이 가지는 고유의 테두리(윤곽선)가 검출되는지 여부를 식별한다. 따라서, 카메라 모듈(116)은 영상들 중 적어도 하나의 영상에서 사진/동영상의 테두리(윤곽선)가 검출되는 경우 촬영된 인물이 사진/동영상 속 인물이라고 결정하고, 영상들 중 적어도 하나의 영상에서 사진/동영상의 테두리(윤곽선)가 검출되지 않는 경우 촬영된인물이 실제 인물이라고 결정한다.

셋째, 카메라 모듈(116)은 상술한 다수의 배율로 촬영된 영상들에서 인물 영역들과 배경 영역들을 추출하고 추출한 인물 영역들과 배경 영역들 간의 콘트라스트 차이가 있는지 여부를 식별한다. 게다가, 카메라 모듈(116)은 획득된 영상들 중 적어도 하나의 영상에서 사진/동영상의 테두리(윤곽선)가 검출되는지 여부를 식별한다. 카메라 모듈(116)은 인물 영역들과 배경 영역들 간의 콘트라스트 차이가 없고, 영상들 중 적어도 하나의 영상에서 사진/동영상의 테두리(윤곽선)가 검출되는 경우 인물이 사진/동영상 속 인물이라고 결정한다. 게다가, 카메라 모듈(116)은 인물 영역들과 배경 영역들 간의 콘트라스트 차이가 없고, 영상들 중 적어도 하나의 영상에서 사진/동영상의 테두리(윤곽선)가 검출되지 않는 경우 인물이 실제 인물이라고 결정한다. 또한, 카메라 모듈(116)은 영상들에서 인물 영역들과 배경 영역들을 추출하고 추출한 인물 영역들과 배경 영역들 간의 콘트라스트 차이가 있는 경우 인물이 실제 인물이라고 결정한다.

카메라 모듈(116)은 전술한 방법으로 촬영된 인물이 실제 인물이라고 판단하는 경우, 획득된 영상들 중 적어도 하나의 영상에서 인물 영역(예를 들어, 얼굴 영역)을 추출하고 이를 인물(얼굴) 인식 관련 기능에 적용한다.

애플리케이션 모듈(117)은 브라우저(browser), 이메일(email), 즉석 메시지(instant message), 워드 프로세싱(word processing), 키보드 에뮬레이션(keyboard emulation), 어드레스 북(address book), 접촉 리스트(touch list), 위젯(widget), 디지털 저작권 관리(DRM, Digital Right Management), 음성 인식(voice recognition), 음성 복제, 위치 결정 기능(position determining function), 위치기반 서비스(location based service) 등을 포함한다. 메모리(110)는 상술한 모듈들 이외에 추가적인 모듈(명령어들)을 더 포함할 수 있다.

또한, 본 발명에 따른 전자 장치(100)의 다양한 기능들은 하나 이상의 스트림 프로세싱(processing) 및/또는 애플리케이션 특정 집적 회로(ASIC, Application Specific Integrated circuit)를 포함하는 하드웨어 및/또는 소프트웨어 및/또는 이들의 결합으로 실행될 수 있다.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 방법의 순서도이다.

도 2를 참조하면, 프로세서(122)는 카메라 모듈(116) 및 이 외의 적어도 하나의 모듈을 실행한다. 프로세서(122)는 모듈들을 수행하고 카메라 서브 시스템(193)을 제어한다.

도 2를 참조하면, 201 단계에서 카메라 모듈은(116) 인물에 초점을 맞추고, 제1배율로 촬영하는 제1영상과 제2배율로 촬영하는 제2영상을 획득한다. 카메라 모듈(116)에 따라, 카메라 서브 시스템(193)은 그 구성을 조절하는데, 예컨대, 배율이 변경하는 경우, 카메라 서브 시스템(193)은 광학 줌을 조절한다. 카메라 모듈(116) 촬영하는 영상으로부터 인식을 위한 특정 인물의 촬영된 영역을 추출할 수 있고 추출된 영역의 화질이 나쁜 경우, 화질을 높이기 위하여 카메라 모듈(116)은 인물 영역에 대한 카메라 서브 시스템(193)의 초점을 조절할 수 있다.

그 후, 203 단계에서 카메라 모듈(116)은 획득한 제1영상과 제2영상을 비교하여 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별한다. 이에 대한 방법은 하기 도면을 참조하여 설명하겠다.

그 후, 203 단계에서 촬영한 인물이 사진/동영상 속 인물이라고 판단되는 경우, 카메라 모듈(116)은 209 단계로 진입하여 인물 관련 기능을 제한한다. 이러한 인물 관련 기능은 얼굴 인식, 동작 인식 등이 될 수 있다. 반면, 203 단계에서 인물이 사진/동영상 속 인물이 아니라고 판단, 즉, 인물이 실제 인물이라고 판단하는 경우, 207 단계로 진입하여 카메라 모듈(116)은 제1영상과 제2영상 중 적어도 하나를 인물 관련 기능에 적용하는 것을 허용한다.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따라 촬영된 영상 속 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하는 도 2의 203 단계의 순서도이다.

도 3을 참조하면, 카메라 모듈(116)은 221 단계에서 제1영상에서 인물영역과 인물 영역 이외의 배경영역을 추출하고 추출한 인물영역과 배경영역 간의 제1비교특성을 도출한다.

그 후, 카메라 모듈(116)은 223 단계에서 제2영상에서 인물영역과 인물 영역 이외의 배경영역을 추출하고 추출한 인물영역과 배경영역 간의 제2비교특성을 도출한다.

제1비교특성과 제2비교특성은 콘트라스트(contrast), 초점거리(focal length), 선명도(sharpness) 중 적어도 어느 하나가 될 수 있다. 제1비교특성 및 제2비교특성은 콘트라스트가 될 수 있는데, 콘트라스트는 전경(인물 영역)과 배경(배경 영역)을 구별할 수 있게 하는 시각적인 특성의 차이를 말하는 것으로서 수치로 산출될 수 있다. 예컨대, 촬영된 피사체의 초점이 맞지 않는 경우 해당 영역의 콘트라스트는 낮은 반면, 촬영된 피사체의 초점이 맞는 경우 해당 영역의 콘트라스트는 상대적으로 높다. 즉, 콘트라스트가 낮은 영역은 흐린 반면, 콘트라스트가 높은 영역은 선명한다. 또한, 제1영상과 제2영상에서 인물영역과 그 외의 배경영역을 추출하는 방법은 다양한데, 예컨대, 에지 검출(edge detecting)이 사용될 수 있다.그 후, 카메라 모듈(116)은 225 단계에서 도출한 제1비교특성과 제2비교특성이 일치하는지를 판단한다.

그 후, 제1비교특성과 제2비교특성이 일치하는 경우 카메라 모듈(116)은 227 단계로 진행하여 촬영한 인물이 실제 인물이 아니라고 판단한다. 예를 들어, 이러한 경우 촬영된 영상들은 실제 인물이 아닌 사진/동영상 속 인물일 수 있다.. 반면, 제1비교특성과 제2비교특성이 불일치하는 경우 카메라 모듈(116)은 229 단계로 진행하여 촬영한 인물이 실제 인물이라고 결정한다.

도 4는 본 발명의 다른 실시 예에 따라 촬영된 영상 속의 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하는 도 2의 203 단계의 순서도이다.

도 4를 참조하면, 카메라 모듈(116)은 231 단계에서 제1영상과 제2영상 중 적어도 하나에서 사진/동영상의 테두리가 검출되는지 검사한다. 이러한 영상들에서 사진/동영상의 테두리를 검출하는 방법은 다양하며, 예컨대, 에지 검출(edge detection)이 될 수 있다.

그 후, 233 단계에서 사진/동영상의 테두리가 검출되는 경우, 카메라 모듈(116)은 235 단계로 진입하여 촬영한 인물이 실제 인물이 아닌 사진/동영상 속 인물이라고 결정한다. 반면, 사진/동영상의 테두리가 검출되지 않는 경우, 카메라 모듈(116)은 237 단계로 진입하여 촬영한 인물이 실제 인물이라고 결정한다.

도 5는 본 발명의 또 다른 실시 예에 따라 촬영된 영상 속의 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지를 식별하는 도 2의 203 단계의 순서도이다. 도 5는 도 3의 실시 예와 도 4의 실시 예를 복합하는 실시 예로, 하기의 절차를 따른다.

도 5를 참조하면, 카메라 모듈(116)은 241 단계에서 제1영상에서 인물영역과 배경영역을 추출하고 추출한 인물영역과 배경영역 간의 제1비교특성을 도출한다.

그 후, 카메라 모듈(116)은 243 단계에서 제2영상에서 인물영역과 배경영역을 추출하고 추출한 인물영역과 배경영역 간의 제2비교특성을 도출한다. 제1비교특성과 제2비교특성은 콘트라스트(contrast), 초점거리(focal length), 선명도(sharpness) 중 적어도 어느 하나가 될 수 있다.

그 후, 카메라 모듈(116)은 245 단계에서 도출한 제1비교특성과 제2비교특성이 일치하는지 판단한다.

그 후, 제1비교특성과 제2비교특성이 불일치하는 경우 카메라 모듈(116)은 251 단계로 진행하여 촬영한 인물이 실제 인물이라고 결정한다.

반면, 제1비교특성과 제2비교특성이 일치하는 경우 카메라 모듈(116)은 247 단계로 진행하여 제1영상과 제2영상 중 적어도 하나에서 사진/동영상의 테두리가 검출되는지를 검사한다.

247 단계에서 사진/동영상 테두리가 검출되는 경우, 카메라 모듈(116)은 253 단계로 진행하여 촬영한 인물이 사진/동영상 속 인물이라고 결정한다.

반면, 247 단계에서 사진/동영상 테두리가 검출되지 않는 경우, 카메라 모듈(116)은 도 2의 201 단계 이하를 다시 수행한다. 예컨대, 카메라 모듈(116)은 장소를 바꾸어 도 2의 201 단계 이하를 다시 수행할 것을 사용자에게 요청하고, 촬영한 인물이 실제 인물인지 또는 사진/동영상 속 인물인지의 결정을 보류한다.

도 6a 내지 6d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 방법을 묘사하는 도면이다.

도 6a를 참조하면, 전자 장치(100)는 실제 인물(61)에 초점을 맞추고 제1배율로 촬영하는 제1영상과 제2배율로 촬영하는 제2영상을 획득한다. 도 6b 내지 도 6d를 참조하면, 전자 장치(100)는 기 설정된 기본 배율로 인물(61)에 초점을 맞추고 제1배율로 촬영한 제1영상을 획득하고, 기본 배율보다 높은 배율(카메라 줌인)로 인물(61)에 초점을 맞추고 촬영하거나 기본 배율보다 낮은 배율(카메라 줌아웃)로 인물(61)에 초점을 맞추고 촬영하는 제2영상을 획득한다. 촬영한 제1영상과 제2영상을 살펴보면, 인물(61)이 촬영된 인물영역(63)은 뚜렷한 반면, 인물(61)의 뒤에 위치하는 배경(62)이 촬영된 배경 영역(64)은 흐리다. 그 이유는 배율이 변경되더라도 변경된 배율에 상응하게 인물(61)에 초점을 맞춰 촬영하기 때문이다.

즉, 실제 인물(61)과 배경(62)을 촬영하는데, 전경에 놓이는 인물(61)에 초점을 촬영하는 경우, 촬영한 영상에서 구분한 인물 영역(63,65,67)과 배경 영역(64,66,68) 간의 콘트라스트 차이가 난다. 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 제1영상에서 구분한 인물영역(63)과 배경영역(64) 간의 콘트라스트 차이값과 제2영상에서 구분한 인물영역(65,67)과 배경영역(66,68) 간의 콘트라스트 차이값이 불일치하는 경우, 촬영하는 인물(61)이 실제 인물이라고 결정할 수 있다. 반면, 전자 장치(100)는 제1영상에서 구분한 인물영역(63)과 배경영역(64) 간의 콘트라스트 차이값과 제2영상에서 구분한 인물영역(65,67)과 배경영역(66,68) 간의 콘트라스트 차이값이 일치하는 경우, 촬영하는 인물(61)이 사진/동영상 속 인물이라고 결정할 수 있다.

도 7a 내지 7d는 본 발명의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 운용 방법을 묘사하는 도면이다.

도 7a를 참조하면, 전자 장치(100)는 인물(71)과 배경(72)이 찍힌 사진(70)을 촬영한다. 사진(70) 속 인물(71)은 배경(72)보다 뚜렷하다 가정한다. 전자 장치(100)는 사진(70) 속 인물(71)에 초점을 맞추고 제1배율로 촬영하는 제1영상과 제2배율로 촬영하는 제2영상을 획득한다. 도 7b 내지 도 7c를 참조하면, 전자 장치(100)는 기 설정된 기본 배율보다 높은 제1배율(카메라 줌인)로 사진(70) 속의 인물(71)에 초점을 맞추고 촬영하는 제1영상을 획득하고, 기본 배율보다 낮은 배율(카메라 줌아웃)로 사진(70) 속 인물(71)에 초점을 맞추고 촬영하는 제2영상을 획득한다. 촬영한 제1영상과 제2영상을 살펴보면, 사진(70) 속 인물(71)이 촬영된 인물영역(74, 76)은 뚜렷한 반면, 사진(70) 속 배경(72)이 촬영된 배경영역(75, 77)은 흐리다. 하지만, 인물영역(74, 76)과 배경 영역(75, 77)의 콘트라스트는 일정하다. 그 이유는 사진(70) 속 인물(71)에 초점을 맞추고 촬영하였다고 하더라도, 사진(70) 속 배경(72) 또한 초점이 맞춰지기 때문이다.

게다가, 도 7d를 참조하면, 사진(70)은 테두리(윤곽선)을 가지고 있기 때문에, 전자 장치(100)는 더욱 낮은 배율(줌 아웃)로 사진(70)을 촬영하다 보면 사진(70) 뿐만 아니라 사진(70) 뒤의 배경까지 촬영한는 영상을 획득하게 된다. 이러한 경우 전자 장치(100)는 사진(70)의 테두리(73)가 촬영된 영역(78)을 검출하고촬영한 인물(71)이 사진 속 인물이라고 결정한다.

본 발명의 청구항 및/또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.

소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금, 본 발명의 청구항 및/또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.

이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(ROM, Read Only Memory), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(EEPROM, Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(CD-ROM, Compact Disc-ROM), 디지털 다목적 디스크(DVDs, Digital Versatile Discs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.

또한, 전자 장치에 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(Local Area Network), WLAN(Wide LAN), 또는 SAN(Storage Area Network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 전자 장치에 접속할 수 있다.

또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 휴대용 전자 장치에 접속할 수도 있다.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능하다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

Claims

초점이 맞춰진 특정 피사체에 대한 서로 다른 배율로 촬영된 영상들을 획득하는 과정;
상기 획득된 영상들간의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하는 과정; 및
상기 비교 결과에 따라 상기 피사체가 실제인지를 판단하는 과정을 포함하는 영상 인식 방법.
제 1항에 있어서,
상기 획득된 영상들간의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하는 과정은,
제1영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제1비교특성을 획득하는 과정;
제2영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제2비교특성을 획득하는 과정; 및
상기 제1비교특성과 상기 제2비교특성을 비교하는 과정을 포함하는 영상 인식 방법.
제 2항에 있어서,
상기 비교 결과에 따라 상기 피사체가 실제 피사체인지를 판단하는 과정은,
상기 제1영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제1비교특성과 제2영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제2비교특성이 불일치하는 경우 상기 피사체가 실제라고 결정하는 과정인 영상 인식 방법.
제 2항에 있어서,
상기 비교 결과에 따라 상기 피사체가 실제 피사체인지를 판단하는 과정은,
상기 제1영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제1비교특성과 제2영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제2비교특성이 일치하는 경우 상기 피사체가 사진/동영상 속 피사체라고 결정하는 과정인 영상 인식 방법.
제 1항에 있어서,
상기 획득된 영상들간의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하는 과정은,
콘트라스트(contrast), 초점거리(focal length) 및 선명도(sharpness) 중 적어도 하나를 비교하는 과정인영상 인식 방법.
제 1항에 있어서,
상기 획득된 영상들 중 적어도 하나에서 사진/동영상에 대한 고유의 테두리(윤곽선)가 검출되는 경우 상기 피사체가 실제가 아니라고 결정하는 과정을 더 포함하는 영상 인식 방법.
제 1항에 있어서,
상기 피사체가 실제라고 판단되는 경우, 상기 획득된 영상들 중 적어도 하나를 사물 인식 기능에 적용하는 것을 허용하는 과정; 및
상기 피사체가 실제가 아니라고 결정되는 경우, 상기 획득된 영상들 중 적어도 하나를 상기 사물 인식 기능에 적용하는 것을 허용하지 않는 과정을 더 영상 인식 방법.
제 1항에 있어서,
상기 피사체는,
인물의 얼굴을 포함하는 영상 인식 방법.
카메라 시스템;
적어도 하나 이상의 프로세서;
메모리 및
상기 메모리에 저장되며, 상기 적어도 하나 이상의 프로세서에 의하여 실행 가능하도록 구성되는 적어도 하나 이상의 모듈을 포함하되,
상기 모듈은,
상기 카메라 시스템으로부터 초점이 맞춰진 특정 피사체에 대한 서로 다른 배율로 촬영된 영상들을 획득하고, 상기 획득된 영상들간의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하며, 상기 비교 결과에 따라 상기 피사체가 실제인지를 판단하는 영상 인식 장치.
제 9항에 있어서,
상기 모듈은,
제1영상의 피사체 영역과 배경 영역 간에 획득된 제1비교특성과 제2영상의 피사체 영역과 배경 영역 간에 획득된 제2비교특성을 비교하는 영상 인식 방법.
제 10항에 있어서,
상기 모듈은,
상기 제1영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제1비교특성과 제2영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제2비교특성이 불일치하는 경우 상기 피사체가 실제라고 결정하는 영상 인식 장치.
제 10항에 있어서,
상기 모듈은,
상기 제1영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제1비교특성과 제2영상의 피사체 영역과 배경 영역 간의 제2비교특성이 일치하는 경우 상기 피사체가 사진/동영상 속 피사체라고 결정하는 영상 인식 장치.
제 9항에 있어서,
상기 모듈은,
상기 획득된 영상들의 피사체 영역과 배경 영역에 대한 특성을 비교하는 경우, 콘트라스트(contrast), 초점거리(focal length) 및 선명도(sharpness) 중 적어도 하나를 비교하는 영상 인식 장치.
제 9항에 있어서,
상기 모듈은,
상기 획득된 영상들 중 적어도 하나에서 사진/동영상에 대한 고유의 테두리(윤곽선)가 검출되는 경우 상기 피사체가 실제가 아니라고 결정하는 영상 인식 장치.
제 9항에 있어서,
상기 모듈은,
상기 피사체가 실제라고 결정되는 경우 상기 획득된 영상들 중 적어도 하나를 사물 인식 기능에 적용하는 것을 허용하고, 상기 피사체가 실제가 아니라고 결정되는 경우 상기 사물 인식 기능에 적용하는 것을 허용하지 않는 영상 인식 장치.
제 9항에 있어서,
상기 피사체는,
인물의 얼굴을 포함하는 영상 인식 장치.