KR20150104288A - Image identification apparatus, method thereof and computer readable medium having computer program recorded therefor - Google Patents

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KR20150104288A KR1020140025825A KR20140025825A KR20150104288A KR 20150104288 A KR20150104288 A KR 20150104288A KR 1020140025825 A KR1020140025825 A KR 1020140025825A KR 20140025825 A KR20140025825 A KR 20140025825A KR 20150104288 A KR20150104288 A KR 20150104288A
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Abstract

The present invention discloses an image identification apparatus, a method thereof and a computer readable medium having computer program. That is, the present invention separates an object and a background based on raw data in generating a sample and a query image, compresses the separated object with low compressibility and compresses the separated background with high compressibility. Thereby, the quality for the object can be improved on the same amount of information. The quality of object identification can be improved in performing learning and identification on the separated object.

Description

영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체{Image identification apparatus, method thereof and computer readable medium having computer program recorded therefor}[0001] The present invention relates to an image identification apparatus, an image identification apparatus, a method thereof, and a recording medium on which a computer program is recorded.

본 발명은 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것으로, 특히 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 근거로 객체와 배경을 분리하고, 분리된 해당 객체의 경우 낮은 압축률로 압축하고 분리된 해당 배경의 경우 높은 압축률로 압축하는 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에 관한 것이다.The present invention relates to an image identification apparatus, a method thereof, and a recording medium on which a computer program is recorded. More particularly, the present invention relates to a method and apparatus for separating an object and a background based on raw data, An image identification device for compressing and decompressing compressed backgrounds at a high compression rate in the case of a corresponding background, a method thereof, and a recording medium on which a computer program is recorded.

영상 압축 장치는 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 동일한 압축률로 해당 영상(또는 이미지)을 압축하는 장치이다.The image compressing apparatus compresses a corresponding image (or image) at the same compression rate when a sample or a query image is generated.

이러한 동일한 압축률로 압축된 영상 내에서 객체를 식별하는 영상 식별 장치는 동일한 압축률로 압축된 영상을 이용하므로 관심 영역의 데이터량이 부족한 상황이 발생한다.An image identification apparatus for identifying an object in a compressed image with the same compression rate uses a compressed image at the same compression rate, so that a data amount of a region of interest is insufficient.

한국등록특허 제10-0412176호 [명칭: 문자와 이미지가 포함된 문서의 압축, 복원 시스템 및 방법]Korean Patent No. 10-0412176 [Title: Compression and Restoration System of Documents Containing Characters and Images]

본 발명의 목적은 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축하는 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide an image identification device for separating an object and a background based on raw data on the basis of a sample or a query image and compressing the separated object and background to different compression ratios, Media.

본 발명의 다른 목적은 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별하는 영상 식별 장치, 그 방법 및 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide an image identification device for compressing a plurality of times by different application areas with a low compression ratio, restoring the compressed image a plurality of times, and identifying the object in the restored image, Media.

본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치는 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 선별하고, 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 영상을 1차로 압축하고, 1차로 압축된 영상 중에서 배경 후보 영역을 이미지 코딩 방식을 통해 재압축하는 제어부; 및 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 이하일 때, 제어부의 제어에 의해 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 저장부를 포함할 수 있다.The image identification apparatus according to an embodiment of the present invention selects an object candidate region and a background candidate region from an image, compresses the image primarily through an image coding method of a preset compression ratio, and extracts a background candidate region from the first- A control unit for recompressing through an image coding scheme; And a storage unit for storing compression information on the compressed image under the control of the control unit when the amount of data of the compressed image is less than a preset reference value.

본 발명과 관련된 일 예로서 제어부는, 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 클 때, 압축되는 영상의 데이터량이 기준값보다 이하일 때까지 이미지 코딩 방식을 통해 배경 후보 영역을 반복 압축할 수 있다.As an example related to the present invention, when a data amount of a compressed image is larger than a preset reference value, the control unit can repeatedly compress the background candidate region through the image coding method until the data amount of the compressed image is less than a reference value.

본 발명과 관련된 일 예로서 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.As one example related to the present invention, the compressed information may include at least one of information on a preset compression ratio, information on an object candidate region and a background candidate region, information on the number of compressed times compressed for a background candidate region, and compressed data.

본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 압축 정보를 저장하는 저장부; 및 압축 정보를 근거로 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하고, 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 제어부를 포함할 수 있다.The image identification apparatus according to an embodiment of the present invention includes information on a preset compression ratio, information on an object candidate region and a background candidate region in an image, information on the number of compressed times compressed for a background candidate region, and compression information including compressed data A storage unit for storing the data; And a controller for restoring an image corresponding to the compressed information based on the compressed information and identifying an object in the reconstructed image.

본 발명과 관련된 일 예로서 제어부는 압축 정보에 포함된 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하고, 1차 복원된 영상 중에서 배경 후보 영역에 대해서 압축 정보에 포함된 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하고, 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원할 수 있다.As an example related to the present invention, the controller may perform a linear restoration based on the compression ratio information included in the compression information based on the information about the preset compression ratio to restore the object candidate region in the image corresponding to the compression information, The background candidate region may be repeatedly restored by the number of compression times included in the compression information to restore the background candidate region in the image corresponding to the compressed information and restore the original image by summing the restored object candidate region and the background candidate region.

본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 방법은 제어부를 통해 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 각각 선별하는 단계; 제어부를 통해 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 영상을 1차로 압축하는 단계; 제어부를 통해 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 1차로 압축된 영상 중에서 배경 후보 영역을 재압축하는 단계; 제어부를 통해 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계; 및 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량이 기준값 이하일 때, 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an image identification method comprising: selecting an object candidate region and a background candidate region from an image through a controller; Compressing the image first by an image coding scheme of a predetermined compression ratio through a control unit; Recompressing a background candidate region from images that have been primarily compressed by an image coding scheme of a predetermined compression rate through a control unit; Determining whether a data amount of the compressed image through the control unit is equal to or less than a preset reference value; And storing compression information on the compressed image when the data amount of the compressed image is less than or equal to a reference value as a result of the determination.

본 발명과 관련된 일 예로서 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계는 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역의 압축된 데이터량이 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단할 수 있다.As an example related to the present invention, the step of determining whether the amount of data of the compressed image is less than or equal to a predetermined reference value may determine whether the amount of compressed data of the object candidate region and the background candidate region is less than or equal to a reference value.

본 발명과 관련된 일 예로서 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량이 기준값보다 클 때, 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 배경 후보 영역을 재압축하는 단계를 반복 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.As a result of the determination, if the data amount of the compressed image is larger than the reference value, the step of repressing the background candidate region may be repeated.

본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 방법은 제어부를 통해 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 압축 정보를 근거로 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계; 및 제어부를 통해 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 단계를 포함할 수 있다.The image identification method according to an exemplary embodiment of the present invention may include a step of determining whether or not to include a compression rate information, a compression rate information, and compressed data for a background candidate region, Reconstructing an image corresponding to the compressed information based on the compressed information; And identifying an object in the reconstructed image through the control unit.

본 발명과 관련된 일 예로서 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계는, 제어부를 통해 압축 정보에 포함된 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하는 과정; 제어부를 통해 1차 복원된 영상 중에서 배경 후보 영역에 대해서 압축 정보에 포함된 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하는 과정; 및 제어부를 통해 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원하는 과정을 포함할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the step of reconstructing the image corresponding to the compressed information includes a step of firstly reconstructing the compressed data included in the compressed information through the control unit on the basis of information on a predetermined compression ratio, Restoring an object candidate region; And restoring the background candidate region in the image corresponding to the compressed information by repeatedly restoring the background candidate region from the primary reconstructed image through the control unit by the compression frequency information included in the compressed information. And restoring the original image by summing the restored object candidate region and the background candidate region through the control unit.

본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체에는 상술한 실시예에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 저장될 수 있다.A computer program for carrying out the method according to the above-described embodiment may be stored in the recording medium on which the computer program according to the embodiment of the present invention is recorded.

본 발명은 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축함으로써, 동일 정보량에서 객체에 대한 품질이 높아지도록 하며, 구분된 객체에 대한 학습이나 식별을 수행할 때 객체 식별 품질을 향상시킬 수 있다.The present invention separates objects and backgrounds based on raw data and compresses the separated objects and backgrounds at different compressibility ratios when creating samples or query images, thereby increasing the quality of the objects in the same amount of information, It is possible to improve the quality of object identification when performing learning or identification of the object.

또한, 본 발명은 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별함으로써, 영상(또는 이미지) 압축 시 복수 압축률로 압축할 경우 압축에 관련된 정보량이 증가(또는 복수 코드 저장 필요)하는 것을 방지하고, 부분별 압축률이 상이한 비표준 방식의 호환성을 높일 수 있다.The present invention also relates to a method of compressing a plurality of images at different compression ratios with different compression ratios at different compression ratios, compressing the compressed image at a plurality of compression ratios during image (or image) compression by restoring the compressed image a plurality of times, It is possible to prevent an increase in the amount of information related to compression (or the necessity of storing a plurality of codes), and to improve the compatibility of the non-standard method in which the partial compression rates are different.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 영상을 나타낸 도이다.
도 5는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.1 is a block diagram illustrating a configuration of an image identification apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a cross- 1 is a flowchart illustrating an image identification method according to a first embodiment of the present invention.
3 and 4 are views showing an image according to an embodiment of the present invention.
Figure 5 6 is a flowchart illustrating an image identification method according to a second embodiment of the present invention.

본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아님을 유의해야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적 용어는 본 발명에서 특별히 다른 의미로 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 의미로 해석되어야 하며, 과도하게 포괄적인 의미로 해석되거나, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다. 또한, 본 발명에서 사용되는 기술적인 용어가 본 발명의 사상을 정확하게 표현하지 못하는 잘못된 기술적 용어일 때에는 당업자가 올바르게 이해할 수 있는 기술적 용어로 대체되어 이해되어야 할 것이다. 또한, 본 발명에서 사용되는 일반적인 용어는 사전에 정의되어 있는 바에 따라, 또는 전후 문맥상에 따라 해석되어야 하며, 과도하게 축소된 의미로 해석되지 않아야 한다.It is noted that the technical terms used in the present invention are used only to describe specific embodiments and are not intended to limit the present invention. In addition, the technical terms used in the present invention should be construed in a sense generally understood by a person having ordinary skill in the art to which the present invention belongs, unless otherwise defined in the present invention, Should not be construed to mean, or be interpreted in an excessively reduced sense. In addition, when a technical term used in the present invention is an erroneous technical term that does not accurately express the concept of the present invention, it should be understood that technical terms that can be understood by a person skilled in the art can be properly understood. In addition, the general terms used in the present invention should be interpreted according to a predefined or prior context, and should not be construed as being excessively reduced.

또한, 본 발명에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함한다. 본 발명에서 "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 발명에 기재된 여러 구성 요소들 또는 여러 단계를 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다.Furthermore, the singular expressions used in the present invention include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. The term "comprising" or "comprising" or the like in the present invention should not be construed as necessarily including the various elements or steps described in the invention, Or may further include additional components or steps.

또한, 본 발명에서 사용되는 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성 요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성 요소는 제 2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성 요소도 제 1 구성 요소로 명명될 수 있다.Furthermore, terms including ordinals such as first, second, etc. used in the present invention can be used to describe elements, but the elements should not be limited by terms. Terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to like or similar elements throughout the several views, and redundant description thereof will be omitted.

또한, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 발명의 사상을 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 발명의 사상이 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 됨을 유의해야 한다.In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail. It is to be noted that the accompanying drawings are only for the purpose of facilitating understanding of the present invention, and should not be construed as limiting the scope of the present invention with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치(10)의 구성을 나타낸 블록도이다.1 is a block diagram showing the configuration of an image identification device 10 according to an embodiment of the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 영상 식별 장치(10)는 저장부(100) 및 제어부(200)로 구성된다. 도 1에 도시된 영상 식별 장치(10)의 구성 요소 모두가 필수 구성 요소인 것은 아니며, 도 1에 도시된 구성 요소보다 많은 구성 요소에 의해 영상 식별 장치(10)가 구현될 수도 있고, 그보다 적은 구성 요소에 의해서도 영상 식별 장치(10)가 구현될 수도 있다.As shown in FIG. 1, the image identification device 10 includes a storage unit 100 and a control unit 200. Not all of the components of the image identification device 10 shown in Fig. 1 are essential components, and the image identification device 10 may be implemented by more components than the components shown in Fig. 1, The image identification device 10 may also be implemented by a component.

제어부(200)는 영상(또는 이미지)에서 객체 후보 영상과 배경 후보 영역을 선별한다. 이후, 제어부(200)는 영상을 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 압축하고, 압축된 영상 중에서 배경 후보 영역을 해당 이미지 코딩 방식을 통해 재압축한다. 이때, 제어부(200)는 전체 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하를 유지할 때까지 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행한다. 이후, 전체 압축된 영상의 데이터량이 해당 기준값 이하인 경우, 제어부(200)는 현재 시점에서의 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 또한, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 특정 영상에 대한 압축 정보를 근거로 해당 특정 영상을 복원하고, 복원된 영상 내에서 객체를 식별한다.The control unit 200 selects an object candidate image and a background candidate region from the image (or image). Then, the controller 200 compresses the image through an image coding scheme of a predetermined compression ratio, and recompresses the background candidate region from the compressed image through the corresponding image coding scheme. At this time, the controller 200 repeatedly performs the recompression process for the corresponding background candidate region until the data amount of the entire compressed image is maintained to be equal to or less than a preset reference value. Thereafter, when the data amount of the entire compressed image is equal to or less than the corresponding reference value, the controller 200 stores compression information on the compressed image at the current point of time in the storage unit 100. In addition, the controller 200 restores the specific image based on the compression information of the specific image stored in the storage unit 100, and identifies the object in the reconstructed image.

저장부(100)는 사용자 인터페이스(UI), 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 등을 저장한다.The storage unit 100 stores a user interface (UI), a graphical user interface (GUI), and the like.

또한, 저장부(100)는 영상 식별 장치(10)가 동작하는데 필요한 데이터와 프로그램 등을 저장한다.In addition, the storage unit 100 stores data, programs, and the like necessary for the image identification apparatus 10 to operate.

또한, 저장부(100)는 영상 식별 장치(10)에 포함된 입력부(미도시)(또는 카메라(미도시))를 통해 촬영되는 영상(또는 이미지), 영상 식별 장치(10)에 포함된 통신부(미도시)를 통해 수신되는 영상 등을 저장한다.The storage unit 100 stores the image (or image) captured through an input unit (not shown) (or a camera (not shown)) included in the image identification device 10, (Not shown), and the like.

또한, 저장부(100)는 다양한 압축률의 이미지 코딩 방식을 저장한다. 여기서, 이미지 코딩 방식은 JPEG, PNG(Portable Network Graphics), WMF(Windows Meta File), TIFF(또는 TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF, EPS 등을 포함한다.In addition, the storage unit 100 stores image coding schemes of various compression ratios. The image coding method includes JPEG, Portable Network Graphics (PNG), Windows Metafile (WMF), TIFF (or TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF and EPS.

또한, 저장부(100)는 제어부(200)의 제어에 의해 선별되는 특정 영상에 대한 객체 후보 영역, 배경 후보 영역, 압축된 영상에 대한 압축 정보, 특징점, 식별된(또는 인식된) 객체 정보 등을 저장한다.The storage unit 100 stores the object candidate region, the background candidate region, the compressed information about the compressed image, the minutiae point, the identified (or recognized) object information, and the like for the specific image selected by the control unit 200 .

제어부(200)는 영상 식별 장치(10)의 전반적인 제어 기능을 실행한다.The control unit 200 executes the overall control function of the video identification device 10. [

또한, 제어부(200)는 저장부(100)에 미리 저장된 원본 영상(또는 이미지) 또는 통신부(미도시)나 입력부(미도시)를 통해 수신되는 원본 영상에서 객체 후보 영역을 선별(또는 추출/확인)한다. 또한, 제어부(200)는 해당 원본 영상 중에서 객체 후보 영역으로 선별되지 않은 나머지 영역은 배경 후보 영역으로 선별한다.In addition, the controller 200 selects (or extracts / confirms) an object candidate region from an original image (or image) stored in the storage unit 100 or an original image received through a communication unit (not shown) or an input unit )do. In addition, the control unit 200 selects a remaining region that is not selected as an object candidate region among the original images as a background candidate region.

즉, 제어부(200)는 로우 데이터(raw data)를 기준으로 원본 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 각각 선별한다.That is, the controller 200 selects the object candidate region and the background candidate region from the original image based on the raw data.

또한, 제어부(200)는 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 해당 원본 영상을 1차로 압축한다. 여기서, 이미지 코딩 방식은 JPEG, PNG, WMF, TIFF(또는 TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF, EPS 등 중에서 어느 하나일 수 있다.In addition, the control unit 200 primarily compresses the original image through an image coding method with a predetermined compression ratio. Here, the image coding scheme may be any one of JPEG, PNG, WMF, TIFF (or TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF and EPS.

또한, 제어부(200)는 동일한 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 1차 압축된 영상 중에서 선별된 객체 후보 영역을 제외한 나머지 영역(또는 배경 후보 영역)을 재압축한다.Also, the control unit 200 recompresses the remaining region (or background candidate region) excluding the object candidate region selected from the primary-compressed images through the image coding method with the same compression rate.

또한, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단한다.In addition, the controller 200 determines whether the data amount of the compressed image is less than a predetermined reference value.

즉, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단(또는 확인)한다.That is, the control unit 200 determines (or confirms) whether the data amount of the compressed image (for example, including the data amount of the object candidate region and the background candidate region) is smaller than or equal to a preset reference value.

여기서, 본 발명의 실시예에서는 압축된 영상의 데이터량이 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량을 포함하는 것으로 설명하고 있으나 이에 한정되는 것은 아니며, 압축된 영상의 데이터량은 배경 후보 영역의 데이터량만을 포함할 수도 있다. 즉, 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단할 때, 해당 압축된 영상의 데이터량이 배경 후보 영역의 데이터량을 포함하며, 해당 배경 후보 영역의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단하도록 구성할 수도 있다.Here, in the embodiment of the present invention, the amount of data of the compressed image includes the amount of data of the object candidate region and the background candidate region, but the present invention is not limited thereto. The amount of data of the compressed image may be the data amount of the background candidate region . That is, when determining whether or not the amount of data of the compressed image is smaller than or equal to a preset reference value, the amount of data of the compressed image includes the amount of data of the background candidate region, and the amount of data of the corresponding background candidate region is smaller than a preset reference value Or may be configured to determine whether or not it is the same.

판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 큰 경우, 제어부(200)는 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행하여 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하를 유지하도록 구성한다. 또한, 제어부(200)는 압축 과정의 횟수를 저장부(100)에 저장한다.As a result of the determination, if the data amount of the compressed image (for example, including the data amount of the object candidate region and the background candidate region) is larger than a preset reference value, the control unit 200 repeats the re- So that the amount of data of the compressed image is maintained at a preset reference value or less. In addition, the controller 200 stores the number of times the compression process is performed in the storage unit 100.

이와 같이, 배경 후보 영역은 여러 번 압축하여 데이터 손실량을 증가시켜 전체 데이터량을 낮추면서도 객체 후보 영역은 압축 횟수를 줄여 데이터 손실을 억제하여, 객체 후보 영역으로부터 특징 정보를 명확하게 추출할 수 있다.As described above, the background candidate region is compressed several times to increase the amount of data loss, thereby reducing the total amount of data, while suppressing data loss by reducing the number of times of compression of the object candidate region, so that the feature information can be extracted clearly from the object candidate region.

또한, 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 이하인 경우, 제어부(200)는 해당 시점(또는 현재 시점/마지막으로 압축한 시점)에서의 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 이때, 저장되는 압축 정보는 해당 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.As a result of the determination, if the data amount of the compressed image (for example, including the data amount of the object candidate region and the background candidate region) is less than a preset reference value, the control unit 200 determines And stores the compressed information on the compressed image in the storage unit 100 at a point in time. At this time, the compressed information to be stored includes information on the preset compression ratio, information on the object candidate region and the background candidate region, information on the number of compressed times compressed for the background candidate region, compressed data, and the like.

또한, 본 발명의 실시예에서는 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하가 될 때까지 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 제어부(200)는 배경 후보 영역에 대해서 미리 설정된 압축 횟수만큼 재압축 과정을 반복 수행하도록 구성할 수도 있다. 즉, 1차로 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대해서 압축한 이후, 1차 압축된 배경 후보 영역에 대해서 추가로 미리 설정된 압축 횟수만큼 반복하여 압축하도록 구성할 수도 있다.In the embodiment of the present invention, the recompression process for the background candidate region is repeated until the data amount of the compressed image is less than a preset reference value. However, the present invention is not limited thereto, May be configured to repeat the recompression process for the background candidate region by a predetermined number of times of compression. That is, after compressing the object candidate region and the background candidate region in a primary way, the primary compressed background candidate region may be repeatedly compressed by a predetermined number of compression times previously set.

또한, 본 발명의 실시예에서는 객체 후보 영역 또는 배경 후보 영역에 대한 압축 시, 동일한 이미지 코딩 방식을 통해서 해당 객체 후보 영역 또는 배경 후보 영역을 압축하는 것으로 설명하고 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 제어부(200)는 복수의 압축 과정에서 서로 다른 이미지 코딩 방식을 통해서 해당 객체 후보 영역 또는 배경 후보 영역을 압축할 수도 있다.In the embodiment of the present invention, the object candidate region or the background candidate region is compressed through the same image coding method when the object candidate region or the background candidate region is compressed. However, the present invention is not limited thereto, 200 may compress the object candidate region or the background candidate region through different image coding schemes in a plurality of compression processes.

즉, 제어부(200)는 1차 압축 시 미리 설정된 JPEG 방식을 통해 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 포함하는 원본 영상을 압축하고, 2차 압축 시 미리 설정된 TIFF 방식을 통해서 배경 후보 영역을 2회 압축할 수도 있다.That is, the controller 200 compresses the original image including the object candidate region and the background candidate region through the JPEG method preset during the primary compression, compresses the background candidate region twice through the preset TIFF method during the secondary compression, You may.

또한, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 특정 영상에 대한 압축 정보를 근거로 해당 영상을 복원한다. 여기서, 해당 영상에 대한 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.In addition, the control unit 200 restores the corresponding image based on the compression information on the specific image stored in the storage unit 100. [ Here, the compression information for the image includes information on a preset compression ratio, information on the object candidate region and the background candidate region, information on the number of compressed times compressed for the background candidate region, compressed data, and the like.

즉, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 해당 영상에 대한 압축 정보에 포함된 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 근거로 해당 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 해당 객체 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 1차 복원된 영상 중에서 객체 후보 영역을 제외한 배경 후보 영역에 대해서 해당 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 배경 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원한다.That is, the control unit 200 stores information about a preset compression ratio included in the compression information on the corresponding image stored in the storage unit 100, information on the object candidate region and the background candidate region, And restores the corresponding object candidate region based on the information on the compression rate based on the information, the compressed data, and the like. Then, the control unit 200 repeatedly restores the background candidate region excluding the object candidate region from the primary reconstructed image by the corresponding compression frequency information, thereby restoring the background candidate region. Then, the control unit 200 restores the original image by summing the restored object candidate region and the background candidate region.

또한, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내에서 객체를 식별한다. 또한, 제어부(200)는 객체 식별 결과를 표시부(미도시)에 표시하고, 객체 식별 결과를 저장부(100)에 저장한다.Also, the control unit 200 identifies the object in the restored original image. In addition, the control unit 200 displays the object identification result on a display unit (not shown), and stores the object identification result in the storage unit 100.

즉, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내의 객체 후보 영역에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 근거로 객체를 식별한다. 또한, 제어부(200)는 객체 식별 결과를 저장부(100)에 저장하고 표시부에 표시한다.That is, the control unit 200 extracts the feature points from the object candidate region in the restored original image, and identifies the objects based on the extracted feature points. In addition, the control unit 200 stores the object identification result in the storage unit 100 and displays the result on the display unit.

이와 같이, 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축할 수 있다.Thus, when creating a sample or a query image, it is possible to separate an object and a background based on raw data, and compress the separated object and background to different compression ratios.

또한, 이와 같이, 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별할 수 있다.In addition, the object can be identified in the reconstructed image after compressing the compressed image a plurality of times by compressing a plurality of times by different application regions with a low compression rate.

이하에서는, 본 발명에 따른 영상 식별 방법을 도 1 내지 도 5를 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, an image identification method according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 5. FIG.

도 2는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.2 is a cross- 1 is a flowchart illustrating an image identification method according to a first embodiment of the present invention.

먼저, 제어부(200)는 저장부(100)에 미리 저장된 원본 영상(또는 이미지) 또는 통신부(미도시)나 입력부(미도시)를 통해 수신되는 원본 영상에서 객체 후보 영역을 선별(또는 추출/확인)한다. 또한, 제어부(200)는 해당 원본 영상 중에서 객체 후보 영역으로 선별되지 않은 나머지 영역은 배경 후보 영역으로 선별한다.First, the controller 200 selects (or extracts / confirms) an object candidate region from an original image (or image) stored in the storage unit 100 or an original image received through a communication unit (not shown) or an input unit )do. In addition, the control unit 200 selects a remaining region that is not selected as an object candidate region among the original images as a background candidate region.

즉, 제어부(200)는 로우 데이터를 기준으로 원본 영상에서 객체 후보 영역을 선별한다.That is, the controller 200 selects an object candidate region from the original image based on the raw data.

일 예로, 도 3에 도시된 바와 같이, 제어부(200)는 영상(310) 내에서 객체 후보 영역(311)을 선별한다. 또한, 해당 영상(310) 중에서 객체 후보 영역(311)으로 선별되지 않은 나머지 영역(312)은 배경 후보 영역(312)에 대응할 수 있다(S210).For example, as shown in FIG. 3, the control unit 200 selects an object candidate region 311 in the image 310. In addition, the remaining region 312 that is not selected as the object candidate region 311 of the image 310 may correspond to the background candidate region 312 (S210).

이후, 제어부(200)는 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 해당 원본 영상을 1차로 압축한다. 여기서, 이미지 코딩 방식은 JPEG, PNG, WMF, TIFF(또는 TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF, EPS 등 중에서 어느 하나일 수 있다.Then, the control unit 200 primarily compresses the original image through an image coding method with a predetermined compression ratio. Here, the image coding scheme may be any one of JPEG, PNG, WMF, TIFF (or TIF), GIF, TGA, BMP, PICT, PSD, PCX, PDF and EPS.

일 예로, 제어부(200)는 도 3에 도시된 영상(310)을 미리 설정된 10% 압축률의 JPEG 방식을 통해 압축한다(S220).For example, the controller 200 compresses the image 310 shown in FIG. 3 through a preset JPEG method with a 10% compression ratio (S220).

이후, 제어부(200)는 동일한 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 1차 압축된 영상 중에서 선별된 객체 후보 영역을 제외한 나머지 영역(또는 배경 후보 영역)을 재압축한다.Then, the control unit 200 recompresses the remaining region (or background candidate region) excluding the object candidate region selected from the primary-compressed images through the image coding method with the same compression rate.

일 예로, 제어부(200)는 도 3에 도시된 영상(310) 중에서 객체 후보 영역(311)을 제외한 나머지 영역(또는 배경 후보 영역)(312)을 미리 설정된 10% 압축률의 JPEG 방식을 통해 재압축한다(S230).For example, the control unit 200 compresses the remaining region (or the background candidate region) 312 excluding the object candidate region 311 from the image 310 shown in FIG. 3 through a JPEG method with a predetermined 10% (S230).

이후, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단한다.Then, the control unit 200 determines whether the amount of data of the compressed image is equal to or less than a preset reference value.

즉, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단(또는 확인)한다.That is, the control unit 200 determines (or confirms) whether the data amount of the compressed image (for example, including the data amount of the object candidate region and the background candidate region) is smaller than or equal to a preset reference value.

일 예로, 제어부(200)는 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값(예를 들어 압축률 30%)보다 작거나 같은지 여부를 판단한다(S240).For example, the control unit 200 determines whether the amount of data of the compressed image (for example, including the amount of data of the object candidate region and the background candidate region) is smaller than or equal to a preset reference value (for example, a compression ratio of 30%) (S240).

판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 큰 경우, 제어부(200)는 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행하여 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하를 유지하도록 구성한다. 또한, 제어부(200)는 압축 과정의 횟수를 저장부(100)에 저장한다.As a result of the determination, if the data amount of the compressed image (for example, including the data amount of the object candidate region and the background candidate region) is larger than a preset reference value, the control unit 200 repeats the re- So that the amount of data of the compressed image is maintained at a preset reference value or less. In addition, the controller 200 stores the number of times the compression process is performed in the storage unit 100.

일 예로, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)(예를 들어 압축률 40%)이 미리 설정된 기준값(예를 들어 압축률 30%)보다 클 때, 제어부(200)는 해당 배경 후보 영역에 대한 재압축 과정을 반복 수행한다(S250).For example, when the amount of data of the compressed image (for example, including the amount of data of the object candidate region and the background candidate region) (for example, compression rate 40%) is larger than a predetermined reference value (for example, compression rate 30% The controller 200 repeatedly performs the recompression process for the background candidate region (S250).

또한, 판단 결과, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)이 미리 설정된 기준값보다 이하인 경우, 제어부(200)는 해당 시점(또는 현재 시점)에서의 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 이때, 저장되는 압축 정보는 해당 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.As a result of the determination, if the data amount of the compressed image (for example, including the data amount of the object candidate region and the background candidate region) is less than a preset reference value, the control unit 200 performs compression And stores the compressed information on the image in the storage unit 100. [ At this time, the compressed information to be stored includes information on the preset compression ratio, information on the object candidate region and the background candidate region, information on the number of compressed times compressed for the background candidate region, compressed data, and the like.

일 예로, 압축된 영상의 데이터량(예를 들어 객체 후보 영역과 배경 후보 영역의 데이터량 포함)(예를 들어 압축률 28%)이 미리 설정된 기준값(예를 들어 압축률 30%)보다 이하일 때, 제어부(200)는 해당 영상에 대한 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장부(100)에 저장한다. 이때, 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보(예를 들어 10% 압축률의 JPEG 방식), 객체 후보 영역(예를 들어 도 3에 도시된 311) 및 배경 후보 영역(예를 들어 도 3에 도시된 312)에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보(예를 들어 3회 압축), 압축 데이터 등을 포함한다. 또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 저장부(100)에 저장되는 압축 데이터(410)는 1회 압축된 객체 후보 영역(411)이 추가로 3회 압축된(총 4회 압축된) 배경 후보 영역(412)보다 더 선명한 상태를 유지한다(S260).For example, when the amount of data of the compressed image (for example, including the amount of data of the object candidate region and the background candidate region) (for example, compression rate of 28%) is less than a preset reference value (for example, compression rate of 30% The controller 200 stores the compression information on the compressed image for the corresponding image in the storage unit 100. At this time, the compressed information includes information on a preset compression ratio (for example, a JPEG method with 10% compression ratio), an object candidate region (e.g., 311 shown in FIG. 3), and a background candidate region 312), information on the number of times of compression (for example, three times) compressed for the background candidate region, compressed data, and the like. 4, the compressed data 410 stored in the storage unit 100 may include a background candidate 411 that has been compressed once, and a background candidate 411 that has been compressed three times It is more clear than the area 412 (S260).

도 5는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 영상 식별 방법을 나타낸 흐름도이다.Figure 5 6 is a flowchart illustrating an image identification method according to a second embodiment of the present invention.

먼저, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 영상에 대한 압축 정보를 근거로 해당 영상을 복원한다. 여기서, 해당 영상에 대한 압축 정보는 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 포함한다.First, the control unit 200 restores the corresponding image based on compression information about the image stored in the storage unit 100. [ Here, the compression information for the image includes information on a preset compression ratio, information on the object candidate region and the background candidate region, information on the number of compressed times compressed for the background candidate region, compressed data, and the like.

즉, 제어부(200)는 저장부(100)에 저장된 해당 영상에 대한 압축 정보에 포함된 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보, 압축 데이터 등을 근거로 해당 압축 데이터를 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 해당 객체 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 1차 복원된 영상 중에서 객체 후보 영역을 제외한 배경 후보 영역에 대해서 해당 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 배경 후보 영역을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원한다.That is, the control unit 200 stores information about a preset compression ratio included in the compression information on the corresponding image stored in the storage unit 100, information on the object candidate region and the background candidate region, And restores the corresponding object candidate region based on the information on the compression rate based on the information, the compressed data, and the like. Then, the control unit 200 repeatedly restores the background candidate region excluding the object candidate region from the primary reconstructed image by the corresponding compression frequency information, thereby restoring the background candidate region. Then, the control unit 200 restores the original image by summing the restored object candidate region and the background candidate region.

일 예로, 제어부(200)는 도 4에 도시된 저장부(100)에 저장된 압축 정보에 포함된 압축 데이터(410)를 미리 설정된 압축률에 대한 정보(예를 들어 10% 압축률의 JPEG 방식)를 통해 복원하여 도 3에 도시된 객체 후보 영역(311)을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 압축 정보에 포함된 배경 후보 영역에 대한 정보를 근거로 복원된 영상 중에서 객체 후보 영역을 제외한 배경 후보 영역에 대해서, 미리 설정된 압축률에 대한 정보(예를 들어 10% 압축률의 JPEG 방식)를 통해 해당 압축 횟수 정보(예를 들어 3회 압축)만큼 해당 배경 후보 영역을 반복 복원하여 도 3에 도시된 배경 후보 영역(312)을 복원한다. 이후, 제어부(200)는 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 도 3에 도시된 원본 영상(310)을 복원한다(S510).For example, the control unit 200 may compress the compressed data 410 included in the compressed information stored in the storage unit 100 shown in FIG. 4 (for example, a JPEG method with a 10% compression ratio) And restores the object candidate region 311 shown in FIG. Thereafter, the control unit 200 determines whether or not the background candidate region excluding the object candidate region among the reconstructed images based on the information on the background candidate region included in the compression information includes information on a preset compression rate (for example, (For example, three times compression) through the JPEG method), and restores the background candidate region 312 shown in FIG. 3 by repeatedly restoring the corresponding background candidate region. Then, the controller 200 restores the original image 310 shown in FIG. 3 by summing the restored object candidate region and the background candidate region (S510).

이후, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내에서 객체를 식별한다. 또한, 제어부(200)는 객체 식별 결과를 표시부(미도시)에 표시한다.Then, the control unit 200 identifies the object in the restored original image. In addition, the control unit 200 displays the object identification result on a display unit (not shown).

즉, 제어부(200)는 복원된 원본 영상 내의 객체 후보 영역에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점을 근거로 객체를 식별한다.That is, the control unit 200 extracts the feature points from the object candidate region in the restored original image, and identifies the objects based on the extracted feature points.

일 예로, 제어부(200)는 도 3에 도시된 복원된 원본 영상(310) 내에서 특징점(예를 들어 객체 후보 영역(311) 내의 특징점)을 추출하고, 추출된 특징점을 근거로 객체를 식별하고, 객체 식별 결과를 표시부에 표시한다(S520).For example, the control unit 200 extracts a feature point (for example, a feature point in the object candidate region 311) in the restored original image 310 shown in FIG. 3, identifies an object based on the extracted feature point , And displays the object identification result on the display unit (S520).

본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치 및 그 방법은 컴퓨터 프로그램으로 작성 가능하며, 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 또한, 해당 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 정보저장매체(computer readable media)에 저장되고, 컴퓨터나 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치, 사용자 장치(또는 단말) 등에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써 영상 식별 장치 및 그 방법을 구현할 수 있다.The image identification apparatus and method according to an embodiment of the present invention can be written in a computer program, and the codes and code segments constituting the computer program can be easily deduced by a computer programmer in the field. In addition, the computer program is stored in a computer-readable medium and readable and executed by a computer, an image identification device, a user device (or terminal) according to an embodiment of the present invention, Device and method thereof.

정보저장매체는 자기 기록매체, 광 기록매체 및 캐리어 웨이브 매체를 포함한다. 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치 및 그 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램은 영상 식별 장치, 사용자 장치 등의 내장 메모리에 저장 및 설치될 수 있다. 또는, 본 발명의 실시예에 따른 영상 식별 장치 및 그 방법을 구현하는 컴퓨터 프로그램을 저장 및 설치한 스마트 카드 등의 외장 메모리가 인터페이스를 통해 영상 식별 장치, 사용자 장치 등에 장착될 수도 있다.The information storage medium includes a magnetic recording medium, an optical recording medium, and a carrier wave medium. The image identification apparatus according to an exemplary embodiment of the present invention and a computer program embodying the method may be stored and installed in a built-in memory such as an image identification apparatus and a user apparatus. Alternatively, an external memory such as a smart card storing and installing the image identification device according to an embodiment of the present invention and a computer program implementing the method may be mounted on an image identification device, a user device, or the like through an interface.

본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 기준으로 객체와 배경을 구분하고, 구분된 객체와 배경에 대해서 서로 다른 압축률로 압축하여, 동일 정보량에서 객체에 대한 품질이 높아지도록 하며, 구분된 객체에 대한 학습이나 식별을 수행할 때 객체 식별 품질을 향상시킬 수 있다.As described above, in the embodiment of the present invention, when a sample or a query image is generated, the object and the background are separated based on the row data, the divided objects and the background are compressed with different compression ratios, The quality of the object can be improved and the quality of object identification can be improved when learning or identifying the separated object is performed.

또한, 본 발명의 실시예는 앞서 설명된 바와 같이, 낮은 압축률로 적용 영역만 달리하여 복수회 압축하고, 압축된 영상을 복수회 복원한 후 복원된 영상 내에서 객체를 식별하여, 영상(또는 이미지) 압축 시 복수 압축률로 압축할 경우 압축에 관련된 정보량이 증가(또는 복수 코드 저장 필요)하는 것을 방지하고, 부분별 압축률이 상이한 비표준 방식의 호환성을 높일 수 있다.As described above, the embodiment of the present invention compresses a plurality of times by different application regions with a low compression ratio, restores the compressed image a plurality of times, identifies objects in the restored image, It is possible to prevent the increase of the amount of information related to compression (or the necessity of storing a plurality of codes) when compressing at a plurality of compressing ratios at the time of compressing, and to improve the compatibility of non-standard methods in which the partial compressing ratios are different.

전술된 내용은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present invention should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be construed as falling within the scope of the present invention.

본 발명은 샘플이나 쿼리 영상 생성 시, 로우 데이터를 근거로 객체와 배경을 분리하고, 분리된 해당 객체의 경우 낮은 압축률로 압축하고 분리된 해당 배경의 경우 높은 압축률로 압축함으로써 동일 정보량에서 객체에 대한 품질이 높아지도록 하며, 구분된 객체에 대한 학습이나 식별을 수행할 때 객체 식별 품질을 향상시키는 것으로, 영상 처리 분야, 객체 식별/인식 분야 등에서 광범위하게 이용될 수 있다.In the present invention, when a sample or a query image is generated, the object and the background are separated based on raw data, the compressed object is compressed with a low compression rate, and the divided background is compressed with a high compression rate, Quality, and improve the quality of object identification when performing learning or identification of separated objects, and can be widely used in image processing field, object identification / recognition field, and the like.

10: 영상 식별 장치 100: 저장부
200: 제어부10: Image identification device 100:
200:

Claims (11)

영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 선별하고, 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식을 통해 상기 영상을 1차로 압축하고, 상기 1차로 압축된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역을 상기 이미지 코딩 방식을 통해 재압축하는 제어부; 및
상기 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값보다 이하일 때, 상기 제어부의 제어에 의해 상기 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 저장부를 포함하는 영상 식별 장치.The method of claim 1, further comprising: selecting an object candidate region and a background candidate region from the image; first compressing the image through an image coding method with a preset compression ratio; and compressing the background candidate region from the primarily compressed image through the image coding method ; And
And a storage unit for storing compression information on the compressed image under the control of the control unit when the data amount of the compressed image is less than a preset reference value. 제1항에 있어서,
상기 제어부는, 상기 압축된 영상의 데이터량이 상기 미리 설정된 기준값보다 클 때, 압축되는 영상의 데이터량이 상기 기준값보다 이하일 때까지 상기 이미지 코딩 방식을 통해 상기 배경 후보 영역을 반복 압축하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 장치.The method according to claim 1,
Wherein the control unit repeatedly compresses the background candidate region through the image coding scheme until the data amount of the compressed image is less than the reference value when the data amount of the compressed image is larger than the preset reference value Identification device. 제1항에 있어서,
상기 압축 정보는 상기 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 상기 객체 후보 영역 및 상기 배경 후보 영역에 대한 정보, 상기 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 장치.The method according to claim 1,
Wherein the compression information includes at least one of information on the preset compression ratio, information on the object candidate region and the background candidate region, information on the number of compression times compressed for the background candidate region, and compressed data. Identification device. 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 상기 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 압축 정보를 저장하는 저장부; 및
상기 압축 정보를 근거로 상기 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하고, 상기 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 제어부를 포함하는 영상 식별 장치.A storage unit for storing information on a preset compression ratio, information on an object candidate region and a background candidate region in an image, information on the number of times of compression compressed for the background candidate region, and compression information including compressed data; And
And a controller for restoring an image corresponding to the compressed information based on the compressed information and identifying an object in the reconstructed image. 제4항에 있어서,
상기 제어부는 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 데이터를 상기 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하고, 상기 1차 복원된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역에 대해서 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하고, 상기 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 장치.5. The method of claim 4,
Wherein the controller restores the compressed data included in the compressed information on the basis of information on the preset compression ratio to restore an object candidate area in the image corresponding to the compressed information, And restores the background candidate region in the image corresponding to the compressed information by repeatedly restoring the background candidate region by the compression count information included in the compression information to restore the original image by summing the restored object candidate region and the background candidate region, Wherein the image identification device comprises: 제어부를 통해 영상에서 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역을 각각 선별하는 단계;
상기 제어부를 통해 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 상기 영상을 1차로 압축하는 단계;
상기 제어부를 통해 상기 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 상기 1차로 압축된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역을 재압축하는 단계;
상기 제어부를 통해 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 판단 결과, 상기 압축된 영상의 데이터량이 상기 기준값 이하일 때, 압축된 영상에 대한 압축 정보를 저장하는 단계를 포함하는 영상 식별 방법.Selecting an object candidate region and a background candidate region from the image through the control unit;
Compressing the image by a predetermined compression ratio image coding scheme through the controller;
Recompressing the background candidate region out of the primarily compressed images in the image coding method of the predetermined compression rate through the control unit;
Determining whether an amount of data of the compressed image through the controller is less than a preset reference value; And
And storing compression information for a compressed image when the amount of data of the compressed image is less than or equal to the reference value as a result of the determination. 제6항에 있어서,
상기 압축된 영상의 데이터량이 미리 설정된 기준값 이하인지 여부를 판단하는 단계는 상기 객체 후보 영역 및 상기 배경 후보 영역의 압축된 데이터량이 상기 기준값보다 작거나 같은지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 방법.The method according to claim 6,
Wherein the step of determining whether the amount of data of the compressed image is less than or equal to a preset reference value determines whether the amount of compressed data of the object candidate region and the background candidate region is less than or equal to the reference value. 제6항에 있어서,
상기 판단 결과, 상기 압축된 영상의 데이터량이 상기 기준값보다 클 때, 상기 미리 설정된 압축률의 이미지 코딩 방식으로 상기 배경 후보 영역을 재압축하는 단계를 반복 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 방법.The method according to claim 6,
And repeating the step of recompressing the background candidate region in an image coding scheme of a predetermined compression rate when the amount of data of the compressed image is larger than the reference value as a result of the determination Way. 제어부를 통해 미리 설정된 압축률에 대한 정보, 영상 내의 객체 후보 영역 및 배경 후보 영역에 대한 정보, 상기 배경 후보 영역에 대해 압축한 압축 횟수 정보 및 압축 데이터를 포함하는 압축 정보를 근거로 상기 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계; 및
상기 제어부를 통해 상기 복원된 영상 내의 객체를 식별하는 단계를 포함하는 영상 식별 방법.The control information includes information on a preset compression ratio, information on an object candidate region and a background candidate region in an image, compression frequency information compressed for the background candidate region, and compression information including compressed data to correspond to the compression information Reconstructing the image; And
And identifying an object in the reconstructed image through the control unit. 제9항에 있어서,
상기 압축 정보에 대응하는 영상을 복원하는 단계는,
상기 제어부를 통해 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 데이터를 상기 미리 설정된 압축률에 대한 정보를 근거로 1차 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 객체 후보 영역을 복원하는 과정;
상기 제어부를 통해 상기 1차 복원된 영상 중에서 상기 배경 후보 영역에 대해서 상기 압축 정보에 포함된 상기 압축 횟수 정보만큼 반복 복원하여 상기 압축 정보에 대응한 영상 내의 배경 후보 영역을 복원하는 과정; 및
상기 제어부를 통해 상기 복원된 객체 후보 영역과 배경 후보 영역을 합하여 원본 영상을 복원하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 식별 방법.10. The method of claim 9,
Wherein the step of reconstructing an image corresponding to the compressed information comprises:
And restoring the object candidate region in the image corresponding to the compressed information by firstly restoring the compressed data included in the compressed information based on the information about the preset compression ratio through the control unit;
And restoring the background candidate region in the image corresponding to the compressed information by repeatedly restoring the background candidate region from the primary reconstructed image through the control unit by the compression frequency information included in the compressed information; And
And restoring the original image by summing the restored object candidate region and the background candidate region through the control unit. 제6항 내지 제10항 중 어느 한 항에 따른 방법을 수행하는 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체.11. A recording medium on which a computer program for performing the method according to any one of claims 6 to 10 is recorded.
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