KR20160127618A

KR20160127618A - 영상의 중요도를 검출하는 전자 장치 및 그 동작 방법

Info

Publication number: KR20160127618A
Application number: KR1020150123623A
Authority: KR
Inventors: 김한상; 심재영
Original assignee: 삼성전자주식회사; 울산과학기술원
Priority date: 2015-04-27
Filing date: 2015-09-01
Publication date: 2016-11-04

Abstract

영상의 중요도 검출 방법이 개시된다. 일 실시예에 의한 영상의 중요도 검출 방법은 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단하는 과정, 상기 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 상기 복수의 프레임들 간의 차이, 상기 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 상기 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단하는 과정, 상기 복수의 프레임들 중 적어도 하나의 상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성하는 과정을 포함할 수 있다. 다른 실시예도 가능하다.

Description

영상의 중요도를 검출하는 전자 장치 및 그 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR DETECTING SALIENCY OF VIDEO AND OPERATING METHOD THEREOF}

본 발명은 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것으로, 영상의 중요도를 검출하는 전자 장치 및 그 동작 방법에 관한 것이다.

인간 시각 체계(human visual system)는 실제 바라본 장면에서 중요한 시각 정보를 쉽고 빠르게 인지할 수 있다.

이러한 인간 시각 체계의 선택적 인지 특성을 모방하여, 컴퓨터와 같은 장치가 촬영한 영상에서 중요한 영역을 검출하거나 영상의 각 화소 또는 일정 블럭 별로 중요도 값을 계산하여 중요도 지도(saliency map)를 생성하는 것을 중요도 검출(saliency detection)이라고 한다.

중요도 검출 방법은 영상의 특징을 뽑아내는 위치에 따라 공간 모델(spatial model), 스펙트럼 모델(spectral model)로 나눌 수 있다. 그리고 중요도 검출 방법 중 그래프 기반의 중요도 검출 방법은 주의 전환(attention shift)이나 눈의 움직임 같은 인간 시각 체계의 특징을 시뮬레이션하는 방법에 적합한 것으로 알려져 있다.

현재의 중요도 검출 방법의 모델들은 그래프 기반 방식을 포함하여 이미지 기반의 방식이 주를 이루고 있으며, 영상의 중요도 검출에 다양한 방식을 적용하기 위한 다양한 시도가 있다.

하지만 이미지 기반의 중요도 검출 방법의 모델은 일반적인 공간적인 특징 모델을 사용하는 경우, 단순한 장면에서는 개개의 오브젝트를 감지하는데 좋은 성능을 보이지만, 복잡한 장면에서는 개개의 오브젝트를 제대로 감지하지 못하는 문제가 있다.

또한, 스펙트럼 특징 모델은 일반적으로 계산이 단순하지만, 오브젝트의 내부보다는 가장자리를 강조하는 특징을 가져서, 오브젝트의 내부를 제대로 검출하지 못하는 문제가 있다.

본 발명은 영상의 중요도를 시공간적인 특징 감지를 통해, 효과적이고 효율적으로 검출하는데 목적이 있다.

또한, 본 발명은 영상의 시공간적인 특징을 추출하고, 추출된 특징에 따른 중요도 지도를 생성하는데 목적이 있다.

또한, 본 발명은 재시작 랜덤 워크 모델링을 이용하여, 영상의 중요도를 효과적으로 검출하는데 목적이 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 영상의 중요도 검출 방법은, 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단하는 과정; 상기 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 상기 복수의 프레임들 간의 차이, 상기 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 상기 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단하는 과정; 및 상기 복수의 프레임들 중 적어도 하나의 상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성하는 과정을 포함할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 전자 장치는, 영상을 저장하는 메모리; 및 상기 메모리에 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고, 상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가, 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단하고, 상기 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 상기 복수의 프레임들 간의 차이, 상기 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 상기 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단하고, 상기 복수의 프레임들 중 적어도 하나의 상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성하는 인스트럭션을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에서, 컴퓨터 프로그램을 저장하는 기록 매체는, 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단하는 과정; 상기 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 상기 복수의 프레임들 간의 차이, 상기 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 상기 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단하는 과정; 및 상기 복수의 프레임들 중 적어도 하나의 상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성하는 과정을 실행시키기 위한 인스트럭션을 저장할 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따라, 영상의 중요도를 검출할 수 있는 전자 장치 및 그 동작 방법이 제공될 수 있다. 이에 따라, 본 발명의 다양한 실시예에 의한 전자 장치는 영상의 중요도를 시공간적인 특징 감지를 통해 효과적이고 효율적으로 검출할 수 있다. 그래서 본 발명은 복잡하고 다양한 비디오 영상에서도 기존의 알고리즘에 비해 우수한 중요도 지도를 형성할 수 있다. 본 발명은 검출된 중요도 또는 중요도 지도를 기초로, 객체 인식, 영상 영역화, 영상 압축, 영상 복원, 컨텐트 인식 이미지 리타켓팅을 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치 및 네트워크의 블록도를 도시한다.
도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 중요도 감지 방법에 대한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 중요도 검출의 알고리즘을 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 연속된 프레임에 따른 중요도 지도에 대한 예시도이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 현재 프레임에 대한 중요도 지도 생성 과정을 나타낸다.

이하, 본 문서의 다양한 실시예가 첨부된 도면을 참조하여 기재된다. 그러나, 이는 본 문서에 기재된 기술을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 문서의 실시예의 다양한 변경(modifications), 균등물(equivalents), 및/또는 대체물(alternatives)을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.

본 문서에서, "가진다," "가질 수 있다," "포함한다," 또는 "포함할 수 있다" 등의 표현은 해당 특징(예: 수치, 기능, 동작, 또는 부품 등의 구성요소)의 존재를 가리키며, 추가적인 특징의 존재를 배제하지 않는다.

본 문서에서, "A 또는 B," "A 또는/및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는/및 B 중 하나 또는 그 이상"등의 표현은 함께 나열된 항목들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, "A 또는 B," "A 및 B 중 적어도 하나," 또는 "A 또는 B 중 적어도 하나"는, (1) 적어도 하나의 A를 포함, (2) 적어도 하나의 B를 포함, 또는 (3) 적어도 하나의 A 및 적어도 하나의 B 모두를 포함하는 경우를 모두 지칭할 수 있다.

본 문서에서 사용된 "제 1," "제 2," "첫째," 또는 "둘째,"등의 표현들은 다양한 구성요소들을, 순서 및/또는 중요도에 상관없이 수식할 수 있고, 한 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위해 사용될 뿐 해당 구성요소들을 한정하지 않는다. 예를 들면, 제 1 사용자 기기와 제 2 사용자 기기는, 순서 또는 중요도와 무관하게, 서로 다른 사용자 기기를 나타낼 수 있다. 예를 들면, 본 문서에 기재된 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 바꾸어 명명될 수 있다.

어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "(기능적으로 또는 통신적으로) 연결되어((operatively or communicatively) coupled with/to)" 있다거나 "접속되어(connected to)" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나, 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)를 통하여 연결될 수 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소(예: 제 1 구성요소)가 다른 구성요소(예: 제 2 구성요소)에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 상기 어떤 구성요소와 상기 다른 구성요소 사이에 다른 구성요소(예: 제 3 구성요소)가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있다.

본 문서에서 사용된 표현 "~하도록 구성된(또는 설정된)(configured to)"은 상황에 따라, 예를 들면, "~에 적합한(suitable for)," "~하는 능력을 가지는(having the capacity to)," "~하도록 설계된(designed to)," "~하도록 변경된(adapted to)," "~하도록 만들어진(made to)," 또는 "~를 할 수 있는(capable of)"과 바꾸어 사용될 수 있다. 용어 "~하도록 구성된(또는 설정된)"은 하드웨어적으로 "특별히 설계된(specifically designed to)" 것만을 반드시 의미하지 않을 수 있다. 대신, 어떤 상황에서는, "~하도록 구성된 장치"라는 표현은, 그 장치가 다른 장치 또는 부품들과 함께 "~할 수 있는" 것을 의미할 수 있다. 예를 들면, 문구 "A, B, 및 C를 수행하도록 구성된(또는 설정된) 프로세서"는 해당 동작을 수행하기 위한 전용 프로세서(예: 임베디드 프로세서), 또는 메모리 장치에 저장된 하나 이상의 소프트웨어 프로그램들을 실행함으로써, 해당 동작들을 수행할 수 있는 범용 프로세서(generic-purpose processor)(예: CPU 또는 application processor)를 의미할 수 있다.

본 문서에서 사용된 용어들은 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 문서에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 문서에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 문서에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 문서에서 정의된 용어일지라도 본 문서의 실시예들을 배제하도록 해석될 수 없다.

본 문서의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 예를 들면, 스마트폰(smartphone), 태블릿 PC(tablet personal computer), 이동 전화기(mobile phone), 영상 전화기, 전자책 리더기(e-book reader), 데스크탑 PC(desktop personal computer), 랩탑 PC(laptop personal computer), 넷북 컴퓨터(netbook computer), 워크스테이션(workstation), 서버, PDA(personal digital assistant), PMP(portable multimedia player), MP3 플레이어, 모바일 의료기기, 카메라(camera), 또는 웨어러블 장치(wearable device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 웨어러블 장치는 액세서리형(예: 시계, 반지, 팔찌, 발찌, 목걸이, 안경, 콘택트 렌즈, 또는 머리 착용형 장치(head-mounted-device(HMD)), 직물 또는 의류 일체형(예: 전자 의복), 신체 부착형(예: 스킨 패드(skin pad) 또는 문신), 또는 생체 이식형(예: implantable circuit) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시예들에서, 전자 장치는 가전 제품(home appliance)일 수 있다. 가전 제품은, 예를 들면, 텔레비전, DVD(digital video disk) 플레이어, 오디오, 냉장고, 에어컨, 청소기, 오븐, 전자레인지, 세탁기, 공기 청정기, 셋톱 박스(set-top box), 홈 오토매이션 컨트롤 패널(home automation control panel), 보안 컨트롤 패널(security control panel), TV 박스(예: 삼성 HomeSync^TM, 애플TV^TM, 또는 구글 TV^TM), 게임 콘솔(예: Xbox^TM, PlayStation^TM), 전자 사전, 전자 키, 캠코더(camcorder), 또는 전자 액자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 전자 장치는, 각종 의료기기(예: 각종 휴대용 의료측정기기(혈당 측정기, 심박 측정기, 혈압 측정기, 또는 체온 측정기 등), MRA(magnetic resonance angiography), MRI(magnetic resonance imaging), CT(computed tomography), 촬영기, 또는 초음파기 등), 네비게이션(navigation) 장치, 위성 항법 시스템(GNSS(global navigation satellite system)), EDR(event data recorder), FDR(flight data recorder), 자동차 인포테인먼트(infotainment) 장치, 선박용 전자 장비(예: 선박용 항법 장치, 자이로 콤파스 등), 항공 전자기기(avionics), 보안 기기, 차량용 헤드 유닛(head unit), 산업용 또는 가정용 로봇, 금융 기관의 ATM(automatic teller's machine), 상점의 POS(point of sales), 또는 사물 인터넷 장치(internet of things)(예: 전구, 각종 센서, 전기 또는 가스 미터기, 스프링클러 장치, 화재경보기, 온도조절기(thermostat), 가로등, 토스터(toaster), 운동기구, 온수탱크, 히터, 보일러 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

어떤 실시예에 따르면, 전자 장치는 가구(furniture) 또는 건물/구조물의 일부, 전자 보드(electronic board), 전자 사인 수신 장치(electronic signature receiving device), 프로젝터(projector), 또는 각종 계측 기기(예: 수도, 전기, 가스, 또는 전파 계측 기기 등) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 전술한 다양한 장치들 중 하나 또는 그 이상의 조합일 수 있다. 어떤 실시예에 따른 전자 장치는 플렉서블 전자 장치일 수 있다. 또한, 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않으며, 기술 발전에 따른 새로운 전자 장치를 포함할 수 있다.

이하, 첨부 도면을 참조하여, 다양한 실시예에 따른 전자 장치가 설명된다. 본 문서에서, 사용자라는 용어는 전자 장치를 사용하는 사람 또는 전자 장치를 사용하는 장치(예: 인공지능 전자 장치)를 지칭할 수 있다.

도 1을 참조하여, 다양한 실시예에서의, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)가 기재된다. 전자 장치(101)는 버스(110), 프로세서(120), 메모리(130), 입출력 인터페이스(150), 디스플레이(160), 및 통신 모듈(170)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)는, 구성요소들 중 적어도 하나를 생략하거나 다른 구성요소를 추가적으로 구비할 수 있다.

버스(110)는, 예를 들면, 구성요소들(110-170)을 서로 연결하고, 구성요소들 간의 통신(예: 제어 메시지 및/또는 데이터)을 전달하는 회로를 포함할 수 있다.

프로세서(120)는, 중앙처리장치(central processing unit(CPU)), 어플리케이션 프로세서(application processor(AP)), 또는 커뮤니케이션 프로세서(communication processor(CP)) 중 하나 또는 그 이상을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소들의 제어 및/또는 통신에 관한 연산이나 데이터 처리를 실행할 수 있다.

메모리(130)는, 휘발성 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 예를 들면, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소에 관계된 명령 또는 데이터를 저장할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 메모리(130)는 소프트웨어 및/또는 프로그램(140)을 저장할 수 있다. 프로그램(140)은, 예를 들면, 커널(141), 미들웨어(143), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface(API))(145), 및/또는 어플리케이션 프로그램(또는 "어플리케이션")(147) 등을 포함할 수 있다. 커널(141), 미들웨어(143), 또는 API(145)의 적어도 일부는, 운영 시스템(operating system(OS))으로 지칭될 수 있다.

커널(141)은, 예를 들면, 다른 프로그램들(예: 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147))에 구현된 동작 또는 기능을 실행하는 데 사용되는 시스템 리소스들(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)을 제어 또는 관리할 수 있다. 또한, 커널(141)은 미들웨어(143), API(145), 또는 어플리케이션 프로그램(147)에서 전자 장치(101)의 개별 구성요소에 접근함으로써, 시스템 리소스들을 제어 또는 관리할 수 있는 인터페이스를 제공할 수 있다.

미들웨어(143)는, 예를 들면, API(145) 또는 어플리케이션 프로그램(147)이 커널(141)과 통신하여 데이터를 주고받을 수 있도록 중개 역할을 수행할 수 있다.

또한, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147)으로부터 수신된 하나 이상의 작업 요청들을 우선 순위에 따라 처리할 수 있다. 예를 들면, 미들웨어(143)는 어플리케이션 프로그램(147) 중 적어도 하나에 전자 장치(101)의 시스템 리소스(예: 버스(110), 프로세서(120), 또는 메모리(130) 등)를 사용할 수 있는 우선 순위를 부여할 수 있다. 예컨대, 미들웨어(143)는 적어도 하나에 부여된 우선 순위에 따라 하나 이상의 작업 요청들을 처리함으로써, 하나 이상의 작업 요청들에 대한 스케쥴링 또는 로드 밸런싱 등을 수행할 수 있다.

API(145)는, 예를 들면, 어플리케이션(147)이 커널(141) 또는 미들웨어(143)에서 제공되는 기능을 제어하기 위한 인터페이스로, 예를 들면, 파일 제어, 창 제어, 영상 처리, 또는 문자 제어 등을 위한 적어도 하나의 인터페이스 또는 함수(예: 명령어)를 포함할 수 있다.

입출력 인터페이스(150)는, 예를 들면, 사용자 또는 다른 외부 기기로부터 입력된 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)에 전달할 수 있는 인터페이스의 역할을 할 수 있다. 또한, 입출력 인터페이스(150)는 전자 장치(101)의 다른 구성요소(들)로부터 수신된 명령 또는 데이터를 사용자 또는 다른 외부 기기로 출력할 수 있다.

디스플레이(160)는, 예를 들면, 액정 디스플레이(liquid crystal display(LCD)), 발광 다이오드(light-emitting diode(LED)) 디스플레이, 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode(OLED)) 디스플레이, 또는 마이크로 전자기계 시스템(microelectromechanical systems(MEMS)) 디스플레이, 또는 전자종이(electronic paper) 디스플레이를 포함할 수 있다. 디스플레이(160)는, 예를 들면, 사용자에게 각종 콘텐츠(예: 텍스트, 이미지, 비디오, 아이콘, 또는 심볼 등)을 표시할 수 있다. 디스플레이(160)는, 터치 스크린을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 전자 펜 또는 사용자의 신체의 일부를 이용한 터치, 제스쳐, 근접, 또는 호버링 입력을 수신할 수 있다.

통신 모듈(170)은, 예를 들면, 전자 장치(101)와 외부 장치(예: 제 1 외부 전자 장치(102), 제 2 외부 전자 장치(104), 또는 서버(106)) 간의 통신을 설정할 수 있다. 예를 들면, 통신 모듈(170)은 무선 통신 또는 유선 통신을 통해서 네트워크(462)에 연결되어 외부 장치(예: 제 2 외부 전자 장치(104) 또는 서버(106))와 통신할 수 있다.

무선 통신은, 예를 들면, 셀룰러 통신 프로토콜로서, 예를 들면, LTE(long-term evolution), LTE-A(LTE Advance), CDMA(code division multiple access), WCDMA(wideband CDMA), UMTS(universal mobile telecommunications system), WiBro(Wireless Broadband), 또는 GSM(Global System for Mobile Communications) 등 중 적어도 하나를 사용할 수 있다. 또한, 무선 통신은, 예를 들면, 근거리 통신(164)을 포함할 수 있다. 근거리 통신(164)은, 예를 들면, WiFi(wireless fidelity), 블루투스(Bluetooth), NFC(near field communication), 또는 GNSS(global navigation satellite system) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. GNSS는 사용 지역 또는 대역폭 등에 따라, 예를 들면, GPS(Global Positioning System), Glonass(Global Navigation Satellite System), Beidou Navigation Satellite System(이하 "Beidou") 또는 Galileo, the European global satellite-based navigation system 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 이하, 본 문서에서는, "GPS"는 "GNSS"와 혼용되어 사용(interchangeably used)될 수 있다. 유선 통신은, 예를 들면, USB(universal serial bus), HDMI(high definition multimedia interface), RS-232(recommended standard232), 또는 POTS(plain old telephone service) 등 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 네트워크(462)는 통신 네트워크(telecommunications network), 예를 들면, 컴퓨터 네트워크(computer network)(예: LAN 또는 WAN), 인터넷, 또는 전화 망(telephone network) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

제 1 및 제 2 외부 전자 장치(102, 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 한 실시예에 따르면, 서버(106)는 하나 또는 그 이상의 서버들의 그룹을 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 다른 하나 또는 복수의 전자 장치(예: 전자 장치(102,104), 또는 서버(106)에서 실행될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로 또는 요청에 의하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 그와 연관된 적어도 일부 기능을 다른 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))에게 요청할 수 있다. 다른 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 또는 서버(106))는 요청된 기능 또는 추가 기능을 실행하고, 그 결과를 전자 장치(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)는 수신된 결과를 그대로 또는 추가적으로 처리하여 요청된 기능이나 서비스를 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다.

도 2는 다양한 실시예에 따른 전자 장치(201)의 블록도이다. 전자 장치(201)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 전체 또는 일부를 포함할 수 있다. 전자 장치(201)는 하나 이상의 프로세서(예: AP(application processor))(210), 통신 모듈(220), 가입자 식별 모듈(224), 메모리(230), 센서 모듈(240), 입력 장치(250), 디스플레이(260), 인터페이스(270), 오디오 모듈(280), 카메라 모듈(291), 전력 관리 모듈(295), 배터리(296), 인디케이터(297), 및 모터(298) 를 포함할 수 있다.

프로세서(210)는, 예를 들면, 운영 체제 또는 응용 프로그램을 구동하여 프로세서(210)에 연결된 다수의 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소들을 제어할 수 있고, 각종 데이터 처리 및 연산을 수행할 수 있다. 프로세서(210)는, 예를 들면, SoC(system on chip) 로 구현될 수 있다. 한 실시예에 따르면, 프로세서(210)는 GPU(graphic processing unit) 및/또는 이미지 신호 프로세서(image signal processor)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(210)는 도 2에 도시된 구성요소들 중 적어도 일부(예: 셀룰러 모듈(221))를 포함할 수도 있다. 프로세서(210)는 다른 구성요소들(예: 비휘발성 메모리) 중 적어도 하나로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리에 로드(load)하여 처리하고, 다양한 데이터를 비휘발성 메모리에 저장(store)할 수 있다.

통신 모듈(220)은, 도 1의 통신 인터페이스(170)와 동일 또는 유사한 구성을 가질 수 있다. 통신 모듈(220)은, 예를 들면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227)(예: GPS 모듈, Glonass 모듈, Beidou 모듈, 또는 Galileo 모듈), NFC 모듈(228) 및 RF(radio frequency) 모듈(229)를 포함할 수 있다.

셀룰러 모듈(221)은, 예를 들면, 통신망을 통해서 음성 통화, 영상 통화, 문자 서비스, 또는 인터넷 서비스 등을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)(224)을 이용하여 통신 네트워크 내에서 전자 장치(201)의 구별 및 인증을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 프로세서(210)가 제공할 수 있는 기능 중 적어도 일부 기능을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221)은 커뮤니케이션 프로세서(CP: communication processor)를 포함할 수 있다.

WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 각각은, 예를 들면, 해당하는 모듈을 통해서 송수신되는 데이터를 처리하기 위한 프로세서를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 일부(예: 두 개 이상)는 하나의 integrated chip(IC) 또는 IC 패키지 내에 포함될 수 있다.

RF 모듈(229)은, 예를 들면, 통신 신호(예: RF 신호)를 송수신할 수 있다. RF 모듈(229)은, 예를 들면, 트랜시버(transceiver), PAM(power amp module), 주파수 필터(frequency filter), LNA(low noise amplifier), 또는 안테나 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 셀룰러 모듈(221), WiFi 모듈(223), 블루투스 모듈(225), GNSS 모듈(227) 또는 NFC 모듈(228) 중 적어도 하나는 별개의 RF 모듈을 통하여 RF 신호를 송수신할 수 있다.

가입자 식별 모듈(224)은, 예를 들면, 가입자 식별 모듈을 포함하는 카드 및/또는 내장 SIM(embedded SIM)을 포함할 수 있으며, 고유한 식별 정보(예: ICCID(integrated circuit card identifier)) 또는 가입자 정보(예: IMSI(international mobile subscriber identity))를 포함할 수 있다.

메모리(230)(예: 메모리(130))는, 예를 들면, 내장 메모리(232) 또는 외장 메모리(234)를 포함할 수 있다. 내장 메모리(232)는, 예를 들면, 휘발성 메모리(예: DRAM(dynamic RAM), SRAM(static RAM), 또는 SDRAM(synchronous dynamic RAM) 등), 비휘발성 메모리(non-volatile Memory)(예: OTPROM(one time programmable ROM), PROM(programmable ROM), EPROM(erasable and programmable ROM), EEPROM(electrically erasable and programmable ROM), mask ROM, flash ROM, 플래시 메모리(예: NAND flash 또는 NOR flash 등), 하드 드라이브, 또는 솔리드 스테이트 드라이브(solid state drive(SSD)) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

외장 메모리(234)는 플래시 드라이브(flash drive), 예를 들면, CF(compact flash), SD(secure digital), Micro-SD(micro secure digital), Mini-SD(mini secure digital), xD(extreme digital), MMC(multi-media card) 또는 메모리 스틱(memory stick) 등을 더 포함할 수 있다. 외장 메모리(234)는 다양한 인터페이스를 통하여 전자 장치(201)와 기능적으로 및/또는 물리적으로 연결될 수 있다.

센서 모듈(240)은, 예를 들면, 물리량을 계측하거나 전자 장치(201)의 작동 상태를 감지하여, 계측 또는 감지된 정보를 전기 신호로 변환할 수 있다. 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 제스처 센서(240A), 자이로 센서(240B), 기압 센서(240C), 마그네틱 센서(240D), 가속도 센서(240E), 그립 센서(240F), 근접 센서(240G), 컬러(color) 센서(240H)(예: RGB(red, green, blue) 센서), 생체 센서(240I), 온/습도 센서(240J), 조도 센서(240K), 또는 UV(ultra violet) 센서(240M) 중의 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively), 센서 모듈(240)은, 예를 들면, 후각 센서(E-nose sensor), EMG 센서(electromyography sensor), EEG 센서(electroencephalogram sensor), ECG 센서(electrocardiogram sensor), IR(infrared) 센서, 홍채 센서 및/또는 지문 센서를 포함할 수 있다. 센서 모듈(240)은 그 안에 속한 적어도 하나 이상의 센서들을 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(201)는 프로세서(210)의 일부로서 또는 별도로, 센서 모듈(240)을 제어하도록 구성된 프로세서를 더 포함하여, 프로세서(210)가 슬립(sleep) 상태에 있는 동안, 센서 모듈(240)을 제어할 수 있다.

입력 장치(250)는, 예를 들면, 터치 패널(touch panel)(252),(디지털) 펜 센서(pen sensor)(254), 키(key)(256), 또는 초음파(ultrasonic) 입력 장치(258)를 포함할 수 있다. 터치 패널(252)은, 예를 들면, 정전식, 감압식, 적외선 방식, 또는 초음파 방식 중 적어도 하나의 방식을 사용할 수 있다. 또한, 터치 패널(252)은 제어 회로를 더 포함할 수도 있다. 터치 패널(252)은 택타일 레이어(tactile layer)를 더 포함하여, 사용자에게 촉각 반응을 제공할 수 있다.

(디지털) 펜 센서(254)는, 예를 들면, 터치 패널의 일부이거나, 별도의 인식용 쉬트(sheet)를 포함할 수 있다. 키(256)는, 예를 들면, 물리적인 버튼, 광학식 키, 또는 키패드를 포함할 수 있다. 초음파 입력 장치(258)는 마이크(예: 마이크(288))를 통해, 입력 도구에서 발생된 초음파를 감지하여, 상기 감지된 초음파에 대응하는 데이터를 확인할 수 있다.

디스플레이(260)(예: 디스플레이(160))는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 또는 프로젝터(266)를 포함할 수 있다. 패널(262)은, 도 1의 디스플레이(160)와 동일 또는 유사한 구성을 포함할 수 있다. 패널(262)은, 예를 들면, 유연하게(flexible), 투명하게(transparent), 또는 착용할 수 있게(wearable) 구현될 수 있다. 패널(262)은 터치 패널(252)과 하나의 모듈로 구성될 수도 있다. 홀로그램 장치(264)는 빛의 간섭을 이용하여 입체 영상을 허공에 보여줄 수 있다. 프로젝터(266)는 스크린에 빛을 투사하여 영상을 표시할 수 있다. 스크린은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 내부 또는 외부에 위치할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 디스플레이(260)는 패널(262), 홀로그램 장치(264), 또는 프로젝터(266)를 제어하기 위한 제어 회로를 더 포함할 수 있다.

인터페이스(270)는, 예를 들면, HDMI(high-definition multimedia interface)(272), USB(universal serial bus)(274), 광 인터페이스(optical interface)(276), 또는 D-sub(D-subminiature)(278)를 포함할 수 있다. 인터페이스(270)는, 예를 들면, 도 1에 도시된 통신 인터페이스(170)에 포함될 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로(additionally and alternatively), 인터페이스(270)는, 예를 들면, MHL(mobile high-definition link) 인터페이스, SD(secure digital) 카드/MMC(multi-media card) 인터페이스, 또는 IrDA(infrared data association) 규격 인터페이스를 포함할 수 있다.

오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 소리(sound)와 전기 신호를 쌍방향으로 변환시킬 수 있다. 오디오 모듈(280)의 적어도 일부 구성요소는, 예를 들면, 도 1 에 도시된 입출력 인터페이스(150)에 포함될 수 있다. 오디오 모듈(280)은, 예를 들면, 스피커(282), 리시버(284), 이어폰(286), 또는 마이크(288) 등을 통해 입력 또는 출력되는 소리 정보를 처리할 수 있다.

카메라 모듈(291)은, 예를 들면, 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있는 장치로서, 한 실시예에 따르면, 하나 이상의 이미지 센서(예: 전면 센서 또는 후면 센서), 렌즈, ISP(image signal processor), 또는 플래시(flash)(예: LED 또는 xenon lamp 등)를 포함할 수 있다.

전력 관리 모듈(295)은, 예를 들면, 전자 장치(201)의 전력을 관리할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(295)은 PMIC(power management integrated circuit), 충전 IC(charger integrated circuit), 또는 배터리 또는 연료 게이지(battery or fuel gauge)를 포함할 수 있다. PMIC는, 유선 및/또는 무선 충전 방식을 가질 수 있다. 무선 충전 방식은, 예를 들면, 자기공명 방식, 자기유도 방식 또는 전자기파 방식 등을 포함하며, 무선 충전을 위한 부가적인 회로, 예를 들면, 코일 루프, 공진 회로, 또는 정류기 등을 더 포함할 수 있다. 배터리 게이지는, 예를 들면, 배터리(296)의 잔량, 충전 중 전압, 전류, 또는 온도를 측정할 수 있다. 배터리(296)는, 예를 들면, 충전식 전지(rechargeable battery) 및/또는 태양 전지(solar battery)를 포함할 수 있다.

인디케이터(297)는 전자 장치(201) 또는 그 일부(예: 프로세서(210))의 특정 상태, 예를 들면, 부팅 상태, 메시지 상태 또는 충전 상태 등을 표시할 수 있다. 모터(298)는 전기적 신호를 기계적 진동으로 변환할 수 있고, 진동(vibration), 또는 햅틱(haptic) 효과 등을 발생시킬 수 있다. 도시되지는 않았으나, 전자 장치(201)는 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치(예: GPU)를 포함할 수 있다. 모바일 TV 지원을 위한 처리 장치는, 예를 들면, DMB(digital multimedia broadcasting), DVB(digital video broadcasting), 또는 미디어플로(mediaFloTM) 등의 규격에 따른 미디어 데이터를 처리할 수 있다.

도 3은 다양한 실시예에 따른 프로그램 모듈의 블록도이다. 한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)(예: 프로그램(140))은 전자 장치(예: 전자 장치(101))에 관련된 자원을 제어하는 운영 체제(operating system(OS)) 및/또는 운영 체제 상에서 구동되는 다양한 어플리케이션(예: 어플리케이션 프로그램(147))을 포함할 수 있다. 운영 체제는, 예를 들면, 안드로이드(android), iOS, 윈도우즈(windows), 심비안(symbian), 타이젠(tizen), 또는 바다(bada) 등이 될 수 있다.

프로그램 모듈(310)은 커널(320), 미들웨어(330), 어플리케이션 프로그래밍 인터페이스(application programming interface (API))(360), 및/또는 어플리케이션(370)을 포함할 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 전자 장치 상에 프리로드(preload) 되거나, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104), 서버(106) 등)로부터 다운로드(download) 가능하다.

커널(320)(예: 커널(141))은, 예를 들면, 시스템 리소스 매니저(321) 및/또는 디바이스 드라이버(323)를 포함할 수 있다. 시스템 리소스 매니저(321)는 시스템 리소스의 제어, 할당, 또는 회수 등을 수행할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 시스템 리소스 매니저(321)는 프로세스 관리부, 메모리 관리부, 또는 파일 시스템 관리부 등을 포함할 수 있다. 디바이스 드라이버(323)는, 예를 들면, 디스플레이 드라이버, 카메라 드라이버, 블루투스 드라이버, 공유 메모리 드라이버, USB 드라이버, 키패드 드라이버, WiFi 드라이버, 오디오 드라이버, 또는 IPC(inter-process communication) 드라이버를 포함할 수 있다.

미들웨어(330)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 공통적으로 필요로 하는 기능을 제공하거나, 어플리케이션(370)이 전자 장치 내부의 제한된 시스템 자원을 효율적으로 사용할 수 있도록 API(360)를 통해 다양한 기능들을 어플리케이션(370)으로 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 미들웨어(330)(예: 미들웨어(143))는 런타임 라이브러리(335), 어플리케이션 매니저(application manager)(341), 윈도우 매니저(window manager)(342), 멀티미디어 매니저(multimedia manager)(343), 리소스 매니저(resource manager)(344), 파워 매니저(power manager)(345), 데이터베이스 매니저(database manager)(346), 패키지 매니저(package manager)(347), 연결 매니저(connectivity manager)(348), 통지 매니저(notification manager)(349), 위치 매니저(location manager)(350), 그래픽 매니저(graphic manager)(351), 또는 보안 매니저(security manager)(352) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

런타임 라이브러리(335)는, 예를 들면, 어플리케이션(370)이 실행되는 동안에 프로그래밍 언어를 통해 새로운 기능을 추가하기 위해 컴파일러가 사용하는 라이브러리 모듈을 포함할 수 있다. 런타임 라이브러리(335)는 입출력 관리, 메모리 관리, 또는 산술 함수에 대한 기능 등을 수행할 수 있다.

어플리케이션 매니저(341)는, 예를 들면, 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션의 생명 주기(life cycle)를 관리할 수 있다. 윈도우 매니저(342)는 화면에서 사용하는 GUI 자원을 관리할 수 있다. 멀티미디어 매니저(343)는 다양한 미디어 파일들의 재생에 필요한 포맷을 파악하고, 해당 포맷에 맞는 코덱(codec)을 이용하여 미디어 파일의 인코딩(encoding) 또는 디코딩(decoding)을 수행할 수 있다. 리소스 매니저(344)는 어플리케이션(370) 중 적어도 어느 하나의 어플리케이션의 소스 코드, 메모리 또는 저장 공간 등의 자원을 관리할 수 있다.

파워 매니저(345)는, 예를 들면, 바이오스(BIOS: basic input/output system) 등과 함께 동작하여 배터리(battery) 또는 전원을 관리하고, 전자 장치의 동작에 필요한 전력 정보 등을 제공할 수 있다. 데이터베이스 매니저(346)는 어플리케이션(370) 중 적어도 하나의 어플리케이션에서 사용할 데이터베이스를 생성, 검색, 또는 변경할 수 있다. 패키지 매니저(347)는 패키지 파일의 형태로 배포되는 어플리케이션의 설치 또는 업데이트를 관리할 수 있다.

연결 매니저(348)는, 예를 들면, WiFi 또는 블루투스 등의 무선 연결을 관리할 수 있다. 통지 매니저(349)는 도착 메시지, 약속, 근접성 알림 등의 사건(event)을 사용자에게 방해되지 않는 방식으로 표시 또는 통지할 수 있다. 위치 매니저(350)는 전자 장치의 위치 정보를 관리할 수 있다. 그래픽 매니저(351)는 사용자에게 제공될 그래픽 효과 또는 이와 관련된 사용자 인터페이스를 관리할 수 있다. 보안 매니저(352)는 시스템 보안 또는 사용자 인증 등에 필요한 제반 보안 기능을 제공할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 전자 장치(예: 전자 장치(101))가 전화 기능을 포함한 경우, 미들웨어(330)는 전자 장치의 음성 또는 영상 통화 기능을 관리하기 위한 통화 매니저(telephony manager)를 더 포함할 수 있다.

미들웨어(330)는 전술한 구성요소들의 다양한 기능의 조합을 형성하는 미들웨어 모듈을 포함할 수 있다. 미들웨어(330)는 차별화된 기능을 제공하기 위해 운영 체제의 종류 별로 특화된 모듈을 제공할 수 있다. 또한, 미들웨어(330)는 동적으로 기존의 구성요소를 일부 삭제하거나 새로운 구성요소들을 추가할 수 있다.

API(360)(예: API(145))는, 예를 들면, API 프로그래밍 함수들의 집합으로, 운영 체제에 따라 다른 구성으로 제공될 수 있다. 예를 들면, 안드로이드 또는 iOS의 경우, 플랫폼 별로 하나의 API 셋을 제공할 수 있으며, 타이젠(tizen)의 경우, 플랫폼 별로 두 개 이상의 API 셋을 제공할 수 있다.

어플리케이션(370)(예: 어플리케이션 프로그램(147))은, 예를 들면, 홈(371), 다이얼러(372), SMS/MMS(373), IM(instant message)(374), 브라우저(375), 카메라(376), 알람(377), 컨택트(378), 음성 다이얼(379), 이메일(380), 달력(381), 미디어 플레이어(382), 앨범(383), 또는 시계(384), 건강 관리(health care)(예: 운동량 또는 혈당 등을 측정), 또는 환경 정보 제공(예: 기압, 습도, 또는 온도 정보 등을 제공) 등의 기능을 수행할 수 있는 하나 이상의 어플리케이션을 포함할 수 있다.

한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 전자 장치(예: 전자 장치(101))와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104)) 사이의 정보 교환을 지원하는 어플리케이션(이하, 설명의 편의 상, "정보 교환 어플리케이션")을 포함할 수 있다. 정보 교환 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치에 특정 정보를 전달하기 위한 알림 전달(notification relay) 어플리케이션, 또는 외부 전자 장치를 관리하기 위한 장치 관리(device management) 어플리케이션을 포함할 수 있다.

예를 들면, 알림 전달 어플리케이션은 전자 장치의 다른 어플리케이션(예: SMS/MMS 어플리케이션, 이메일 어플리케이션, 건강 관리 어플리케이션, 또는 환경 정보 어플리케이션 등)에서 발생된 알림 정보를 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))로 전달하는 기능을 포함할 수 있다. 또한, 알림 전달 어플리케이션은, 예를 들면, 외부 전자 장치로부터 알림 정보를 수신하여 사용자에게 제공할 수 있다.

장치 관리 어플리케이션은, 예를 들면, 전자 장치와 통신하는 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 적어도 하나의 기능(예: 외부 전자 장치 자체(또는, 일부 구성 부품)의 턴-온/턴-오프 또는 디스플레이의 밝기(또는, 해상도) 조절), 외부 전자 장치에서 동작하는 어플리케이션 또는 외부 전자 장치에서 제공되는 서비스(예: 통화 서비스 또는 메시지 서비스 등)를 관리(예: 설치, 삭제, 또는 업데이트)할 수 있다.

한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102, 104))의 속성(에 따라 지정된 어플리케이션(예: 모바일 의료 기기의 건강 관리 어플리케이션 등)을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 외부 전자 장치(예: 서버(106) 또는 전자 장치(102, 104))로부터 수신된 어플리케이션을 포함할 수 있다. 한 실시예에 따르면, 어플리케이션(370)은 프리로드 어플리케이션(preloaded application) 또는 서버로부터 다운로드 가능한 제3자 어플리케이션(third party application)을 포함할 수 있다. 도시된 실시예에 따른 프로그램 모듈(310)의 구성요소들의 명칭은 운영 체제의 종류에 따라서 달라질 수 있다.

다양한 실시예에 따르면, 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 소프트웨어, 펌웨어, 하드웨어, 또는 이들 중 적어도 둘 이상의 조합으로 구현될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는, 예를 들면, 프로세서(예: 프로세서(210))에 의해 구현(implement)(예: 실행)될 수 있다. 프로그램 모듈(310)의 적어도 일부는 하나 이상의 기능을 수행하기 위한, 예를 들면, 모듈, 프로그램, 루틴, 명령어 세트(sets of instructions) 또는 프로세스 등을 포함할 수 있다.

도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 중요도 감지 방법에 대한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 전자 장치(101)는 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단할 수 있다(410).

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 영상의 복수의 프레임 각각에 포함된 픽셀(pixel)의 색상, 광도(intensity), 방향(orientation), 밀집도(compactness) 중 하나 이상을 포함하는 시각적 특징을 기초로, 현재 프레임의 공간적 특징을 판단할 수 있다.

일 실시예로, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 영상의 현재 프레임(I^t)에 포함된 픽셀(pixel)의 색상, 광도(intensity), 방향(orientation), 밀집도(compactness) 중 하나 이상을 포함하는 시각적 특징을 기초로, 현재 프레임의 공간적 특징을 판단할 수 있다. 이와 같이 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 하나의 프레임의 공간적 특징을 판단할 수 있고, 상술한 과정을 다른 프레임에도 반복하여, 복수의 프레임 각각의 공간적 특징을 판단할 수 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 영상의 현재 프레임(I^t)을 일정 크기의 복수의 부분(x^t)으로 분할할 수 있다. 여기서 분할된 하나의 부분을 노드(node)라고 할 수 있다.

한 실시예로, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 다양한 크기의 영상을 동일한 연산 속도 보장을 위해, 동일한 크기로 스캐일링 할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)는 특정 크기의 영상을 동일한 크기인 200X200으로 스캐일링 할 수 있다. 그래서 전자 장치(101)는 200X200 크기의 영상을 5X5의 크기의 블록 단위로 분할할 수 있다. 이에 따라 분할된 하나의 블록인 하나의 부분(x^t)은 5X5 크기일 수 있고, 하나의 부분(x^t)이 상술한 하나의 노드에 해당할 수 있다. 이에 따라 하나의 프레임에 대해 1600개의 노드가 존재할 수 있다. 그리고 후술할 랜덤 워크 모델링 또는 재시작 랜덤 워크 모델링에 따라, 하나의 노드는 다른 노드인 1599개의 노드 각각에 연결될 수 있다. 하나의 노드와 나머지인 1599개의 노드 각각에 대한 연결인 엣지에는 랜덤 워크 모델링 또는 재시작 랜덤 워크 모델링에 따른 공간 전이 매트릭스 산출에 대한 가중치가 부여될 수 있다. 이에 대해서는 후술한다.

상술한 노드에 대한 설명은 설명을 위한 예시로 이에 한정되지 않는다. 따라서 하나의 프레임은 사용자 또는 설계자의 선택에 따라 다양한 크기의 노드로 분할될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 분할된 복수의 부분 각각에 포함된 픽셀의 색상, 광도, 방향, 밀집도 중 하나 이상을 포함하는 시각적 특징을 기초로, 현재 프레임의 분할된 복수의 부분 각각의 공간적 특징을 판단할 수도 있다. 그리고 전자 장치(101)는 판단된 부분 각각의 공간적 특징을 특징 벡터(feature vector)로 표시할 수도 있다.

한편, 전자 장치(101)는 현재 프레임의 공간적 특징을 판단하고, 판단된 공간적 특징에 대응하는 공간 전이 매트릭스(spatial transition matrix)를 산출할 수 있다. 여기서 공간 전이 매트릭스는 공간 전이 확률 매트릭스(spatial transition probability matrix)를 의미할 수도 있다.

이에 대해 도 5를 참조하여 설명한다.

도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 중요도 검출의 알고리즘을 나타내는 블록도이다.

도 5의 블록 510을 참조하면, 전자 장치(101)는 영상의 현재 프레임(I^t)에 대해 공간적 특징을 판단하고, 판단된 공간적 특징에 대응하는 공간 전이 매트릭스를 산출할 수 있다. 그리고 산출된 공간 전이 매트릭스는 후술할 재시작 랜덤 워크(random walk with restart)에 이용될 수 있다. 또한, 산출된 공간 전이 매트릭스는 영상의 중요도를 검출하기 위한 랜덤 워크(random walk)에 이용될 수 도 있다.

전자 장치(101)는 하기의 수학식 1을 이용하여, 공간 전이 매트릭스(

)를 산출할 수 있다.

여기서,

는 랜덤 워크 모델링 또는 재시작 랜덤 워크 모델링에 따라 완전히 연결된 그래프(fully-connected graph,

)의 엣지 e_ij의 가중치일 수 있다. 여기서

은 현재 프레임의 복수의 부분 각각에 의해 구성될 수 있다. 그리고

은 랜덤 워크 모델에 따른 무작위 움직임에 따라, 복수의 노드 간에 완전히 연결된 그래프를 의미할 수 있다. 구체적으로

는 엣지e_ij를 따라 노드 j에서 노드 i까지 이동하는 확률을 의미할 수 있다. 여기서 엣지 e_ij는 노드 i 와 노드 j를 연결하는 링크이다.

그리고

는 아래의 수학식 2와 같다.

한편,

는 아래 수학식 3을 이용하여 결정될 수 있다.

여기서 f_color(i)는 노드 i의 특징 벡터(feature vector)이며, 현재 프레임(I^t)의 i번째 부분(

)에 포함된 픽셀들의 광도 및 색상 특징으로 구성될 수 있다. 그리고 f_color(j)는 노드 j의 특징 벡터(feature vector)이며, 현재 프레임(I^t)의 j번째 부분(

)에 포함된 픽셀들의 광도 및 색상 특징으로 구성될 수 있다

그리고 d_i,j는 i번째 부분(

)과 j번째 부분(

) 간의 유클리드 거리(Euclidean distance)이고, ε₂=300 일 수 있다. H는 현재 프레임(I^t)의 폭(width)이고, V는 현재 프레임(I^t)의 높이(height)이다.

c(j)는 노드 j의 밀집도(compactness)이고, j번째 부분(

)의 픽셀 전체의 평균 밀집도일 수 있다. 그리고 c(i)는 노드 i의 밀집도(compactness)이고, i번째 부분(

)의 픽셀 전체의 평균 밀집도일 수 있다.

상술한 프레임의 공간적 특징 판단에 대한 설명은 설명을 위한 예시로 이에 한정되지 않으며, 사용자 또는 설계자의 선택에 따라 다양한 방식을 통해 프레임의 공간적 특징을 판단할 수 있다.

다시 도 4를 참조한다.

전자 장치(101)는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 시간적 특징을 판단할 수 있다(430).

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 복수의 프레임들 간의 차이, 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단할 수 있다

일 실시예로, 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 차이에 대응하는 움직임에 대한 움직임 특수성(motion distinctiveness), 이전 프레임(I^t-1)에서 판단된 중요도가 현재 프레임(I^t)에서도 유지되는 정도에 대한 시간적인 일관성(temporal consistency), 이전 프레임(I^t-1)에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 현재 프레임(I^t)에서 판단하는 정도에 대한 변화(change) 중 적어도 하나를 판단하여, 영상의 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 시간적 특징을 판단할 수 있다.

여기서 변화(change)는 이전 프레임(I^t-1)에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트가 현재 프레임(I^t)에 포함되는, 급격한 변화(abrupt change)를 포함할 수 있다.

그리고 본 발명에 대한 설명 중 오브젝트는 단위 물체를 의미할 수도 있으나, 단위 물체의 일부분을 의미할 수 있다. 예를 들면, 오브젝트는 단위 물체 내부의 일부분을 의미할 수 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)에 대해 형성된 중요도 지도를 기초로, 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 시간적 특징을 판단할 수도 있다.

이에 대해 도 5를 참조하여 설명한다.

도 5의 블록 530을 참조하면, 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 시간적 특징을 판단할 수 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)에 대해 검출된 중요도에 대한 중요도 지도(

)을 기초로 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 시간적 특징을 판단할 수도 있다.

한 실시예로, 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 차이를 인지하는 움직임 특수성(motion distinctiveness)을 기초로 시간적 특징을 판단할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는 어느 하나의 프레임에서 판단된 중요도가 복수의 프레임에서 소멸되지 않고 유지되는 시간적인 일관성(temporal consistency)을 기초로 시간적 특징을 판단할 수 있다. 또한, 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 현재 프레임(I^t)에서 감지하는 정도에 대한 변화(change)를 기초로 시간적 특징을 판단할 수 있다. 여기서 변화는 갑작스러운 변화(abrupt change)를 포함할 수 있다.

한편, 전자 장치(101)는 상술한 움직임 특수성(motion distinctiveness), 시간적인 일관성(temporal consistency), 변화(change) 각각을 통해 판단된 시간적 특징 각각에 대한 중요도 지도(saliency map)를 생성할 수 있다.

또한, 전자 장치(101)는 상술한 움직임 특수성(motion distinctiveness), 시간적인 일관성(temporal consistency) 및 변화(change) 각각에 대해 생성된 복수의 중요도 지도를 결합하여, 현재 프레임의 시간적 특징 분포(temporal saliency distribution)를 산출할 수도 있다.

상술한 움직임 특수성(motion distinctiveness), 시간적인 일관성(temporal consistency) 각각에 대해 생성된 중요도 지도에 대해 도 6을 참조하여 설명한다.

도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 연속된 프레임에 따른 중요도 지도에 대한 예시도이다.

도 6의 첫번째 줄은 공에 대한 연속적인 프레임인 제1 프레임 내지 제4 프레임을 나타내고, 두번째 줄은 각각의 프레임의 움직임 차별성 특수성 특징만을 반영한 중요도 지도를 나타낸다. 그리고 도 6의 세번째 줄은 움직임 차별성 특징을 포함하고, 시간적인 일관성 특징에 대한 중요도 지도를 나타낸다. 그리고 도 6의 첫번째 줄을 참조하면, 제1 프레임 내지 제4 프레임(611, 612, 613, 614)은 공의 움직임에 대한 연속적인 프레임에 해당한다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)가 생성한 제1 프레임(611)의 움직임 특수성 특징에 대한 중요도 지도(621)를 보면, 공의 내부를 포함한 영역이 다른 영역과 구분되어 표시되는 것을 확인할 수 있고, 시간적인 일관성 특징에 대한 중요도 지도(631)를 보면, 동일한 프레임인 제1 프레임(611)에 대한 것이므로, 시간적 특징 분포가 존재하지 않으므로, 움직임 특수성 특징에 대한 중요도 지도(621)와 동일한 것을 확인할 수 있다.

그리고 도 6의 제2 프레임(612), 제3 프레임(613), 제4 프레임(614) 각각에 대해서도 제1 프레임(611)에 대한 것과 동일한 과정을 통해 생성된, 각각의 프레임에 대응하는 움직임 특수성 특징에 대한 중요도 지도(622, 623, 624) 및 시간적인 일관성 특징에 대한 중요도 지도(632, 633, 634)를 확인할 수 있다.

이와 같이 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 연속된 프레임의 움직임 특수성, 시간적인 일관성을 판단하여, 적어도 하나의 프레임의 시간적 특징을 판단할 수 있다. 그리고 도 6에 도시되지는 않았으나, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 연속된 프레임 사이의 변화(change)를 판단하여, 적어도 하나의 프레임의 시간적 특징을 판단할 수도 있다.

다시 도 4를 참조한다.

전자 장치(101)는 판단된 공간적 특징 및 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성할 수 있다(450).

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 복수의 프레임들 중 적어도 하나에 대해 판단된 공간적 특징 및 시간적 특징을 이용하여, 영상의 중요도를 검출할 수 있다. 그리고 전자 장치(101)는 검출된 중요도를 기초로 중요도 지도를 형성할 수 있다.

이에 대해 도 5를 참조하여 설명한다.

도 5의 블록 550을 참조하면, 전자 장치(101)는 블록 510에서 판단된 공간적 특징 및 블록 530에서 판단된 시간적 특징을 후술할 재시작 랜덤 워크를 이용하여, 적어도 하나의 프레임의 시공간적 특징을 검출할 수 있다.

예를 들면, 전자 장치(101)는 인간의 시선 방향의 움직임을 그래프 위에서 랜덤 워크(random walk)로 모델링하고, 랜덤 워커의 확률 분포를 이용하여, 영상에 대한 중요도를 검출할 수 있다. 그리고 전자 장치(101)는 검출된 중요도를 기초로 중요도 지도를 형성할 수 있다.

또한, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 그래프 상에서 랜덤 워커가 이동할 때, 특정한 노드에서 다시 출발하도록 강제하는 랜덤 워크 모델링인 재시작 랜덤 워크로 모델링하여, 랜덤 워커의 확률 분포를 이용하여, 영상에 대한 중요도를 검출할 수 있다.

여기서 랜덤 워커가 이동하는 노드는 영상의 프레임을 일정 크기로 분할한 하나의 부분(x^t)을 의미할 수 있다. 그리고 노드와 노드 간을 연결하는 링크를 엣지라고 할 수 있다. 이에 따라 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 복수의 노드 중 하나의 노드에서 다른 노드로 이동하는 랜덤 워커의 랜덤 워크 모델링을 기초로 영상에 대한 중요도를 검출할 수 있다. 그리고 전체 노드의 확률 분포 벡터는 랜덤 워커의 움직임에 따라 변할 수 있고, 전체 노드의 확률 분포는 정상 상태(steady-state) 분포에 수렴한다.

재시작 랜덤 워크는 그래프가 조건을 만족하면, 랜덤 워커의 초기 확률 분포에 관계없이 유일한 정상 상태 분포(π)에 수렴하고, 아래 수학식 4를 만족한다.

여기서, P는 랜덤 워커의 이동 확률이고, r은 재시작 분포(restarting distribution)이다. 그리고 ρ는 재시작 확률로서, 수렴하는 확률 분포 π에 재시작 분포 r이 미치는 영향을 조절한다.

한편, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 영상의 중요도를 검출하기 위해, 상술한 재시작 랜덤 워크에 대한 수학식 4를 아래의 수학식 5와 같이 정의하여, 수학식 5를 이용하여 영상의 중요도를 검출할 수 있다. 그리고 전자 장치(101)는 검출된 중요도를 기초로 중요도 지도를 형성할 수 있다.

여기서

는 현재 프레임(I^t)의 정상 상태(steady-state)의 시공간적 특징 분포(spatiotemporal saliency distribution)이며, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)가 검출하는 현재 프레임(I^t)의 중요도에 대응할 수 있다.

은 상술한 410에서 판단된 공간적 특징에 대응할 수 있다. 예를 들면,

은 상술한 공간 전이 매트릭스일 수 있다.

은 상술한 430에서 판단된 시간적 특징에 대응할 수 있다.

일 실시예로,

는 상술한 움직임 특수성(motion distinctiveness), 시간적인 일관성(temporal consistency), 변화(change) 각각을 통해 판단된 시간적 특징 각각에 대한 중요도 지도(saliency map)를 결합한 현재 프레임의 시간적인 특징 분포(temporal saliency distribution)일 수 있다.

그리고 ρ는 재시작 확률로서, 0에서 1 사이의 값일 수 있다. 일 실시예로, ρ는 0.2 일 수 있다. 여기서 ρ는 실험적인 값으로, 다양하게 설정될 수 있다.

본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 현재 프레임에 대해 상술한 수학식 5를 이용하여, 현재 프레임(I^t)의 정상 상태(steady-state)의 시공간적 특징 분포(spatiotemporal saliency distribution)인

을 산출할 수 있다. 이에 따라 전자 장치(101)는 산출된

을 기초로, 현재 프레임의 중요도를 검출할 수 있다. 그리고, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 산출된

을 기초로 현재 프레임에 대한 중요도 지도를 생성할 수 있다.

도 7을 참조하여 영상의 중요도 지도 생성에 대해 설명한다.

도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 현재 프레임에 대한 중요도 지도 생성 과정을 나타낸다.

도 7을 참조하면, 전자 장치(101)는 영상의 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t)을 기초로 현재 프레임(I^t)의 중요도 지도(S^t)를 생성할 수 있다.

구체적으로, 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 차이에 대응하는 움직임인 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 움직임 특수성 특징을 판단할 수 있다. 이에 따라 전자 장치(101)는 도 7의 (d)에 도시된 바와 같은 움직임 특수성 특징인, 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t)에서 움직임이 있는 물결 부분에 대응하는 특징에 대한 지도(S^t _motion) 을 형성할 수 있다.

또한, 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)에서 감지된 중요도가 현재 프레임(I^t)에서도 유지되는 정도인, 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 시간적인 일관성 특징을 판단할 수 있다. 이에 따라 전자 장치(101)는 도 7의 (e)에 도시된 바와 같은 시간적인 일관성 특징인, 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t)에서 동일하게 유지되는 육지 부분과 배 부분에 대응하는 특징에 대한 지도(S^t _consistency)을 형성할 수 있다.

또한, 전자 장치(101)는 이전 프레임(I^t-1)에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 상기 현재 프레임(I^t)에서 감지하는 정도인 이전 프레임(I^t-1)과 현재 프레임(I^t) 간의 변화(change), 예를 들면 갑작스러운 변화(abrupt change)를 판단할 수 있다. 이에 따라 전자 장치(101)는 도 7의 (f)에 도시된 바와 같은 변화 특징인 깃발 및 뱃머리의 파도 부분에 대응하는 특징에 대한 지도(S^t _abrupt)을 형성할 수 있다.

전자 장치(101)는 형성된 지도들인 움직임 특수성 특징, 시간적인 일관성 특징, 변화 특징 각각에 대한 지도(S^t _motion, S^t _consistency, S^t _abrupt) 및 이전 프레임의 중요도 지도(S^t-1)를 상술한 재시작 랜덤 워크에 이용하여, 도 7의 (g)에 도시된 바와 같은 현재 프레임의 중요도 지도 (S^t)를 형성할 수 있다.

또한 도 7에 도시되지는 않았으나, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 현재 프레임(I^t)의 공간적 특징에 대한 지도를 형성하여, 상술한 움직임 특수성 특징, 시간적인 일관성 특징, 변화 특징 각각에 대한 지도(S^t _motion, S^t _consistency, S^t _abrupt) 및 이전 프레임의 중요도 지도(S^t-1)를 재시작 랜덤 워크에 이용하여, 현재 프레임의 중요도 지도를 형성할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)는 재시작 랜덤 워크 모델링을 이용하여, 영상의 중요도를 검출할 수 있고, 영상의 중요도 지도(saliency map)를 형성할 수 있다.

상술한 전자 장치의 전술한 구성요소들 각각은 하나 또는 그 이상의 부품(component)으로 구성될 수 있으며, 해당 구성 요소의 명칭은 전자 장치의 종류에 따라서 달라질 수 있다. 다양한 실시예에서, 전자 장치는 전술한 구성요소 중 적어도 하나를 포함하여 구성될 수 있으며, 일부 구성요소가 생략되거나 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 또한, 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 구성 요소들 중 일부가 결합되어 하나의 개체(entity)로 구성됨으로써, 결합되기 이전의 해당 구성 요소들의 기능을 동일하게 수행할 수 있다.

본 문서에서 사용된 용어 "모듈"은, 예를 들면, 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어(firmware) 중 하나 또는 둘 이상의 조합을 포함하는 단위(unit)를 의미할 수 있다. "모듈"은, 예를 들면, 유닛(unit), 로직(logic), 논리 블록(logical block), 부품(component), 또는 회로(circuit) 등의 용어와 바꾸어 사용(interchangeably use)될 수 있다. "모듈"은, 일체로 구성된 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. "모듈"은 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는 최소 단위 또는 그 일부가 될 수도 있다. "모듈"은 기계적으로 또는 전자적으로 구현될 수 있다. 예를 들면,"모듈"은, 알려졌거나 앞으로 개발될, 어떤 동작들을 수행하는 ASIC(application-specific integrated circuit) 칩, FPGAs(field-programmable gate arrays) 또는 프로그램 가능 논리 장치(programmable-logic device) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

다양한 실시예에 따른 장치(예: 모듈들 또는 그 기능들) 또는 방법(예: 동작들)의 적어도 일부는, 예컨대, 프로그램 모듈의 형태로 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어로 구현될 수 있다. 명령어는, 프로세서(예: 프로세서(120))에 의해 실행될 경우, 하나 이상의 프로세서가 명령어에 해당하는 기능을 수행할 수 있다. 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 예를 들면, 상기 메모리(130)가 될 수 있다.

상기 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체는, 하드디스크, 플로피디스크, 마그네틱 매체(magnetic media)(예: 자기테이프), 광기록 매체(optical media)(예: CD-ROM(compact disc read only memory), DVD(digital versatile disc), 자기-광 매체(magneto-optical media)(예: 플롭티컬 디스크(floptical disk)), 하드웨어 장치(예: ROM(read only memory), RAM(random access memory), 또는 플래시 메모리 등) 등을 포함할 수 있다. 또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다. 상술한 하드웨어 장치는 다양한 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지다.

다양한 실시예에 따른 모듈 또는 프로그램 모듈은 전술한 구성요소들 중 적어도 하나 이상을 포함하거나, 일부가 생략되거나, 또는 추가적인 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다. 다양한 실시예에 따른 모듈, 프로그램 모듈 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적, 병렬적, 반복적 또는 휴리스틱(heuristic)한 방법으로 실행될 수 있다. 또한, 일부 동작은 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 다른 동작이 추가될 수 있다.

그리고 본 문서에 개시된 실시예는 개시된, 기술 내용의 설명 및 이해를 위해 제시된 것이며, 본 개시의 범위를 한정하는 것은 아니다. 따라서, 본 개시의 범위는, 본 개시의 기술적 사상에 근거한 모든 변경 또는 다양한 다른 실시예를 포함하는 것으로 해석되어야 한다.

Claims

영상의 중요도 검출 방법에 있어서,
순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단하는 과정;
상기 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 상기 복수의 프레임들 간의 차이, 상기 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 상기 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단하는 과정; 및
상기 복수의 프레임들 중 적어도 하나의 상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성하는 과정을 포함하는
중요도 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 중요도 지도를 형성하는 과정은
상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하는 재시작 랜덤 워크(random walk with restart)를 기초로, 상기 중요도 지도를 형성하는 과정을 포함하는
중요도 검출 방법.
제2항에 있어서,
상기 시간적 특징을 판단하는 과정은
상기 복수의 프레임들 중 이전 프레임과 현재 프레임 간의 차이에 대응하는 움직임에 대한 움직임 특수성(motion distinctiveness),
상기 이전 프레임에서 감지된 중요도가 현재 프레임에서도 유지되는 정도에 대한 시간적인 일관성(temporal consistency),
상기 이전 프레임에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 상기 현재 프레임에서 감지하는 정도에 대한 변화(change) 중 적어도 하나를 판단하는 과정을 포함하는
중요도 검출 방법.
제3항에 있어서,
상기 판단된 움직임 특수성, 시간적인 일관성, 변화 중 적어도 하나는 상기 재시작 랜덤 워크의 재시작 분포에 대응하는
중요도 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 공간적 특징을 판단하는 과정은
상기 복수의 프레임들 각각에 포함된 픽셀(pixel)의 색상(color), 광도(intensity), 방향(orientation), 밀집도(compactness) 중 하나 이상을 포함하는 시각적 특징을 기초로, 상기 공간적 특징을 판단하는 과정을 포함하는
중요도 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 시간적 특징을 판단하는 과정은
상기 복수의 프레임들 중 이전 프레임에 대해 형성된 중요도 지도를 기초로, 상기 이전 프레임과 현재 프레임 간의 시간적 특징을 판단하는 과정을 포함하는
중요도 검출 방법.
제1항에 있어서,
상기 중요도 지도를 형성하는 과정은
상기 재시작 랜덤 워크에 대한 하기의 계산식을 이용하여, 상기 복수의 프레임들 중 현재 프레임의 중요도 지도를 형성하는 과정을 포함하고,

상기
는 정상 상태(steady-state)에서의 시공간적 중요도 분포(spatiotemporal saliency distribution)이고,
상기
는 상기 재시작 랜덤 워크의 재시작 확률(restarting probability)이고,
상기
는 상기 공간적 특징에 대응하는 전이 확률 매트릭스(transition probability matrix)이고,
상기
는 상기 시간적 특징에 대응하는 시간적인 특징 분포인
중요도 검출 방법.
제7항에 있어서,
상기
는
상기 복수의 프레임들 중 이전 프레임과 현재 프레임 간의 차이에 대응하는 움직임에 대한 움직임 특수성(motion distinctiveness),
상기 이전 프레임에서 감지된 중요도가 현재 프레임에서도 유지되는 정도에 대한 시간적인 일관성(temporal consistency),
상기 이전 프레임에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 상기 현재 프레임에서 감지하는 정도에 대한 변화(change) 중 적어도 하나 각각을 기초로 생성된 중요도 지도(saliency map)의 결합에 대응하는
중요도 검출 방법.
영상의 중요도를 검출하는 전자 장치에 있어서,
상기 영상을 저장하는 메모리; 및
상기 메모리에 전기적으로 연결되는 프로세서를 포함하고,
상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가,
순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단하고, 상기 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 상기 복수의 프레임들 간의 차이, 상기 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 상기 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단하고, 상기 복수의 프레임들 중 적어도 하나의 상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성하는 인스트럭션을 저장하는
전자 장치.
제9항에 있어서,
상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가,
상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하는 재시작 랜덤 워크(random walk with restart)를 기초로, 상기 중요도 지도를 형성하는 인스트럭션을 저장하는
전자 장치.
제10항에 있어서,
상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가,
상기 복수의 프레임들 중 이전 프레임과 현재 프레임 간의 차이에 대응하는 움직임에 대한 움직임 특수성(motion distinctiveness), 상기 이전 프레임에서 감지된 중요도가 현재 프레임에서도 유지되는 정도에 대한 시간적인 일관성(temporal consistency), 상기 이전 프레임에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 상기 현재 프레임에서 감지하는 정도에 대한 변화(change) 중 적어도 하나를 판단하는 인스트럭션을 저장하는
전자 장치.
제11항에 있어서,
상기 판단된 움직임 특수성, 시간적인 일관성, 변화 중 적어도 하나는 상기 재시작 랜덤 워크의 재시작 분포에 대응하는
전자 장치.
제9항에 있어서,
상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가
상기 복수의 프레임들 각각에 포함된 픽셀(pixel)의 색상(color), 광도(intensity), 방향(orientation), 밀집도(compactness) 중 하나 이상을 포함하는 시각적 특징을 기초로, 상기 공간적 특징을 판단하는 인스트럭션을 저장하는
전자 장치.
제9항에 있어서,
상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가
상기 복수의 프레임들 중 이전 프레임에 대해 형성된 중요도 지도를 기초로, 상기 이전 프레임과 현재 프레임 간의 시간적 특징을 판단하는 인스트럭션을 저장하는
전자 장치.
제9항에 있어서,
상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가
상기 재시작 랜덤 워크에 대한 하기의 계산식을 이용하여, 상기 복수의 프레임들 중 현재 프레임의 중요도 지도를 형성하는 인스트럭션을 저장하고,

상기
는 정상 상태(steady-state)에서의 시공간적 중요도 분포(spatiotemporal saliency distribution)이고,
상기
는 상기 재시작 랜덤 워크의 재시작 확률(restarting probability)이고,
상기
는 상기 공간적 특징에 대응하는 전이 확률 매트릭스(transition probability matrix)이고,
상기
는 상기 시간적 특징에 대응하는 시간적인 특징 분포인
전자 장치.
제15항에 있어서,
상기
는
상기 복수의 프레임들 중 이전 프레임과 현재 프레임 간의 차이에 대응하는 움직임에 대한 움직임 특수성(motion distinctiveness),
상기 이전 프레임에서 감지된 중요도가 현재 프레임에서도 유지되는 정도에 대한 시간적인 일관성(temporal consistency),
상기 이전 프레임에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 상기 현재 프레임에서 감지하는 정도에 대한 변화(change) 중 적어도 하나 각각을 기초로 생성된 중요도 지도(saliency map)의 결합에 대응하는
전자 장치.
제15항에 있어서,
상기 메모리는, 실행 시에 상기 프로세서가
상기 입력에 대응하는 영상을, 상기 입력의 위치에 대응하는 방향과 상기 감지된 압력에 대응하는 크기로 상기 복수의 디스플레이 중 적어도 하나에 표시하는 인스트럭션을 저장하는
전자 장치.
영상의 중요도를 검출하는 컴퓨터 프로그램을 저장하는 기록 매체에 있어서,
순차적으로 입력되는 복수의 프레임들 각각의 공간적 특징을 판단하는 과정;
상기 순차적으로 입력되는 복수의 프레임들의 공간적 특징을 서로 비교하여, 상기 복수의 프레임들 간의 차이, 상기 복수의 프레임들 간의 공통되는 부분, 상기 복수의 프레임들 간의 변화 중 하나 이상을 포함하는 시간적 특징을 판단하는 과정; 및
상기 복수의 프레임들 중 적어도 하나의 상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하여 중요도 지도(saliency map)를 형성하는 과정을 실행시키기 위한 인스트럭션을 저장하는
기록 매체.
제18항에 있어서,
상기 중요도 지도를 형성하는 과정은
상기 판단된 공간적 특징 및 상기 판단된 시간적 특징을 이용하는 재시작 랜덤 워크(random walk with restart)를 기초로, 상기 중요도 지도를 형성하는 과정을 포함하여 실행시키기 위한 인스트럭션을 저장하는
기록 매체.
제19항에 있어서,
상기 시간적 특징을 판단하는 과정은
상기 복수의 프레임들 중 이전 프레임과 현재 프레임 간의 차이에 대응하는 움직임에 대한 움직임 특수성(motion distinctiveness),
상기 이전 프레임에서 감지된 중요도가 현재 프레임에서도 유지되는 정도에 대한 시간적인 일관성(temporal consistency),
상기 이전 프레임에 포함되지 않았던, 새로운 오브젝트를 상기 현재 프레임에서 감지하는 정도에 대한 변화(change) 중 적어도 하나를 판단하는 과정을 포함하고,
상기 판단된 움직임 특수성, 시간적인 일관성, 변화 중 적어도 하나는 상기 재시작 랜덤 워크의 재시작 분포에 대응하여 실행시키기 위한 인스트럭션을 저장하는
기록 매체.