KR20190072325A

KR20190072325A - 도형 인식 방법

Info

Publication number: KR20190072325A
Application number: KR1020170173588A
Authority: KR
Inventors: 박상욱; 김체호; 김태균
Original assignee: (주) 이즈커뮤니케이션즈
Priority date: 2017-12-15
Filing date: 2017-12-15
Publication date: 2019-06-25
Also published as: KR102052392B1

Abstract

복수의 점들로 구성된 궤적을 도형(figure)으로 변환하는 도형 인식 방법은, 상기 점들로부터 특징점들을 추출하는 단계; 상기 특징점들 중 제1 특징점에 기초하여 상기 특징점들을 회전 변환하여 제1 변환 궤적을 생성하는 단계; 및 상기 제1 변환 궤적과 기 설정된 템플릿 도형들 각각 간의 유사도를 산출하는 단계를 포함한다.

Description

도형 인식 방법{METHOD OF RECONIZING GRAPHIC}

본 발명은 도형 인식 방법에 관한 것으로, 점 좌표들을 도형으로 인식하여 변환하는 도형 인식 방법에 관한 것이다.

전자기기의 주 입력장치로 사용되는 키보드나 마우스는 휴대하기가 어려워, 전자기기의 휴대화 추세에 부응하지 못하는 문제가 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 사용자의 음성이나 접촉 등을 인식할 수 있는 기술에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있으며, 그 중 사용자의 접촉을 인식하는 터치 인식 기술은 사용자에게 직관적인 인터페이스를 제공할 수 있다는 점에서 주목을 받고 있다.

터치 인식 기술은 단순히 사용자의 접촉만을 감지하는 기술부터 사용자의 필기를 인식하는 기술까지 그 스펙트럼이 매우 넓다. 여기서, 필기 인식 기술은 손가락 또는 스타일러스(stylus) 펜 등을 통한 스트로크의 패턴을 인식하는 기술을 의미하며, 실제 종이 위에 펜을 이용하여 기록하는 듯한 사용자 경험 (UX; User Experience)을 제공해줄 수 있어, 그 연구가 꾸준히 진행되고 있다.

종래의 경우, 터치 스크린 패널을 통한 사용자의 필기 입력은 정확성이 떨어지기 때문에, 사용자의 필기에 의해 입력된 도형은 사용자의 의도와 다른 도형으로 그려지는 경우가 많다. 예를 들어, 사용자가 수직선, 수평선, 정다각형 또는 원 등과 같은 도형을 그리기 위해 스트로크를 입력하더라도 정확한 수직선, 수평선, 정다각형 또는 원을 사용자의 의도대로 정확하게 입력하는 것은 매우 어렵다. 종래 기술로서 사용자의 필기에 의해 입력된 도형을 보정하는 기술이 존재하나, 종래 기술은 입력된 도형을 수직선, 수평선, 정다각형 또는 원 등과 같이 요구되는 기하학적 조건이 많은 도형으로 보정하기 적합하지 않다는 문제점이 있다.

따라서, 사용자의 의도를 반영하여 사용자의 필기에 의해 입력된 도형을 보정하여 정다각형 또는 원 등과 같은 도형으로 정형화할 수 있는 방법 및 장치의 개발이 요구된다.

한국공개특허 제2017-0011638호(2017.02.02.공개) 필기 도형의 정형화 방법 및 장치

본 발명의 일 목적은 사용자의 의도에 보다 부합하는 도형을 그릴 수 있는 도형 인식 방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 목적은 사용자의 의도에 보다 부합하는 도형을 그릴 수 있는 프로그램이 기록된 기록매체를 제공하는 것이다.

상기 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법은, 복수의 점들로 구성된 궤적을 도형(figure)으로 변환할 수 있다. 상기 도형 인식 방법은, 상기 점들로부터 특징점들을 추출하는 단계; 상기 특징점들 중 제1 특징점에 기초하여 상기 특징점들을 회전 변환하여 제1 변환 궤적을 생성하는 단계; 및 상기 제1 변환 궤적과 기 설정된 템플릿 도형들 각각 간의 유사도를 산출하는 단계를 포함 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 특징점들을 추출하는 단계는, 상기 궤적을 기 설정된 밸런스 값(balanced value)에 기초하여 복수의 구간들로 분할하는 단계; 및 상기 점들을 상기 구간들 별로 보간(interpolation)하여 상기 특징점들을 생성하는 단계를 포함 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 제1 변환 궤적을 생성하는 단계는, 상기 특징점들의 무게 중심점을 산출하는 단계; 상기 무게 중심점을 기준으로 상기 제1 특징점과 기준 방향간의 각도를 산출하는 단계; 및 상기 특징점들을 상기 무게 중심점을 기준으로 상기 각도만큼 회전시키는 단계를 포함 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 제1 변환 궤적을 생성하는 단계는, 상기 템플릿 도형들 중 하나의 사이즈에 기초하여 상기 제1 변환 궤적을 스케일링 하는 단계; 및 상기 제1 변환 궤적의 상기 무게 중심점을 기준 좌표계 상의 기준점에 대응시켜 상기 특징점들을 상기 기준 좌표계 상에 배치시키는 단계를 포함 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 제1 변환 궤적과 상기 템플릿 도형간의 유사도를 산출하는 단계는, 템플릿 점들과 상기 특징점들간의 이격거리들을 각각 산출하는 단계; 및 상기 이격거리들에 기초하여 상기 유사도를 산출하는 단계를 포함하고, 상기 템플릿 점들은 상기 템플릿 도형에 포함되고 상기 특징점들에 각각 대응 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 도형 인식 방법은, 상기 유사도에 기초하여 상기 템블릿 도형들 중 하나를 제1 비교 도형으로 결정하는 단계; 상기 점들 중 상호 이격 거리가 가장 먼 2개의 점들을 코너점들로 결정하여 제2 비교 도형을 생성하되, 상기 점들 중 상기 제2 비교 도형으로부터 가장 먼 점을 상기 제2 비교 도형의 코너점으로 추가하여 상기 제2 비교 도형을 갱신하되 상기 제2 비교 도형의 외곽선의 전체 길이가 기준 거리보다 클 때까지 상기 코너점의 추가 및 상기 가공 도형의 갱신을 반복하여, 상기 제2 비교 도형의 코너점을 결정하는 단계; 및 상기 제1 비교 도형의 제1 형상과 상기 제2 비교 도형의 코너점들의 수에 기초하여 변환 도형을 생성하는 단계를 더 포함 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 제2 비교 도형의 코너점을 결정하는 단계는, 상기 점들 중 또는 상기 특징점들 중 상호 이격거리가 가장 큰 2개의 제1 근사점 및 제2 근사점을 선택하여 상기 제2 비교 도형을 생성하는 단계; 상기 점들 중 또는 상기 특징점들 중 상기 제2 비교 도형으로부터 이격거리가 가장 큰 제M 근사점(단, M은 3 이상의 정수)을 선택하고, 상기 제M 근사점을 상기 제2 비교 도형으로 코너점으로 추가하여 상기 제2 비교 도형을 갱신하는 단계; 및 상기 M을 증가시키면서 상기 제2 비교 도형의 외곽선의 전체 길이가 상기 기준 거리보다 클 때까지 상기 제2 비교 도형을 갱신하는 단계를 반복하는 단계를 포함 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 변환 도형을 생성하는 단계는, 상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수와 같은지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수와 같은 경우, 상기 특징점들의 무게 중심 또는 상기 근사점들의 무게 중심에 기초하여 상기 변환 도형을 생성하는 단계를 포함 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 변환 도형을 생성하는 단계는, 상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수와 다른 경우, 상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수와 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수간의 차이가 1인지 여부를 판단하는 단계; 상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수와 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수간의 차이가 1인 경우, 상기 시작점을 기준으로 가장 큰 이격거리를 가지는 N-1 개(단, N은 상기 제2 비교 도형의 꼭짓점의 개수로, 3이상의 정수임)의 코너점들을 추출하는 단계; 및 상기 상기 시작점 및 상기 N-1개의 코너점들에 기초하여 상기 변환 도형을 생성 할 수 있다.

일 실시예에 의하면, 상기 변환 도형을 생성하는 단계는, 상기 제1 비교 도형의 형상이 원형이고 상기 코너점의 개수가 5개 이상인 경우, 상기 코너점들을 포함하는 외적 사각형을 생성하고, 상기 외적 사각형의 무게 중심으로부터 제1 방향으로의 제1 반지름과 제2 방향으로의 제2 반지름을 각각 추출하는 단계; 및 상기 제1 및 제2 반지름들에 기초하여 변환 도형을 생성하는 단계(S590)를 더 포함하고, 상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직 할 수 있다.

본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법은, 기 설정된 템플릿 도형들 중에서 상기 궤적과 가장 유사한 템플릿 도형을 선택하고, 상기 템플릿 도형의 형상을 상기 궤적의 형상으로 결정하는 단계; 상기 점들 중 상호 이격 거리가 가장 먼 2개의 점들을 코너점들로 결정하여 가공 도형을 생성하되, 상기 점들 중 상기 가공 도형으로부터 가장 먼 점을 상기 가공 도형의 코너점으로 추가하여 상기 가공 도형을 갱신하되 상기 가공 도형의 외곽선의 전체 길이가 기준 길이보다 클 때까지 상기 코너점의 추가 및 상기 가공 도형의 갱신을 반복하여, 상기 가공 도형의 코너점을 결정하는 단계; 및 상기 궤적의 형상 및 상기 코너점의 수에 기초하여 변환 도형을 생성하는 단계를 포함 할 수 있다.

본 발명의 일 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 실시예들에 따른 복수의 점들로 구성된 궤적을 도형(figure)으로 변환하는 도형 인식 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는, 상기 점들로부터 특징점들을 추출하는 기능; 상기 특징점들 중 제1 특징점에 기초하여 상기 특징점들을 회전 변환하여 제1 변환 궤적을 생성하는 기능; 및 상기 제1 변환 궤적과 기 설정된 템플릿 도형들 각각 간의 유사도를 산출하는 기능을 포함 할 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법은, 제스처 인식 기술을 이용하여 궤적의 형상을 결정하고, 외곽선 근사 기술을 이용하여 궤적의 코너점을 결정하며, 궤적의 형상과 코너점에 기초하여 궤적에 대응하는 도형을 생성함으로써, 사용자의 의도에 보다 부합하는 도형을 그릴 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 기록매체는 상기 도형 인식 방법을 포함함으로써, 사용자의 의도에 보다 부합하는 도형을 그릴 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법을 나타내는 순서도이다.
도 2는 도 1의 도형 인식 방법에 포함된 형상 인식 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 3a는 도 2의 형상 인식 방법에 의해 특징점을 추출하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 3b는 도 2의 형상 인식 방법에 의해 특징점을 회전 변환하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 3c는 도 2의 형상 인식 방법에 의해 특정점들로 구성된 변환 궤적을 스케일링하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 4는 도 1의 도형 인식 방법에 포함된 코너점 검출 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 5는 도 4의 코너점 검출 방법에 의해 코너점을 검출하는 과정을 설명하는 도면이다.
도 6은 도 1의 도형 인식 방법에 포함된 도형 변환 방법의 일 예를 나타내는 순서도이다.
도 7은 도 6의 도형 변환 방법에서 사용되는 도형의 형상 및 코너점 간의 관계를 나타내는 도면이다.
도 8a 및 도 8b는 도 1의 도형 인식 방법이 수행되는 도형 인식 장치의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 9는 도 8a의 도형 인식 장치에 포함된 도형 인식 모듈의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은 도 2의 도형 인식 모듈에 포함된 연산부의 일 예를 나타내는 도면이다.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법을 나타내는 순서도이다.

도 1을 참조하면, 도 1의 방법은 복수의 점들로 구성된 궤적을 도형(figure)으로 변환하며, 도형 인식 장치(또는, 도형 변환 장치, 도형 변환 시스템 등)에서 수행될 수 있다. 여기서, 도형 인식 장치는 사용자의 필기 입력을 지원하는 스마트 단말, 디지타이저(digitizer), 프레젠테이션 시스템 등으로 구현될 수 있고, 복수의 점들은 스마트 단말의 터치 스크린 등에 대응하여 기 설정된 2차원 평면 또는 좌표계에 위치하는 점들 일 수 있다. 도형 인식 장치에 대해서는 도 8a 내지 도 10을 참조하여 후술하기로 한다.

도 1의 방법은 제스처 인식 기술을 이용하여 궤적의 형상을 인식 할 수 있다(S110). 여기서, 제스처 인식 기술은 궤적을 템플릿(templet) 도형과 비교하는 알고리즘이며, 즉, 궤적과 템플릿 도형 간의 유사도를 산출하여 궤적의 형상을 결정 할 수 있다. 템플릿 도형은 기 설정되어 제공되거나, 도형 인식 장치에 구비된 별도의 입력 장치를 통해 사용자가 임의로 입력한 도형 또는 궤적일 수 있다. 궤적의 형상을 인식하는 구성에 대해서는 도 2를 참조하여 후술하기로 한다.

도 1의 방법은 외곽선 근사 기술을 이용하여 궤적의 코너점(verte)(또는, 꼭짓점)을 추출할 수 있다(S120). 여기서, 외곽선 근사 기술은 궤적을 구성하는 점들 중 가장 멀리 이격된 점을 도형(예를 들어, 코너점의 추출을 위해 일시적으로 생성되는 도형)의 코너점으로 순차적으로 추가하면서 도형(예를 들어, 다각형)을 생성 및 갱신하는 알고리즘이고, 가장 멀리 이격된 점은 갱신 전 도형으로부터 가장 큰 이격거리를 가지는 점일 수 있다. 궤적의 코너점을 추출하는 구성에 대해서는 도 4를 참조하여 후술하기로 한다.

한편, 도 1에서 도 1의 방법이 궤적의 형상을 인식하는 단계(S110)와 궤적의 코너점을 추출하는 단계(S120)를 순차적으로 수행하는 것으로 도시되어 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 도 1의 방법은 궤적의 형상을 인식하는 단계(S110)와 궤적의 코너점을 추출하는 단계(S120)를 동시에 수행하거나, 궤적의 코너점을 추출한 이후에 궤적의 형상을 인식할 수 있다.

이후, 도 1의 방법은 궤적의 형상 및 코너점(또는, 코너점의 개수)에 기초하여 궤적을 도형으로 변환 또한 치환/대체하거나, 궤적을 삭제하고 도형을 생성(drawing) 할 수 있다(S130). 예를 들어, 궤적의 형상과 코너점의 개수가 대응되는 경우, 도 1의 방법은 해당 코너점에 기초하여 해당 형상을 가지는 도형을 생성할 수 있다. 다른 예를 들어, 궤적의 형상과 코너점의 개수가 대응되지 않는 경우, 도 1의 방법은 코너점들 중에서 가장 먼 일부 코너점에 기초하여 해당 형상을 가지는 도형을 생성하거나, 도형을 생성하지 않을 수 있다. 도형을 생성하는 구성에 대해서는 도 6 및 도 7을 참조하여 후술하기로 한다.

도 1을 참조하여 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법은 상호 독립되고 상이한 기술을 이용하여 도형의 형상과 코너점을 각각 결정하고, 형상과 코너점에 기초하여 궤적을 도형으로 변환함으로써, 사용자의 의도에 보다 부합하는 도형을 생성할 수 있다.

도 2는 도 1의 도형 인식 방법에 포함된 형상 인식 방법의 일 예를 나타내는 순서도이고, 도 3a는 도 2의 형상 인식 방법이 특징점을 추출하는 과정을 설명하는 도면이며, 도 3b는 도 2의 형상 인식 방법이 특징점을 회전 변환하는 과정을 설명하는 도면이고, 도 3c는 도 2의 형상 인식 방법이 특정점들로 구성된 변환 궤적을 스케일링하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 2 내지 도 3c를 참조하면, 도 2의 방법은 궤적(즉, 외부로부터 제공되거나, 사용자로부터 입력된 궤적)으로부터 템플릿 점들(template points)(또는, 템플릿 포인트 집합)를 획득할 수 있다(S210). 여기서, 템플릿 점들은 도 1을 참조하여 설명한 템플릿 도형을 구성하고, 도 2의 방법은 템플릿 점들을 템플릿 도형으로서 별도의 저장 장치(예를 들어, 메모리 장치)에 저장할 수 있다.

도 2의 방법은 궤적 또는 궤적을 구성하는 점들로부터 특징점들을 추출할 수 있다(S220). 예를 들어, 도 2의 방법은 점들을 리샘플링(resampling)하여 특징점들을 추출할 수 있다.

도 3a를 참조하면, 궤적들(T1, T2, RS1, RS2)가 도시되어 있다. 제1 궤적(T1) 및 제2 궤적(T2)은 상대적으로 느린 속도(slow speed)로 입력되거나 상대적으로 빠른 속도로(또는, 상대적으로 빠른 주기를 가지고) 궤적을 구성하는 점들이 센싱된 경우를 나타내고, 제3 궤적(T3) 및 제4 궤적(T4)는 상대적으로 빠른 속도(fast speed)로 입력되거나 상대적으로 느린 속도로 센싱된 경우를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 궤적(T1)과 제3 궤적(T3)은 상호 동일한 형상(예를 들어, 물음표 형상)을 가지나, 제1 궤적(T1)은 714 ms 동안 입력되어 60개의 점들로 구성되고, 제3 궤적(T3)은 714 ms 동안 입력되어 44개의 점들로 구성될 수 있다. 다른 예를 들어, 제2 궤적(T2)과 제4 궤적(T4)은 상호 동일한 형상(예를 들어, 삼각형)을 가지나, 제2 궤적(T2)은 1359 ms 동안 입력되어 86개의 점들로 구성되고, 제4 궤적(T4)은 430 ms 동안 입력되어 47개의 점들로 구성될 수 있다. 즉, 궤적이 동일하나 그 입력 속도 및/또는 센싱 속도에 의해 궤적을 구성하는 점들이 상호 다를 수 있다.

따라서, 도 2의 방법은 궤적들을 구성하는 점들의 개수를 상호 일치시키거나, 템플릿 도형을 구성을 구성하는 템플릿 점들의 개수와 일치시킬 수 있다. 이 경우, 도 2의 방법은 궤적과 템플릿 도형을 용이하게 비교하거나, 궤적과 템플릿 도형간의 유사도를 용이하게 산출할 수 있다.

일 실시예에서, 도 2의 방법은, 궤적을 밸런스 값(balanced value)에 기초하여 복수의 구간들로 분할하고, 궤적을 구성하는 점들을 구간들 별로 보간(interpolation)(또는, 선형 보간)하여 특징점들을 생성할 수 있다. 여기서, 밸런스 값은 데이터 저장 공간, 연산 속도, 형상 인식률 등을 고려하여 기 설정되며, 예를 들어, 64 또는 36의 값을 가질 수 있다. 이 경우, 궤적은 64 또는 36개의 구간들로 분할되고, 구간들 별로 추출/산출된 특징점들은, 도 3b에 도시된 리샘플링 궤적(RST1)과 같이, 상호 동일하거나 유사한 간격을 가질 수 있다.

한편, 도 2의 방법은 템플릿 점들을 획득하는 단계(S210)에서도, 리샘플링을 이용하여 템플릿 점들을 획득 및 저장할 수 있다.

이후, 도 2의 방법은 특징점들 중 제1 특징점(SP1)에 기초하여 특징점들을 회전 변환하여 제1 변환 궤적(TT1)을 생성할 수 있다(S230). 여기서, 제1 특징점(SP1)은 궤적의 시작점(예를 들어, 궤적을 구성하는 점들이 순차적으로 입력되는 경우, 가장 먼저 입력된 점) 또는 시작 구간(예를 들어, 밸런스 값에 의해 분할된 구간들 중에서 시작점이 포함된 구간)에 대응하는 특징점 일 수 있다.

일 실시예에서, 도 2의 방법은 특징점들의 무게 중심점(P_C1)을 산출하고, 무게 중심점(P_C1)을 기준으로 제1 특징점(SP1)과 기준 방향간의 각도(ANG)를 산출하며, 특징점들을 무게 중심점(P_C1)으로 산출된 각도(ANG)만큼 회전시킬 수 있다. 여기서, 기준 방향은 기 설정되고, 예를 들어, 무게 중심점(P_C1)을 기준으로 3시 방향에 해당하는 제1 방향(D1)일 수 있다.

도 3b를 참조하면, 도 2의 방법은, 리샘플링 궤적(RST1)을 구성하는 특징점들(또는, 특징점들의 좌표값들)을 평균하여 무게 중심점(P_C1)을 산출할 수 있다. 도 2의 방법은 무게 중심점(P_C1)을 기준으로 제1 특징점(SP1)의 제1 벡터를 산출하며, 제1 벡터와 기준 벡터(예를 들어, 제1 방향(D1)에 대응하는 단위 벡터)를 내적 연산함으로써 각도(ANG)를 산출할 수 있다. 이후, 도 2의 방법은 무게 중심점(P_C1)을 기준으로 특징점들(또는, 리샘플링 궤적(RST1))을 회전 변환하여, 제1 변환 궤적(TT1)을 생성하거나 획득할 수 있다.

일 실시예에서, 도 2의 방법은 템플릿 도형들 중 하나의 사이즈에 기초하여 제1 변환 궤적(TT1)을 스케일링(scaling)(또는, 리사이징(resizing)) 할 수 있다. 또한, 도 2의 방법은 제1 변환 궤적(TT1)의 무게 중심점(P_C1)을 기준 좌표계 상의 기준점에 대응시켜 특징점들을 기준 좌표계 상에 배치시킬 수 있다(S240).

도 3c를 참조하여 예를 들어, 템플릿 도형들은 제1 방향(D1)으로 제2 폭(W2)과, 제2 방향(D2)으로 제2 높이(H2)를 가지며, 제1 변환궤적(TT1)은 제2 폭(W2) 및 제2 높이(H2)와는 각각 다른 제1 폭(W1) 및 제1 높이(H1)를 가질 수 있다. 이 경우, 도 2의 방법은, 제1 및 제2 폭들(W1, W2)간의 제1 비율과 제1 및 제2 높이들(H1, H2)간의 제2 비율에 기초하여, 제1 변환 궤적(TT1)을 스케일링하여 제2 변환 궤적(TT2)을 생성하거나, 제1 변환 궤적(TT1)을 갱신할 수 있다. 한편, 제1 및 제2 비율들은 별도의 스케일링 계수로서 저장될 수 있으며, 도 2의 방법만으로 변환 도형(즉, 궤적을 대체할 도형)을 생성하는데 이용될 수 있으며, 예를 들어, 최종 결정된 템플릿 도형을 제1 및 제2 비율들에 기초하여 리사이징하여 변환 도형이 생성 될 수 있다.

다시 도 2를 참조하면, 도 2의 방법은 제1 변환 궤적(TT1)(또는, 제2 변환 궤적(TT2))과 템플릿 도형들 각각 간의 유사도를 산출할 수 있다(S250).

일 실시예에서, 도 2의 방법은 템플릿 도형을 구성하는 템플릿 점들과 특징점들간 이격거리들을 각각 산출하고, 이격거리들에 기초하여 유사도를 산출할 수 있다. 앞서 설명한 바와 같이, 템플릿 점들은 특징점들을 추출하는 방식과 동일한 방식으로 획득되어 저장되므로, 템플릿 점들은 특징점들 각각에 대응하고, 도 2의 방법은 상호 대응하는 특징점 및 템플릿 점간의 거리를 비교하여 유사도(예를 들어, 유클리디안(Euclidean) 유사도)를 산출할 수 있다.

이후, 도 2의 방법은 유사도가 가장 높거나 큰 템플릿 도형이 가지는 형상을 궤적의 변환 형상(즉, 변환할 형상)으로 결정할 수 있다. 예를 들어, 유사도가 가장 높은 템플릿 도형이 삼각형 인 경우, 도 2의 방법은 궤적(즉, 특정 도형으로 변환하고자 하는 궤적)의 형상을 삼각형으로 결정할 수 있다.

도 2를 참조하여 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법(또는, 형상 인식 방법)은 궤적을 리샘플링하여 특징점들을 추출함으로써 궤적에 포함된 점들의 개수와 무관하게 궤적과 템플릿 도형간의 유사도 판단을 용이하게 하며, 궤적(또는, 리샘플링 궤적)의 무게 중심점을 기준으로 제1 특징점(또는, 시작점)이 기준 방향에 위치하도록 회전 변환함으로써 불필요한 템플릿 도형들을 저장하기 위한 부하나 이들과의 연산으로 인해 발생하는 부하를 감소시킬 수 있다.

한편, 도 2를 참조하여 궤적을 처리하여 제1 변환 궤적을 생성하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 국한되는 것은 아니다. 예를 들어, 도 2의 방법은 템플릿 도형에 대한 리샘플링, 스케일링 등을 수행하여 변환 도형을 생성할 수 있다.

또한, 도 2를 참조하여 궤적의 형상을 인식하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 국한되는 것은 아니다. 필요에 따라, 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법은 궤적을 유사도가 가장 높은 템플릿 도형으로 변환할 수 있다. 한편, 이하에서는 유사도가 가장 높은 템플릿 도형을 제1 비교 도형이라고 칭하도록 한다.

도 4는 도 1의 도형 인식 방법에 포함된 코너점 검출 방법의 일 예를 나타내는 순서도이고, 도 5는 도 4의 코너점 검출 방법에 의해 코너점을 검출하는 과정을 설명하는 도면이다.

도 4 및 도 5를 참조하면, 도 4의 방법은 점들(또는, 특징점들) 중 상호 이격거리가 가장 큰 2개의 점들을 근사점들(또는, 코너점들, 꼭짓점들)로서 선택하여 가공 도형(예를 들어, 코너점 추출을 위해 일시적으로 생성되는 도형, 또는, 제2 비교 도형)을 생성할 수 있다(S410).

도 5(b)에 도시된 바와 같이, 도 4의 방법은 도 5(a)에 도시된 궤적으로부터 제1 근사점(P1)과 제2 근사점(P2)을 선택하여, 제1 근사점(P1) 및 제2 근사점(P2)을 연결하는 직선을 생성할 수 있다.

이후, 도 4의 방법은 가공 도형으로부터 이격거리가 가장 큰 근사점을 제M 근사점(단, M은 3 이상의 정수)을 선택하고(S420), 가공 도형의 외곽선의 길이(즉, 근사점들을 연결한 선분들의 전체 길이)가 기준거리보다 클 때까지(S430), M의 크기를 증가시키면서(S440), 상기 M+2 근사점을 코너점으로 추가하여 제1 가공 도형을 반복적으로 갱신할 수 있다(S450). 이와 달리, 도 4의 방법은 추가 선택된 제M 근사점의 이격거리가 기준 이격거리보다 작을 때까지, 가공 도형을 반복적으로 갱신할 수 있다.

도 5(c)에 도시된 바와 같이, 도 4의 방법은 직선으로부터 가장 큰 이격거리(예를 들어, 직선까지의 최단거리)를 가지는 제3 근사점(P3)을 선택하여 직선을 삼각형으로 갱신하며, 삼각형으로부터 가장 큰 이격거리를 가지는 제4 근사점(P4)을 선택하여 삼각형을 사각형으로 갱신하며, 도 5(d) 및 도 5(e)에 도시된 바와 같이, 외곽선의 전체 길이가 기준거리보다 클 때까지(또는, 추가 선택된 근사점의 이격거리가 기준 이격거리보다 작을 때까지) 선택된 근사점을 도형의 코너점으로 추가하면서 도형을 갱신할 수 있다.

가공 도형의 외곽선의 전체 길이가 기준거리보다 큰 경우(또는, 추가 선택된 근사점의 이격거리가 기준거리보다 작은 경우), 도 4의 방법은 근사화된 다각형을 제2 비교 도형으로서 생성할 수 있다(S460). 즉, 마지막으로 선택된 근사점 이전에 선택된 근사점들을 궤적에 대한 코너점들로서 결정할 수 있다.

한편, 도 5를 참조하여 궤적의 코너점을 추출하는 것으로 설명하였으나, 본 발명이 이에 국한되는 것은 아니다. 예를 들어, 본 발명은 외곽선 근사 기술만을 이용하여 변형 도형을 생성할 수 있다.

도 6은 도 1의 도형 인식 방법에 포함된 도형 변환 방법의 일 예를 나타내는 순서도이고, 도 7은 도 6의 도형 변환 방법에서 사용되는 도형의 형상 및 코너점 간의 관계를 나타내는 도면이다.

도 6 및 도 7을 참조하면, 도 6의 방법은 궤적의 형상과 코너점의 개수에 기초하여 도형을 그릴 수 있다. 또한, 도 6의 방법은 궤적의 형상의 종류(예를 들어, 삼각형, 사각형 등과 같은 다각형, 원형, 직선)에 따라 상호 다른 방식으로 도형을 그릴 수 있다.

도 6의 방법은 형상 인식 기술을 통해 인식된 궤적의 형상의 적어도 일부가 곡선을 포함하고 있는지 여부를 판단할 수 있다(S610). 즉, 도 6의 방법은 궤적의 형상이 직선들로 구성된 다각형인지, 곡선으로 구성된 원형인지 여부를 판단할 수 있다.

먼저, 궤적의 형상이 곡선을 포함하지 않은 경우(또는, 궤적의 형상이 다각형인 경우), 도 6의 방법은 도 4의 코너점 검출 방법(또는, 외곽선 근사 기술)을 통해 획득한 궤적(이하, 제2 비교 도형이라 함)의 코너점의 개수가, 도 2의 형상 인식 방법(또는, 제스처 인식 기술)을 통해 획득한 궤적(이하, 제1 비교 도형이라 함)의 꼭짓점의 개수가 같은지 여부를 판단할 수 있다(S620). 여기서, 꼭짓점은 코너점과 동일한 의미이며, 제1 비교 도형의 코너점과 제2 비교 도형의 코너점을 구분하기 위해 사용된다.

제2 비교 도형의 코너점의 개수가 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수가 같은 경우, 도 6의 방법은 특징점들(즉, 도 2의 형상 인식 방법에서 추출된 특징점들)의 무게 중심 또는 근사점들(즉, 도 4의 코너점 검출 방법에서 추출된 근사점들)의 무게 중심에 기초하여 변환 도형을 생성할 수 있다(S630).

한편, 제2 비교 도형의 코너점의 개수와 제1 비교 도형의 꼭지점의 개수간의 차이가 1인 경우(또는, 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수보다 1만큼 큰 경우)(S640), 도 6의 방법은 시작점을 기준으로 가장 큰 이격거리를 가지는 N-1개(단, N은 제2 비교 도형의 꼭지점의 개수로, 3 이상의 정수임)의 코너점들을 추출하며(S650), 시작점과 N-1개의 코너점들에 기초하여 변환 도형을 생성할 수 있다(S660).

한편, 제2 비교 도형의 코너점의 개수와 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수간의 차이가 1보다 크거나, 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수보다 작은 경우, 도 6의 방법은 변환 도형을 생성하지 않을 수 있다.

이하에서는, 도형의 형상이 삼각형인 경우, 사각형인 경우, 직선인 경우, 원형인 경우를 예시로서 순차적으로 설명하기로 한다.

도 7을 참조하여 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 삼각형이고, 코너점의 개수가 3개인 경우(즉, 도 7의 CASE 1), 도 6의 방법은 제1 비교 도형의 꼭지점을 구성하는 3개의 특징점들 또는 제2 비교 도형의 코너점들의 평균 거리를 산출하여 무게중심을 획득하고, 무게 중심을 기준으로 정삼각형을 그릴 수 있다. 이와 달리, 도 6의 방법은 3개의 특징점들 또는 코너점들을 연결하는 삼각형을 그릴 수 있다.

다른 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 삼각형이고, 코너점의 개수가 4개인 경우(즉, 도 7의 CASE 2), 도 6의 방법은 궤적의 시작점과, 시작점으로부터 가장 멀리 이격된 2개의 코너점들(또는, 특징점들)을 선택하고, 시작점과 2개의 코너점들(또는, 시작점과 2개의 특징점들)을 이용하여 CASE 1과 같은 방식으로 정삼각형(또는, 삼각형)을 그릴 수 있다.

또 다른 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 삼각형이고, 코너점의 개수가 2개 이하이거나 5개 이상인 경우(즉, 도 7의 CASE 3), 도 6의 방법은 변환 도형을 그리지 않을 수 있다.

한편, 제1 비교 도형의 형상이 사각형이고, 코너점의 개수가 4개인 경우(즉, 도 7의 CASE 4), 도 6의 방법은 제1 비교 도형의 꼭짓점들을 구성하는 4개의 특징점들 또는 제2 비교 도형의 코너점들의 평균 거리를 산출하여 무게중심을 획득하고, 꼭짓점들 중 무게 중심으로부터 가장 멀리 이격된 2개의 특징점들을 선택하고, 무게 중심과 선택된 2개의 특징점들을 이용하여 사각형을 그릴 수 있다. 이와 달리, 도 6의 방법은 4개의 특징점들 또는 코너점들을 이용하여 사각형을 그릴 수 있다.

다른 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 사각형이고, 코너점의 개수가 5개인 경우(즉, 도 7의 CASE 5), 도 6의 방법은 궤적의 시작점과, 시작점으로부터 가장 멀리 이격된 3개의 코너점들(또는, 특징점들)을 선택하고, 시작점과 3개의 코너점들(또는, 시작점과 3개의 특징점들)을 이용하여 CASE 4과 같은 방식으로 사각형을 그릴 수 있다.

또 다른 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 사각형이고, 코너점의 개수가 3개 이하이거나 6개 이상인 경우(즉, 도 7의 CASE 6), 도 6의 방법은 변환 도형을 그리지 않을 수 있다.

한편, 제1 비교 도형의 형상이 직선이고, 코너점의 개수가 2개인 경우(즉, 도 7의 CASE 7), 도 6의 방법은 제1 비교 도형의 꼭짓점들을 구성하는 2개의 특징점들 또는 제2 비교 도형의 코너점들의 연결하는 선을 그릴 수 있다.

다른 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 직선이고, 코너점의 개수가 3개인 경우(즉, 도 7의 CASE 8), 도 6의 방법은 궤적의 시작점과, 시작점으로부터 가장 멀리 이격된 1개의 코너점(또는, 특징점)을 선택하고, 시작점과 선택된 1개의 코너점(또는, 시작점과 1개의 특징점)을 연결하는 선을 그릴 수 있다.

또 다른 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 직선이고, 코너점의 개수가 1개 이하이거나 4개 이상인 경우(즉, 도 7의 CASE 9), 도 6의 방법은 변환 도형을 그리지 않을 수 있다.

다시 도 6을 참조하면, 제1 비교 도형이 곡선을 포함하고 있는지 여부를 판단하는 단계(S610)에서, 제1 비교 도형이 곡선을 포함하고(또는, 제1 비교 도형이 원형, 타원형 등인 경우), 코너점의 개수가 5개 이상인 경우(S670), 도 6의 방법은, 코너점들을 포함하는 외적 사각형을 생성하고, 외적 사각형의 무게 중심으로부터 제1 방향으로의 제1 반지름 및 제2 방향으로의 제2 반지름을 각각 산출하며(S680), 제1 및 제2 반지름들에 기초하여 변환 도형을 그릴 수 있다(S690). 여기서, 제2 방향은 제1 방향에 수직하고, 예를 들어, 제1 및 제2 방향들은 도 3c에 도시된 제1 및 제2 방향들(D1, D2)에 각각 대응할 수 있다.

도 7을 참조하여 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 원형이고, 코너점의 개수가 5개 이상인 경우(즉, 도 7의 CASE 10), 도 6의 방법은 궤적을 감싸는(또는, 궤적에 외적하는) 외적 사각형을 산출하고, 외적 사각형의 무게 중심을 기준으로 제1 반지름(예를 들어, 사각형의 무게 중심으로부터 외적 사각형의 상대적으로 짧은 변까지의 길이로서, 큰 반지름) 및 제2 반지름(예를 들어, 사각형의 무게 중심으로부터 외적 사각형의 상대적으로 긴 변까지의 길이로서, 작은 반지름)을 각각 산출하며, 제1 및 제2 반지름들에 이용하여 원 또는 타원을 그릴 수 있다.

다른 예를 들어, 제1 비교 도형의 형상이 원형이고, 코너점의 개수가 4개 이하인 경우(즉, 도 7의 CASE 11), 도 6의 방법은 변환 도형을 그리지 않을 수 있다.

도 6 및 도 7을 참조하여 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 도형 인식 방법(또는, 도형 변환 방법)은 형상 인식 방법을 통해 획득한 궤적의 형상과, 코너점 검출 방법을 통해 획득한 코너점(또는, 코너점의 개수)에 기초하여 궤적에 대응하는 변환 도형을 생성하거나, 궤적을 변환 도형으로 변환할 수 있다. 따라서, 도형 인식 방법(또는, 도형 변환 방법)은 사용자의 의도에 보다 부합하는 변환 도형을 생성할 수 있다.

도 8a 및 도 8b는 도 1의 도형 인식 방법이 수행되는 도형 인식 장치의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 8a를 참조하면, 도형 인식 장치는 프레젠테이션 시스템(810)으로 구현될 수 있고, 프레젠테이션 시스템(810)은 처리 장치(811), 표시 장치(812) 및 센싱 장치(813)를 포함할 수 있다.

처리 장치(811)는 프레젠테이션 영상 데이터를 생성하여 표시 장치(812)에 제공하고, 센싱 장치(813)로부터 획득한 영상으로부터 궤적을 구성하는 점들의 정보(예를 들어, 좌표값들)을 획득하고, 좌표값들에 기초하여 변환 도형(또는, 변환 도형 데이터)을 생성할 수 있다. 이와 달리, 처리 장치(811)는 별도의 입력 장치(예를 들어, 컴퓨팅 장치의 입력 장치로서, 마우스)로부터 점들의 정보를 획득하여, 변환 도형을 생성할 수 있다. 처리 장치(811)에서 변환 도형을 생성하는 구성은, 도 1 내지 도 7을 참조하여 설명한 도형 인식 방법의 구성과 실질적으로 동일하므로, 중복되는 설명은 반복하지 않기로 한다. 한편, 생성된 변환 도형은 표시 장치(812)를 통해 스크린(20)에 표시될 수 있다.

한편, 처리 장치(811)는 영상 처리 및 도형 인식을 수행하는 것으로 설명하였으나, 처리 장치(811)가 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 처리 장치(811)는 상호 독립된 영상 처리 모듈과 도형 인식 모듈을 포함하고, 도형 인식 모듈을 통해 도형 인식을 수행할 수 있다.

표시 장치(812)는 프레젠테이션 영상 데이터에 기초하여 프레젠테이션 영상을 생성하여 스크린(20)에 표시하고, 유사하게, 변환 도형을 스크린(20)에 표시할 수 있다. 예를 들어, 표시 장치(812)는 빔 프로젝터 또는, LCD 디스플레이 장치, OLED 디스플레이 장치 등과 같은 일반적인 디스플레이 장치로 구현될 수 있다.

센싱 장치(813)는 전자펜(10)으로부터 발산되어 스크린(20)에 포인팅되는 적외선 점들(예를 들어, 비가시 적외선이 포인팅된 점)을 감지하여 적외선 영상을 획득하거나, 적외선 영상으로부터 적외선 점들의 정보(예를 들어, 좌표값)을 생성할 수 있다. 여기서, 적외선 점들은 앞서 설명한 궤적을 구성하며, 적외선 점들의 정보는 스크린(20)을 기준으로 설정된 좌표계 상의 좌표값을 가질 수 있다. 예를 들어, 센싱 장치(813)는 적외선 카메라로 구현될 수 있다.

이와 달리, 도 8b를 참조하면, 도형 인식 장치는 스마트 패드(820)로 구현될 수 있고, 스마트 패드(820)는 처리 모듈(821), 디스플레이 모듈(822), 터치 스크린(823)을 포함할 수 있다.

처리 모듈(821) 및 디스플레이 모듈(822)은 도 8a를 참조하여 설명한 처리 장치(811) 및 표시 장치(812)와 실질적으로 동일하므로, 중복되는 설명은 반복하지 않기로 한다.

터치 스크린(823)은 도 8a의 센싱 장치(813)와 유사하나, 정전식 터치 입력 기술, 감압식 터치 입력 기술 등을 이용하여 전자펜(10)을 통해 입력된 궤적을 감지할 수 있다.

도 9는 도 8a의 도형 인식 장치에 포함된 도형 인식 모듈의 일 예를 나타내는 도면이고, 도 10은 도 2의 도형 인식 모듈에 포함된 연산부의 일 예를 나타내는 도면이다.

도 9 및 도 10을 참조하면, 도형 인식 모듈(900)(또는, 처리 장치(811))는 통신부(910), 좌표 정보 획득부(920), 연산부(930), 저장부(940) 및 제어부(950)를 포함할 수 있다.

통신부(910)는 표시 장치(812), 센싱 장치(813) 등과 데이터 통신을 수행하며, 프레젠테이션 영상 데이터를 송신하거나, 적외선 영상 데이터를 수신할 수 있다. 통신부(910)는 일반적인 유무선 통신 모듈로 구현될 수 있다.

좌표 정보 획득부(920)는 센싱 장치(813)로부터 수신한 적외선 영상 데이터에 포함된 적외선 점들의 정보(예를 들어, 좌표값)을 산출할 수 있다. 적외선 영상 데이터에 포함된 적외선 점들의 좌표 정보를 산출하는 구성은, 일반적인 비가시 레이저를 이용한 가상 체험 시스템의 레이저 포인팅 점의 좌표 산출 구성과 실질적으로 동일하므로, 이에 대한 설명은 생략하기로 한다.

연산부(930)는 좌표 정보 획득부(920)에서 산출된 점들의 좌표 정보에 기초하여 점들로 구성된 궤적을 변환 도형으로 변환할 수 있다.

도 10을 참조하면, 연산부(930)는 형상 인식부(1010), 코너점 검출부(1020) 및 도형 변환부(1030)를 포함할 수 있다.

형상 인식부(1010)는 도 2의 형상 인식 방법을 이용하여 궤적의 형상을 결정하고, 코너점 검출부(1020)는 도 4의 코너점 검출 방법을 이용하여 궤적의 코너점을 결정하며, 도형 변환부(1030)는 도형 변환 방법을 이용하여 궤적을 변환 도형으로 변환할 수 있다.

한편, 형상 인식부(1010)에서 추출된 특징점들(또는, 특징점들의 정보)는 코너점 검출부(1020)에 제공될 수 있다. 또한, 코너점 검출부(1020)에 의한 코너점 검출이, 형상 인식부(1010)의 형상 인식보다 먼저 수행되는 경우, 코너점 검출부(1020)는 도 3a를 참조하여 설명한 특징점 추출을 수행하고, 특징점들의 정보를 형상 인식부(1010)에 제공할 수 있다.

도형 변환부(1030)는 형상 인식부(1010)에서 결정된 궤적의 형상과, 코너점 검출부(1020)에서 산출된 코너점에 기초하여 변환 도형을 생성할 수 있다. 다만, 도형 변환부(1030)는 이에 한정되는 것은 아니다.

예를 들어, 도형 변환부(1030)는 제1 내지 제3 동작 모드들을 포함하고, 제1 동작 모드에서는 형상 인식부(1010)의 처리 결과만에 기초하여 변환 도형을 생성하며, 제2 동작 모드에서는 코너점 검출부(1020)의 처리 결과만에 기초하여 변환 도형을 생성하고, 제3 동작 모드에서는 2개의 처리 결과들에 기초하여 변환 도형을 생성할 수 있다.

예를 들어, 템플릿 도형들에 대한 데이터베이스 구축 정도, 동작 인식 모듈(900)의 부하 등을 고려하여, 도형 변환부(1030)는 제1 내지 제3 동작 모드들 중 하나를 선택하거나, 외부 입력에 기초하여 하나의 동작 모드를 선택하여, 변환 도형 생성 작업을 수행할 수 있다.

다시 도 9를 참조하면, 저장부(940)는 템플릿 점들로 구성된 템플릿 도형들을 저장하고, 도형 인식에 필요한 소프트웨어, 프로그램 등을 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 1의 도형 인식 방법, 도 2의 형상 인식 방법, 도 4의 코너점 검출 방법 및 도 6의 도형 변환 방법은 도형 인식 프로그램, 형상 인식 프로그램, 코너점 검출 프로그램 및 도형 변환 프로그램으로 각각 구현되어 저장부(940)에 저장될 수 있다. 저장부(940)는 메모리 장치 등으로 구현되고, 도형 인식 프로그램 등은 별도의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체(예를 들어, 메모리 장치, CD 등)에 저장되어 유무선 통신망을 통해 배포될 수 있다.

제어부(950)는 통신부(910), 좌표 정보 획득부(920), 연산부(930) 및 저장부(940) 간의 데이터 흐름을 제어하고, 이들 각각의 동작을 제어할 수 있다.

본 발명은 필기 인식 장치, 프레젠테이션 시스템 등에 적용될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 것이다.

810: 프레젠테이션 시스템
811: 처리 장치
812: 표시 장치
813: 센싱 장치
820: 스마트 패드
821: 처리 모듈
822: 디스플레이 모듈
823: 터치 스크린
900: 도형 인식 모듈
910: 통신부
920: 좌표 정보 획득부
930: 연산부
940: 저장부
950: 제어부
1010: 형상 인식부
1020: 코너점 검출부
1030: 도형 변환부

Claims

복수의 점들로 구성된 궤적을 도형(figure)으로 변환하는 도형 인식 방법에서,
상기 점들로부터 특징점들을 추출하는 단계;
상기 특징점들 중 제1 특징점에 기초하여 상기 특징점들을 회전 변환하여 제1 변환 궤적을 생성하는 단계; 및
상기 제1 변환 궤적과 기 설정된 템플릿 도형들 각각 간의 유사도를 산출하는 단계를 포함하는 도형 인식 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 특징점들을 추출하는 단계는,
상기 궤적을 기 설정된 밸런스 값(balanced value)에 기초하여 복수의 구간들로 분할하는 단계; 및
상기 점들을 상기 구간들 별로 보간(interpolation)하여 상기 특징점들을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 인식 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 제1 변환 궤적을 생성하는 단계는,
상기 특징점들의 무게 중심점을 산출하는 단계;
상기 무게 중심점을 기준으로 상기 제1 특징점과 기준 방향간의 각도를 산출하는 단계; 및
상기 특징점들을 상기 무게 중심점을 기준으로 상기 각도만큼 회전시키는 단계를 포함하는 도형 인식 방법.
제 1 항에 있어서, 상기 제1 변환 궤적과 상기 템플릿 도형간의 유사도를 산출하는 단계는,
템플릿 점들과 상기 특징점들간의 이격거리들을 각각 산출하는 단계; 및
상기 이격거리들에 기초하여 상기 유사도를 산출하는 단계를 포함하고,
상기 템플릿 점들은 상기 템플릿 도형에 포함되고 상기 특징점들에 각각 대응하는 것을 특징으로 하는 도형 인식 방법
제 1 항에 있어서,
상기 유사도에 기초하여 상기 템블릿 도형들 중 하나를 제1 비교 도형으로 결정하는 단계;
상기 점들 중 상호 이격 거리가 가장 먼 2개의 점들을 코너점들로 결정하여 제2 비교 도형을 생성하되, 상기 점들 중 상기 제2 비교 도형으로부터 가장 먼 점을 상기 제2 비교 도형의 코너점으로 추가하여 상기 제2 비교 도형을 갱신하되 상기 제2 비교 도형의 외곽선의 전체 길이가 기준 거리보다 클 때까지 상기 코너점의 추가 및 상기 가공 도형의 갱신을 반복하여, 상기 제2 비교 도형의 코너점을 결정하는 단계; 및
상기 제1 비교 도형의 제1 형상과 상기 제2 비교 도형의 코너점들의 수에 기초하여 변환 도형을 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 인식 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 변환 도형을 생성하는 단계는,
상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수와 같은지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수와 같은 경우, 상기 특징점들의 무게 중심 또는 상기 근사점들의 무게 중심에 기초하여 상기 변환 도형을 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 도형 인식 방법.
제 6 항에 있어서, 상기 변환 도형을 생성하는 단계는,
상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수가 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수와 다른 경우, 상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수와 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수간의 차이가 1인지 여부를 판단하는 단계;
상기 제2 비교 도형의 코너점의 개수와 상기 제1 비교 도형의 꼭짓점의 개수간의 차이가 1인 경우, 상기 시작점을 기준으로 가장 큰 이격거리를 가지는 N-1 개(단, N은 상기 제2 비교 도형의 꼭짓점의 개수로, 3이상의 정수임)의 코너점들을 추출하는 단계; 및
상기 상기 시작점 및 상기 N-1개의 코너점들에 기초하여 상기 변환 도형을 생성하는 단계를 포함하는 도형 인식 방법.
제 5 항에 있어서, 상기 변환 도형을 생성하는 단계는,
상기 제1 비교 도형의 형상이 원형이고 상기 코너점의 개수가 5개 이상인 경우, 상기 코너점들을 포함하는 외적 사각형을 생성하고, 상기 외적 사각형의 무게 중심으로부터 제1 방향으로의 제1 반지름과 제2 방향으로의 제2 반지름을 각각 추출하는 단계; 및
상기 제1 및 제2 반지름들에 기초하여 변환 도형을 생성하는 단계(S590)를 더 포함하고,
상기 제2 방향은 상기 제1 방향에 수직하는 것을 특징으로 하는 도형 인식 방법.
복수의 점들로 구성된 궤적을 도형(figure)으로 변환하는 도형 인식 방법에서,
기 설정된 템플릿 도형들 중에서 상기 궤적과 가장 유사한 템플릿 도형을 선택하고, 상기 템플릿 도형의 형상을 상기 궤적의 형상으로 결정하는 단계;
상기 점들 중 상호 이격 거리가 가장 먼 2개의 점들을 코너점들로 결정하여 가공 도형을 생성하되, 상기 점들 중 상기 가공 도형으로부터 가장 먼 점을 상기 가공 도형의 코너점으로 추가하여 상기 가공 도형을 갱신하되 상기 가공 도형의 외곽선의 전체 길이가 기준 길이보다 클 때까지 상기 코너점의 추가 및 상기 가공 도형의 갱신을 반복하여, 상기 가공 도형의 코너점을 결정하는 단계;
상기 궤적의 형상 및 상기 코너점의 수에 기초하여 변환 도형을 생성하는 단계를 포함하는 도형 인식 방법.
복수의 점들로 구성된 궤적을 도형(figure)으로 변환하는 도형 인식 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에서,
상기 점들로부터 특징점들을 추출하는 기능;
상기 특징점들 중 제1 특징점에 기초하여 상기 특징점들을 회전 변환하여 제1 변환 궤적을 생성하는 기능; 및
상기 제1 변환 궤적과 기 설정된 템플릿 도형들 각각 간의 유사도를 산출하는 기능을 포함하는 도형 인식 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.