KR20200014604A - 관심 영역 검출 방법 및 그 장치 - Google Patents

Abstract

관심 영역 검출 방법이 제공된다. 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 단계, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

관심 영역 검출 방법 및 그 장치{METHOD FOR DETECTING REGION OF INTEREST AND APPARATUS THEREOF}

본 발명은 관심 영역 검출 방법 및 그 장치에 관한 것이다. 보다 자세하게는, 다수의 부분 이미지에서 정확하게 관심 영역(Region of Interest; RoI)을 검출하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.

실시간 데이터(e.g. 음성 데이터) 또는 대용량 데이터(e.g. 시스템 로그)을 다루는 시스템에서 효율적인 데이터 분석을 위해 관심 영역 검출 기법이 이용될 수 있다. 예를 들어, 대용량 데이터에서 분석 대상이 되는 관심 데이터를 추출하는 경우, 대용량 데이터를 이미지로 변환하고, 이미지에서 관심 데이터에 대응되는 관심 영역을 추출함으로써, 용이하게 관심 데이터가 획득될 수 있다.

시스템 로그와 같은 대용량 데이터를 이미지로 변환하면, 매우 큰 크기의 이미지가 생성되기 때문에, 한번에 관심 영역 검출이 이루어질 수 없다. 따라서, 이미지를 다수의 분할 이미지로 분할한 다음, 각 분할 이미지에서 관심 영역을 검출하는 방식이 주로 이용된다.

그러나, 관심 영역이 둘 이상의 분할 이미지에 걸쳐서 존재하는 경우, 위와 같은 방식은 검출의 정확도가 떨어진다는 문제가 있다. 예를 들어, 도 1에 도시된 바와 같이, 이미지(1)를 2개의 분할 이미지(3, 5)로 분할한 경우, 하나의 관심 영역(2)이 2개의 분할 이미지(3, 5)에 걸쳐서 존재하는 경우가 발생될 수 있다. 이와 같은 경우, 관심 영역(2-1, 2-2)이 제대로 검출되지 않거나, 본래 한 개의 관심 영역(2)이 2개의 관심 영역(2-1, 2-2)으로 검출될 수 있다.

한국공개특허 제0-2015-0120774호 (2015.10.28 공개)

본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 다수의 부분 이미지에서 신속하고 정확하게 관심 영역을 검출하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.

본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 중첩 영역을 포함하는 다수의 부분 이미지를 추출하는데 있어서, 최적의 중첩 영역을 결정하는 방법 및 그 방법을 수행하는 장치에 관한 것이다.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명의 기술분야에서의 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.

상기 기술적 과제를 해결하기 위한, 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은, 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 관심 영역 검출 방법에 있어서, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 단계, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지에 대한 처리 프로세스와 상기 제2 부분 이미지에 대한 처리 프로세스는 병렬로 수행될 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제2 부분 이미지는 상기 제1 부분 이미지와 서로 중첩된 제1 중첩 영역을 포함하고, 상기 제1 중첩 영역을 이용하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하는 단계 및 하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역을 병합하는 단계를 더 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 관심 영역이 주어진 학습 이미지를 이용하여 상기 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계를 더 포함하되, 상기 추출된 복수의 부분 이미지는 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 포함할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은, 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 관심 영역 검출 방법에 있어서, 제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는, 관심 영역이 존재하지 않는다는 검출 결과에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는, 상기 제1 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되는지 여부를 판정하는 단계, 상기 관심 객체 전부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.

일 실시예에서, 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는, 상기 제1 부분 이미지에서 검출된 제1 관심 영역이 관심 객체 일부에 대응되는지 여부를 판정하는 단계, 상기 관심 객체 일부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 관심 객체의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치는, 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하되, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지는 중첩 영역을 포함하는 것인, 동작, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작, 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치는, 프로세서 및 상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하되, 상기 적어도 하나의 프로그램은, 제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 동작, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 동작 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함할 수 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 단계, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 실행시키기 위하여, 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

상술한 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은, 컴퓨팅 장치와 결합되어, 제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 단계 실행시키기 위하여, 컴퓨터로 판독가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

도 1은 다수의 분할 이미지에서 관심 영역을 검출하는 경우 발생되는 문제점을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 시스템의 구성도이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 몇몇 실시예에서 참조될 수 있는 부분 이미지의 추출 예를 도시한다.
도 5 및 도 6은 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 7 및 도 8은 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치를 나타내는 하드웨어 구성도이다.
도 10은 본 발명은 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 11 및 도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 중첩 영역 크기 결정 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법의 개념을 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 15 내지 도 17은 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 결과 기반의 부분 이미지 추출 방법을 설명하기 위한 도면 이다.
도 2는 본 발명의 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치의 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치의 하드웨어 구성도이다.
도 4은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법의 흐름도다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다. 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다.

명세서에서 사용되는 "포함한다 (comprises)" 및/또는 "포함하는 (comprising)"은 언급된 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성 요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.

본 명세서에 대한 설명에 앞서, 본 명세서에서 사용되는 몇몇 용어들에 대하여 명확하게 하기로 한다.

본 명세서에서, 관심 영역(Region of Interest; RoI)이란, 이미지에서 검출하고 하는 대상 영역을 의미한다. 예를 들어, 상기 관심 영역은 소정의 관심 객체에 대응되는 영역을 의미할 수 있다.

본 명세서에서, 인스트럭션(instruction)이란, 기능을 기준으로 묶인 일련의 명령어들로서 컴퓨터 프로그램의 구성 요소이자 프로세서에 의해 실행되는 것을 가리킨다.

이하, 본 발명의 몇몇 실시예들에 대하여 첨부된 도면에 따라 상세하게 설명한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 시스템의 구성도이다.

도 2를 참조하면, 상기 분석 시스템은 분석 대상 시스템(500)에서 수집된 각종 데이터(e.g. 시스템 로그)를 분석하는 시스템이다. 상기 분석 시스템은 수집 장치(200), 변환 장치(300), 관심 영역 검출 장치(100) 및 분석 장치(400)를 포함하도록 구성될 수 있다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 구성 요소가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다. 또한, 도 2에 도시된 분석 시스템의 각각의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 적어도 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다. 예를 들어, 수집 장치(200), 변환 장치(300), 관심 영역 검출 장치(100) 및 분석 장치(400) 중 적어도 하나의 장치는 동일한 물리적 컴퓨팅 장치 내의 서로 다른 로직(logic)의 형태로 구현될 수도 있다.

상기 분석 시스템에서, 수집 장치(200)는 분석 대상 시스템(500)으로부터 각종 데이터를 수집하는 장치이다.

상기 분석 시스템에서, 변환 장치(300)는 수집된 데이터를 이미지로 변환하는 장치이다. 즉, 변환 장치(300)는 텍스트(e.g. 로그 데이터), 음성 형식 등의 분석 대상 데이터를 이미지 형식으로 변환할 수 있다. 이미지 형식으로 변환하는 경우, 이미지 분석 기법을 이용하여 분석 대상이 되는 관심 데이터를 용이하고 정확하게 획득될 수 있다. 예를 들어, 수집된 데이터가 텍스트 형식의 로그 데이터이고 관심 데이터가 로그 데이터에 포함된 표 데이터인 경우, 표 이미지의 모양 특징을 고려한 이미지 분석을 통해 상기 로그 이미지에서 표 데이터가 용이하게 추출될 수 있다.

상기 분석 시스템에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 주어진 이미지에서 관심 영역을 검출하는 컴퓨팅 장치이다. 여기서, 상기 컴퓨팅 장치는, 노트북, 데스크톱(desktop), 랩탑(laptop) 등이 될 수 있으나, 이에 국한되는 것은 아니며 컴퓨팅 기능이 구비된 모든 종류의 장치를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 관심 영역 검출 장치(100)는 주어진 이미지에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 추출하고, 복수의 부분 이미지 각각에서 관심 영역을 검출한다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치(100)는 이미지(10)에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지(11, 13, 15)를 추출할 수 있다. 다른 예를 들어, 도 4에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치(100)는 음성 파형 이미지와 같은 가로 이미지(20)에서 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지(21, 23, 25)를 추출하고, 관심 음성에 대응되는 관심 파형을 각 부분 이미지(21, 23, 25)에서 검출할 수 있다. 본 실시예에서, 하나의 관심 객체에 대응되는 관심 영역이 2개의 부분 이미지에 분리되어 존재하는 경우, 관심 영역 검출 장치(100)는 중첩 영역을 이용하여 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역 검출 장치(100)는 당해 기술 분야에서 널리 알려진 스티칭(stitching) 기법을 이용하여 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다. 따라서, 종래와 대비하여 관심 영역 검출의 정확도가 향상될 수 있다. 본 실시예에 대한 자세한 설명은 도 10 내지 도 12를 참조하여 상세하게 후술하도록 한다.

관심 영역 검출 장치(100의 구성 및 동작에 대한 자세한 설명은 도 5 내지 도 9를 참조하여 후술하도록 한다.

상기 분석 시스템에서, 분석 장치(400)는 관심 영역 이미지로부터 관심 데이터를 추출하고, 관심 데이터를 분석하는 장치이다. 분석 장치(400)는 수집 장치(200)에 의해 수집된 전체 데이터를 분석하는 것이 아니라, 전체 데이터에서 추출된 관심 데이터만을 이용하여 분석을 수행한다. 따라서, 분석에 투입되는 컴퓨팅 자원이 최소화될 수 있을 뿐만 아니라, 정제된 관심 데이터만을 이용하여 분석이 수행되는 바 양질의 분석 정보가 제공될 수 있다.

도 2에 도시된 장치(100 내지 500) 중 적어도 일부는 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 여기서, 상기 네트워크는 근거리 통신망(Local Area Network; LAN), 광역 통신망(Wide Area Network; WAN), 이동 통신망(mobile radio communication network), Wibro(Wireless Broadband Internet) 등과 같은 모든 종류의 유/무선 네트워크로 구현될 수 있다.

지금까지 도 2 내지 도 4를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 분석 시스템에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 5 내지 도 9를 참조하여 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 및 동작에 대하여 상세하게 설명하도록 한다.

먼저, 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)의 구성 및 동작에 대하여 설명하도록 한다.

도 5는 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)를 나타내는 블록도이다.

도 5에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치(100-1)는 관심 영역에 대한 검출 결과가 주어진 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정하는 중첩 영역 결정 과정을 수행하고, 검출 대상 이미지에서 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 추출하며, 추출된 복수의 부분 이미지 각각에서 관심 영역을 검출하는 검출 과정을 수행한다.

관심 영역 검출 장치(100-1)는 제1 중첩 영역 결정부(110-1), 추출부(130) 및 검출부(150)를 포함하도록 구성될 수 있다. 다만, 도 5에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 5에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다. 또한, 도 5에 도시된 관심 영역 검출 장치(100-1)의 각각의 구성 요소들은 기능적으로 구분되는 기능 요소들을 나타낸 것으로서, 적어도 하나의 구성 요소가 실제 물리적 환경에서는 서로 통합되는 형태로 구현될 수도 있음에 유의한다. 이하, 각 구성 요소에 대하여 설명한다.

제1 중첩 영역 결정부(110-1)는 관심 영역에 대한 검출 결과가 주어진 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정한다. 중복된 설명을 배제하기 위해, 제1 중첩 영역 결정부(110-1)의 동작에 대한 자세한 설명은 도 11 및 도 12를 참조하여 후술하도록 한다.

다음으로, 추출부(130)는 이미지에서 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 갖는 복수의 부분 이미지를 추출한다. 이때, 각 부분 이미지의 크기는 서로 동일할 수 있고, 상이할 수도 있다.

다음으로, 검출부(150)는 각각의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다. 검출부(150)가 관심 영역을 검출하는 방식은 어떠한 방식이 되더라도 무방하다. 예를 들어, 검출부(150)는 당해 기술 분야에서 널리 알려진 적어도 하나의 이미지 분석 알고리즘을 이용하여 관심 영역을 검출할 수 있다.

또한, 검출부(150)는 부분 이미지 간의 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행할 수 있다. 예를 들어, 하나의 관심 객체에 대응되는 관심 영역이 2개의 부분 이미지에 분리되어 존재하는 경우, 검출부(150)는 중첩 영역을 이용하여 분리된 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하고, 하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 2개의 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다. 이에 따라, 관심 영역 검출의 정확도가 크게 향상될 수 있다.

검출부(150)는 당해 기술 분야에서 널리 알려진 스티칭 기법을 이용하여 상기 병합 처리를 수행할 수 있으나, 본 발명의 기술적 범위가 이에 한정되는 것은 아니다.

본 발명의 실시예에 따르면, 도 6에 도시된 바와 같이, 각 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 프로세스(151, 152, 153)가 병렬로 처리될 수 있다. 예를 들어, 복수의 처리 모듈(e.g. 프로세서, 컴퓨팅 장치)로 구성된 분산 처리 환경에서, 각각의 관심 영역 검출 프로세스(151, 152, 153)가 서로 다른 처리 모듈에서 병렬로 처리될 수 있다. 즉, 각각의 부분 이미지는 서로 독립적인 데이터라는 점을 이용하여, 병렬 처리가 수행될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 병렬 처리를 통해 고속으로 관심 영역 검출이 수행될 수 있으며, 대용량 데이터(e.g. 로그 데이터)가 실시간으로 생성되는 환경에서도 관심 영역 검출이 적절하게 수행될 수 있다.

지금까지 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)의 구성 및 동작에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-2)의 구성 및 동작에 대하여 설명하도록 한다.

관심 영역 검출 장치(100-2)는 이전 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 기초로 다음 부분 이미지와의 중첩 영역을 결정하고, 결정된 중첩 영역이 포함되도록 다음 부분 이미지를 추출한다. 즉, 전체 이미지를 슬라이딩 윈도우(sliding window) 방식으로 탐색하며(도 13 참조), 관심 영역 검출과 부분 이미지 추출이 함께 수행된다. 이하, 도 7 및 도 8을 참조하여 관심 영역 검출 장치(100-2)에 대하여 상세하게 설명하도록 한다.

도 7은 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-2)를 나타내는 블록도이다.

도 7을 참조하면, 관심 영역 검출 장치(100-2)는 제2 중첩 영역 결정부(110-2), 추출부(130) 및 검출부(150)를 포함하도록 구성될 수 있다. 관심 영역 검출 장치(100-2)의 구성은 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-1)와 유사하나, 동작 방식은 상이하다.

구체적으로, 제2 중심 영역 결정부(110-2)는 검출부(150)로부터 이전 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 결과를 제공받고, 관심 영역 검출 결과에 기반하여 다음 부분 이미지와의 중첩 영역을 결정한다. 즉, 학습 이미지를 토대로 중첩 영역의 크기를 결정하는 것이 아니라, 이전 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 결과를 토대로 중첩 영역을 결정한다. 이하에서는, 본 실시예에 한하여, 이전 부분 이미지를 "제1 부분 이미지"로 명명하고, 다음 부분 이미지를 "제2 부분 이미지"로 명명하도록 한다. 중복된 설명을 배제하기 위해, 제2 중심 영역 결정부(110-2)의 동작에 대한 자세한 설명은 도 15 내지 도 17을 참조하여 후술하도록 한다.

추출부(130)는 제2 중첩 영역 결정부(110-2)에 의해 결정된 중첩 영역을 포함하도록 부분 이미지를 추출한다. 즉, 추출부(130)는 제2 부분 이미지를 추출할 때마다, 제2 중첩 영역 결정부(110-2)로부터 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지에 대한 중첩 영역 정보를 제공받고, 중첩 영역 정보를 이용하여 전체 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출한다. 이때, 추출부(130)는 상기 중첩 영역을 포함하도록 제1 부분 이미지의 크기를 조정할 수 있다. 이에 대한 자세한 설명 또한 도 14 내지 도 17을 참조하여 후술하도록 한다.

검출부(150)는 추출된 부분 이미지에서 관심 영역을 검출하고, 검출 결과를 제2 중첩 영역 결정부(110-2)에게 제공한다.

본 발명의 실시예에 따르면, 관심 영역 검출 장치(100-2)에서 수행되는 처리 프로세스 또한 병렬로 처리될 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같이, 전체 이미지(30)가 복수의 이미지(31, 33)로 분할되고, 복수의 이미지(31, 33)에 각각에 대한 처리 프로세스(35, 37)가 병렬로 처리될 수 있다. 이때, 각각의 처리 프로세스는 이미지(31, 33)에서 부분 이미지를 추출하는 추출부(130)의 처리 프로세스, 관심 영역을 검출하는 검출부(150)의 처리 프로세스 및 중첩 영역을 결정하는 제2 중첩 영역 결정부(110-2)의 처리 프로세스를 포함할 수 있다.

도 5 및 도 7에 도시된 관심 영역 검출 장치(100-1, 100-2)의 각 구성 요소는 소프트웨어(Software) 또는, FPGA(Field Programmable Gate Array)나 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)과 같은 하드웨어(Hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만, 상기 구성 요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(Addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고, 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성 요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성 요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성 요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성 요소로 구현될 수도 있다.

지금까지 도 7 및 도 8을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100-2)에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 9를 참조하여 관심 영역 검출 장치(100)가 프로세서(101) 및 메모리(103)를 구비한 컴퓨팅 장치로 구현된 예에 대하여 설명하도록 한다.

도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100)를 나타내는 하드웨어 구성도이다.

도 9를 참조하면, 관심 영역 검출 장치(100)는 하나 이상의 프로세서(101), 버스(105), 네트워크 인터페이스(107), 프로세서(101)에 의하여 수행되는 컴퓨터 프로그램을 로드(load)하는 메모리(103)와, 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)를 저장하는 스토리지(109)를 포함할 수 있다. 다만, 도 9에는 본 발명의 실시예와 관련 있는 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 도 9에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성 요소들이 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.

프로세서(101)는 관심 영역 검출 장치(100)의 각 구성의 전반적인 동작을 제어한다. 프로세서(101)는 CPU(Central Processing Unit), MPU(Micro Processor Unit), MCU(Micro Controller Unit), GPU(Graphic Processing Unit) 또는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 임의의 형태의 프로세서를 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 프로세서(101)는 본 발명의 실시예들에 따른 방법을 실행하기 위한 적어도 하나의 애플리케이션 또는 프로그램에 대한 연산을 수행할 수 있다. 관심 영역 검출 장치(100)는 하나 이상의 프로세서를 구비할 수 있다.

메모리(103)는 각종 데이터, 명령 및/또는 정보를 저장한다. 메모리(103)는 본 발명의 실시예들에 따른 관심 영역 검출 방법을 실행하기 위하여 스토리지(109)로부터 하나 이상의 프로그램(109a)을 로드할 수 있다. 도 6에서 메모리(103)의 예시로 RAM이 도시되었다.

메모리(103)에 프로그램(109a)이 로드되면, 메모리(103) 상에 도 5 또는 도 7에 도시된 모듈이 로직의 형태로 구성될 수 있다.

버스(105)는 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 요소 간 통신 기능을 제공한다. 버스(105)는 주소 버스(Address Bus), 데이터 버스(Data Bus) 및 제어 버스(Control Bus) 등 다양한 형태의 버스로 구현될 수 있다.

네트워크 인터페이스(107)는 관심 영역 검출 장치(100)의 유무선 인터넷 통신을 지원한다. 또한, 네트워크 인터페이스(107)는 인터넷 통신 외의 다양한 통신 방식을 지원할 수도 있다. 이를 위해, 네트워크 인터페이스(107)는 본 발명의 기술 분야에 잘 알려진 통신 모듈을 포함하여 구성될 수 있다.

실시예에 따라, 네트워크 인터페이스(107)는 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 요소에서 생략될 수도 있다.

스토리지(109)는 상기 하나 이상의 프로그램(109a)을 비임시적으로 저장할 수 있다. 도 9에서 상기 하나 이상의 프로그램(109a)의 예시로 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)가 도시되었다.

스토리지(109)는 ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리 등과 같은 비휘발성 메모리, 하드 디스크, 착탈형 디스크, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체를 포함하여 구성될 수 있다.

관심 영역 검출 소프트웨어(109a)는 메모리(103)에 로드될 때, 프로세서(101)로 하여금 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 방법을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)에 따라 관심 영역 검출 장치(100)는 관심 영역 검출 장치(100-1)로 동작할 수도 있고, 관심 영역 검출 장치(100-2)로 동작할 수도 있다.

예를 들어, 관심 영역 검출 장치(100)가 관심 영역 검출 장치(100-1)로 동작하는 경우, 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)는 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 동작, 상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작 및 상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.

다른 예를 들어, 관심 영역 검출 장치(100)가 관심 영역 검출 장치(100-1)로 동작하는 경우, 관심 영역 검출 소프트웨어(109a)는 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 동작, 상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작, 상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 동작 및 상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들을 포함할 수 있다.

지금까지 도 5 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 관심 영역 검출 장치(100)의 구성 및 동작에 대하여 설명하였다. 이하에서는, 도 10 이하의 도면을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 상세하게 설명한다.

이하, 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 관심 영역 검출 방법의 각 단계는, 컴퓨팅 장치에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 컴퓨팅 장치는 관심 영역 검출 장치(100, 100-1, 100-2)일 수 있다. 이하에서는, 상기 관심 영역 검출 방법이 관심 영역 검출 장치(100)에 의해 수행되는 것을 가정하여 설명을 이어가도록 한다. 다만, 설명의 편의를 위해, 상기 관심 영역 검출 방법에 포함되는 각 단계의 동작 주체는 그 기재가 생략될 수도 있다. 또한, 관심 영역 검출 방법의 각 단계는 프로세서에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램의 인스트럭션으로 구현될 수 있다.

도 10은 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.

도 10을 참조하면, 상기 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계(S110)에서 시작된다. 본 단계(S110)에 대해서는 도 11 및 도 12를 참조하여 후술하도록 한다.

단계(S130)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 단계(S110)에서 결정된 크기의 중첩 영역을 포함하도록 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출한다. 이에 대한 예는, 도 3 및 도 4에 도시된 예를 참조하도록 한다.

단계(S150)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 각각의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다. 전술한 바와 같이, 각 부분 이미지에 대한 관심 영역 검출 프로세스는 병렬로 수행될 수 있다.

단계(S170)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행한다. 예를 들어, 하나의 관심 객체에 대응되는 관심 영역이 복수의 부분 이미지에 분리되어 존재하는 경우, 관심 영역 검출 장치(100)는 분리된 관심 영역을 병합할 수 있다.

이하에서는, 도 11 및 도 12를 참조하여 학습 이미지를 이용하여 중첩 영역의 크기를 결정하는 방법에 대하여 설명하도록 한다.

도 11은 본 발명의 일 실시예에 따른 학습 이미지 기반 중첩 영역 크기 결정 방법을 나타내는 흐름도이다.

도 11을 참조하면, 상기 중첩 영역 크기 결정 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 중첩 영역의 크기를 설정하는 단계(S111)에서 시작된다.

단계(S113)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 설정된 크기의 중첩 영역을 포함하도록 학습 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출한다.

단계(S115)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 각각의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다.

단계(S117)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 미리 주어진 학습 이미지의 관심 영역 검출 결과를 이용하여 단계(S115)에서 도출된 검출 결과를 평가한다.

단계(S119)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 평가 결과가 지정된 종료 조건을 만족하는지 판정한다. 종료 조건이 만족될 때까지, 전술한 단계(S111 내지 S117)는 반복하여 수행될 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 상기 종료 조건은 평가 결과가 소정의 정확도 미만인 경우 종료하는 조건일 수 있다. 또한, 관심 영역 검출 장치(100)는 기 설정된 초기 값으로 중첩 영역의 크기를 설정하고, 중첩 영역의 크기를 점점 더 작은 값으로 설정해가며, 전술한 단계(S111 내지 S117)를 반복할 수 있다.

예를 들어, 도 12에 도시된 바와 같이, 관심 영역 검출 장치는 중첩 영역의 크기(e.g. 중첩 비율)를 점점 더 작은 값으로 설정하며, 학습 이미지(40)에 대한 부분 이미지 추출 과정, 관심 영역 검출 과정 및 평가 과정을 반복할 수 있다. 중첩 영역의 크기를 점점 더 작은 값으로 설정하며 전술한 과정을 반복하는 이유는, 일정 수준 이상의 정확도를 보장하는 가장 작은 크기의 중첩 영역을 결정하기 위해서이다. 도 12에 도시된 바와 같이, 중첩 영역의 크기가 커질수록 추출되는 부분 이미지의 개수가 증가되어(e.g. 중첩 비율이 α₁인 경우 3개의 부분 이미지(41 내지 43)가 추출되고, 중첩 비율이 α₂인 경우 2개의 부분 이미지(44, 45) 추출됨), 관심 영역 검출에 투입되는 시간 비용 및 컴퓨팅 비용이 증가되기 때문이다.

위와 같은 실시예에 따르면, 학습 이미지를 이용하여 일정 수준의 정확도를 보장하며 컴퓨팅 비용을 최소화할 수 있는 최적의 중첩 영역 크기가 결정될 수 있다.

지금까지 도 10 내지 도 12를 참조하여 본 발명의 제1 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 설명하였다. 상술한 방법에 따르면, 중첩 영역이 포함되도록 부분 이미지를 추출하고, 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행함으로써, 관심 영역 검출의 정확도가 향상될 수 있다. 또한, 학습 이미지를 이용하여 일정 수준의 정확도를 보장하는 최소의 중첩 영역 크기를 결정함으로써, 관심 영역 검출에 소모되는 컴퓨팅 비용이 절감될 수 있다.

한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 관심 영역 검출 장치(100)는 미리 설정된 크기의 중첩 영역에서 관심 영역을 검출하고, 검출 결과에 따라 중첩 영역의 크기를 조정할 수도 있다. 구체적으로, 관심 영역 검출 장치(100)는 제1 크기의 중첩 영역을 포함하도록 주어진 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하고, 중첩 영역에 대해서만 관심 영역 검출을 수행할 수 있다. 이때, 상기 제1 크기는 도 11에 도시된 방법에 따라 결정된 크기일 수 있다. 다음으로, 관심 영역 검출 장치(100)는 관심 영역이 검출되지 않은 중첩 영역의 크기를 상기 제1 크기보다 작은 제2 크기로 조정할 수 있다. 이에 따라, 부분 이미지의 크기도 조정될 수 있다. 본 실시예에 따르면, 중첩 영역에 대한 관심 영역 검출 결과를 기초로 일부 중첩 영역의 크기를 줄임으로써, 관심 영역 검출에 대한 정확도를 보장함과 동시에 중첩 영역의 크기가 최소화될 수 있다.

이하에서는, 도 13 이하의 도면을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 설명하도록 한다.

도 13에 도시된 바와 같이, 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은 주어진 이미지(50)에서 첫 번째 부분 이미지(51)를 추출하고, 첫 번째 부분 이미지(51)의 관심 영역 검출 결과를 이용하여 중첩 영역을 포함하는 두 번째 부분 이미지(53)를 추출한다. 유사하게, 두 번째 부분 이미지(53)의 관심 영역 검출 결과를 이용하여 중첩 영역을 포함하는 세 번째 부분 이미지가 추출되며, 이미지(50)의 끝에 도달할 때까지 이와 같은 과정이 반복된다.

즉, 전술한 제1 실시예와는 상이하게, 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에서는, 이전 부분 이미지에 종속되어 다음 부분 이미지가 추출된다. 이하에서는, 이해의 편의를 제공하기 위해, 순차적으로 추출되는 2개의 부분 이미지(e.g. 부분 이미지 51, 53)를 기준으로 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법이 수행되는 과정에 대하여 설명하도록 한다. 전술한 바와 동일하게, 이전 부분 이미지를 "제1 부분 이미지"로 명명하고, 다음 부분 이미지를 "제2 부분 이미지"로 명명하도록 한다.

도 14는 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법을 나타내는 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.

도 14를 참조하면, 상기 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 주어진 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계(S210)에서 시작된다.

단계(S230)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다.

단계(S250)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 기초로 주어진 이미지에서 제2 부분 이미지를 추출한다. 구체적으로, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 기초로 상기 제1 부분 이미지와 상기 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하고, 결정된 중첩 영역에 따라 제2 부분 이미지를 추출한다. 이때, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 결정된 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정할 수 있다. 본 단계(S250)는 추후 도 15 내지 도 17을 참조하여 부연 설명하도록 한다.

단계(S270)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제2 부분 이미지에서 관심 영역을 검출한다.

단계(S290)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지와 상기 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행한다. 이에 대한 설명은 전술한 바와 같으므로, 더 이상의 설명은 생략하도록 한다.

참고로, 병합 처리 단계(S290)는 전체 이미지에 대한 관심 영역 검출이 완료된 이후에 수행될 수 있고, 일부 이미지에 대한 관심 영역 검출이 완료될 때마다 수행될 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.

도 15 내지 도 17을 참조하여, 단계(S250)의 세부 과정에 대하여 설명하도록 한다.

도 15는 본 발명의 일 실시예에 따른 부분 이미지 추출 방법을 나타내는 흐름도이다. 단, 이는 본 발명의 목적을 달성하기 위한 바람직한 실시예일뿐이며, 필요에 따라 일부 단계가 추가되거나 삭제될 수 있음은 물론이다.

도 15를 참조하면, 상기 부분 이미지 추출 방법은 관심 영역 검출 장치(100)가 상기 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 획득하는 단계(S251)에서 시작된다.

단계(S252)에서, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지에 관심 영역이 존재하는지 여부를 판정한다. 관심 영역이 존재하지 않는다는 판정에 응답하여, 단계(S253)가 수행된다.

단계(S256)에서, 관심 영역이 존재한다는 판정에 응답하여, 관심 영역 검출 장치(100)는 해당 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되는지 여부를 판정한다. 여기서, 관심 객체 전부에 대응되는 경우는 관심 영역이 2개의 부분 이미지에 걸쳐있지 않은 경우를 의미하는 것으로 이해될 수 있다.

단계(S253)에서, 관심 영역이 존재하지 않거나, 검출된 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되는 경우, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 중첩 영역으로 결정한다. 여기서, 상기 기 설정된 크기는 도 11에 도시된 방법에 따라 결정된 값일 수 있고, 사용자에 의해 설정된 값일 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.

또한, 관심 영역 검출 장치(100)는 상기 결정된 중첩 영역이 포함되도록 제1 부분 이미지의 크기를 조정하고, 상기 중첩 영역이 포함되도록 제2 부분 이미지를 추출한다(S254, S255). 이해의 편의를 제공하기 위해, 단계(S253 내지 S255)에 대하여 도 16를 참조하여 부연 설명한다.

도 16에 도시된 바와 같이, 관심 영역(62) 전체가 제1 부분 이미지(61)에 포함되는 경우, 이미지(60) 상에서 제1 부분 이미지(61)의 마지막 위치(기준선 참조)를 기준으로 중첩 영역(64)이 결정될 수 있다. 이에 따라, 중첩 영역(64)이 포함되도록 제1 부분 이미지(61)의 크기가 조정된다(부분 이미지 63 참조). 또한, 중첩 영역(64)이 포함되도록 이미지(60)에서 제2 부분 이미지(65)가 추출된다.

다시 도 15를 참조하면, 단계(S257)에서, 검출된 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되지 않는다는 판정에서 응답하여, 관심 영역 검출 장치(100)는 이미지 상에서 관심 객체의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 중첩 영역으로 결정한다. 여기서, 상기 기 설정된 크기는 도 11에 도시된 방법에 따라 결정된 값일 수 있고, 사용자에 의해 설정된 값일 수도 있으며, 이는 실시예에 따라 얼마든지 달라질 수 있다.

또한, 상기 결정된 중첩 영역이 포함하도록 제1 부분 이미지의 크기가 조정되고, 제2 부분 이미지가 추출된다(S254, S255). 이해의 편의를 제공하기 위해, 단계(S257, S254, S255)에 대하여 도 17을 참조하여 부연 설명한다.

도 17에 도시된 바와 같이, 관심 영역(73)의 일부 영역(73-1)만이 제1 부분 이미지(71)에 포함되는 경우, 이미지(70) 상에서 관심 객체(또는 관심 영역 73)의 마지막 위치(기준선 참조)를 기준으로 중첩 영역(74)이 결정될 수 있다. 이에 따라, 중첩 영역(74)이 포함되도록 제1 부분 이미지(71)의 크기가 조정된다(부분 이미지 75 참조). 또한, 중첩 영역(74)이 포함되도록 이미지(70)에서 제2 부분 이미지(76)가 추출된다.

지금까지 도 13 내지 도 16을 참조하여 본 발명의 제2 실시예에 따른 관심 영역 검출 방법에 대하여 설명하였다. 상술한 방법에 따르면, 중첩 영역이 포함되도록 부분 이미지를 추출하고, 중첩 영역을 이용하여 관심 영역에 대한 병합 처리를 수행함으로써, 관심 영역 검출의 정확도가 향상될 수 있다. 또한, 제1 부분 이미지의 관심 영역 검출 결과를 이용하여, 중첩 영역에서 관심 영역이 검출되는 것이 최소화될 수 있다. 이에 따라, 관심 영역 검출의 정확도는 더욱 향상될 수 있다.

지금까지 도 2 내지 도 17을 참조하여 본 발명의 몇몇 실시예들 및 그 실시예들에 따른 효과에 대하여 설명하였다. 본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.

지금까지 도 2 내지 도 17을 참조하여 설명된 본 발명의 개념은 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체 상에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체는, 예를 들어 이동형 기록 매체(CD, DVD, 블루레이 디스크, USB 저장 장치, 이동식 하드 디스크)이거나, 고정식 기록 매체(ROM, RAM, 컴퓨터 구비 형 하드 디스크)일 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 기록된 상기 컴퓨터 프로그램은 인터넷 등의 네트워크를 통하여 다른 컴퓨팅 장치에 전송되어 상기 다른 컴퓨팅 장치에 설치될 수 있고, 이로써 상기 다른 컴퓨팅 장치에서 사용될 수 있다.

도면에서 동작들이 특정한 순서로 도시되어 있지만, 반드시 동작들이 도시된 특정한 순서로 또는 순차적 순서로 실행되어야만 하거나 또는 모든 도시 된 동작들이 실행되어야만 원하는 결과를 얻을 수 있는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 상황에서는, 멀티태스킹 및 병렬 처리가 유리할 수도 있다. 더욱이, 위에 설명한 실시예들에서 다양한 구성들의 분리는 그러한 분리가 반드시 필요한 것으로 이해되어서는 안 되고, 설명된 프로그램 컴포넌트들 및 시스템들은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키지 될 수 있음을 이해하여야 한다.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로 이해해야만 한다.

Claims (13)

1. 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 관심 영역 검출 방법에 있어서,
   이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지 각각은 중첩 영역을 포함하는 것인, 단계;
   상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계; 및
   상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
2. 제1 항에 있어서,
   상기 제1 부분 이미지에 대한 처리 프로세스와 상기 제2 부분 이미지에 대한 처리 프로세스는 병렬로 수행되는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
3. 제1 항에 있어서,
   상기 제2 부분 이미지는 상기 제1 부분 이미지와 서로 중첩된 제1 중첩 영역을 포함하고,
   상기 제1 중첩 영역을 이용하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하는 단계; 및
   하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역을 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
4. 제1 항에 있어서,
   관심 영역이 주어진 학습 이미지를 이용하여 상기 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계를 더 포함하되,
   상기 추출된 복수의 부분 이미지는 상기 결정된 크기의 중첩 영역을 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
5. 제4 항에 있어서,
   상기 중첩 영역의 크기를 결정하는 단계는,
   상기 중첩 영역의 크기를 설정하는 설정 단계;
   상기 설정된 크기에 따라 상기 학습 이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하는 추출 단계;
   상기 복수의 부분 이미지에서 관심 영역을 검출하고, 검출 결과에 대한 평가를 수행하는 평가 단계; 및
   상기 평가 결과가 소정의 조건을 만족할 때까지, 상기 중첩 영역의 크기를 변경해가며 상기 설정 단계, 상기 추출 단계 및 상기 평가 단계를 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
6. 제5 항에 있어서,
   상기 반복하는 단계는,
   상기 중첩 영역의 크기를 점점 작은 값으로 변경해가며 반복하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
7. 관심 영역 검출 장치에서 수행되는 관심 영역 검출 방법에 있어서,
   제1 이미지에서 제1 부분 이미지를 추출하는 단계;
   상기 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 단계;
   상기 제1 관심 영역에 대한 검출 결과에 기초하여 상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계; 및
   상기 중첩 영역이 포함되도록 상기 제1 이미지에서 상기 제2 부분 이미지를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
8. 제7 항에 있어서,
   상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는,
   관심 영역이 존재하지 않는다는 검출 결과에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계; 및
   상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
9. 제7 항에 있어서,
   상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는,
   상기 제1 관심 영역이 관심 객체 전부에 대응되는지 여부를 판정하는 단계;
   상기 관심 객체 전부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 제1 부분 이미지의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계; 및
   상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
   관심 영역 검출 방법.
10. 제7 항에 있어서,
    상기 제1 부분 이미지와 제2 부분 이미지 사이의 중첩 영역을 결정하는 단계는,
    상기 제1 부분 이미지에서 검출된 제1 관심 영역이 관심 객체 일부에 대응되는지 여부를 판정하는 단계;
    상기 관심 객체 일부에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 이미지 상에서 상기 관심 객체의 마지막 위치를 기준으로 기 설정된 크기를 갖는 이미지 영역을 상기 중첩 영역으로 결정하는 단계; 및
    상기 중첩 영역이 상기 제1 부분 이미지에 포함되도록 상기 제1 부분 이미지의 크기를 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는,
    관심 영역 검출 방법.
11. 제7 항에 있어서,
    제2 이미지에서 제3 부분 이미지를 추출하는 단계; 및
    상기 제3 부분 이미지에서 관심 영역을 검출하고, 검출 결과에 기초하여 상기 제2 이미지에서 제4 부분 이미지를 검출하는 단계를 더 포함하되,
    상기 제1 이미지에 대한 처리 프로세스와 상기 제2 이미지에 대한 처리 프로세스는 병렬로 수행되는 것을 특징으로 하는,
    관심 영역 검출 방법.
12. 제7 항에 있어서,
    상기 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 단계;
    상기 중첩 영역을 이용하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역이 하나의 관심 객체에 대응되는지 여부를 판정하는 단계; 및
    하나의 관심 객체에 대응된다는 판정에 응답하여, 상기 제1 관심 영역과 상기 제2 관심 영역을 병합하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는,
    관심 영역 검출 방법.
13. 프로세서; 및
    상기 프로세서에 의해 수행되는 적어도 하나의 프로그램을 저장하는 메모리를 포함하되,
    상기 적어도 하나의 프로그램은,
    이미지에서 복수의 부분 이미지를 추출하되, 상기 복수의 부분 이미지는 중첩 영역을 포함하는 것인, 동작;
    상기 복수의 부분 이미지 중 제1 부분 이미지에서 제1 관심 영역을 검출하는 동작;
    상기 복수의 부분 이미지 중 제2 부분 이미지에서 제2 관심 영역을 검출하는 동작을 수행하도록 하는 인스트럭션들(instructions)을 포함하는 것을 특징으로 하는,
    관심 영역 검출 장치.

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