KR20200083153A - 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 하는 스마트 표시 장치의 디스플레이의 비활성화 방법 및 시스템 - Google Patents

시각 기반의 메커니즘을 기반으로 하는 스마트 표시 장치의 디스플레이의 비활성화 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20200083153A
KR20200083153A KR1020190082142A KR20190082142A KR20200083153A KR 20200083153 A KR20200083153 A KR 20200083153A KR 1020190082142 A KR1020190082142 A KR 1020190082142A KR 20190082142 A KR20190082142 A KR 20190082142A KR 20200083153 A KR20200083153 A KR 20200083153A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
display device
smart display
image
determining
smart
Prior art date
Application number
KR1020190082142A
Other languages
English (en)
Other versions
KR102307332B1 (ko
Inventor
쉬첸 야오
Original Assignee
바이두 유에스에이 엘엘씨
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 바이두 유에스에이 엘엘씨 filed Critical 바이두 유에스에이 엘엘씨
Publication of KR20200083153A publication Critical patent/KR20200083153A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102307332B1 publication Critical patent/KR102307332B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/14—Digital output to display device ; Cooperation and interconnection of the display device with other functional units
    • G06F3/1407—General aspects irrespective of display type, e.g. determination of decimal point position, display with fixed or driving decimal point, suppression of non-significant zeros
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26—Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32—Means for saving power
    • G06F1/3203—Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26—Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32—Means for saving power
    • G06F1/3203—Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
    • G06F1/3206—Monitoring of events, devices or parameters that trigger a change in power modality
    • G06F1/3231—Monitoring the presence, absence or movement of users
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F1/00—Details not covered by groups G06F3/00 - G06F13/00 and G06F21/00
    • G06F1/26—Power supply means, e.g. regulation thereof
    • G06F1/32—Means for saving power
    • G06F1/3203—Power management, i.e. event-based initiation of a power-saving mode
    • G06F1/3234—Power saving characterised by the action undertaken
    • G06F1/325—Power saving in peripheral device
    • G06F1/3265—Power saving in display device
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/002—Specific input/output arrangements not covered by G06F3/01 - G06F3/16
    • G06F3/005—Input arrangements through a video camera
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
    • G06F3/011—Arrangements for interaction with the human body, e.g. for user immersion in virtual reality
    • G06F3/013—Eye tracking input arrangements
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/14—Digital output to display device ; Cooperation and interconnection of the display device with other functional units
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/50—Depth or shape recovery
    • G06T7/55—Depth or shape recovery from multiple images
    • G06T7/579—Depth or shape recovery from multiple images from motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/10—Human or animal bodies, e.g. vehicle occupants or pedestrians; Body parts, e.g. hands
    • G06V40/103—Static body considered as a whole, e.g. static pedestrian or occupant recognition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30196—Human being; Person
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D10/00—Energy efficient computing, e.g. low power processors, power management or thermal management
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/50—Reducing energy consumption in communication networks in wire-line communication networks, e.g. low power modes or reduced link rate

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Controls And Circuits For Display Device (AREA)

Abstract

광 캡처 장치로부터 스마트 표시 장치와 관련된 이미지를 수신한다. 상기 광 캡처 장치로부터 수신된 상기 이미지의 특징을 식별한다. 상기 이미지의 상기 특징을 기반으로, 상기 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정한다. 상기 이미지의 상기 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정됨에 응답하여, 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화한다.

Description

시각 기반의 메커니즘을 기반으로 하는 스마트 표시 장치의 디스플레이의 비활성화{DEACTIVATING A DISPLAY OF A SMART DISPLAY DEVICE BASED ON A VISION-BASED MECHANISM}
본 발명의 실시예는 일반적으로 스마트 표시 장치에 관한 것이다. 더 구체적으로, 본 발명의 실시예는 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화하는 것에 관한 것이다.
구글 홈(Google Home) 스마트 디스플레이 또는 아마존 에코 쇼(Amazon Echo Show) 등과 같은 스마트 표시 장치는 음성 조수 스마트 스피커일 수 있고, 해당 스피커는 통합된 디스플레이 또는 터치 스크린 디스플레이를 포함하여 사용자에게 정보를 나타낸다. 스마트 표시 장치의 사용자로부터의 음성 명령을 통하거나 터치 스크린 디스플레이를 경유한 명령의 물리적 입력을 통해, 명령 및 명령어는 스마트 표시 장치에 제공된다. 다음, 수신된 명령을 기반으로, 스마트 표시 장치의 디스플레이는 디스플레이를 경유하여 사용자에게 정보를 나타낸다.
본 발명의 실시예는 첨부된 도면의 각 도면에서 한정되지 않고 예를 드는 방식으로 도시되며 도면의 유사한 첨부기호는 유사한 부품을 가리킨다.
도1은 일 실시예에 따른 스마트 표시 장치의 디스플레이 제어기의 예시를 나타내는 블록도이다.
도2는 일 실시예에 따른 네트워크 구성을 나타내는 블록도이다.
도3은 실시예에 따른 알고리즘 제어 모듈에 제공되어 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 특징의 예시의 도시이다.
도4는 일 실시예에 따른 디스플레이 오프 타임 평활화의 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도5는 일 실시예에 따른 이미지의 특징을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할 것을 확정하는 프로세스를 나타내는 흐름도이다.
도6은 일 실시예에 따른 데이터 처리 시스템을 나타내는 블록도이다.
이하, 기술된 세부 사항들을 참조하여 본 발명의 다양한 실시예와 방면에 대해 설명하기로 하는 바, 첨부된 도면은 상기 다양한 실시예를 나타낸다. 이하의 설명과 도면은 본 발명에 대한 설명일 뿐, 본 발명을 한정하는 것으로 해석하여서는 아니된다. 본 발명의 다양한 실시예들에 대한 완전한 이해를 제공하기 위해 대량의 특정된 세부 사항들에 대해 설명하였다. 그러나, 일부 상황에서는, 본 발명의 실시예에 대한 간결한 기술을 제공하기 위해 널리 알려져 있거나 관습적인 세부 사항에 대해서는 설명하지 않는다.
본 명세서에 있어서, "일 실시예" 또는 "실시예"에 대한 언급은 해당 실시예를 결합하여 설명한 특정의 특징, 구조 또는 특징이 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 포함될 수 있음을 의미한다. 본 발명의 여러 곳에 나타난 문구 "일 실시예에 있어서"는 전부 동일한 실시예를 가리켜야만 하는 것이 아니다.
따라서, 본 발명의 실시예는 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화하는 스마트 표시 장치를 제공한다. 정상적인 상황에서, 스마트 표시 장치가 작동되는 한, 스마트 표시 장치는 이의 디스플레이를 비활성화하지 않을 것이다. 사용자가 존재하는지에 상관없이, 스마트 표시 장치는 보통 디스플레이에 끊임없이 정보를 표시한다. 그러나, 일부 상황에서, 스마트 표시 장치의 사용자는 스마트 표시 장치의 디스플레이가 비활성화되기(예를 들어, 꺼지기)를 희망할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 디스플레이를 끔으로써 스마트 표시 장치의 전력 소비량을 줄이기를 망할 수 있다. 다른 예시에 있어서, 사용자가 집을 떠나거나 잠이 들 때, 사용자는 디스플레이를 끄기를 희망할 수 있다. 따라서, 장치의 사용자는 "스크린 오프" 등과 같은 음성 명령을 제공하거나, 스마트 표시 장치의 터치 스크린에 의해 디스플레이를 비활성화시키는 입력을 할 수 있다. 이런 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화하는 방법은 번거롭고 저효율적이고, 일부 상황에서는 무효일 수도 있다.
발명의 시스템 및 방법의 실시예는, 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정함으로써 해당 임무의 해결 방안을 제공한다. 스마트 표시 장치는 광 캡처 장치(light capture device)(예를 들어, 카메라)를 포함할 수 있고, 광 캡처 장치는 스마트 표시 장치의 주변 환경의 하나 또는 다수의 이미지를 캡처할 수 있다. 예를 들어, 카메라는 비디오를 캡처할 수 있고, 당해 비디오는 스마트 표시 장치 앞의 환경의 일련의 이미지를 포함한다. 광 캡처 장치는 이미지를 스마트 표시 장치의 디스플레이 제어기에 제공한다.
디스플레이 제어기는 광 캡처 장치로부터 수신된 이미지 중의 하나 또는 다수의 특징을 식별한다. 디스플레이 제어기에 의해 식별될 수 있는 특징의 예시는, 이미지 내 물체의 이동, 이미지 내 인물(예를 들어, 사용자)의 검출, 인물과 스마트 표시 장치 사이의 거리 및 스마트 표시 장치에 대한 인물의 응시의 방향을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 확인된 특징은 분석을 위해 디스플레이 제어기의 알고리즘 제어 모듈에 제공된다. 알고리즘 제어 모듈은 기계 학습 모델을 포함할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈에 제공된 식별된 특징은 기계 학습 모델의 입력으로 제공될 수 있다. 다음, 기계 학습 모델은 식별된 특징을 이용하여 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정할 수 있다.
따라서, 광 캡처 장치에 의해 캡처된 이미지의 식별된 특징을 기계 학습 모델에서 이용함으로써, 스마트 표시 장치의 디스플레이 제어기는 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할 시기를 지능적으로 확정할 수 있고, 따라서, 스마트 표시 장치의 전력 소비량을 감소시킨다. 또한, 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할 시기를 지능적으로 확정함으로써, 사용자는 디스플레이를 비활성화하는 음성 명령 또는 물리적 입력을 더 이상 제공할 필요가 없고, 따라서, 스마트 표시 장치의 사용자 경험을 향상시킨다.
도1은 일 실시예에 따른 스마트 표시 장치(100)의 디스플레이 제어기의 예시를 나타내는 블록도이다. 도1을 참조하면, 스마트 표시 장치(100)는 광 캡처 장치(105) 및 디스플레이(150)에 작동적으로 연결된 디스플레이 제어기(110)를 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 디스플레이 제어기(110)는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이 제어기(110)의 적어도 일부 부품은 메모리(예를 들어, 동적 RAM(DRAM) 등과 같은 랜덤 액세스 메모리(RAM))에 로딩되고, 스마트 표시 장치(100; 미도시)의 하나 또는 다수의 프로세서(예를 들어, 중앙 처리 장치(CPU) 또는 범용 처리 장치(GPU) 등과 같은 마이크로 프로세서)의 처리 논리에 의해 실행될 수 있다. 디스플레이(150)는 임의 유형의 디스플레이(예를 들어, 터치 스크린 디스플레이)일 수 있고, 해당 디스플레이는 디스플레이 제어기(110)에서 활성화 및 비활성화를 하는 신호를 수신하도록 구성된다.
광 캡처 장치(105)는 입사광을 이미지로 캡처하고 캡처된 광에 대응되는 신호를 디스플레이 제어기(110)에 송신하도록 구성될 수 있다. 실시예에 있어서, 광 캡처 장치(105)는 디스플레이 제어기(110)에 작동적으로 연결될 수 있는 카메라일 수 있다. 실시예에 있어서, 광 캡처 장치(105)는 단일 카메라일 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 광 캡처 장치(105)는 다수의 카메라일 수 있다.
디스플레이 제어기(110)는 이동 검출 모듈(115)을 포함할 수 있다. 이동 검출 모듈(115)은 스마트 표시 장치(100) 근처의 물체의 이동을 식별하도록 구성될 수 있다. 실시예에 있어서, 이동 검출 모듈(115)은 광 캡처 장치(105)에 의해 캡처된 이미지 내 물체의 이동을 식별할 수 있다. 예를 들어, 이동 검출 모듈(115)은 이미지 중의 물체를 확인하고 연속적인 이미지를 비교하여, 물체가 이동했는지 여부를 확정할 수 있다. 실시예에 있어서, 이동 검출 모듈(115)은 두 이미지 사이의 픽셀차를 계산함으로써 물체가 이동했는지 여부를 확정할 수 있다. 실시예에 있어서, 이동 검출 모듈(115)은 이미지 중 물체의 윤곽을 추적함으로써 물체가 이동했는지 여부를 확정할 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 이동 검출 모듈(115)은 센서(예를 들어, 운동 센서)에 작동적으로 연결되어, 센서에서 수신된 신호를 기반으로 물체가 이동했는지 여부를 확정할 수 있다.
디스플레이 제어기(110)는 인물 검출 모듈(120)을 포함할 수 있다. 인물 검출 모듈(120)은 이미지에 인물이 존재하는지 여부를 확정하도록 구성될 수 있다. 실시예에 있어서, 인물 검출 모듈(120)은 이미지 내의 인물의 윤곽의 테두리(contour box) 및 이미지 중의 인물에 대한 윤곽의 테두리의 신뢰도를 출력할 수 있다.
디스플레이 제어기(110)는 깊이 계산 모듈(depth calculation module)(125)을 더 포함할 수 있다. 깊이 계산 모듈(125)은 이미지 중 물체의 깊이를 확정하도록 구성될 수 있다. 물체의 깊이는 물체와 스마트 표시 장치(100)의 광 캡처 장치(105) 사이의 거리에 대응될 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 깊이 계산 모듈(125)은 다수의 카메라를 이용하여 이미지 중 하나 또는 다수의 물체의 깊이를 확정할 수 있다. 예를 들어, 제1 카메라에 의해 캡처된 제1 이미지와 제2 카메라에 의해 동시에 캡처된 제2 이미지를 비교하여 이미지 내 물체의 깊이를 확정할 수 있다. 단일 카메라를 포함하는 실시예에 있어서, 깊이 계산 모듈(125)은 물체가 차지하는 이미지의 부분을 확정함으로써 물체에서 카메라까지의 거리를 근사적으로 계산할 수 있다. 예를 들어, 인물의 얼굴이 이미지의 80%를 차지할 경우, 깊이 계산 모듈(125)은 카메라가 줌인되지 않는 것을 감안하여, 인물이 카메라에 매우 가까운 것을 근사적으로 계산할 수 있다.
디스플레이 제어기(110)는 응시 검출 모듈(130)을 포함할 수 있다. 응시 검출 모듈(130)은 이미지 중의 인물이 광 캡처 장치(105) 또는 스마트 표시 장치(100)를 바라보고 있는지 여부를 검출하도록 구성될 수 있다. 실시예에 있어서, 응시 검출 모듈(130)은 하나 또는 다수의 알고리즘을 이용하여 이미지 중 인물의 눈의 위치를 검출할 수 있다. 응시 검출 모듈(130)은, 인물의 눈이 광 캡처 장치(105) 또는 스마트 표시 장치(100)를 향하는 방향으로 바라보고 있는지 여부를 확정할 수 있다.
실시예에 있어서, 이동 검출 모듈(115), 인물 검출 모듈(120), 깊이 계산 모듈(125) 및/또는 응시 검출 모듈(130)은 병행으로 작동될 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 이동 검출 모듈(115), 인물 검출 모듈(120), 깊이 계산 모듈(125) 및/또는 응시 검출 모듈(130)은 순서에 따라 작동될 수 있다. 예를 들어, 인물 검출 모듈(120)은 깊이 계산 모듈(125)에 데이터를 제공할 수 있고, 깊이 계산 모듈(125)은 응시 검출 모듈(130)에 데이터를 제공할 수 있다.
디스플레이 제어기(110)는 스크린 상태 모듈(140)을 포함할 수 있다. 스크린 상태 모듈(140)은 디스플레이(150)를 활성화(예를 들어, 턴 온) 또는 비활성화(예를 들어, 턴 오프)하는지 여부를 지시하는 출력을 제공하도록 구성될 수 있다. 디스플레이 제어기(110)는 오프 타임 평활화 모듈(145)을 더 포함할 수 있다. 오프 타임 평활화 모듈(145)은 디스플레이(150)의 활성화 및/또는 비활성화 빈도를 확정하도록 구성될 수 있다.
디스플레이 제어기(110)는 알고리즘 제어 모듈(135)을 더 포함할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)은 이동 검출 모듈(115), 인물 검출 모듈(120), 깊이 계산 모듈(125), 응시 검출 모듈(130), 스크린 상태 모듈(140) 및/또는 오프 타임 평활화 모듈(145)에서 데이터를 수신할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)은 수신된 데이터를 기반으로 스마트 표시 장치(100)의 디스플레이(150)를 활성화 또는 비활성화할지 여부를 확정하도록 구성될 수 있다. 실시예에 있어서, 알고리즘 제어 모듈(135)은 기계 학습 모델을 이용하여 디스플레이(150)를 활성화 또는 비활성화할지 여부를 확정하고 신뢰 점수를 확정할 수 있다. 실시예에 있어서, 도2에 진일보 상세히 설명된 바와 같이, 기계 학습 모델은 원격 서버에서 수신될 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)이 이용할 수 있는 기계 학습 모델의 예시는 선형 모델, 비선형 모델, 얕은 모델 및 심층 모델을 포함하나, 이에 한정되지 않는다. 제어 알고리즘 모듈(135)이 디스플레이(150)가 활성화/비활성화될 것을 확정할 경우, 디스플레이 제어기(110)는, 디스플레이(150)에 신호를 송신하고, 상기 진행된 확정을 기반으로 디스플레이(150)를 비활성화할 수 있다.
도2는 일 실시예에 따른 네트워크 구성(200)을 나타내는 블록도이다. 도2를 참조하면, 네트워크 구성(200)은 스마트 표시 장치(210)를 포함하고, 해당 장치는 네트워크(220)를 통해 서버(220)에 통신적으로 연결된다. 전에 도1에 설명된 바와 같이, 스마트 표시 장치(210)는 스마트 표시 장치(100)에 대응될 수 있다. 서버(220)는 임의의 서버일 수 있고, 하나 또는 다수의 처리 장치(미도시)를 포함할 수 있다. 서버(220)는 데이터 저장 장치(230)에 작동적으로 연결될 수 있다. 데이터 저장 장치(230)는 데이터를 저장할 수 있는 영구 저장 장치일 수 있다. 영구 저장 장치는 로컬 저장 유닛 또는 원격 저장 유닛일 수 있다. 영구 저장 장치는 자성 저장 유닛, 광학 저장 유닛, 고체 저장 유닛, 전자 저장 유닛(메인 메모리) 또는 유사한 저장 유닛일 수 있다. 영구 저장 장치는 일체형/단일 장치 또는 분산형 장치 세트일 수도 있다. 실시예에 있어서, 서버(220) 및 데이터 저장 장치(230)는 클라우드 기반의 플랫폼의 부품일 수 있다.
네트워크(240)는 공용 네트워크(예를 들어, 인터넷), 전용 네트워크(예를 들어, 근거리 통신망(LAN) 또는 광역 통신망(WAN)) 또는 이들의 조합일 수 있다. 일 실시예에 있어서, 네트워크(240)는 유선 또는 무선 기반 구조를 포함할 수 있고, 기반 구조는 하나 또는 다수의 무선 통신 시스템(예를 들어, 네트워크(240)와 연결된 무선 충실도(WiFi) 핫스팟, 및/또는 다양한 데이터 처리 장치, 셀 타워와 같은 통신 타워 등을 이용하여 구현될 수 있는 무선 캐리어 시스템)에 의해 제공될 수다.
서버(220)의 처리 장치의 처리 논리는 스마트 표시 장치(210)의 알고리즘 제어 모듈(예를 들어, 도1의 알고리즘 제어 모듈(135))이 사용할 기계 학습 모델을 훈련하도록 구성될 수 있다. 스마트 표시 장치와 관련되지 않는 샘플 데이터(예를 들어, 전에 하나 또는 다수의 상이한 스마트 표시 장치에서 획득된 데이터)는 기계 학습 모델의 훈련 집합으로 사용될 수 있다. 서버(220)의 처리 논리는 샘플 데이터를 이용하여 기계 학습 모델을 실행할 수 있다. 기계 학습 모델이 제대로 작동하는지를 확정하도록 기계 학습 모델의 출력을 분석할 수 있다. 기계 학습 모델은 처리 논리에 의해 훈련된 후, 네트워크(240)를 경유하여 스마트 표시 장치(210)에 제공될 수 있다.
일부 실시예에 있어서, 기계 학습 모델이 수신된 후, 스마트 표시 장치(210)의 알고리즘 제어 모듈은 기계 학습 모델 및 광 캡처 장치에 의해 캡처된 이미지와 관련된 특징을 이용하여, 스마트 표시 장치의 디스플레이를 활성화/비활성화할지 여부를 확정할 수 있다. 실시예에 있어서, 네트워크(240)를 경유하여 서버(220)에 이미지와 관련된 특징을 제공하지 않을 경우, 스마트 표시 장치(210)의 사용자의 개인 정보를 보호하도록 스마트 표시 장치(210)의 처리 논리에 의해 확정을 진행되는 것을 유의하여야 한다.
도3은 실시예에 따른 알고리즘 제어 모듈에 제공되어 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 특징의 예시의 도시(300)이다. 전술한 바와 같이, 광 캡처 장치로부터 수신된 하나 또는 다수의 이미지와 관련된 특징을 식별할 수 있고, 알고리즘 제어 모듈(135)에 제공될할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)은 수신된 특징을 기계 학습 모델의 입력으로 사용할 수 있고, 기계 학습 모델은 스마트 표시 장치(150)의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정할 수 있다. 각 특징은 기계 학습 모델이 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부에 대해 진행된 확정에 영향을 미칠 수 있다.
블록(305)에서, 전술한 바와 같이, 디스플레이 제어기는 이미지 중 물체의 이동을 식별할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)은 이미지 중 물체의 이동을 이용하여 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부를 확정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 중 물체의 이동이 스마트 표시 장치 주변의 최소한 활동을 표시하는 역치량보다 적을 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 증가될 수 있다. 실시예에 있어서, 알고리즘 제어 모듈(135)은 하루 중 스마트 표시 장치 주변에서의 활동이 최소한 기간을 식별할 수 있다. 예를 들어, 알고리즘 제어 모듈(135)은 월요일부터 금요일까지 오전 8시와 오후 5시 사이에 스마트 표시 장치 주변의 활동이 최소인 것을 확정할 수 있다. 따라서, 식별된 기간 내에, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 증가될 수 있다.
블록(310)에서, 디스플레이 제어기는 이미지 중의 인물을 식별할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)은 이미지 중 인물의 존재를 이용하여 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부를 확정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 중의 물체가 인물이고 이는 인물이 스마트 표시 장치를 사용하고 있을 것을 나타낼 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 감소될 수 있다. 그러나, 이미지 중의 물체가 고양이일 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 증가될 수 있다. 실시예에 있어서, 알고리즘 제어 모듈(135)은 이동 데이터를 이용하여, 이미지에 인물이 있는 것을 검증할 수 있다. 예를 들어, 이미지 중 식별된 인물이 일정 기간 동안 정적인 위치를 구비할 경우(예를 들어, 이동하지 않을 경우), 알고리즘 제어 모듈(135)은 이미지 중 식별된 인물이 사람의 사진인 것을 확정할 수 있다. 따라서, 알고리즘 제어 모듈(135)이 이미지 중 식별된 인물이 사람이 아닌 것을 확정할 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)은 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부를 확정할 때 식별된 인물을 무시할 수 있다.
블록(315)에서, 디스플레이 제어기는 이미지 중 인물의 깊이를 식별할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)은 이미지 중 인물의 깊이를 이용하여 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부를 확정할 수 있다. 실시예에 있어서, 이미지 중의 인물부터 스마트 표시 장치까지의 거리가 역치 거리보다 적을 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 감소될 수 있다. 예를 들어, 인물이 스마트 표시 장치부터의 5피트의 역치 거리 내에 있고, 이는 인물이 스마트 표시 장치를 사용하고 있을 것을 나타낼 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 감소될 수 있다. 일부 실시예에 있어서, 이미지 중 인물과 스마트 표시 장치 사이의 거리가 역치 거리를 초과할 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 증가될 수 있다. 예를 들어, 인물과 스마트 표시 장치 사이의 거리가 20피트보다 클 경우, 해당 인물은 스마트 표시 장치의 디스플레이 상의 정보가 보이지 않을 수 있고, 및/또는 스마트 표시 장치의 디스플레이를 사용하고 있지 않을 수 있다. 따라서, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 증가될 수 있다.
블록(320)에서, 디스플레이 제어기는 이미지 중 인물의 응시 방향을 식별할 수 있다. 알고리즘 제어 모듈(135)은 이미지 중 인물의 응시 방향을 이용하여 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부를 확정할 수 있다. 예를 들어, 이미지 중 인물의 응시 방향이 스마트 표시 장치를 향하는 방향이고, 이는 인물이 스마트 표시 장치의 디스플레이(150)를 사용하고 있을 것을 나타낼 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 감소될 수 있다. 그러나, 이미지 중 인물의 응시 방향이 스마트 표시 장치를 향하는 방향이 아니고, 이는 인물이 스마트 표시 장치의 디스플레이(150)를 사용하고 있을 가능성이 낮는 것을 나타낼 경우, 알고리즘 제어 모듈(135)이 디스플레이(150)를 비활성화할 것을 확정하는 확률은 증가될 수 있다.
도시(300)는 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부를 확정하기 위한 블록(305), 블록(310), 블록(315) 및 블록(320)의 식별된 특징을 포함하지만, 실시예에 있어서, 다소간의 특징을 이용하여 디스플레이(150)를 비활성화할지 여부를 확정할 수 있음을 유의하여야 한다.
도4는 일 실시예에 따른 디스플레이 오프 타임 평활화의 프로세스(400)를 나타내는 흐름도이다. 프로세스(400)는 처리 논리에 의해 수행될 수 있고, 처리 논리는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세스(400)의 하나 또는 다수의 조작은 도1의 디스플레이 제어기(110)의 오프 타임 평활화 모듈(145)에 의해 수행될 수 있다.
도4를 참조하면, 조작(401)에서, 전술한 바와 같이, 처리 논리는 수신된 이미지의 식별된 특징을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할 것을 확정한다. 조작(402)에서, 처리 논리는 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화한다.
조작(403)에서, 처리 논리는 조작(402)에서의 디스플레이의 비활성화의 역치량의 시간 내에 디스플레이가 활성화되었는지 여부를 확정한다. 예를 들어, 처리 논리는 디스플레이가 조작(402)에서 비활성화된 후 5분의 역치량의 시간 내에 사용자가 디스플레이를 활성화하였는지 여부를 확정활 수 있다. 역치량의 시간 내에 디스플레이를 활성화하는 사용자는, 처리 논리가 부적절한 시간에 디스플레이를 비활성화하는 것을 확정했음을 지시할 수 있다. 따라서, 디스플레이가 부적절한 시간에 비활성화되지 않기 위해, 조작(404)에서, 디스플레이가 역치량의 시간 내에 활성화되었을 경우, 처리 논리는 디스플레이를 차후에 비활성화하지 않는 것을 확정한다. 실시예에 있어서, 처리 논리는 디스플레이를 차후 일정한 기간 동안 비활성화하지 않는 것을 확정할 수 있다. 예를 들어, 처리 논리는 디스플레이를 차후 한 시간 내에 비활성화하지 않는 것을 확정할 수 있다.
디스플레이가 역치량의 시간 내에 활성화되지 않을 경우, 조작(405)에서, 처리 논리는 디스플레이를 차후에 비활성화하는 것을 확정한다. 일부 실시예에 있어서, 전에 프로세스(400)에서 설명된 확정과 관련된 데이터는 알고리즘 제어 모듈(135)에 제공될 수 있다. 전술한 바와 같이, 해당 데이터는 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하도록 기계 학습 모델에 이용될 수 있다.
도5는 일 실시예에 따른 이미지의 특징을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할 것을 확정하는 프로세스(500)를 나타내는 흐름도이다. 프로세스(500)는 처리 논리에 의해 수행될 수 있고, 처리 논리는 소프트웨어, 하드웨어 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세스(500)는 도1의 디스플레이 제어기(110)에 의해 수행될 수 있다. 도5를 참조하면, 조작(501)에서, 처리 논리는 광 캡처 장치로부터 이미지를 수신한다. 조작(502)에서, 처리 논리는 광 캡처 장치로부터 수신된 이미지의 특징을 식별한다. 조작(503)에서, 처리 논리는 이미지의 특징을 기반으로, 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정한다. 조작(504)에서, 이미지의 특징을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할 것이 확정됨에 응답하여, 처리 논리는 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화한다.
도6은 본 발명의 일 실시예와 함께 사용될 수 있는 데이터 처리 시스템의 예시를 나타내는 블록도이다. 예를 들어, 시스템(1500)은 상술한 상기 프로세스 또는 방법 중의 임의의 하나를 수행하는 임의 데이터 처리 시스템을 표시할 수 있고, 예를 들어, 클라이언트 장치 또는 서버, 또는 상술한 도1의 스마트 표시 장치(100) 등을 표시할 수 있다.
시스템(1500)은 다수의 상이한 부품을 포함할 수 있다. 이러한 부품들은 집적 회로(IC), 집적 회로의 일부분, 분리된 전자 장치 또는 회로판(예를 들어, 컴퓨터 시스템의 메인보드 또는 플러그인 카드)에 적합한 기타 모듈로 구현될 수 있거나, 또는 기타 방식으로 컴퓨터 시스템의 섀시 내에 통합된 부품으로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 컴퓨터 시스템의 다수의 부품의 고차적 도면을 도시하는 것을 목적으로 함을 더 유의하여야 한다. 그러나, 일부 실시예에서 추가 부품이 존재할 수 있고, 또한, 기타 실시예에서는 도시된 부품의 상이한 배치가 나타날 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 시스템(1500)은 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 서버, 이동 전화, 미디어 플레이어, 개인용 휴대 단말기(PDA), 스마트워치, 개인 휴대 통신기, 게임 장치, 네트워크 라우터 또는 허브, 무선 액세스 포인트(AP) 또는 리피터, 셋탑 박스, 또는 이들의 조합을 표시할 수 있다. 또한, 오직 하나의 기계 또는 시스템만 도시하였으나, 용어 "기계" 또는 "시스템"은 단독적으로 또는 공동으로 하나(또는 다수)의 명령어 집합을 실행하여 본 명세서에 설명된 임의의 하나 또는 다수의 방법을 수행하는 기계 또는 시스템의 임의의 집합을 포함한다는 것으로도 이해되어야 한다.
일 실시예에 있어서, 시스템(1500)은 버스 또는 인터커넥트(1510)를 통하여 연결된 프로세서(1501), 메모리(1503) 및 장치(1505-1508)를 포함한다. 프로세서(1501)는 하나의 프로세서 코어 또는 다수의 프로세서 코어를 포함하는 하나의 프로세서 또는 다수의 프로세서를 표시할 수 있다. 프로세서(1501)는 하나 또는 다수의 범용 프로세서를 표시할 수 있고, 예를 들어, 마이크로 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU) 등을 표시할 수 있다. 더 구체적으로, 프로세서(1501)는 복잡 명령어 집합 컴퓨팅(CISC) 마이크로 프로세서, 축소 명령어 집합 컴퓨팅(RISC) 마이크로 프로세서, 훨씬 긴 명령어(VLIW) 마이크로 프로세서, 또는 기타 명령어 집합을 실현하는 프로세서, 또는 명령어 집합의 조합을 실현하는 프로세서일 수 있다. 프로세서(1501)는 하나 또는 다수의 전용 프로세서일 수도 있고, 예를 들어, 전용 집적 회로(ASIC), 셀룰러 또는 베이스밴드 프로세서, 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이(FPGA), 디지털 신호 프로세서(DSP), 그래픽 프로세서, 네트워크 프로세서, 통신 프로세서, 암호화 프로세서, 코프로세서, 내장형 프로세서 또는 명령어를 처리할 수 있는 모든 기타 유형의 논리일 수 있다.
프로세서(1501)는 상기 시스템의 각종 부품들과 통신하기 위한 메인 처리 유닛 및 중앙 허브로 작용할 수 있으며, 상기 프로세서(1501)는 초저 전압 프로세서와 같은 저출력 다중 코어 프로세서 소켓일 수 있다. 이러한 프로세서는 시스템 온 칩(SoC)으로 구현될 수 있다. 프로세서(1501)는 본 명세서에 기재된 조작 및 단계를 수행하기 위한 명령어를 실행하도록 구성된다. 시스템(1500)은 선택적인 그래픽 서브 시스템(1504)과 통신하기 위한 그래픽 인터페이스를 더 포함할 수 있고, 상기 그래픽 서브 시스템(1504)은 디스플레이 제어기, 그래픽 프로세서 및/또는 표시 장치를 포함할 수 있다.
프로세서(1501)는 메모리(1503)와 통신할 수 있고, 메모리(1503)는 일 실시예에서 다수의 메모리 장치로 구현되어 기정 량의 시스템 메모리를 제공할 수 있다. 메모리(1503)는 랜덤 액세스 메모리(RAM), 동적 RAM(DRAM), 싱크로너스 DRAM(SDRAM), 스태틱 RAM(SRAM)과 같은 하나 또는 다수의 휘발성 저장(또는 메모리) 장치 또는 기타 유형의 저장 장치를 포함할 수 있다. 메모리(1503)는 프로세서(1501) 또는 기타 임의의 장치에 의해 실행되는 명령어 서열을 포함하는 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 다양한 운영 체제, 장치 드라이버, 펌웨어(예를 들어, 기본 입출력 체계 또는 BIOS) 및/또는 애플리케이션의 실행 가능한 코드 및/또는 데이터는 메모리(1503)에 로딩되어, 프로세서(1501)에 의해 실행될 수 있다. 운영 체제는 임의의 유형의 운영 체제일 수 있으며, 예를 들어, Microsoft®의 Windows® 운영 체제, 애플의 Mac OS®/iOS®, Google®의 Android®, Linux®, Unix®, 또는 기타 실시간 또는 내장형 운영 체제일 수 있다.
시스템(1500)은 네트워크 인터페이스 장치(1505), 선택적인 입력 장치(1506) 및 기타 선택적인 IO 장치(1507)를 포함하는 장치(1505-1508)와 같은 IO 장치를 더 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스 장치(1505)는 무선 트랜시버 및/또는 네트워크 인터페이스 카드(NIC)를 포함할 수 있다. 무선 트랜시버는 WiFi 트랜시버, 적외선 트랜시버, 블루투스 트랜시버, WiMax 트랜시버, 무선 셀룰러 텔레포니 트랜시버, 위성 트랜시버(예를 들어, 위성 위치 확인 시스템(GPS) 트랜시버) 또는 기타 무선 주파수(RF) 트랜시버 또는 이들의 조합일 수 있다. NIC는 이더넷 카드일 수 있다.
입력 장치(1506)는 마우스, 터치 패드, 터치 감응식 스크린(표시 장치(1504)에 통합될 수 있음), 스타일러스와 같은 포인터 장치, 및/또는 키보드(예를 들어, 물리적 키보드 또는 터치 감응식 스크린의 일부분으로 표시된 가상 키보드)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 입력 장치(1506)는 터치 스크린에 연결된 터치 스크린 제어기를 포함할 수 있다. 터치 스크린 및 터치 스크린 제어기는, 예를 들어, 다수의 터치 감응 기술(용량성, 저항성, 적외선, 및 표면 탄성파 기술을 포함하나, 이에 한정되지 않음) 중 임의의 하나, 및 기타 근접각 센서 어레이 또는 터치 스크린과의 하나 또는 다수의 접촉점을 확정하기 위한 기타 부품을 이용하여 터치 스크린의 접촉 및 이동 또는 중단을 검출할 수 있다
IO 장치(1507)는 오디오 장치를 포함할 수 있다. 오디오 장치는 스피커 및/또는 마이크로 폰 을 포함함으로써 음성 인식, 음성 복제, 디지털 녹음 및/또는 텔레포니 기능과 같은 음성 지원 기능이 가능하도록 할 수 있다. 기타 IO 장치(1507)는 범용 직렬 버스 라인(USB) 포트, 병렬 포트, 직렬 포트, 프린터, 네트워크 인터페이스, 버스 브리지(예를 들어, PCI-PCI 브리지), 센서(예를 들어, 가속도계, 자이로스코프(gyroscope), 자력계, 광 센서, 나침판, 근접각 센서 등과 같은 동작 센서) 또는 이들의 조합을 더 포함할 수 있다. 장치(1507)는 이미징 처리 서브 시스템(예를 들어, 카메라)을더 포함할 수 있고, 상기 이미징 처리 서브 시스템은 고체 촬상 소자(CCD) 또는 상보형 금속산화 반도체(CMOS) 광학 센서와 같이, 사진 및 비디오 클립을 기록하는 것과 같은 카메라 기능을 향상하도록 하기 위한 광학 센서를 포함할 수 있다. 일부 센서는 센서 허브(미도시)를 통해 상호연결 장치(1510)에 연결될 수 있고, 키보드 또는 온도 센서와 같은 기타 장치는 시스템(1500)의 구체적인 구성 또는 디자인에 따라 내장된 제어기(미도시)에 의해 제어될 수 있다.
데이터, 애플리케이션, 하나 또는 다수의 운영 체제 등과 같은 정보에 대한 영구 저장을 제공하기 위해, 프로세서(1501)에 대용량 저장 장치(미도시)가 연결될 수도 있다. 각종 실시예에 있어서, 더 얇고 가벼운 시스템 디자인을 실현하고 시스템 응답력을 향상시키기 위해, 상기 대용량 저장 장치는 고체 디바이스(SSD)를 통해 구현될 수 있다. 그러나, 기타 실시예에 있어서, 대용량 저장 장치는 주로 하드디스크 드라이브(HDD)를 이용하여 구현될 수 있으며, 비교적 적은 량의 SSD 저장 장치를 SSD 캐시로 작용하도록 하여 파워 다운 상황에서 맥락 상태 및 기타 유사한 정보에 대한 비휘발성 저장을 실현함으로써, 시스템 활동이 리부팅될 경우 빠른 파워 업을 실현할 수 있다. 또한, 플래시 장치는, 예를 들어, 직렬 주변 장치 인터페이스(SPI)를 통해 프로세서(1501)에 연결될 수 있다. 이러한 플래시 장치는 시스템 소프트웨어에 대한 비휘발성 저장을 제공할 수 있고, 상기 시스템 소프트웨어는 상기 시스템의 기본 입/출력 시스템(BIOS) 및 기타 펌웨어를 포함한다.
저장 장치(1508)는 컴퓨터 액세스 가능한 저장 매체(1509; 기계 판독 가능한 저장 매체 또는 컴퓨터 판독 가능한 매체라고도 함)를 포함할 수 있고, 컴퓨터 액세스 가능한 저장 매체에는 본 명세서에 설명된 임의 하나 또는 다수의 방법 또는 기능을 구현하는 하나 또는 다수의 명령어 집합 또는 소프트웨어(예를 들어, 모듈, 유닛 및/또는 로직(1528))가 저장된다. 처리 모듈/유닛/로직(1528)은 전술된 부품 중의 임의의 하나를 표시할 수 있고, 예를 들어, 상술한 디스플레이 제어기(110)를 표시할 수 있다. 처리 모듈/유닛/로직(1528)은 데이터 처리 시스템(1500), 메모리(1503) 및 프로세서(1501)에 의해 실행되는 동안, 완전히 또는 적어도 부분적으로 메모리(1503) 및/또는 프로세서(1501) 내에 위치될 수도 있으며, 여기서 데이터 처리 시스템(1500), 메모리(1503) 및 프로세서(1501)는 기계 액세스 가능한 저장 매체를 구성하기도 한다. 처리 모듈/유닛/로직(1528)은 네트워크를 통해 네트워크 인터페이스 장치(1505)를 경유하여 전송 또는 수신될 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1509)는 상술한 일부 소프트웨어 기능을 영구적으로 저장하기 위한 것일 수도 있다. 예시적인 실시예에서 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체(1509)는 단일 매체로 도시되었으나, 용어 "컴퓨터 판독 가능한 저장 매체"는 하나 또는 다수의 명령어 집합을 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예를 들어, 중앙 집중식 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 관련된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 이해해야 한다. 또한, 용어 "컴퓨터 판독 가능한 저장 매체"는 명령어 집합을 저장하거나 인코딩할 수 있는 임의의 매체를 포함하는 것으로 이해해야 하고, 상기 명령어 집합은 기계에 의해 실행되고, 기계로 하여금 본 발명의 하나 또는 다수의 방법을 실행하도록 한다. 따라서, 용어 "컴퓨터 판독 가능한 저장 매체"는 고체 메모리, 광학 매체 및 자기식 매체 또는 기타 임의의 비일시적인 기계 판독 가능한 매체를 포함하나 이에 한정되지 않는 것으로 이해해야 한다.
본 명세서에 설명된 처리 모듈/유닛/로직(1528), 부품 및 기타 특징은 이산형 하드웨어 부품으로 구현되거나 ASICS, FPGA, DSP 또는 유사한 장치와 같은 하드웨어 부픔의 기능에 통합될 수 있다. 이외에, 처리 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 내에서 펌웨어 또는 기능성 회로로 구현될 수 있다. 또한, 처리 모듈/유닛/로직(1528)은 하드웨어 장치 및 소프트웨어 부품의 임의의 조합으로 구현될 수 있다.
시스템(1500)은 데이터 처리 시스템의 각종 부품으로 도시되었으나, 이러한 세부 사항들은 본 발명의 실시예에 밀접히 관련되는 것이 아니므로, 부품들이 상호 연결되도록 하는 임의의 특정 체계 구조 또는 방식을 표시하는 것이 아님을 유의해야 한다. 또한, 더 적은 부품을 구비하거나 더 많은 부품을 구비할 수 있는 네트워크 컴퓨터, 휴대용 컴퓨터, 이동 전화, 서버 및/또는 기타 데이터 처리 시스템은 본 발명의 실시예와 함께 사용될 수 있음은 자명한 것이다.
상기 상세한 설명 중의 일부분은 이미 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트에 대한 연산의 알고리즘 및 기호적 표현에 따라 나타났다. 이러한 알고리즘적 설명 및 표현은 데이터 처리 분야의 당업자들이 그들 작업의 요지를 해당 분야의 기타 당업자들한테 효율적으로 전달하기 위해 사용하는 방식이다. 여기서, 알고리즘은 통상적으로 원하는 결과를 달성하기 위한 조작의 자기 부합적 시퀸스로 구상된다. 이러한 조작들은 물리량에 대한 물리적 조작을 필요로 하는 조작이다.
그러나, 이러한 용어 및 유사한 용어들은 모두 적당한 물리량에 연관되어야 하고, 단지 이러한 량에 적용된 편리한 라벨일 뿐이라는 것을 명기해야 한다. 상술한 기재로부터 명확히 알 수 있는 바와 같이 기타 구체적인 설명이 없는 한, 첨부된 청구항에 기재된 용어와 같은 용어를 사용하여 진행한 설명은 명세서 전체를 걸쳐 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 계산 장치의 동작 및 처리를 가리킨다는 것은 자명한 것이며, 상기 컴퓨터 시스템 또는 전자 계산 장치는 컴퓨터 시스템의 레지스터 및 메모리 내의 물리(전자)량으로 표시된 데이터를 조작하고, 상기 데이터를 컴퓨터 시스템 메모리 또는 레지스터 또는 기타 유사한 정보 저장, 전송 또는 표시 장치 내에서 유사하게 물리량으로 표시된 기타 데이터로 전환한다
도면에 나타난 기술은 하나 또는 다수의 전자 기기 상에 저장되고 실행된 코드 및 데이터를 이용하여 구현될 수 있다. 이런 전자 기기는 컴퓨터 판독 가능한 매체(예를 들어, 자기 디스크, 광 디스크, 랜덤 액세스 메모리, 읽기 전용 메모리, 플래시 메모리 장치, 상변화 메모리와 같은 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체 및 전자, 광학, 어쿠스틱 또는 기타 형식의 전파 신호와 같은 일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체(예를 들어, 반송파, 적외선 신호 및 디지털 신호))를 이용하여 코드 및 데이터를 (내부로 및/또는 네트워크를 통행 기타 전자 기기와) 저장하고 전달한다.
첨부된 도면에 도시된 과정 또는 방법은 하드웨어(예를 들어, 회로, 전용 논리 등), 소프트웨어(예를 들어, 비일시적인 컴퓨터 판독 가능한 매체에 내장됨) 또는 이들의 조합을 포함하는 처리 논리에 의해 실행될 수 있다. 비록 위에서 일부 순차적인 조작에 의해 상기 과정 또는 방법에 대해 설명하였으나, 설명된 조작 중의 일부는 상이한 순서로 실행될 수도 있음을 자명할 것이다. 또한, 일부 조작은 순차적인 순서가 아니라, 병행으로 수행될 수 있다.
상기 명세서에서, 본 발명의 상세한 예시적 실시예들을 참조하여 본 발명의 실시예에 대해 설명하였다. 첨부된 청구항에 기재된 본 발명의 더 넓은 사상 및 범위를 벗어나지 않으면서 각종 변경을 진행할 수 있음은 명백할 것이다. 따라서, 본 명세서 및 도면은 제한적인 의미가 아닌, 설명적인 의미로 이해하여야 한다.

Claims (20)

  1. 광 캡처 장치로부터 스마트 표시 장치와 관련된 이미지를 수신하는 단계;
    상기 광 캡처 장치로부터 수신된 상기 이미지의 다수의 특징을 식별하는 단계;
    상기 이미지의 상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 단계; 및
    상기 이미지의 상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정됨에 응답하여, 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징을 기반으로 스마트 표시 장치를 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 단계는, 기계 학습 모델을 이용하여 상기 이미지의 상기 다수의 특징을 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징을 기반으로 스마트 표시 장치를 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 다수의 특징은 상기 이미지 중 물체의 이동, 상기 이미지에 존재하는 인물, 상기 인물과 상기 스마트 표시 장치 사이의 거리 또는 상기 인물과 관련된 응시 방향 중의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징을 기반으로 스마트 표시 장치를 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 이미지 중 상기 물체의 상기 이동이 역치보다 적은 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징을 기반으로 스마트 표시 장치를 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 이미지에 상기 인물이 존재하는 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징을 기반으로 스마트 표시 장치를 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 인물과 상기 스마트 표시 장치 사이의 상기 거리가 거리 역치보다 적은 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징을 기반으로 스마트 표시 장치를 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 인물과 관련된 상기 응시 방향이 상기 인물에 대한 상기 스마트 표시 장치의 위치에 대응되는 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 특징을 기반으로 스마트 표시 장치를 제어하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
  8. 비일시적인 기계 판독 가능한 매체에 있어서,
    상기 비일시적인 기계 판독 가능한 매체에는 명령어가 저장되고, 상기 명령어는 프로세서에 의해 실행될 경우 상기 프로세서로 하여금 조작을 수행하도록 하며, 상기 조작은,
    광 캡처 장치로부터 스마트 표시 장치와 관련된 이미지를 수신하는 단계;
    상기 광 캡처 장치로부터 수신된 상기 이미지의 다수의 특징을 식별하는 단계;
    상기 이미지의 상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 단계; 및
    상기 이미지의 상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정됨에 응답하여, 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 단계는, 기계 학습 모델을 이용하여 상기 이미지의 상기 다수의 특징을 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 다수의 특징은 상기 이미지 중 물체의 이동, 상기 이미지에 존재하는 인물, 상기 인물과 상기 스마트 표시 장치 사이의 거리 또는 상기 인물과 관련된 응시 방향 중의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 이미지 중 상기 물체의 상기 이동이 역치보다 적은 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  12. 제10항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 이미지에 상기 인물이 존재하는 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 인물과 상기 스마트 표시 장치 사이의 상기 거리가 거리 역치보다 적은 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 인물과 관련된 상기 응시 방향이 상기 인물에 대한 상기 스마트 표시 장치의 위치에 대응되는 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 비일시적인 기계 판독 가능한 매체.
  15. 프로세서; 및
    메모리를 포함하는 시스템에 있어서,
    상기 메모리는 명령어를 저장하도록 상기 프로세서에 연결되고, 상기 명령어는 상기 프로세서에 의해 실행될 경우 상기 프로세서로 하여금 조작을 수행하도록 하며, 상기 조작은,
    광 캡처 장치로부터 스마트 표시 장치와 관련된 이미지를 수신하는 단계;
    상기 광 캡처 장치로부터 수신된 상기 이미지의 다수의 특징을 식별하는 단계;
    상기 이미지의 상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 단계; 및
    상기 이미지의 상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정됨에 응답하여, 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 다수의 특징을 기반으로 상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할지 여부를 확정하는 단계는, 기계 학습 모델을 이용하여 상기 이미지의 상기 다수의 특징을 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 다수의 특징은 상기 이미지 중 물체의 이동, 상기 이미지에 존재하는 인물, 상기 인물과 상기 스마트 표시 장치 사이의 거리 또는 상기 인물과 관련된 응시 방향 중의 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 이미지 중 상기 물체의 상기 이동이 역치보다 적은 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 인물과 상기 스마트 표시 장치 사이의 상기 거리가 거리 역치보다 적은 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 스마트 표시 장치의 상기 디스플레이를 비활성화할 것이 확정되는 단계는,
    상기 인물과 관련된 상기 응시 방향이 상기 인물에 대한 상기 스마트 표시 장치의 위치에 대응되는 것이 확정되는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 시스템.


KR1020190082142A 2018-12-28 2019-07-08 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 하는 스마트 표시 장치의 디스플레이의 비활성화 방법 및 시스템 KR102307332B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/235,370 US11029741B2 (en) 2018-12-28 2018-12-28 Deactivating a display of a smart display device based on a vision-based mechanism
US16/235,370 2018-12-28

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20200083153A true KR20200083153A (ko) 2020-07-08
KR102307332B1 KR102307332B1 (ko) 2021-09-29

Family

ID=71122313

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190082142A KR102307332B1 (ko) 2018-12-28 2019-07-08 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 하는 스마트 표시 장치의 디스플레이의 비활성화 방법 및 시스템

Country Status (4)

Country Link
US (1) US11029741B2 (ko)
JP (1) JP6913128B2 (ko)
KR (1) KR102307332B1 (ko)
CN (1) CN111381788B (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150041972A (ko) * 2013-10-10 2015-04-20 삼성전자주식회사 디스플레이 장치 및 이의 절전 처리 방법
KR20180071726A (ko) * 2016-12-20 2018-06-28 삼성전자주식회사 디스플레이 장치 및 방법

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008250317A (ja) 1998-09-08 2008-10-16 Sony Corp 画像表示装置
US20110298829A1 (en) 2010-06-04 2011-12-08 Sony Computer Entertainment Inc. Selecting View Orientation in Portable Device via Image Analysis
JP5002546B2 (ja) 2008-06-26 2012-08-15 株式会社日立製作所 テレビジョン受像機
US9191829B2 (en) * 2011-05-31 2015-11-17 Facebook, Inc. Sensing proximity utilizing a wireless radio subsystem
US8405572B1 (en) * 2011-12-06 2013-03-26 Google Inc. Privacy display
US9448636B2 (en) * 2012-04-18 2016-09-20 Arb Labs Inc. Identifying gestures using gesture data compressed by PCA, principal joint variable analysis, and compressed feature matrices
US9854159B2 (en) * 2012-07-20 2017-12-26 Pixart Imaging Inc. Image system with eye protection
SE537754C2 (sv) * 2012-08-03 2015-10-13 Crunchfish Ab Datoranordning för spårning av objekt i bildström
US20190026212A1 (en) * 2013-10-04 2019-01-24 Verto Analytics Oy Metering user behaviour and engagement with user interface in terminal devices
JP6200270B2 (ja) 2013-10-11 2017-09-20 サターン ライセンシング エルエルシーＳａｔｕｒｎ Ｌｉｃｅｎｓｉｎｇ ＬＬＣ 情報処理装置及び情報処理方法、並びにコンピューター・プログラム
US9414295B2 (en) * 2014-04-24 2016-08-09 Smoothweb Technologies Limited Systems and methods for wireless communication in retail media
US9589205B2 (en) * 2014-05-15 2017-03-07 Fuji Xerox Co., Ltd. Systems and methods for identifying a user's demographic characteristics based on the user's social media photographs
US11194398B2 (en) * 2015-09-26 2021-12-07 Intel Corporation Technologies for adaptive rendering using 3D sensors
US9924866B2 (en) * 2016-01-11 2018-03-27 Heptagon Micro Optics Pte. Ltd. Compact remote eye tracking system including depth sensing capacity
US20170200009A1 (en) * 2016-01-13 2017-07-13 On The Wall, Inc. Systems and Methods for Providing an Operating System for a Smart Mirror Device
CN105739707B (zh) * 2016-03-04 2018-10-02 京东方科技集团股份有限公司 电子设备、脸部识别跟踪方法和三维显示方法
US10594974B2 (en) * 2016-04-07 2020-03-17 Tobii Ab Image sensor for vision based on human computer interaction
US9785632B1 (en) * 2016-05-12 2017-10-10 Xevo Inc. Beacon-based translation for smart signs
CN109154979A (zh) * 2016-10-26 2019-01-04 奥康科技有限公司 用于分析图像和提供反馈的可佩戴设备和方法
EP3316186B1 (en) * 2016-10-31 2021-04-28 Nokia Technologies Oy Controlling display of data to a person via a display apparatus
EP3568787B1 (en) * 2017-05-17 2024-04-10 Google LLC Automatic image sharing with designated users over a communication network
CN108509037B (zh) * 2018-03-26 2021-04-02 维沃移动通信有限公司 一种信息显示方法及移动终端

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150041972A (ko) * 2013-10-10 2015-04-20 삼성전자주식회사 디스플레이 장치 및 이의 절전 처리 방법
KR20180071726A (ko) * 2016-12-20 2018-06-28 삼성전자주식회사 디스플레이 장치 및 방법

Also Published As

Publication number Publication date
US20200209938A1 (en) 2020-07-02
KR102307332B1 (ko) 2021-09-29
CN111381788A (zh) 2020-07-07
US11029741B2 (en) 2021-06-08
JP6913128B2 (ja) 2021-08-04
JP2020109607A (ja) 2020-07-16
CN111381788B (zh) 2023-10-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107643921B (zh) 用于激活语音助手的设备、方法和计算机可读存储介质
US10574895B2 (en) Image capturing method and camera equipped electronic device
KR102503684B1 (ko) 전자 장치 및 그의 동작 방법
US10284775B2 (en) Electronic device and method for processing captured image associated with preview frames by electronic device
US10956172B2 (en) Memory management of data processing systems
US20200334836A1 (en) Relocalization method and apparatus in camera pose tracking process, device, and storage medium
JP6930700B2 (ja) 適応可能な深度検知システム
KR102636243B1 (ko) 이미지를 처리하기 위한 방법 및 그 전자 장치
CN110036363B (zh) 调整屏幕尺寸的方法及用于其的电子装置
US10642437B2 (en) Electronic device and method for controlling display in electronic device
KR20180081353A (ko) 전자 장치 및 그의 동작 방법
US10896320B2 (en) Child face distance alert system
KR20170040963A (ko) 전자 장치의 영상 처리 방법 및 그 전자 장치
KR102223268B1 (ko) 사운드 기반의 메커니즘을 기반으로 스마트 표시 장치의 디스플레이를 비활성화 방법 및 시스템
KR102307332B1 (ko) 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 하는 스마트 표시 장치의 디스플레이의 비활성화 방법 및 시스템
US20230015427A1 (en) Method and apparatus for operating a companion processing unit
KR20180025763A (ko) 미라캐스트 제공 장치 및 방법
KR102323232B1 (ko) 시각 기반의 메커니즘을 기반으로 스마트 표시 장치의 음성 명령을 활성화하는 방법 및 시스템
US10838823B2 (en) Systems and method to make application consistent virtual machine backup work in private network
US20230162376A1 (en) Method and system for estimating motion of real-time image target between successive frames
KR102558471B1 (ko) 전자 장치 및 그의 동작 방법
CN112567326A (zh) 用于处理动态图像的方法及其电子设备
KR20170009733A (ko) 전자 장치 및 그 제어 방법

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant