KR20210084449A

KR20210084449A - 목표 대상 인식 시스템, 방법, 장치, 전자 디바이스 및 기록 매체

Info

Publication number: KR20210084449A
Application number: KR1020217010192A
Authority: KR
Inventors: 부쥔 췌; 솨이 장; 융 타오
Original assignee: 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드.
Priority date: 2019-12-23
Filing date: 2020-03-12
Publication date: 2021-07-07
Also published as: US20210312187A1; WO2021130546A1; AU2020294277A1; JP2022521873A; US11468682B2; SG10201913024QA; JP7261296B2

Abstract

목표 대상 인식 시스템, 방법, 장치, 전자 디바이스 및 기록 매체를 개시한다. 상기 시스템은 제1 이미지 수집 장치, 제2 이미지 수집 장치 및 프로세서를 구비하며, 제1 이미지 수집 장치는 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 제2 이미지 수집 장치는 제2 목표 영역의 이미지를 동기적으로 수집하며, 제2 목표 영역은 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 제2 이미지 수집 장치의 시야는 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크고, 프로세서는 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하며, 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각각 제2 목표 대상을 인식하고, 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정한다.

Description

목표 대상 인식 시스템, 방법, 장치, 전자 디바이스 및 기록 매체

[관련 출원들에 대한 상호 참조]

본 발명은 출원일이 2019년12월23일이고, 출원 번호가10201913024Q이며, 출원 명칭이 "목표 대상 인식 시스템, 방법, 장치, 전자 디바이스 및 기록 매체”인 싱가포르 특허 출원의 우선권을 주장하며, 당해 특허 출원의 모든 내용을 본원에 인용한다.

[기술분야]

본 발명은 컴퓨터 비전 기술에 관한 것인바, 구체적으로는 목표 대상 인식 시스템, 방법, 장치, 전자 디바이스 및 기록 매체에 관한 것이다.

최근 인공 지능 기술의 지속적인 발전과 함께 인공 지능 기술은 컴퓨터 비전, 음성 인식 등에서 모두 비교적 양호한 효과를 얻었다. 일부 상대적으로 특수한 장면(예를 들면 데스크톱 게임 장면)에서는 카메라의 촬영이 시야 범위 및 선명도의 제한을 받아 플레이어의 베팅 상황과 플레이어의 승부 상황을 정확하게 인식하고 모니터링할 수 없다.

본 발명은 목표 대상 인식의 해결 방안을 제공한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 목표 대상 인식 시스템을 제공하는바, 상기 시스템은 제1 이미지 수집 장치, 제2 이미지 수집 장치 및 프로세서를 구비하며, 상기 제1 이미지 수집 장치는 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 상기 제2 이미지 수집 장치는 제2 목표 영역의 이미지를 동기적으로 수집하며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크고, 상기 프로세서는 상기 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하며, 상기 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식하고, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하되, 상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이고, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상이다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 상기 제1 목표 대상을 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하여, 대응하는 각 매핑되는 목표 대상을 얻는 것; 및 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 매핑되는 목표 대상의 위치에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함한다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 매핑되는 각 목표 대상의 위치에 기반하여 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 제1 목표 대상에 매핑되는 목표 대상 사이의 거리가 제1 거리 한계값 이하일 경우, 당해 제1 목표 대상과 당해 플레이어에 관련된 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상과 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 얻는 것; 및 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함한다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 게임 물품에 관련된 목표 대상 사이의 거리가 제2 거리 한계값 이하일 경우, 당해 플레이어에 관련된 목표 대상과 당해 게임 물품에 관련된 목표 대상에 대응하는 제1 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴이며, 상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 얼굴 사이의 관련 관계를 확정하며, 상기 프로세서는 또한, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 각 제1 목표 대상과 각 얼굴 사이의 관련 관계 및 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴과 인체를 포함하고, 상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계를 확정하며, 상기 프로세서는 또한, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻고, 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하며, 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체에 관련된 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하고, 각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계 및 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴과 손을 포함하고, 상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계를 확정하며, 상기 프로세서는 또한, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 위치와 각 손의 위치에 기반하여 각 얼굴에 관련된 손을 확정하고, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보와 각 얼굴에 관련된 손에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하며, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 위치와 각 손의 위치에 기반하여 각 얼굴에 관련된 손을 확정하는 것은, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 하나의 얼굴의 위치와 하나의 손의 위치 사이의 거리가 제3거리 한계값 이하일 경우, 당해 얼굴과 당해 손이 관련되는 것으로 확정한다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴, 인체 및 손을 포함하고, 상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계를 확정하며, 상기 프로세서는 또한, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻고, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 손의 손 키 포인트 정보를 얻으며, 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하고, 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체에 관련된 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 각 인체의 인체 키 포인트 정보와 각 손의 손 키 포인트 정보에 기반하여 각 손에 관련된 인체를 확정하고, 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 손에 관련된 인체에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하는 것은, 하나의 얼굴의 얼굴 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제1 면적 한계값 이상일 경우, 당해 얼굴과 당해 인체가 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 각 인체의 인체 키 포인트 정보와 각 손의 손 키 포인트 정보에 기반하여 각 손에 관련된 인체를 확정하는 것은, 하나의 인체의 인체 키 포인트 정보와 하나의 손의 손 키 포인트 정보 사이가 소정의 조건을 충족시킬 경우, 당해 인체와 당해 손이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

본 발명에 의해 제공되는 임의의 실시 형태와 결합하면, 상기 소정의 조건은, 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제2 면적 한계값 이상인 것; 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 거리가 제4거리 한계값 이하인 것; 및 하나의 인체의 인체 키 포인트 정보의 제1 연결선과 하나의 손의 손 키 포인트 정보의 제2 연결선 사이의 끼인각이 끼인각 한계값 이하인 것 중의 적어도 하나를 포함하되, 상기 제1 연결선은 당해 인체의 인체 키 포인트 중의 팔꿈치 부 키 포인트와 손 부 키 포인트 사이의 연결선이며, 상기 제2 연결선은 당해 손에 대응하는 손 키 포인트 간의 연결선이다.

본 발명의 1양태에 따르면, 목표 대상 인식 방법을 제공하는바, 상기 방법은 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식하는 것 - 상기 제1 목표 영역의 이미지는 제1 이미지 수집 장치에 의해 수집되고, 상기 제2 목표 영역의 이미지는 제2 이미지 수집 장치에 의해 수집되며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 큼 -; 및 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것 - 상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상임 -를 포함한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 상기 제1 목표 대상을 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하여, 대응하는 각 매핑되는 목표 대상을 얻는 것; 및 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 매핑되는 목표 대상의 위치에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 매핑되는 각 목표 대상의 위치에 기반하여 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 제1 목표 대상에 매핑되는 목표 대상 사이의 거리가 제1 거리 한계값 이하일 경우, 당해 제1 목표 대상과 당해 플레이어에 관련된 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상과 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 얻는 것; 및 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 게임 물품에 관련된 목표 대상 사이의 거리가 제2 거리 한계값 이하일 경우, 당해 플레이어에 관련된 목표 대상과 당해 게임 물품에 관련된 목표 대상에 대응하는 제1 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 목표 대상 인식 장치를 제공하는바, 상기 장치는 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식하기 위한 인식 유닛 - 상기 제1 목표 영역의 이미지는 제1 이미지 수집 장치에 의해 수집되고, 상기 제2 목표 영역의 이미지는 제2 이미지 수집 장치에 의해 수집되며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 큼 -; 및 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하기 위한 확정 유닛 - 상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상임 -을 구비한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 전자 디바이스를 제공하는바, 상기 디바이스는 메모리 및 프로세서를 구비하며, 상기 메모리는 프로세서 상에서 운행 가능한 컴퓨터 명령을 기억하고, 상기 프로세서는 상기 컴퓨터 명령이 실행될 때에, 본 발명의 임의의 실시 형태에 기재된 목표 대상 인식 방법을 실현한다.

본 발명의 1양태에 따르면, 컴퓨터 프로그램이 기억되어 있는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 제공하는바, 상기 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때에, 본 발명의 임의의 기재된 목표 대상 인식 방법이 실현된다.

본 발명의 하나 또는 복수의 실시예의 목표 대상 인식 시스템, 방법, 장치, 디바이스 및 기록 매체에 따르면, 제1 이미지 수집 장치를 이용하여 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집하며, 제2 목표 영역이 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야가 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크며, 즉 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 큰 시야(전역) 범위의 이미지를 수집하고, 제1 이미지 수집 장치를 이용하여 작은 시야(중점 영역) 범위의 이미지를 수집하며, 또한 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력이 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높기 때문에, 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 이미지는 원 물품의 세부 사항을 더 잘 해상할 수 있는바, 즉 제1 이미지 수집 장치는 상대적으로 큰 시야 범위 내의 이미지 수집에 초점을 맞추고, 제2 이미지 수집 장치는 중점 영역 내의 목표 대상의 해상에 초점을 맞춘다(예를 들면 게임 칩, 현금 등의 가치와 수량을 해상함). 이어서 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상을 관련시킴으로써, 목표 대상 인식 시스템이 큰 시야 범위 및 중점 영역의 이미지 높은 해상도를 모두 고려하도록 하여, 목표 대상의 인식 정밀도와 환경적 견고성을 개선할 수 있다.

이하, 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예 또는 종래 기술의 기술적 방안을 더 명확히 설명하기 위하여, 실시예 또는 종래 기술에 대한 설명에 사용될 필요가 있는 도면을 간단히 소개한다. 당연히, 아래에 설명하는 도면은 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예에 기재되는 몇몇의 실시예에 불과할 뿐, 당업자에 있어서 발명적 노력을 가하지 않고 이러한 도면에 기반하여 기타 도면을 얻을 수 있다.
도 1은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 시스템의 모식도이다.
도 2a는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 시스템에서 제1 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 제1 목표 영역의 이미지의 모식도다.
도 2b는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 시스템에서 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 제2 목표 영역의 이미지의 모식도이며, 여기에는 도 2a 중의 제1 목표 대상에 매핑되는 목표 대상이 포함되어 있다.
도 2c는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 시스템에서 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 제2 목표 영역의 이미지의 모식도이며, 여기에는 게임 물품에 관련된 목표 대상이 포함되어 있다.
도 3a는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 시스템에서의 인체 키 포인트 정보의 모식도이다.
도 3b는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 시스템에서의 손 키 포인트 정보의 모식도이다.
도 4는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 방법의 플로우 차트이다.
도 5는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 장치의 구성 모식도이다.
도 6은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상의 인식 디바이스의 구성 모식도이다.

이하, 당업자로 하여금 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예 중의 기술적 방안을 더 잘 이해하도록 하기 위하여, 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예 중의 도면을 참조하여, 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예 중의 기술적 방안을 명확하고 완전하게 설명한다. 당연히, 설명되는 실시예는 전부의 실시예가 아닌바, 본 명세서의 일부 실시예에 지나지 않는다. 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예에 기반하여 발명적 노력을 가하지 않고 당업자에 의해 얻을 수 있는 모든 기타 실시예는 모두 본 발명의 보호 범위에 속해야 한다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예는 목표 대상 인식 시스템을 제안한다. 상기 목표 대상 인식 시스템은 제1 이미지 수집 장치, 제2 이미지 수집 장치 및 프로세서를 구비한다.

상기 제1 이미지 수집 장치는 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 상기 제2 이미지 수집 장치는 제2 목표 영역의 이미지를 동기적으로 수집하며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함한다. 여기서, 제1 목표 영역의 이미지와 제2 목표 영역의 이미지는 비디오 스트림 중의 하나의 프레임일 수도 있고, 실시간으로 얻은 이미지일 수도 있는바, 본 발명은 이에 대해 한정하지 않는다.

상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크다.

상기 프로세서는 이하의 단계를 통해 목표 대상의 인식을 실현한다.

먼저, 상기 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 상기 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식한다. 여기서, 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상이다.

제1 목표 대상을 감시 제어하는 정확도와 정밀도를 향상시키기 위하여, 또한 제1 목표 영역의 시야 범위가 집중되어 있기 때문에, 초점 길이가 길고, 픽셀이 크며, 해상도가 높은 제1 이미지 수집 장치를 사용하여 제1 목표 영역의 이미지를 수집할 수 있다. 따라서, 높은 해상도, 높은 색 재현도, 큰 피사계 심도 범위를 갖는 제1 목표 영역의 이미지를 얻을 수 있다.

제2 목표 영역의 시야 범위에 대한 요구가 높고, 또한 게임 필드의 조명이 일반적으로 낮기 때문에, 제2 목표 영역의 이미지를 수집하는 장치에 대한 저조도 능력에 대한 요구가 높고, 넓은 동적 적응성에 대한 요구가 높다. 따라서, 초점 길이가 짧고, 픽셀이 작으며, 해상도가 중간 정도인 제2 이미지 수집 장치를 사용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집할 수 있다.

이어서, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정한다.

본 발명의 실시예에 있어서, 제1 이미지 수집 장치를 이용하여 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집하며, 제2 목표 영역이 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야가 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크며, 즉 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 큰 시야(전역) 범위의 이미지를 수집하고, 제1 이미지 수집 장치를 이용하여 작은 시야(중점 영역) 범위의 이미지를 수집하며, 또한 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력이 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높기 때문에, 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 이미지는 원 물품의 세부 사항을 더 잘 해상할 수 있는바, 즉 제1 이미지 수집 장치는 상대적으로 큰 시야 범위 내의 이미지 수집에 초점을 맞추고, 제2 이미지 수집 장치는 중점 영역 내의 목표 대상의 해상에 초점을 맞춘다(예를 들면 게임 칩, 현금 등의 가치와 수량을 해상한다). 이어서 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상을 관련시킴으로써, 목표 대상 인식 시스템이 큰 시야 범위 및 중점 영역의 이미지 높은 해상도를 모두 고려하도록 하여, 목표 대상의 인식 정밀도와 환경적 견고성을 개선할 수 있다.

도 1은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제안되는 목표 대상 인식 시스템의 모식도를 나타내며, 당해 시스템은 제1 이미지 수집 장치, 제2 이미지 수집 장치 및 프로세서를 구비하되, 프로세서는 도 1로 나타내지 않았다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 제1 이미지 수집 장치(111)는 제1 목표 영역의 이미지에 이용할 수 있고, 제1 목표 영역의 이미지는 게임 테이블 이미지일 수 있다. 상기 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 인식하는 각 제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상일 수 있는바, 예를 들면 피교환 물품(예를 들면 게임 칩 등), 교환 물품(예를 들면 현금), 카드 등의 물품일 수 있다. 제2 이미지 수집 장치(112)는 제2 목표 영역의 이미지를 동기적으로 수집한다. 제2 목표 영역의 이미지는 예를 들면 게임 테이블 및 게임 테이블 주위의 사람의 이미지일 수 있고, 상기 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 인식하는 각 제2 목표 대상은 플레이어 또는 딜러일 수 있다.

여기서, 제1 이미지 수집 장치(111)와 제2 이미지 수집 장치(112)는 인접 배치될 수 있으며, 양자는 임의의 시각으로 이미지를 수집할 필요가 있는 장면에 대해 이미지 수집을 실행할 수 있다. 예를 들면, 양자는 모두 상방으로부터의 시각의 이미지 수집을 실행하거나 또는 모두 측면으로부터의 시각의 이미지 수집을 실행할 수 있다.

게임 장면에 있어서, 일반적으로 상황에서 게임 테이블 영역의 조명은 높고, 게임 테이블의 주위 환경의 조명은 낮다. 따라서, 하나의 이미지 수집 장치를 이용하여 게임 테이블 영역 및 게임 테이블 주위의 사람의 이미지를 동시에 수집하면, 당해 이미지에서 게임 데스크탑의 게임 관련 목표의 세부 사항을 인식하는 동시에, 게임 테이블의 주위 플레이어 또는 딜러를 커버하여, 베팅 위치, 베팅 동작 및 베팅 플레이어를 정확하게 인식할 수 없다.

몇몇의 실시예에 있어서, 초점 길이가 긴 카메라를 사용하여 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 동기적으로 초점 길이가 짧은 카메라를 사용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집할 수 있다. 초점 길이가 긴 카메라 이용하여 게임 테이블 영역을 촬영하여 얻은 제1 목표 영역의 이미지가 높은 해상도와 높은 색 재현도를 갖기 때문에, 제1 목표 영역의 이미지로부터 게임 테이블 상의 게임 관련 목표의 세부 사항을 검출할 수 있는바, 예를 들면 피교환 물품, 교환 물품, 카드 등의 세부 사항을 검출할 수 있다. 초점 길이가 긴 카메라를 이용하여 게임 테이블 영역 및 게임 테이블 주위의 사람을 촬영하면, 시야 범위가 넓고, 저조도 능력이 높기 때문에, 긴 초점 길이를 이용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집함으로써, 게임 테이블 주위의 사람 및 동작을 더 잘 인식할 수 있다. 긴 초점 길이의 카메라와 짧은 초점 길이의 카메라의 조합을 이용함으로써, 단일 카메라를 사용하여 게임 테이블 영역 및 사람을 포함하는 이미지를 수집할 때에 중심의 핫 영역 이미지 밀도가 부족한 동시에 주변의 핫 영역 휘도가 부족한 문제를 해결했다.

몇몇의 실시예에 있어서, 작은 픽셀 사이즈의 카메라를 사용하여 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 동기적으로 큰 픽셀 사이즈의 카메라를 사용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집할 수 있다. 작은 픽셀 사이즈의 카메라를 이용하여 게임 테이블 영역을 촬영하여 얻은 제1 목표 영역의 이미지는 높은 해상도 및 큰 피사계 심도 범위를 갖기 때문에, 제1 목표 영역의 이미지로부터 게임 테이블 상의 게임 관련 목표의 세부 사항을 검출할 수 있는바, 예를 들면 피교환 물품, 교환 물품, 카드 등의 세부 사항을 검출할 수 있다. 큰 픽셀 사이즈의 카메라를 이용하여 게임 테이블 영역 및 게임 테이블 주위의 사람을 촬영하면, 시야 범위가 넓고, 저조도 능력이 높기 때문에, 초점 길이가 긴 카메라 이용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집함으로써, 게임 테이블 주위의 사람 및 동작을 더 잘 인식할 수 있다. 작은 픽셀 사이즈의 카메라와 큰 픽셀 사이즈의 카메라 조합을 이용함으로써, 단일 카메라를 사용하여 게임 테이블 영역 및 사람을 포함하는 이미지를 수집할 때에 중심의 핫 영역의 피사계 심도가 부족한 동시에 주변의 핫 영역 이미지의 조명이 부족한 문제를 해결했다.

몇몇의 실시예에 있어서, 높은 해상도 카메라를 사용하여 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 동기적으로 저해상도 카메라를 사용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집할 수 있는바, 높은 해상도 카메라는 중앙 카메라이고, 저해상도 카메라는 광각 카메라이다. 해상도가 높은 중앙 카메라를 이용하여 게임 테이블 영역을 촬영하여 얻은 제1 목표 영역의 이미지는 높은 해상도 및 높은 해상도를 갖기 때문에, 제1 목표 영역의 이미지로부터 게임 테이블 상의 게임 관련 목표의 세부 사항을 검출할 수 있는바, 예를 들면 피교환 물품, 교환 물품, 카드 등의 세부 사항을 검출할 수 있다. 해상도가 낮은 광각 카메라를 이용하여 게임 테이블 영역 및 게임 테이블 주위의 사람을 촬영하면, 시야 범위가 넓고, 시야 커버 능력이 강하기 때문에, 해상도가 낮은 광각 카메라를 이용하여 제2 목표 영역의 이미지를 수집함으로써, 게임 테이블 주위의 사람 및 동작을 더 잘 인식할 수 있다. 해상도가 높은 중앙 카메라와 해상도가 낮은 광각 카메라의 조합을 이용함으로써, 단일 카메라를 사용하여 게임 테이블 영역 및 사람을 포함하는 이미지를 수집할 때에 중심 영역의 해상도와 시야 커버도를 동시에 충족시킬 수 없는 문제를 해결했다.

몇몇의 실시예에 있어서, 분류기를 이용하여 상기 제1 목표 영역의 이미지에 대해 검출을 실행하여, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상의 위치를 결정할 수 있는바, 즉 피교환 물품, 교환 물품, 카드 등의 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치를 결정할 수 있다. 검출 프레임을 이용하여 제1 목표 영역의 이미지 내에서 각 제1 목표 대상에 대응하는 영역을 마크할 수 있다. 동시에, 분류기는 각 제1 목표 대상에 대응하는 영역을 분류하고, 상기 게임 물품에 관련된 목표 대상을 피교환 물품, 교환 물품, 카드 등의 복수의 종류에 포함시킬 수 있다. 여기서, 상기 분류기는 예를 들면 심층 컨볼루션 신경망일 수 있으며, 본 발명은 분류기의 유형에 대해 한정하지 않는다.

몇몇의 실시예에 있어서, 분류기를 이용하여 상기 제2 목표 영역의 이미지에 대해 검출을 실행하여, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 출현하는 사람의 얼굴, 손 및 인체를 포함하는 몸의 위치를 결정하고, 검출 프레임을 이용하여 제2 목표 영역의 이미지 내에서 각 제2 목표 대상의 영역을 마크할 수 있다. 동시에, 분류기는 각 제2 목표 대상에 대응하는 영역에 대해 분류를 실행하고, 각 제2 목표 대상을 얼굴, 인체, 손 등의 복수의 종류에 포함시킬 수 있다.

제1 목표 대상이 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상이 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함할 경우, 이하의 방식에 따라 제1 목표 대상과 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 수 있다.

먼저, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 상기 제1 목표 대상을 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하여, 대응하는 각 매핑되는 목표 대상을 얻는다.

제1 이미지 수집 장치와 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계를 이미 알고 있는 경우, 상기 제1 이미지 수집 장치의 내부 파라 미터 및 상기 제2 이미지 수집 장치의 내부 파라 미터에 기반하여 상기 제1 목표 대상을 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하여, 대응하는 각 매핑되는 목표 대상을 얻을 수 있다. 제2 목표 영역의 이미지에 있어서, 각 플레이어에 관련된 목표 대상과 각 매핑되는 목표 대상 사이의 위치 관계는 실제의 공간 중의 각 제1 목표 대상에 대응하는 게임 물품과 플레이어 사이의 위치 관계를 반영할 수 있다. 따라서, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 매핑되는 목표 대상의 위치에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정한다.

도 2a는 제1 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 제1 목표 영역의 이미지의 모식도이며, 상기 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 게임 물품에 관련된 목표 대상(201)을 인식할 수 있고, 도 2a는 당해 게임 물품에 관련된 목표 대상(201)은 게임 칩이다. 도 2b는 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 제2 목표 영역의 이미지의 모식도이며, 제1 목표 영역은 제1 목표 영역의 게임 테이블 영역을 포함하고, 게임 테이블 주위의 플레이어 영역 및 딜러 영역을 더 포함한다. 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 인식을 실행하여 게이머에 관련된 2개의 목표 대상(211, 212)을 얻는다.

제1 이미지 수집 장치와 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계 및 제1 이미지 수집 장치와 제2 이미지 수집 장치의 내부 파라 미터에 기반하여 게임 물품에 관련된 목표 대상(201)을 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑할 수 있고, 도 2b에서의 점선 프레임(202)이 대응하는 매핑되는 목표 대상(202)를 나타낸다. 제2 목표 영역의 이미지에 있어서, 플레이어에 관련된 목표 대상(211, 212)의 위치 및 게임 물품에 관련된 목표 대상(201)에 대응하는 매핑되는 목표 대상(202)의 위치에 기반하여 플레이어에 관련된 목표 대상(211, 212)과, 게임 물품에 관련된 목표 대상(201)과의 관련 관계를 확정할 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방법에 따라 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 수 있다. 즉 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 제1 목표 대상에 매핑되는 목표 대상 사이의 거리가 제1 거리 한계값 이하일 경우, 당해 제1 목표 대상과 당해 플레이어에 관련된 목표 대상이 관련되는 것으로 확정한다. 당해 거리는 예를 들면 플레이어에 관련된 목표 대상의 검출 프레임의 중심 위치 및 매핑되는 목표 대상의 영역 중심 위치를 이용하여 확정할 수 있다. 예를 들면, 도 2b에 있어서, 플레이어에 관련된 목표 대상(211)과 게임 물품에 관련된 목표 대상(201)에 대응하는 매핑되는 목표 대상(202) 사이의 거리가 제1 거리 한계값보다 작기 때문에, 플레이어에 관련된 목표 대상(211)과 게임 물품에 관련된 목표 대상(201)이 관련되는 것으로 확정할 수 있다. 제1 거리 한계값의 구체적인 수치는 제2 목표 영역에 포함된 목표 대상의 타입 및 수량에 기반하여 확정할 수 있다.

제1 목표 대상이 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상이 게임 물품에 관련된 목표 대상과 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함할 경우, 이하의 방식에 따라 제1 목표 대상과 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 수 있다.

먼저, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 얻는다. 예를 들면, 각 제1 목표 대상을 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하고, 각 제1 목표 대상의 대응 위치를 얻으며, 제2 목표 영역의 이미지 상에서, 각 게임 물품에 관련된 목표 대상과 당해 대응 위치 사이의 거리에 기반하여 각 제1 목표 대상과 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 확정할 수 있다.

이어서, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방법에 따라 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 관련 관계를 확정할 수 있다. 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 게임 물품에 관련된 목표 대상 사이의 거리가 제2 거리 한계값 이하일 경우, 당해 플레이어에 관련된 목표 대상과 당해 게임 물품에 관련된 목표 대상에 대응하는 제1 목표 대상이 관련되는 것으로 확정한다.

도 2c는 제2 이미지 수집 장치를 이용하여 수집한 제2 목표 영역의 이미지의 모식도이며, 제2 목표 영역의 이미지는 제1 목표 영역에 중의 게임 테이블 영역을 포함하고, 게임 테이블 주위의 플레이어 영역 및 딜러 영역을 더 포함한다. 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 인식을 실행하여 플레이어에 관련된 2개의 목표 대상(211, 212) 및 게임 물품에 관련된 목표 대상(게임 칩)(203)을 얻는다. 제1 이미지 수집 장치와 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계 및 제1 이미지 수집 장치와 제2 이미지 수집 장치의 내부 파라 미터에 기반하여 도 2a 중의 각 제1 목표 대상과 도 2c 중의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상 사이의 대응 관계를 얻을 수 있다.

일 예에 있어서, 도 2a 중의 각 제1 목표 대상을 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하고, 각 제1 목표 대상의 대응 위치를 얻으며, 각 게임 물품에 관련된 목표 대상과 각 제1 목표 대상의 대응 위치 사이의 거리에 기반하여 제1 목표 대상과 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 확정할 수 있다. 예를 들면, 도 2a 중의 모든 제1 목표 대상을 제2 목표 영역의 이미지에 매핑한 후, 도 2c 중의 게임 물품에 관련된 목표 대상(203)과 도 2a 중의 제1 목표 대상(201)과의 대응 위치의 거리가 가장 가까울 경우, 게임 물품에 관련된 목표 대상(203)이 제1 목표 대상(201)에 대응되는 것으로 확정할 수 있다.

플레이어에 관련된 목표 대상(211)의 위치와 게임 물품에 관련된 목표 대상 203사이의 거리가 제2 거리 한계값보다 작을 경우, 플레이어에 관련된 목표 대상 211과 게임 물품에 관련된 목표 대상(203)에 대응하는 제1 목표 대상(201)이 관련되는 것으로 확정할 수 있다. 제2 거리 한계값의 구체적인 수치는 제2 목표 영역에 포함된 목표 대상의 타입 및 수량에 기반하여 확정할 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴, 인체, 손 중의 하나 또는 복수를 포함할 수 있고, 상기 프로세서는 또한 얼굴, 인체, 손 중의 하나 또는 복수를 이용하여 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻고, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상과 제1 목표 대상 사이의 관련 관계를 이용하여 각 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보를 관련시킬 수 있다.

플레이어에 관련된 목표 대상이 얼굴인 것에 응답하여, 얼굴을 이용하여 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻고, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상과 제1 목표 대상 사이의 관련 관계를 이용하여 각 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보를 관련시킬 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방법에 따라 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻을 수 있다. 즉 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정한다. 상기 얼굴에 관련되어 있는 제1 목표 대상을 이미 알고 있을 경우, 당해 제1 목표 대상과 당해 플레이어의 신분 정보를 관련시키는 것으로 확정할 수 있다. 예를 들면, 제2 목표 영역의 이미지로부터 인식된 얼굴이 특정 플레이어에 속하는 것으로 확정되고, 당해 플레이어의 성명, 성별, 연락처 등의 신분 정보를 이미 알고 있을 경우, 얼굴에 관련된 제1 목표 대상과 당해 신분 정보를 관련시키는바, 즉 당해 제1 목표 대상에 대응하는 피교환 물품, 교환 물품, 카드 등의 게임 물품에 관련된 목표 대상과 당해 신분 정보를 관련시킨다.

일 예에 있어서, 이하의 방법에 따라 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정할 수 있다. 즉 상기 얼굴 키 포인트 정보를 데이터 베이스 내에서 참조 인물의 얼굴 이미지 및/또는 얼굴 특징 정보와 비교하여, 당해 얼굴 키 포인트 정보와 일치하는 참조 인물의 신분을 당해 얼굴에 대응하는 사람의 신분으로 확정한다. 동시에, 얼굴 키 포인트 정보와 해당하는 신분 정보를 당해 얼굴의 인식 결과로 확정할 수 있다. 예를 들면, 얼굴 A의 얼굴 키 포인트 정보와 일치(예를 들면 유사도가 소정의 유사도 한계값 이상임)하는 참조 인물을 플레이어 M으로 설정하면, 당해 얼굴을 플레이어 M의 얼굴로 확정한다. 이러한 방식에 따라 얼굴에 대응하는 사람의 얼굴 특징 및 신분을 확정할 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 게임의 시작 단계에서 각 얼굴에 대응하는 신분 정보를 확정할 수 있다. 예를 들면 플레이어가 게임 테이블에 접근하여 좌석에 앉았을 경우, 당해 플레이어가 곧 게임에 참가하는 것으로 간주할 수 있고, 당해 플레이어의 신분을 인식하여 기록하며, 계속하여 당해 플레이어를 추적할 수 있다. 본 발명은 사람의 신분을 확정하는 구체적인 타이밍에 대해 한정하지 않는다.

몇몇의 실시예에 있어서, 얼굴 인식 네트워크를 이용하여 제2 목표 영역의 이미지에 대해 얼굴 인식을 실행할 수 있다. 당해 얼굴 인식 네트워크는 예를 들면, 적어도 컨볼루션 계층 및 풀링 계층(또는 softmax 계층)을 포함하는 심층 컨볼루션 신경망일 수 있다. 본 발명은 얼굴 인식 네트워크의 네트워크 타입 및 네트워크 구성에 대해 한정하지 않는다.

본 발명의 실시예에 있어서, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킴으로써, 제1 목표 대상을 더 효과적으로 감시할 수 있다.

플레이어에 관련된 목표 대상이 얼굴과 인체를 포함하는 것에 응답하여, 인체를 이용하여 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻고, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상과 제1 목표 대상 사이의 관련 관계를 이용하여 각 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보를 관련시킬 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방법에 따라 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻을 수 있다. 즉 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 계속하여 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻고, 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정한 후, 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체에 관련된 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하고, 마지막으로 각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계 및 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다.

얼굴의 경우, 상기의 방법에 따라 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정할 수 있는바, 여기서 반복적으로 설명하지 않는다.

인체의 경우, 제2 목표 영역의 이미지에 대해 인체 인식을 실행하여, 각 인체에 대응하는 도 3a에 나타낸 14개의 관절 부분의 인체 키 포인트 정보를 얻으며, 당해 인체 키 포인트 정보를 인체 인식 결과로 설정할 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 인체 인식 네트워크를 이용하여 제2 목표 영역의 이미지에 대해 처리를 실행하여 인체 인식 결과를 얻을 수 있다. 당해 인체 인식 네트워크는 예를 들면 심층 컨볼루션 신경망일 수 있다. 본 발명은 인체 인식 네트워크의 네트워크 타입 및 네트워크 구성에 대해 한정하지 않는다.

각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻은 후, 각 얼굴과 각 인체를 관련시킬 수 있다. 예를 들면, 얼굴 A의 얼굴 키 포인트가 위치하는 영역과 인체 B의 인체 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 소정의 면적 한계값을 초과할 경우, 당해 얼굴 A와 당해 인체 B가 관련되는 것으로 간주할 수 있는바, 즉 당해 얼굴 A와 당해 인체 B가 동일한 1명의 플레이어 M에 대응되는 것으로 간주할 수 있다. 당해 경우에서는 당해 얼굴 A에 대응하는 신분 정보를 인체 B에 대응하는 신분 정보로 확정하는바, 즉 인체 B가 플레이어 M의 인체이다. 이러한 방식에 따라, 얼굴과 인체 사이의 관련지음을 실현하며, 따라서, 얼굴에 대응하는 신분 정보에 기반하여 인체에 대응하는 신분 정보를 확정할 수 있으며, 인식의 효율과 정확성을 향상시킬 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방식에 따라 얼굴과 인체를 관련시킬 수 있다. 즉 하나의 얼굴의 얼굴 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제1 면적 한계값 이상일 경우, 당해 얼굴과 당해 인체가 관련되는 것으로 확정한다. 당업자는 실제의 상황에 따라 당해 제1 면적 한계값을 설정할 수 있는바, 본 발명은 당해 제1 면적 한계값의 구체적인 값에 대해 한정하지 않는다.

본 발명의 실시예에 있어서, 각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계 및 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정함으로써, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다. 인체는 얼굴보다 제1 목표 대상인 게임 물품에 관련된 목표 대상과의 거리가 더 가깝기 때문에, 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보의 관련지음의 정확성을 향상시킬 수 있다.

플레이어에 관련된 목표 대상이 얼굴과 손을 포함하는 것에 응답하여, 손에 기반하여 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻을 수 있고, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상(손)과 제1 목표 대상 사이의 관련 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보를 관련시킬 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방법에 따라 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻을 수 있다. 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 계속하여 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 위치와 각 손의 위치에 기반하여 각 얼굴에 관련된 손을 확정한 후, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보와 각 얼굴에 관련된 손에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하며, 마지막으로 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다.

손의 경우, 각 손의 위치 및 각 얼굴의 위치에 기반하여 각 손에 관련된 얼굴을 확정할 수 있다. 또한, 얼굴과 손 사이의 관련 관계에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정할 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방식에 따라 얼굴과 손을 관련시킬 수 있다. 하나의 얼굴의 위치와 하나의 손의 위치 사이의 거리가 제3거리 한계값 이하일 경우, 당해 얼굴과 당해 손이 관련되는 것으로 확정한다. 당업자는 실제의 상황에 따라 당해 제3거리 한계값을 설정할 수 있는바, 본 발명은 당해 제3거리 한계값의 구체적인 값에 대해 한정하지 않는다.

본 발명의 실시예에 있어서, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계를 확정하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다. 손은 얼굴보다 제1 목표 대상인 게임 물품에 관련된 목표 대상과의 거리가 더 가깝기 때문에, 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보의 관련지음의 정확성을 향상시킬 수 있다.

플레이어에 관련된 목표 대상이 얼굴, 인체 및 손을 포함하는 것에 응답하여, 손에 기반하여 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻을 수 있고, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상과 제1 목표 대상 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 이용하여 각 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보를 관련시킬 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 이하의 방법에 따라 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 얻을 수 있다. 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고, 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 계속하여 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보 및 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 손의 손 키 포인트 정보를 얻은 후, 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하고, 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체에 관련된 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 각 인체의 인체 키 포인트 정보와 각 손의 손 키 포인트 정보에 기반하여 각 손에 관련된 인체를 확정하고, 마지막으로 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 손에 관련된 인체에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시킨다.

얼굴과 인체의 경우, 상기의 방법에 따라 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정할 수 있는바, 여기서 반복적으로 설명하지 않는다.

손의 경우, 제2 목표 영역의 이미지에 대해 손 인식을 실행함으로써, 각 손에 대응하는 손 키 포인트 정보를 얻고, 도 3B에 나타낸 바와 같이, 당해 손 키 포인트 정보를 손 인식 결과로 설정할 수 있다. 도 3B는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 시스템에서의 손 키 포인트 정보의 모식도이다.

몇몇의 실시예에 있어서, 손 인식 네트워크를 이용하여 제2 목표 영역의 이미지에 대해 처리를 실행함으로써, 손 인식 결과를 얻을 수 있다. 당해 손 인식 네트워크는 예를 들면 심층 컨볼루션 신경망일 수 있다. 본 발명은 손 인식 네트워크의 네트워크 타입 및 네트워크 구성에 대해 한정하지 않는다.

각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻은 후, 상기의 방법을 이용하여 각 얼굴과 각 인체에 대해 관련지음을 실행할 수 있는바, 여기서 반복적으로 설명하지 않는다.

인체의 인체 키 포인트 정보와 손의 키 포인트 정보를 얻은 후, 각 인체와 각 손에 대해 관련지음을 실행할 수 있다. 예를 들면, 인체 B의 인체 키 포인트 정보와 손 C의 손 키 포인트 정보 사이가 소정의 조건을 충족시키면, 인체 B와 손 C가 관련되는 것으로 간주할 수 있는바, 즉 인체 B와 손 C가 1명의 플레이어 M에 대응한다. 당해 경우, 인체 B에 대응하는 신분 정보를 손 C에 대응하는 신분 정보로 확정할 수 있는바, 즉 손 C는 플레이어 M의 손이다.

당해 소정의 조건은 예를 들면, 인체 B의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 손 C의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 소정의 면적 한계값 이상인 것, 인체 B의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 손 C의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 거리가 소정의 거리 한계값 이하인 것, 또는 인체 B의 인체 키 포인트 중의 팔꿈치 부 키 포인트와 손 부 키 포인트 사이의 제1 연결선과, 손 C의 손 키 포인트 간의 제2 연결선 사이의 끼인각이 소정의 각도 범위 내에 있는 것일 수 있다. 본 발명은 인체와 손이 관련되어 있는지를 판단하는 소정의 조건에 대해 한정하지 않는다.

몇몇의 실시예에 있어서, 소정의 조건은 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제2 면적 한계값 이상인 것; 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 거리가 제4거리 한계값 이하인 것; 및 하나의 인체의 인체 키 포인트 정보의 제1 연결선과 하나의 손의 손 키 포인트 정보의 제2 연결선 사이의 끼인각이 끼인각 한계값 이하인 것 중의 적어도 하나를 포함할 수 있되, 상기 제1 연결선은 당해 인체의 인체 키 포인트 중의 팔꿈치 부 키 포인트와 손 부 키 포인트 사이의 연결선이며, 상기 제2 연결선은 당해 손에 대응하는 손 키 포인트 간의 연결선이다.

예를 들어 설명하면, 임의의 하나의 인체 및 임의의 하나의 손에 대해, 상기 인체에 대응하는 인체 키 포인트 정보와 상기 손에 대응하는 손 키 포인트 정보 사이의 관계를 분석할 수 있다.

특정 경우, 상기 인체에 대응하는 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 상기 손에 대응하는 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적을 계산할 수 있다. 당해 면적이 소정의 제2 면적 한계값 이하일 경우, 상기 인체와 상기 손이 관련되는 것으로 확정할 수 있다. 당업자는 실제의 상황에 따라 당해 제2 면적 한계값을 설정할 수 있는바, 본 발명은 당해 제2 면적 한계값의 구체적인 값에 대해 한정하지 않는다.

특정 경우, 상기 인체에 대응하는 인체 키 포인트 정보가 위치하는 영역과 상기 손에 대응하는 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 거리를 계산할 수 있는바, 예를 들면 상기 인체의 중심점과 상기 손의 중심점 사이의 거리를 계산할 수 있다. 당해 거리가 소정의 제4거리 한계값 이하일 경우, 상기 인체와 상기 손이 관련되는 것으로 확정할 수 있다. 당업자는 실제의 상황에 따라 당해 제4거리 한계값을 설정할 수 있는바, 본 발명은 당해 제4거리 한계값의 구체적인 값에 대해 한정하지 않는다.

특정 경우, 상기 인체에 대응하는 인체 키 포인트의 제1 연결선과 상기 손에 대응하는 손 키 포인트의 제2 연결선의 끼인각을 계산할 수 있다. 당해 제1 연결선은 인체에 대응하는 인체 키 포인트 중의 팔꿈치 부 키 포인트와 손 부 키 포인트 사이의 연결선일 수 있고, 제2 연결선은 손에 대응하는 손 키 포인트 간의 연결선일 수 있다. 당해 끼인각이 소정의 끼인각 한계값 이하일 경우, 당해 인체와 당해 손이 관련되는 것으로 확정할 수 있다. 당업자는 실제의 상황에 따라 당해 끼인각 한계값을 설정할 수 있는바, 본 발명은 당해 끼인각 한계값의 구체적인 값에 대해 한정하지 않는다.

도 3a에 나타낸 바와 같이, 인체는 18개의 인체 키 포인트를 포함할 수 있으며(두부에 4개의 키 포인트가 포함됨), 여기서 3과 6은 팔꿈치 부 키 포인트이며, 4와 7은 손 부 키 포인트이며, 3과 4 사이의 연결선 및 6과 7 사이의 연결선을 제1 연결선으로 간주할 수 있다. 도 3b에 나타낸 바와 같이, 손은 16개 또는 21개의 손 키 포인트를 포함할 수 있고, 키 포인트 31과 32 사이의 연결선을 제2 연결선으로 간주할 수 있다. 도 3a와 도 3b는 단지 인체 키 포인트 정보 및 손 키 포인트 정보의 모식적인 예일뿐, 본 발명은 인체 키 포인트 정보 및 손 키 포인트 정보가 구체적인 종류 및 제1 연결선과 제2 연결선의 선택에 대해 한정하지 않음을 이해해야 한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 손과 제1 목표 대상에 대해 관련지음을 실행하는 것을 더 포함한다. 각 손의 위치 및 각 제1 목표 대상의 위치에 기반하여 각각의 제1 목표 대상에 관련되는 손을 확정할 수 있다. 또한, 손과 제1 목표 대상 사이의 관련 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정할 수 있다.

예를 들면, 손 C의 위치와 제1 목표 대상 D의 위치 사이의 거리가 소정의 거리 한계값 이하일 경우, 손 C와 제1 목표 대상 D가 관련되는 것으로 간주할 수 있는바, 즉 손 C와 제1 목표 대상 D가 1명의 플레이어에게 대응한다. 당해 경우, 당해 제1 목표 대상 D를 손 C에 대응하는 사람M으로 확정할 수 있고, 예를 들면 제1 목표 대상 D에 대응하는 피교환 물품이 플레이어 M이 베팅한 피교환 물품이다.

본 발명의 실시예에 있어서, 손과 인체 사이의 관련 관계 및 인체와 얼굴 사이의 관련 관계에 기반하여 해당하는 플레이어의 신분 정보를 얻는다. 손과 인체 사이의 관련이 손과 얼굴 사이의 관련보다 긴밀하기 때문에, 제1 목표 대상과 플레이어의 신분 정보의 관련지음의 정확성을 향상시킬 수 있다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 방법은 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상과 상기 게임 테이블에 대응하는 좌석 영역을 관련시키며, 각 상기 제1 목표 영역과 각 상기 제2 목표 대상에 대응하는 좌석 영역을 관련시키는 것을 더 포함한다.

게임 테이블에 대응하는 좌석 영역과 플레이어가 1대1로 대응하는 시나리오에 있어서, 각 제2 목표 대상과 각 좌석 영역을 관련시킬 수 있다. 예를 들면, 게임 테이블이 8개의 좌석 영역에 대응하고, 순서대로 넘버 1, 넘버 2, …, 넘버 8의 번호를 지정할 수 있다. 제2 목표 영역의 이미지에서 인식하는 제2 목표 대상에 대해, 각 제2 목표 대상의 위치 및 당해 8개의 좌석 영역의 위치에 기반하여 제2 목표 대상과 좌석 영역의 대응 관계를 확정할 수 있다. 하나의 제2 목표 대상이 넘버 2의 좌석 영역에 대응할 경우, 당해 제2 목표 대상과 넘버 2의 좌석 영역을 관련시킬 수 있는바, 즉 당해 게임 테이블의 넘버 2의 플레이어와 관련시킬 수 있다.

본 발명의 적어도 하나의 실시예는 목표 대상 인식 방법을 제공하는바, 상기 목표 대상 인식 방법은 단말 디바이스 또는 서버 등의 전자 디바이스에 의해 실행될 수 있고, 단말 디바이스는 사용자 디바이스(User Equipment, UE), 모바일 디바이스, 사용자 단말, 단말, 셀룰러 전화, 무선 전화, 개인 디지털 보조(Personal Digital Assistant, PDA), 핸드 헬드 디바이스, 계산 디바이스, 차량용 디바이스, 웨어러블 디바이스 등일 수 있고, 상기 방법은 프로세서에 의해 메모리에 기억되어 있는 컴퓨터 판독 가능 명령을 호출하는 방식에 따라 실현될 수 있고, 구체적인 실현 방식은 전술한 목표 대상 인식 시스템을 참조하면 되는바, 여기서 반복적으로 설명하지 않는다.

도 4는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 방법의 플로우 차트이다. 도 4에 나타낸 바와 같이, 당해 방법은 단계401∼402를 포함한다.

단계 401에 있어서, 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식한다.

여기서, 상기 제1 목표 영역의 이미지는 제1 이미지 수집 장치에 의해 수집되고, 상기 제2 목표 영역의 이미지는 제2 이미지 수집 장치에 의해 수집되며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크다.

단계 402에 있어서, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각각의 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각각의 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정한다.

여기서, 상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상이다.

몇몇의 실시예에 있어서, 제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 상기 제1 목표 대상을 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하여, 대응하는 각 매핑되는 목표 대상을 얻는 것; 및 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 매핑되는 목표 대상의 위치에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 매핑되는 각 목표 대상의 위치에 기반하여 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 제1 목표 대상에 매핑되는 목표 대상 사이의 거리가 제1 거리 한계값 이하일 경우, 당해 제1 목표 대상과 당해 플레이어에 관련된 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상과 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 얻는 것; 및 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 관련 관계를 확정하는 것은, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 게임 물품에 관련된 목표 대상 사이의 거리가 제2 거리 한계값 이하일 경우, 당해 플레이어에 관련된 목표 대상과 당해 게임 물품에 관련된 목표 대상에 대응하는 제1 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴이며, 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 각 제1 목표 대상과 각 얼굴 사이의 관련 관계를 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻는 것; 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하는 것; 및 각 제1 목표 대상과 각 얼굴 사이의 관련 관계 및 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴과 인체를 포함하고, 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계를 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻는 것; 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻는 것; 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하는 것; 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체에 관련된 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하는 것; 및 각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계 및 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴과 손을 포함하고, 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계를 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻는 것; 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 위치와 각 손의 위치에 기반하여 각 얼굴에 관련된 손을 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보와 각 얼굴에 관련된 손에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하는 것; 및 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 위치와 각 손의 위치에 기반하여 각 얼굴에 관련된 손을 확정하는 것은, 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 하나의 얼굴의 위치와 하나의 손의 위치 사이의 거리가 제3거리 한계값 이하일 경우, 당해 얼굴과 당해 손이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴, 인체 및 손을 포함하고, 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계를 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻는 것; 상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻는 것; 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 손의 손 키 포인트 정보를 얻는 것; 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하는 것; 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체라고 관련시키며 있는 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하는 것; 각 인체의 인체 키 포인트 정보와 각 손의 손 키 포인트 정보에 기반하여 각 손에 관련된 인체를 확정하는 것; 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 손에 관련된 인체에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하는 것; 및 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하는 것은, 하나의 얼굴의 얼굴 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제1 면적 한계값 이상일 경우, 당해 얼굴과 당해 인체가 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 각 인체의 인체 키 포인트 정보와 각 손의 손 키 포인트 정보에 기반하여 각 손에 관련된 인체를 확정하는 것은, 하나의 인체의 인체 키 포인트 정보와 하나의 손의 손 키 포인트 정보 사이가 소정의 조건을 충족시킬 경우, 당해 인체와 당해 손이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함한다.

몇몇의 실시예에 있어서, 상기 소정의 조건은 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제2 면적 한계값 이상인 것; 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 거리가 제4거리 한계값 이하인 것; 및 하나의 인체의 인체 키 포인트 정보의 제1 연결선과 하나의 손의 손 키 포인트 정보의 제2 연결선 사이의 끼인각이 끼인각 한계값 이하인 것 중의 적어도 하나를 포함하되, 상기 제1 연결선은 당해 인체의 인체 키 포인트 중의 팔꿈치 부 키 포인트와 손 부 키 포인트 사이의 연결선이며, 상기 제2 연결선은 당해 손에 대응하는 손 키 포인트 간의 연결선이다.

도 5는 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 장치의 구성 모식도이다. 본 발명의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상 인식 장치의 구체적인 실시 형태는 전술한 목표 대상 인식 시스템을 참조하면 되는바, 여기서 반복적으로 설명하지 않는다.

도 5에 나타낸 바와 같이, 상기 장치는 인식 유닛(501) 및 확정 유닛(502)을 구비한다.

인식 유닛(501)은 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식한다. 여기서, 상기 제1 목표 영역의 이미지는 제1 이미지 수집 장치에 의해 수집되고, 상기 제2 목표 영역의 이미지는 제2 이미지 수집 장치에 의해 수집되며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크다. 확정 유닛(502)은 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각각의 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하되, 상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상이다.

도 6은 본 발명의 적어도 하나의 실시예에 의해 제공되는 목표 대상의 인식 디바이스의 구성 모식도이다. 상기 디바이스는 프로세서; 및 프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령을 기억하기 위한 메모리를 구비하되, 상기 프로세서는 상기 메모리에 기억되어 있는 명령을 호출함으로써, 적어도 하나의 실시예에 기재된 목표 대상 인식 방법을 실행한다.

본 발명은 컴퓨터 프로그램 명령이 기억되어 있는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 더 제공하는바, 상기 컴퓨터 프로그램 명령이 프로세서에 의해 실행될 때에, 적어도 하나의 실시예에 기재된 목표 대상 인식 방법을 실행된다.

당업자는 본 발명의 하나 또는 복수의 실시예를 방법, 시스템 또는 컴퓨터 프로그램 제품으로 제공할 수 있음을 이해해야 한다. 따라서, 본 발명의 하나 또는 복수의 실시예는 완전한 하드웨어의 실시예, 완전한 소프트웨어의 실시예 또는 소프트웨어와 하드웨어를 조합시킨 실시예의 형태를 채용할 수 있다. 또한 본 발명의 하나 또는 복수의 실시예는 컴퓨터 이용 가능한 프로그램 코드를 포함하는 하나 또는 복수의 컴퓨터 이용 가능한 기록 매체(디스크 메모리, CD-ROM, 광학 메모리 등을 포함하지만, 이에 한정되지 않음) 상에서 실시되는 컴퓨터 프로그램 제품의 형태를 채용할 수 있다.

본 명세서의 실시예는 컴퓨터 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 더 제공하는바, 상기 프로그램이 프로세서에 의해 실행될 때에, 본 명세서의 임의의 실시예에 설명된 목표 대상의 인식 방법이 실현된다. 여기서, 기재된 "및/또는”은 양자 중의 적어도 하나를 포함하는 것을 의미하는바, 예를 들면 "A 및/또는 B"는 A, B 및 "A와 B"와 같은 세 가지 경우를 포함한다.

본 발명의 각 실시예는 모두 점진적인 방식을 통해 서술되었으며, 각 실시예들 사이의 동일 또는 유사한 부분은 서로 참조할 수 있고, 각 실시예에서는 기타 실시예와의 차이점에 중점을 두고 설명했다. 특히, 데이터 처리 디바이스의 실시예의 경우, 기본적으로 방법의 실시예와 유사하기 때문에, 상대적으로 간단히 서술했지만, 관련된 부분은 방법의 실시예의 부분 설명을 참조하면 된다.

상기에서 본 발명의 특정의 실시예를 서술했다. 기타 실시예는 첨부된 "특허 청구의 범위”의 범위 내에 있다. 몇몇의 경우, 특허 청구의 범위에 기재된 행위 또는 단계는 실시예와 다른 순서에 따라 실행될 수 있으며, 이 경우에도 여전히 기대하는 결과가 실현될 수 있다. 또한 도면에 나타낸 과정은, 기대하는 결과 얻기 위하여, 반드시 나타낸 특정 순서 또는 연속적인 순서를 필요로 하지 않는다. 몇몇의 실시 형태에 있어서, 멀티 태스크 처리 및 병렬 처리도 가능하거나, 또한 더 유리할 수도 있다.

본 발명의 보호대상(subject-matter) 및 기능 조작의 실시예는 디지털 전자 회로, 유형 컴퓨터 소프트웨어 또는 펌웨어, 본 발명에 개시되는 구성 및 그 구조적 등가물을 포함하는 컴퓨터 하드웨어 또는 이들의 하나 또는 복수의 조합으로 실현될 수 있다. 본 발명의 보호대상의 실시예는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램으로 실현될 수 있는바, 즉 유형 비 일시적 프로그램 캐리어 상에 부호화되어, 데이터 처리 장치에 의해 실행되거나, 또는 데이터 처리 장치의 조작을 제어하기 위한 컴퓨터 프로그램 명령 중의 하나 또는 복수의 모듈에 의해 실현될 수 있다. 대체적 또는 추가적으로, 프로그램 명령은 수동으로 생성되는 전파 신호 상에 부호화될 수 있는바, 예를 들면 기계에 의해 생성되는 전기신호, 광학 신호 또는 전자신호로 부호화될 수 있다. 당해 신호는 정보를 부호화하여 적절한 수신기 장치에 전송함으로써 데이터 처리 장치에 의해 실행되도록 하기 위하여 생성된다. 컴퓨터 기록 매체는 기계 판독 가능 기억 디바이스, 기계 판독 가능 기억 기판, 랜덤 액세스 메모리 디바이스 또는 직렬 액세스 메모리 디바이스 또는 이들의 하나 또는 복수의 조합일 수 있다.

본 명세서에 서술된 발명의 처리와 논리 플로우는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램을 실행하는 하나 또는 복수의 프로그램 가능한 컴퓨터에 의해 실행될 수 있으며, 입력 데이터에 기반하여 조작을 실행하여 출력을 생성함으로써 해당하는 기능을 실행한다. 상기 처리와 논리 플로우는 또한 예를 들면 FPGA(필드 프로그래머블 게이트 어레이) 또는 ASIC(전용 집적 회로)등의 전용 논리 회로에 의해 실행될 수 있으며, 또한 장치도 전용 논리 회로로 실현될 수 있다.

컴퓨터 프로그램의 실행에 적합한 컴퓨터는 예를 들면 범용 및/또는 전용 마이크로 프로세서 또는 임의의 기타 종류의 중심 처리 유닛을 포함한다. 일반적으로, 중심 처리 유닛은 판독 전용 메모리 및/또는 랜덤 액세스 메모리로부터 명령과 데이터를 수신하게 된다. 컴퓨터의 기본 컴포넌트는 명령을 실시 또는 실행하기 위한 중심 처리 유닛 및 명령과 데이터를 기억하기 위한 하나 또는 복수의 메모리 디바이스를 구비한다. 일반적으로, 컴퓨터는 자기 디스크, 자기 광학 디스크 또는 광학 디스크 등의 데이터를 기억하기 위한 하나 또는 복수의 대용량 기억 디바이스를 더 구비하거나, 또는 조작 가능하도록 당해 대 용량 기억 디바이스와 결합되어 데이터를 수신하거나 또는 데이터를 전송하거나, 또는 이 양자를 모두 포함한다. 그러나, 컴퓨터는 반드시 이러한 디바이스를 구비하는 것이 아니다. 한편, 컴퓨터는 다른 하나의 디바이스에 내장될 수 있는바, 예를 들면 휴대 전화, 개인 디지털 보조(PDA), 모바일 오디오 또는 비디오 플레이어, 게임 콘솔, 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 수신기 또는 범용 시리얼 버스(USB) 플래시 드라이브 등의 포터블 기억 디바이스에 내장될 수 있고, 이러한 디바이스는 몇몇의 예에 지나지 않는다.

컴퓨터 프로그램 명령과 데이터의 기억에 적합한 컴퓨터 판독 가능 매체는 모든 형태의 비 휘발성 메모리, 매개 및 메모리 디바이스를 구비하는바, 예를 들면 반도체 메모리 디바이스(예를 들면, EPROM, EEPROM 및 플래시 디바이스), 자기 디스크(예를 들면, 내부 하드 디스크 또는 이동 가능 디스크), 자기 광학 디스크 및 CD ROM 및 DVD-ROM디스크를 포함한다. 프로세서와 메모리는 전용 논리 회로에 의해 보완되거나 또는 전용 논리 회로에 구비될 수 있다.

본 발명은 많은 구체적인 실시의 세부 사항을 포함하지만, 이를 본 발명의 범위 또는 보호하려고 하는 범위를 한정하는 것으로 해석해서는 안되며, 주로 본 발명을 특정하는 몇몇 실시예의 특징을 서술하기 위하여 사용된다. 본 발명의 복수의 실시예 중의 일부 특징은 단일 실시예에 조합되어 실시될 수도 있다. 다른 한편, 단일 실시예 중의 각 특징은 복수의 실시예로 독립적으로 실시되거나 또는 임의의 적절한 서브 조합으로 실시될 수도 있다. 또한, 특징이 상기와 같이 특정의 조합으로 역할을 발휘하며, 또한 처음부터 상기와 같이 보호한다고 주장했지만, 보호한다고 주장한 조합 중의 하나 또는 복수의 특징은 경우에 따라 당해 조합으로부터 제외될 수도 있고, 또한 보호한다고 주장한 조합은 서브 조합 또는 서브 조합의 변형을 지향할 수 있다.

마찬가지로, 도면에서 특정 순서에 따라 조작을 나타냈지만, 이는 이러한 조작을 나타낸 특정 순서에 따라 실행하도록 요구하거나 또는 순차적으로 실행하도록 요구하거나, 또는 예시한 모든 조작이 실행됨으로써 기대하는 결과가 실현되는 것을 요구하는 것으로 이해해서는 안된다. 경우에 따라 멀티 태스크 및 병렬 처리가 더 유리할 가능성이 있다. 한편, 상기의 실시예 중의 각 종의 시스템 모듈과 컴포넌트의 분리가 모든 실시예에서 모두 이렇게 분리되지 않으면 안되는 것으로 이해해서는 안되며, 또한 서술한 프로그램 컴포넌트와 시스템은 일반적으로 함께 단일 소프트웨어 제품에 통합되거나 또는 복수의 소프트웨어 제품에 패키징될 수 있음을 이해해야 한다.

따라서, 보호대상의 특정 실시예가 이미 서술되었다. 기타 실시예는 첨부된 "특허 청구의 범위”의 범위 내에 있다. 경우에 따라 특허 청구의 범위에 기재되어 있는 동작은 기타 순서에 따라 실행될 경우에도 여전히 기대하는 결과가 실현될 수 있다. 한편, 도면에 나타낸 처리는 기대하는 결과를 실현하기 위하여, 반드시 나타낸 특정 순서 또는 순차를 필요로 하지 않는다. 일부 구현에 있어서, 멀티 태스크 및 병렬 처리가 더 유리할 가능성이 있다.

상기는 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예의 바람직한 실시예에 불과할 뿐, 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예를 한정하기 위하여 사용되는 것이 아니다. 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예의 기술적 사상과 원칙의 범위 내에서 행하여진 어떠한 수정, 등가 치환, 개량 등은 모두 본 명세서의 하나 또는 복수의 실시예가 보호하는 범위에 포함되어야 한다.

Claims

목표 대상 인식 시스템에 있어서,
제1 이미지 수집 장치, 제2 이미지 수집 장치 및 프로세서를 구비하며,
상기 제1 이미지 수집 장치는 제1 목표 영역의 이미지를 수집하고, 상기 제2 이미지 수집 장치는 제2 목표 영역의 이미지를 동기적으로 수집하며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 크고,
상기 프로세서는 상기 제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 상기 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하며,
상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상인
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제1항에 있어서,
제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며,
상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 상기 제1 목표 대상을 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하여, 대응하는 각 매핑되는 목표 대상을 얻는 것, 및
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 매핑되는 목표 대상의 위치에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제2항에 있어서,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 매핑되는 각 목표 대상의 위치에 기반하여 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 제1 목표 대상에 매핑되는 목표 대상 사이의 거리가 제1 거리 한계값 이하일 경우, 당해 제1 목표 대상과 당해 플레이어에 관련된 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제1항에 있어서,
제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상과 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며, 상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 얻는 것, 및
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제4항에 있어서,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 게임 물품에 관련된 목표 대상 사이의 거리가 제2 거리 한계값 이하일 경우, 당해 플레이어에 관련된 목표 대상과 당해 게임 물품에 관련된 목표 대상에 대응하는 제1 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴을 포함하고,
상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 얼굴 사이의 관련 관계를 확정하며,
상기 프로세서는 또한,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고,
상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며, 각 제1 목표 대상과 각 얼굴 사이의 관련 관계 및 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴과 인체를 포함하고,
상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계를 확정하며,
상기 프로세서는 또한,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고,
상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻고,
각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하고,
각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체에 관련된 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하고,
각 제1 목표 대상과 각 인체 사이의 관련 관계 및 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴과 손을 포함하고,
상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계를 확정하며,
상기 프로세서는 또한,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고,
상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 위치와 각 손의 위치에 기반하여 각 얼굴에 관련된 손을 확정하고,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보와 각 얼굴에 관련된 손에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 각각 확정하며,
각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제8항에 있어서,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 위치와 각 손의 위치에 기반하여 각 얼굴에 관련된 손을 확정하는 것은,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 하나의 얼굴의 위치와 하나의 손의 위치 사이의 거리가 제3거리 한계값 이하일 경우, 당해 얼굴과 당해 손이 관련되는 것으로 확정하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제2항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 플레이어에 관련된 목표 대상은 얼굴, 인체 및 손을 포함하고,
상기 프로세서는 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정할 때에, 각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계를 확정하며,
상기 프로세서는 또한,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보를 얻고,
상기 얼굴 키 포인트 정보에 기반하여 각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 인체의 인체 키 포인트 정보를 얻고,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 손의 손 키 포인트 정보를 얻으며,
각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하고,
각 얼굴에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 인체에 관련된 얼굴에 기반하여 각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며,
각 인체의 인체 키 포인트 정보와 각 손의 손 키 포인트 정보에 기반하여 각 손에 관련된 인체를 확정하고,
각 인체에 대응하는 플레이어의 신분 정보 및 각 손에 관련된 인체에 기반하여 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보를 확정하며,
각 제1 목표 대상과 각 손 사이의 관련 관계 및 각 손에 대응하는 플레이어의 신분 정보에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어의 신분 정보를 관련시키는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제7항 또는 제10항에 있어서,
상기 각 얼굴의 얼굴 키 포인트 정보 및 각 인체의 인체 키 포인트 정보에 기반하여 각 인체에 관련된 얼굴을 확정하는 것은,
하나의 얼굴의 얼굴 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제1 면적 한계값 이상일 경우, 당해 얼굴과 당해 인체가 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
제10항 또는 제11항에 있어서,
상기 각 인체의 인체 키 포인트 정보와 각 손의 손 키 포인트 정보에 기반하여 각 손에 관련된 인체를 확정하는 것은,
하나의 인체의 인체 키 포인트 정보와 하나의 손의 손 키 포인트 정보 사이가 소정의 조건을 충족시킬 경우, 당해 인체와 당해 손이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함하며,
상기 소정의 조건은,
하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 중첩 영역의 면적이 제2 면적 한계값 이상인 것,
하나의 인체의 인체 키 포인트가 위치하는 영역과 하나의 손의 손 키 포인트가 위치하는 영역 사이의 거리가 제4거리 한계값 이하인 것,
하나의 인체의 인체 키 포인트 정보의 제1 연결선과 하나의 손의 손 키 포인트 정보의 제2 연결선 사이의 끼인각이 끼인각 한계값 이하인 것 중의 적어도 하나를 포함하되,
상기 제1 연결선은 당해 인체의 인체 키 포인트 중의 팔꿈치 부 키 포인트와 손 부 키 포인트 사이의 연결선이며, 상기 제2 연결선은 당해 손에 대응하는 손 키 포인트 간의 연결선인
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 시스템.
목표 대상 인식 방법에 있어서,
제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식하는 것 - 상기 제1 목표 영역의 이미지는 제1 이미지 수집 장치에 의해 수집되고, 상기 제2 목표 영역의 이미지는 제2 이미지 수집 장치에 의해 수집되며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 큼 -; 및
상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것 - 상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상임 -를 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 방법.
제13항에 있어서,
제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며,
상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 상기 제1 목표 대상을 상기 제2 목표 영역의 이미지 내에 매핑하여, 대응하는 각 매핑되는 목표 대상을 얻는 것; 및
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 매핑되는 목표 대상의 위치에 기반하여 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 방법.
제14항에 있어서,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 매핑되는 각 목표 대상의 위치에 기반하여 상기 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 제1 목표 대상에 매핑되는 목표 대상 사이의 거리가 제1 거리 한계값 이하일 경우, 당해 제1 목표 대상과 당해 플레이어에 관련된 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 방법.
제13항에 있어서,
제1 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상을 포함하고, 제2 목표 대상은 게임 물품에 관련된 목표 대상과 플레이어에 관련된 목표 대상을 포함하며,
상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
상기 제1 이미지 수집 장치와 상기 제2 이미지 수집 장치 사이의 위치 관계에 기반하여 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계를 얻는 것; 및
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 방법.
제16항에 있어서,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 위치와 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 플레이어에 관련된 목표 대상의 위치 및 각 제1 목표 대상과 상기 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 게임 물품에 관련된 목표 대상의 대응 관계에 기반하여, 각 제1 목표 대상과 각 플레이어에 관련된 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하는 것은,
상기 제2 목표 영역의 이미지 내에서 플레이어에 관련된 하나의 목표 대상과 하나의 게임 물품에 관련된 목표 대상 사이의 거리가 제2 거리 한계값 이하일 경우, 당해 플레이어에 관련된 목표 대상과 당해 게임 물품에 관련된 목표 대상에 대응하는 제1 목표 대상이 관련되는 것으로 확정하는 것을 포함하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 방법.
목표 대상 인식 장치에 있어서,
제1 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제1 목표 대상을 인식하고, 제2 목표 영역의 이미지에 기반하여 각 제2 목표 대상을 인식하기 위한 인식 유닛 - 상기 제1 목표 영역의 이미지는 제1 이미지 수집 장치에 의해 수집되고, 상기 제2 목표 영역의 이미지는 제2 이미지 수집 장치에 의해 수집되며, 상기 제2 목표 영역은 상기 제1 목표 영역의 일부 또는 전부를 포함하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 해상 능력은 상기 제2 이미지 수집 장치의 해상 능력보다 높으며, 상기 제2 이미지 수집 장치의 시야는 상기 제1 이미지 수집 장치의 시야보다 큼 -; 및
상기 제1 목표 영역의 이미지 내의 각 제1 목표 대상과, 동기적으로 수집한 제2 목표 영역의 이미지 내의 각 제2 목표 대상 사이의 관련 관계를 확정하기 위한 확정 유닛 - 상기 각 제1 목표 대상은 상기 제1 목표 영역 내의 각 목표 대상이며, 상기 제2 목표 대상은 상기 제2 목표 영역 내의 각 목표 대상임 -을 구비하는
것을 특징으로 하는 목표 대상 인식 장치.
전자 디바이스에 있어서,
프로세서; 및
프로세서에 의해 실행될 수 있는 명령을 기억하기 위한 메모리를 구비하되,
상기 프로세서는 상기 메모리에 기억되어 있는 명령을 호출함으로써, 제13항 내지 제17항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행하도록 구성되는
것을 특징으로 하는 전자 디바이스.
컴퓨터 프로그램 명령이 기억되어 있는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 있어서,
상기 컴퓨터 프로그램 명령이 프로세서에 의해 실행될 때에, 제13항 내지 제17항 중 어느 한 항에 기재된 방법이 실현되는
것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.