KR20210086836A - 텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 모바일 기기 등과 같이 다양한 이미지가 저장되는 디바이스에서, 저장된 각각의 개별 이미지에 포함된 텍스트에 대한 정보 및 이미지 객체에 대한 정보를 해당 이미지에 키워드 형태의 텍스트 데이터로 태깅(tagging)하여 데이터베이스에 저장함으로써, 디바이스에 저장된 다양한 이미지들을 이미지 태그에 포함된 키워드를 기준으로 용이하게 분류할 수 있는 동시에, 검색어의 텍스트 입력을 통해 관련 이미지를 쉽게 찾아낼 수 있도록 지원하는 텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법에 관한 것이다.

Description

텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법{Image data processing method for searching images by text}
본 발명은 텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 모바일 기기 등과 같이 다양한 이미지가 저장되는 디바이스에서, 저장된 각각의 개별 이미지에 포함된 텍스트에 대한 정보 및 이미지 객체에 대한 정보를 해당 이미지에 키워드 형태의 텍스트 데이터로 태깅(tagging)하여 데이터베이스에 저장함으로써, 디바이스에 저장된 다양한 이미지들을 이미지 태그에 포함된 키워드를 기준으로 용이하게 분류할 수 있는 동시에, 검색어의 텍스트 입력을 통해 관련 이미지를 쉽게 찾아낼 수 있도록 지원하는 텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법에 관한 것이다.
최근에는 모바일 기기와 같은 개인용 디바이스의 사용이 급증함에 따라, 넘쳐나는 정보 사이에서 문서보다는 사진 촬영 혹은 스크린샷 생성 등 자신에게 필요한 정보를 이미지 형태로 수집/보관하는 경우가 많다.
또한, 개인용 디바이스에 탑재된 카메라의 기능이 고도화되면서 개인용 디바이스의 사용자들이 이미지 형태로 관리하는 정보들의 양 역시 점차 방대해지고 있으며, 이에 따라, 디바이스에 저장된 이미지를 효과적으로 분류하고, 검색하는 기술이 절실한 실정이다.
이러한 문제점을 해결하기 위하여, 최근에는 한국등록특허 제 10-2013329호에서와 같이, 광학식 문자 판독기를 이용한 데이터 처리 방법 등이 제안되고 있다.
상기 선행기술은 OCR(광학식 문자 판독기, Optical Character Reader) 기능을 가진 사용자 디바이스로부터 이미지 파일에 포함된 텍스트 정보를 인식하고, 이를 추출하여 매핑 테이블을 구성함으로써, 디바이스에 저장되어 있는 이미지를 검색하고자 하는 사용자가 텍스트를 기반으로 이미지를 찾아낼 수 있도록 한다.
그러나, 상기 선행기술을 통해 제공되는 데이터 처리 방법은 단순히 OCR 기능을 이용하여 이미지에 포함된 텍스트를 추출하여, 추출된 텍스트를 이미지 파일과 매칭하여 매핑 테이블에 저장함으로써, 사용자가 텍스트 내용의 입력을 통해 관련 이미지 파일을 검색할 수 있도록 제공하고 있을 뿐, 이미지 객체 자체에 대한 검색이 지원되지 않아, 별도의 텍스트가 포함되지 않은 이미지를 검색할 수 있는 방법이 전혀 없어, 사용자가 디바이스 안에 저장된 방대한 양의 이미지들 가운데에서 필요한 이미지를 검색하고자 할 시에, 여전히 불편함이 남아있다.
1. 한국등록특허 제 10-2013329호(등록일 : 2019. 08. 16) "광학식 문자 판독기를 이용한 데이터 처리 방법 및 장치"
본 발명은 상술된 종래기술의 한계를 극복하기 위한 것으로서, 모바일 기기 등과 같이 다양한 이미지가 저장되는 디바이스에서, 저장된 각각의 개별 이미지에 포함된 텍스트에 대한 정보 및 이미지 객체에 대한 정보를 해당 이미지에 태깅(tagging)하여 키워드 형태의 텍스트 데이터를 데이터베이스에 저장함으로써, 디바이스에 저장된 다양한 이미지들을 이미지 태그에 포함된 키워드를 기준으로 용이하게 분류할 수 있는 동시에, 검색어의 텍스트 입력을 통해 관련 이미지를 쉽게 찾아낼 수 있도록 지원하는 텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 효과적으로 개선하기 위한 것으로서, 메모리 또는 데이터베이스에 저장되는 이미지 데이터를 처리하는 방법에 있어서, 저장될 이미지 파일을 입력받는 단계; 입력받은 이미지 파일에서 텍스트 영역을 분리하는 단계; 분리된 텍스트 영역에서 텍스트 정보를 추출하는 단계; 입력받은 이미지 파일에서 이미지 객체 영역을 분리하는 단계; 분리된 이미지 객체 영역으로부터 이미지 객체 정보를 추출하는 단계; 상기 텍스트 정보를 추출하는 단계에서 추출된 텍스트 정보와 이미지 객체 정보를 추출하는 단계에서 추출된 이미지 객체 정보로부터 키워드 형태의 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그를 생성하는 단계; 및 상기 생성된 이미지 태그를 상기 이미지 파일과 매칭하여 저장하는 단계; 를 포함하여 구성되어, 텍스트 데이터로 이루어지는 상기 이미지 태그를 이용하여 저장되는 이미지 파일의 분류 및 텍스트 입력을 통한 이미지 검색을 지원하는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법을 제공한다.
본 발명에 따른 텍스트 기반 이미지 검색을 위한 이미지 데이터 처리 방법은 사용자의 디바이스에 저장된 이미지로부터 OCR 기술을 통해 이미지에 포함된 텍스트를 추출하여, 사용자가 이를 활용할 수 있도록 제공한다.
또한, 본 발명은 딥러닝 기술을 통해 이미지로부터 추출되는 정보를 획득하여 사용자에게 제공하며, 획득한 정보를 이미지에 캡셔닝하여 사용자가 해당 이미지에 대한 정보를 직관적으로 인식할 수 있도록 한다.
나아가, 이렇게 획득한 정보들을 바탕으로 이미지 태그를 생성하고, 이미지와 매칭하여, 사용자가 디바이스에 저장된 이미지를 키워드로 검색할 수 있도록 함으로써, 이미지에 대한 접근성을 제고할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 데이터를 처리하기 위한 방법을 보여주는 순서도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 이미지에 포함된 텍스트 영역과 이미지 객체 영역을 예시적으로 보여주는 도면.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전체 이미지에 포함된 이미지 객체 영역을 예시적으로 보여주는 도면.
이하, 본 발명의 실시예에 대하여 상세히 설명하지만, 본 발명은 그 요지를 이탈하지 않는 한 이하의 실시예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지 데이터를 처리하기 위한 방법을 보여주는 순서도이다.
도 1에 도시된 데이터 처리 흐름을 순차적으로 살펴보면, 먼저 스마트폰 등의 디바이스를 기반으로 하는 전용 애플리케이션을 통해 디바이스에 저장된 이미지를 입력하여, 애플리케이션이 이미지를 인식한다(S100).
애플리케이션은, 이미지가 입력되면 이미지의 인식률을 높이기 위해 이미지 전처리 과정을 수행한다(S110).
이때, 이미지 전처리에는 도트 노이즈(dot noise), 이미지의 기울어짐 및 스큐(skew) 등에 대한 보정이 포함될 수 있다.
또한, 이미지 전처리 단계(S110)에서, 애플리케이션은 OCR을 통해 이미지를 읽어들여, 이미지에 텍스트가 포함되어 있는 경우, 텍스트가 포함된 영역을 텍스트 영역으로 구분하여 인식하되, 텍스트가 포함되지 않은 영역은 이미지 객체 영역으로 구분하여 인식한다.
이어서 애플리케이션은 이미지에 텍스트 영역이 존재하는 경우, 이미지로부터 텍스트 영역을 분리하고(S120), OCR을 적용하여 분리된 텍스트 영역으로부터 영문, 한글, 숫자, 기호 등을 포함하는 텍스트 정보를 추출하며(S130), 추출된 텍스트 정보를 바탕으로 키워드 형태의 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그를 생성한다(S140).
한편, 애플리케이션은 이미지 전처리 단계(S110)가 이루어지면, 이미지로부터 이미지 객체 영역을 분리하며(S160), 해당 영역으로부터 이미지 객체 영역을 대표하는 이미지 객체 정보를 추출한다(S170).
이어서, 애플리케이션은 추출된 이미지 객체 정보를 바탕으로, 역시 키워드 형태의 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그를 생성한다(S140).
즉, 입력된 각각의 개별 이미지들에 대해 해당 이미지에 포함된 텍스트 영역으로부터 추출된 텍스트 정보와, 이미지 객체 영역으로부터 추출된 이미지 객체 정보를 통해 각각 얻어진 키워드 형태의 텍스트 데이터들을 종합하여, 해당 이미지에 대한 이미지 태그를 생성하게 된다.
이미지 태그가 생성되면, 애플리케이션은 이미지 파일과 이미지 태그를 매칭하고, 매칭된 정보를 담고있는 매칭 데이터를 생성하여 디바이스를 구성하는 데이터베이스에 저장한다(S150).
위와 같은 방법을 통해, 사용자는 문자열을 바탕으로 하는 키워드를 활용하여, 매칭 데이터로부터 해당 키워드와 매칭되는 이미지 파일 정보를 추출함으로써, 디바이스에 저장된 이미지를 용이하게 검색하거나, 분류할 수 있다
한편, 상기 이미지 객체 정보는 전체 이미지로부터 이미지 객체가 있는 부분을 분리하고, 그로부터 이미지 객체가 담고있는 정보를 추출함으로써 생성된다.
이와 같은 이미지 객체 정보의 추출은, 딥러닝을 기반으로 하는 다양한 생활 이미지들에 대한 학습데이터에 기반한 반복학습을 통해 이미지에 대한 정보를 키워드 형태의 텍스트로 제공하는 인공지능을 통해 이루어진다.
이때, 이와 같은 이미지 객체 정보의 추출은 사용자의 디바이스에 탑재된 내장 CPU 또는 사용자의 디바이스와 유·무선통신망으로 연결된 서비스 지원 서버에 탑재된 인공지능을 통해 이루어질 수 있다.
또한, 해당 이미지에 포함된 텍스트 영역에서 텍스트 정보를 추출함에 있어서도, OCR을 통해 추출된 텍스트 정보를 바탕으로 키워드 형태의 텍스트 데이터를 추출할 수 있음은 물론이다.
이에 따라, 본 발명에서는 이미지에 포함된 텍스트 정보 뿐만 아니라, 이미지에 포함된 각각의 개별 이미지 객체들에 대한 정보를 기반으로 키워드 형태로 저장된 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그를 활용하여, 사용자가 디바이스에 저장된 방대한 양의 이미지로부터 필요한 이미지를 쉽게 찾아내고, 키워드 순으로 정렬하거나 분류하는 등의 데이터 처리를 할 수 있도록 지원한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 전체 이미지에 포함된 텍스트 영역과 이미지 객체 영역을 예시적으로 보여주는 도면이다.
애플리케이션에 이미지가 입력되면, 애플리케이션은 도 2에 도시된 바와 같이, 전체 이미지 영역(100)을 인식하고, 텍스트 영역(110)과 이미지 객체 영역(120a)을 구분한다.
이미지에 포함된 텍스트 영역(110)으로부터 텍스트 정보를 추출하기 위해 OCR이 이용될 수 있으며, 각각의 텍스트 영역(110a, 110b)으로부터 "주말에는 더 행복하기로 했다", "내 시간을 온전히 누리는 법" 및 "The weekend effect" 의 텍스트 정보가 추출되고, 이렇게 추출된 텍스트 정보로부터 "주말", "행복", "시간", "Weekend", "Effect" 등과 같은 키워드 형태의 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그가 얻어질 수 있다.
또한, 애플리케이션은 이미지 객체 영역으로 인식된 이미지 객체 영역(120a)으로부터, 다양한 생활 이미지들에 대한 학습데이터에 기반한 딥러닝 방식의 인공지능 분석을 통해 역시 "여자", "소녀", "수박" 등과 같은 키워드 형태의 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그를 생성한다.
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 전체 이미지에 포함된 이미지 객체 영역을 예시적으로 보여주는 도면이다.
도 3은 테이블 위에 놓여진 노트북, 마우스, 휴대폰, 이어폰, 키보드 등을 촬영한 사진을 나타낸 것으로서, 여기에서도 마찬가지로 입력된 이미지는 전체 이미지 영역(100), 복수의 이미지 객체 영역(120b, 120c, 120d, 120e, 120f)으로 구분되며, 인공지능을 통해 각각의 이미지 객체 영역(120)으로부터 "노트북", "마우스", "휴대폰", "이어폰", "키보드" 등의 이미지 객체 정보가 추출되고, 이를 통해 키워드 형태의 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그가 얻어질 수 있다.
상술한 방법에 따라, 저장된 이미지로부터 텍스트 정보와 이미지 객체 정보가 모두 추출되고, 이에 근거하여 각각의 개별 이미지들에 대한 이미지 태그가 생성되면, 애플리케이션은 이미지 파일과 이미지 태그를 매칭하고, 매칭된 정보를 담고있는 매칭 데이터를 생성하여 데이터베이스에 저장함으로써, 사용자의 디바이스에 저장된 이미지 파일이 이미지 태그에 포함된 다수의 키워드들을 통해 식별될 수 있도록 한다.
위와 같은 방법을 통해, 사용자가 디바이스에 저장된 이미지를 검색하고자 하는 경우, 텍스트 형태의 관련 키워드를 입력하면, 매칭 데이터로부터 해당 키워드가 포함된 이미지 태그를 검색하고, 해당 이미지 태그와 매칭된 이미지 파일을 사용자에게 제공한다.
이때, 제공되는 이미지 파일에는 이미지와 매칭되어 있는 이미지 태그가 이미지 캡셔닝되어 이미지 파일과 함께 사용자의 디바이스에 표시될 수 있다.
이에 따라, 사용자가 키워드를 입력하여 사용자의 디바이스 화면에 해당 키워드를 포함하는 이미지가 표시되는 경우, 매칭된 이미지 태그가 이미지 캡셔닝을 통해 이미지와 함께 표시되도록 함으로써, 사용자에게 이미지에 대한 다양한 정보를 제공할 수 있다.
이를 통해, 사용자가 필요한 이미지를 찾기 위해 모바일 기기에 저장된 이미지를 일일이 확인하여야 하는 불편함을 덜 수 있으며, 찾고자 하는 이미지와 연관성이 있는 키워드를 입력함으로써, 검색 편의성 및 정보 활용도를 제고할 수 있다.
또한, 검색된 이미지와 함께 이미지 캡셔닝된 문자열, 키워드를 표시함으로써, 사용자가 연관된 이미지를 쉽게 인식하고, 검색이 정확하게 이루어졌는지 신속하게 확인할 수 있도록 한다.
또한, 사용자는 태그된 키워드를 기준으로 이미지를 정렬하거나 분류할 수 있으며, 이때, 이미지의 정렬에는 가나다 순, 알파벳 순 혹은 번호 순 등으로 이미지를 정렬하거나, 그 역순으로 정렬하도록 할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백하다 할 것이다.
100 : 전체 이미지 영역 110a,b : 텍스트 영역
120a,b,c,d,e,f :이미지 객체 영역

Claims (5)

  1. 메모리 또는 데이터베이스에 저장되는 이미지 데이터를 처리하는 방법에 있어서,
    저장될 이미지 파일을 입력받는 단계;
    입력받은 이미지 파일에서 텍스트 영역을 분리하는 단계;
    분리된 텍스트 영역에서 텍스트 정보를 추출하는 단계;
    입력받은 이미지 파일에서 이미지 객체 영역을 분리하는 단계;
    분리된 이미지 객체 영역으로부터 이미지 객체 정보를 추출하는 단계;
    상기 텍스트 정보를 추출하는 단계에서 추출된 텍스트 정보와 이미지 객체 정보를 추출하는 단계에서 추출된 이미지 객체 정보로부터 키워드 형태의 텍스트 데이터로 이루어지는 이미지 태그를 생성하는 단계; 및
    상기 생성된 이미지 태그를 상기 이미지 파일과 매칭하여 저장하는 단계;
    를 포함하여 구성되어,
    텍스트 데이터로 이루어지는 상기 이미지 태그를 이용하여 저장되는 이미지 파일의 분류 및 텍스트 입력을 통한 이미지 검색을 지원하는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 분리된 텍스트 영역에서 텍스트 정보를 추출하는 단계에서는,
    광학 문자 판독(OCR) 기능을 통해 텍스트 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 분리된 이미지 객체 영역으로부터 이미지 객체 정보를 추출하는 단계에서는,
    생활 이미지들에 대한 학습데이터에 기반한 딥러닝 방식의 인공지능 분석을 통해 각각의 이미지 객체들에 대한 이미지 객체 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 저장될 이미지 파일을 입력받은 이후에,
    입력받은 이미지 파일에 대한 전처리 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 전처리 과정에서는,
    도트 노이즈(dot noise), 이미지의 기울어짐 및 스큐(skew)에 대한 보정이 이루어지는 것을 특징으로 하는 이미지 데이터 처리 방법.
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