KR20210124514A

KR20210124514A - 이미지들의 결함 분석

Info

Publication number: KR20210124514A
Application number: KR1020217031386A
Authority: KR
Inventors: 데인 글래스고; 데이비드 에라미안; 샌디 갓시; 저스틴 반윈클
Original assignee: 이베이 인크.
Priority date: 2015-12-31
Filing date: 2016-12-19
Publication date: 2021-10-14
Also published as: CN115760289A; KR20180088698A; US11100550B2; EP3398152A1; US11756092B2; US10319014B2; US20210342908A1; WO2017116809A1; KR20200105985A; KR102606195B1; US20190259075A1; CN108431856B; US20170193594A1; CN108431856A; US20230368260A1; EP3398152A4; KR102154913B1

Abstract

온라인 마켓플레이스에서의 이미지에 결함 강조를 제공하기 위한 시스템들 및 방법들이 개시된다. 일부 실시예들에서, 방법은 온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 리스팅되는 물품의 이미지 및 판매를 위해 리스팅되는 물품에 관련된 텍스트를, 인터넷을 통해 판매자로부터, 온라인 마켓플레이스에서 수신하는 단계를 포함할 수 있다. 본 방법은 또한 판매를 위해 리스팅되는 물품에 관련된 텍스트 또는 물품의 이미지에 기초하여 물품이 결함을 포함한다고 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 본 방법은 또한 이미지에 대한 결함 강조를 생성하는 단계와 이미지 및 이미지에 대한 결함 강조를 포함하는 물품에 대한 온라인 마켓플레이스에서의 리스팅을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

이미지들의 결함 분석{FLAW ANALYSIS OF IMAGES}

관련 출원들의 상호 참조

본 출원은 2015년 12월 31일에 출원된, 발명의 명칭이 FLAW ANALYSIS OF IMAGES인 미국 실용 특허 출원 제14/986,486호 - 본 명세서에 그 전체가 원용됨 - 에 대한 우선권 및 그의 이익을 주장한다.

기술분야

본 개시내용은 일반적으로 이미지들의 결함 분석에 관한 것이다.

전자상거래가 보편화되었다. 오프라인 시설(brick and mortar establishment)들 외에도, 소비자들은 자신의 컴퓨터 및/또는 모바일 디바이스를 통해 전자상거래 소매점들로부터 상품들 및 서비스들을 구매할 수 있다. 전자상거래는 단점들을 갖는다. 일부 경우들에서, 소비자들은 판매원과 직접 거래할 수 없으며, 이는 잠재적 거래 또는 구매에 대한 신뢰 레벨을 떨어뜨릴 수 있다. 구매자들과 판매자들 간의 거리와 판매자들의 익명성은 구매자가 구매 이후에 제품 또는 서비스에 관련된 문제들을 해결할 수 있는 능력을 제한할 수 있으며, 이는 또한 참여(engagement)에 대한 신뢰를 떨어뜨릴 수 있다.

판매자가 상품들 및 서비스들이 판매를 위해 리스팅되는 온라인 마켓플레이스와 연관되어 있지 않을 때 이 문제들 중 다수가 악화될 수 있다. 예를 들어, 일부 온라인 마켓플레이스들에서, 판매자들은 온라인 마켓플레이스를 통해 판매(또는 경매)하기 위한 물품들을 리스팅할 수 있으며 온라인 마켓플레이스에 의해 이 서비스에 대한 요금을 청구받을 수 있다. 일단 구매자가 상품들 또는 서비스들을 구매하면, 판매자는 상품들 또는 서비스들을 배달할 수 있다. 구매자와 판매자 간의 이러한 거리를 둔 관계(arm's length relationship)로 인해 구매자는 온라인 마켓플레이스에서 그리고/또는 전자상거래에서 판매자를 더욱 불신하게 될 수 있다. 판매자의 신뢰성을 보여주는 전자상거래 도구들 및/또는 자원들을 제공하는 것은 거래가 완료될 수 있는 가능성을 증가시킬 수 있다.

본 개시내용의 이들 및 다른 특징들, 양태들, 및 장점들은 첨부 도면을 참조하여 이하의 상세한 설명을 읽을 때 보다 잘 이해된다.
도 1은 일부 실시예들에 따른, 사용자가 전자상거래 웹사이트와 상호작용할 수 있는 예시적인 아키텍처를 예시하고 있다.
도 2는 일부 실시예들에 따른, 서버의 일부 컴포넌트들의 블록 다이어그램을 예시하고 있다.
도 3은 일부 실시예들에 따른, 물품을 온라인 마켓플레이스에 리스팅하기 위한 예시적인 프로세스의 플로차트이다.
도 4는 일부 실시예들에 따른, 결함 분석, 결함 제시, 및 결함 분석에 기초한 랭킹을 제공하는 예시적인 프로세스의 플로차트이다.
도 5a, 도 5b, 도 5c, 및 도 5d는 일부 실시예들에 따른, 결함 마킹 및/또는 결함 제시를 위한 사용자 인터페이스의 예들을 예시하고 있다.
도 6은 일부 실시예들에 따른, 디지털 디스플레이를 포함하는 물품에 대한 결함 분석을 수행하기 위한 프로세스의 플로차트이다.

온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 리스팅되는 물품이 결함이 있는지를 결정하기 위한 시스템들 및 방법들이 개시된다. 일부 실시예들에서, 방법은 온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 리스팅되는 물품의 이미지를 온라인 마켓플레이스에서 수신하고; 판매자가 물품이 하나 이상의 결함을 갖는지를 표시하는 것을 가능하게 하는 사용자 인터페이스를 판매자에게 제공하며; 하나 이상의 디지털 결함 강조 도구(digital flaw accentuation tool)를 제1 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 제공하고; 사용자와 결함 강조 도구 간의 상호작용에 기초하는 이미지에 대한 결함 강조를 사용자 인터페이스를 통해 수신하며; 이미지 및 이미지에 대한 결함 강조의 적용을 포함하는 물품에 대한 온라인 마켓플레이스에서의 리스팅을 생성할 수 있다.

이 예시적인 실시예들은 본 개시내용을 제한 또는 한정하기 위해서가 아니라, 그의 이해를 돕기 위한 예들을 제공하기 위해 언급되어 있다. 부가 실시예들이 상세한 설명에서 논의되고, 추가 설명이 거기에서 제공된다. 다양한 실시예들 중 하나 이상에 의해 제공되는 장점들은 본 명세서를 검토하는 것에 의해 또는 제시된 하나 이상의 실시예를 실시하는 것에 의해 추가로 이해될 수 있다.

온라인 마켓플레이스에 물품 리스팅의 일부로서 제공된 이미지들에 대한 결함 분석을 수행하기 위한 시스템들 및 방법들이 개시되어 있다. 일부 실시예들에서, 판매자에 의해 제공된 하나 이상의 이미지 내의 결함의 강조들 또는 확인(identification)을 포함하는 제시가 잠재적 구매자에게 행해질 수 있다. 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석 및 명시적 결함 분석 둘 다를 포함할 수 있는 결함 분석이 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 결함 분석의 결과들이 물품 리스팅을 위해 랭킹 시스템의 일부로서 사용될 수 있으며 그리고/또는 판매자들의 물품들에서의 결함들을 보고하지 않는 판매자들에게 불이익을 주는 데 사용될 수 있다.

일부 실시예들은 판매자가 판매를 위해 리스팅된 물품의 결함들을 공개(disclose) 및/또는 제시할 기회들을 제공하는 것에 의해 구매자 만족도를 증가시키고 그리고/또는 판매자 신뢰도를 증가시키는 데 사용될 수 있다. 그에 부가하여, 일부 실시예들은 잠재적으로 신뢰성을 증가시키기도 하고 전환(conversion)을 증가시키기도 하기 위해 잠재적 판매자들에게 결함들을 확인해주고 그리고/또는 제시하도록 판매자들에게 동기부여하기 위해 온라인 마켓플레이스에 유용할 수 있다. 이러한 실시예들은 전자상거래 및/또는 온라인 마켓플레이스들이 많은 난제들을 극복하는 데 도움을 줄 수 있다.

결함은, 예를 들어, 스크래치, 이 빠짐(chip), 움푹 들어감(dent), 구김살(fold), 균열(crack), 침수 손상(water damage), 얼룩, 이 빠짐, 구부러짐(bend), 변색, 색바램(fading), 구멍, 잉크 자국, 가우지(gouge) 등을 포함할 수 있다. 결함은, 물품을 새것이라고 볼 수 없게 만드는 또는 물품을 사용자가 새것이 아니라고 인식하게 될 상태로 되게 하는, 물품에 대한 임의의 손상일 수 있다.

판매자들이 중고 물품들을 판매할 수 있는 온라인 마켓플레이스들에서, 온라인 마켓플레이스의 진실성(integrity)은 구매자가 판매자와 가질 수 있는 신뢰 레벨에 적어도 부분적으로 의존할 수 있다. 예를 들어, 판매자가 판매를 위해 리스팅된 물품에 관해 솔직할수록, 구매자가 판매자를 더 많이 신뢰할 수 있으며, 이로부터 구매자가 판매자로부터 물품을 구매할 가능성이 보다 많아질 수 있다. 판매를 위해 리스팅되는 물품의 결함들에 대한 솔직하고 정직한 설명을 제공하는 판매자들은 그렇지 않은 판매자들보다 신뢰될 가능성이 더 많다. 이 문서에서 논의되는 바와 같은 결함 분석 및/또는 제시는 구매자들과 판매자들 간의 신뢰를 증가시키는 길(avenue)을 제공할 수 있고, 이 결과 구매자와 판매자들 간의 판매율(rate of sales)이 보다 높아질 수 있다.

도 1은 사용자(판매자 또는 구매자 중 어느 하나 또는 둘 다)가 전자상거래 웹사이트와 상호작용할 수 있는 예시적인 아키텍처(100)를 예시하고 있다. 사용자는, 예를 들어, 모바일 디바이스(105) 또는 컴퓨터(110)를 포함할 수 있는 사용자 디바이스를 사용하여, 전자상거래 웹사이트에 액세스할 수 있다. 사용자 디바이스는, 예를 들어, 스마트폰, 태블릿, 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 스마트 시계, 또는 이들의 어떤 조합을 포함할 수 있다. 사용자 디바이스는 유선 또는 무선 연결 중 어느 하나를 통해 네트워크(115)에 결합 또는 연결될 수 있다.

전자상거래 웹사이트는, 지역적으로(locally) 또는 광역적으로(broadly) 분산된 하나 이상의 서버를 포함할 수 있는, 서버(120)에 의해 호스팅 또는 유지될 수 있다. 일부 실시예들에서, 서버(120)는 다양한 위치들에 위치되고 네트워크를 통해 연결된 복수의 서버를 포함할 수 있는 클라우드 기반 서버 시스템일 수 있다. 서버(120)에 의해 호스팅되는 웹사이트는 사용자에 의해 구매될 수 있는 물품들의 하나 이상의 표현을 물품 리스팅으로서 제공할 수 있다. 웹사이트에서 물품 리스팅을 제공하기 위해 이 물품들의 이미지들은 물론 이 물품들을 설명하는 텍스트가 네트워크(115)를 통해 사용자 디바이스로 송신될 수 있다. 사용자들은 사용자 디바이스들 상의 웹 브라우저, 애플리케이션, 또는 앱을 사용하여 이미지들 및 텍스트를 볼 수 있다. 웹사이트는 사용자가 마켓플레이스에 물품 리스팅들로서 리스팅된 물품들을 쇼핑하고 구매할 수 있는 마켓플레이스를 제공할 수 있다.

네트워크(115)는 디바이스들 간에 통신을 송신 및 수신하도록 구성된 임의의 네트워크 또는 네트워크들의 구성일 수 있다. 일부 실시예들에서, 네트워크(115)는 종래 유형의 네트워크인 유선 또는 무선 네트워크를 포함할 수 있으며, 수많은 상이한 구성들을 가질 수 있다. 게다가, 네트워크(115)는 LAN(local area network), WAN(wide area network)(예컨대, 인터넷), 또는 다른 상호연결된 데이터 경로들 - 이들을 통해 다수의 디바이스 및/또는 엔티티가 통신할 수 있음 - 을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 네트워크(115)는 피어-투-피어 네트워크를 포함할 수 있다. 네트워크(115)는 또한 각종의 상이한 통신 프로토콜들로 데이터를 송신하기 위한 통신 네트워크의 부분들에 결합될 수 있거나 그 부분들을 포함할 수 있다. 일부 구현들에서, 네트워크(115)는 SMS(short message service), MMS(multimedia messaging service), HTTP(hypertext transfer protocol), 직접 데이터 연결(direct data connection), WAP(wireless application protocol), 이메일 등을 통하는 것을 비롯하여 통신 및/또는 데이터를 송신 및 수신하기 위한 Bluetooth® 통신 네트워크들 또는 셀룰러 통신 네트워크를 포함한다. 네트워크(115)는 3G(third-generation), 4G(fourth-generation), LTE(long-term evolution), LTE-A(long-term evolution advanced), VoLTE(Voice-over-LTE) 또는 임의의 다른 모바일 데이터 네트워크 또는 모바일 데이터 네트워크들의 조합을 포함할 수 있는 모바일 데이터 네트워크를 또한 포함할 수 있다. 게다가, 네트워크(115)는 하나 이상의 IEEE 802.11 무선 네트워크를 포함할 수 있다.

서버(120)는 물품 리스팅에 대한 정보를 저장할 수 있다. 이 정보는, 예를 들어, 물품 리스팅에 판매를 위해 리스팅된 물품을 설명하는 텍스트, 물품 리스팅에 판매를 위해 리스팅된 물품의 하나 이상의 이미지, 물품을 구매하기 위해 선택될 수 있는 링크들 또는 버튼들 등을 포함할 수 있다. 서버(120)는 또한 판매를 위해 리스팅되거나 마켓플레이스에 판매를 위해 이전에 리스팅된 물품들 전부에 관한 정보를 포함하는 데이터베이스를 포함할 수 있다. 데이터베이스는 하나의 물품, 물품의 유형, 또는 물품의 카테고리가 물품이 아마도 가질 수 있는 결함들 및/또는 결함들의 유형을 아마도 가지게 될 가능성에 관한 통계 데이터를 포함할 수 있다.

도 2는 본 명세서에 기술된 일부 실시예들에 따른, 서버(120)의 일부 컴포넌트들의 블록 다이어그램을 예시하고 있다. 서버(120)는 본 명세서에 기술된 적어도 하나의 실시예에 따라 준비(arrange)될 수 있다. 서버(120)는 컴퓨팅 시스템(205) 및 데이터베이스(230)를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 시스템(205)는 통신 인터페이스(210), 프로세서(215), 메모리(220), 및 데이터 스토리지(225)를 포함할 수 있다. 통신 인터페이스(210), 프로세서(215), 메모리(220), 및 데이터 스토리지(225) 중 하나 이상이 통신가능하게 결합될 수 있다.

일부 실시예들에서, 도 1의 네트워크(115) 및/또는 모바일 디바이스(105)와 통신하기 위해 컴퓨팅 시스템(205)에 의해 통신 인터페이스(210)가 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 인터페이스(210)는 임의의 통신 프로토콜, 인터페이스, 표준 등을 사용하여 네트워크(115) 및/또는 모바일 디바이스(105)와 통신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 통신 인터페이스(210)는 유선 또는 무선 연결을 사용하여 네트워크(115) 및/또는 모바일 디바이스(105)와 통신할 수 있다.

일부 실시예들에서, 프로세서(215)는 다양한 컴퓨터 하드웨어 또는 소프트웨어 모듈들을 포함하는 임의의 적당한 특수 목적 또는 범용 컴퓨터, 컴퓨팅 엔티티, 또는 처리 디바이스를 포함할 수 있으며, 임의의 적용가능한 컴퓨터 판독가능 저장 매체 상에 저장된 명령어들을 실행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(215)는, 프로그램 명령어들을 해석 및/또는 실행하며 그리고/또는 데이터를 처리하도록 구성된, 마이크로프로세서, 마이크로컨트롤러, DSP(digital signal processor), ASIC(application-specific integrated circuit), FPGA(Field-Programmable Gate Array), 또는 임의의 다른 디지털 또는 아날로그 회로부를 포함할 수 있다. 비록 도 2에 단일 프로세서로서 예시되어 있지만, 프로세서(215)가 본 명세서에 기술된 임의의 수의 동작을 개별적으로 또는 집합적으로 수행하도록 구성된 임의의 수의 프로세서를 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 그에 부가하여, 프로세서들 중 하나 이상이, 상이한 서버들과 같은, 하나 이상의 상이한 전자 디바이스 상에 존재할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서(215)는 메모리(220), 데이터 스토리지(225), 또는 메모리(220) 및 데이터 스토리지(225)에 저장된 프로그램 명령어들을 해석 및/또는 실행하고 그리고/또는 데이터를 처리할 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세서(215)는 데이터 스토리지(225) 및/또는 데이터베이스(230)로부터 프로그램 명령어들을 페치하고 프로그램 명령어들을 메모리(220)에 로딩(load)할 수 있다. 프로그램 명령어들이 메모리(220)에 로딩된 후에, 프로세서(215)는 프로그램 명령어들을 실행할 수 있다.

일부 실시예들에서, 메모리(220) 및 데이터 스토리지(225)는 컴퓨터 실행가능 명령어들 또는 데이터 구조들을 담고 있거나 저장하기 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 프로세서(215)와 같은, 범용 또는 특수 목적 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능 매체일 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM(Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory) 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들(예컨대, 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들), 또는 원하는 프로그램 코드를 컴퓨터 실행가능 명령어들 또는 데이터 구조들의 형태로 담고 있거나 저장하는 데 사용될 수 있고 범용 또는 특수 목적 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 저장 매체를 비롯한 유형적(tangible) 또는 비일시적(non-transitory) 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 상기한 것들의 조합들이 또한 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 범주 내에 포함될 수 있다. 컴퓨터 실행가능 명령어들은, 예를 들어, 프로세서(215)로 하여금 일정 동작 또는 동작들의 그룹을 수행하게 하도록 구성된 명령어들 및 데이터를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 데이터베이스(230)는 컴퓨팅 시스템(205)과 통신가능하게 결합될 수 있다. 데이터베이스(230)는, 예를 들어, 일련 번호 데이터베이스(235), 가격 데이터베이스(240), 사용자 프로파일 데이터베이스(250), 리스팅 데이터베이스(255), 리스팅 데이터베이스(255), 이미지 결함 데이터베이스(260), 필터 데이터베이스(270), 및 결함 프로파일 데이터베이스(265)와 같은 하나 이상의 다른 데이터베이스를 포함할 수 있다. 데이터베이스(230)는 또한, 프로세서(215)에 의해 실행될 때, 컴퓨팅 시스템(205)으로 하여금 모바일 디바이스(105)로부터 수신된 메타데이터에 기초하여 모바일 디바이스(105)에 대한 리스팅을 생성할 수 있는 동작들을 수행하게 할 수 있는 다수의 모듈을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 데이터베이스(230)는 컴퓨터 실행가능 명령어들 또는 데이터 구조들을 담고 있거나 저장하기 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 프로세서(215)와 같은, 범용 또는 특수 목적 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 이용가능 매체일 수 있다. 제한이 아닌 예로서, 이러한 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 RAM(Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory) 또는 다른 광학 디스크 스토리지, 자기 디스크 스토리지 또는 다른 자기 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들(예컨대, 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들), 또는 원하는 프로그램 코드를 컴퓨터 실행가능 명령어들 또는 데이터 구조들의 형태로 담고 있거나 저장하는 데 사용될 수 있고 범용 또는 특수 목적 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 저장 매체를 비롯한 유형적 또는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 상기한 것들의 조합들이 또한 컴퓨터 판독가능 저장 매체의 범주 내에 포함될 수 있다. 컴퓨터 실행가능 명령어들은, 예를 들어, 프로세서(215)로 하여금 일정 동작 또는 동작들의 그룹을 수행하게 하도록 구성된 명령어들 및 데이터를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 사용자 프로파일 데이터베이스(250)는, 도 1의 서버(120)와 같은, 서버와 상호작용하는 다양한 사용자들에 관련된 정보를 포함할 수 있다. 각각의 사용자에 대해, 이 정보는, 예를 들어, 데이터 중에서도 특히, 연령, 성별, 민족(ethnicity)을 포함할 수 있는 인구통계 데이터, 사용자 위치, 쇼핑 내역, 구매 내역, 가장 최근에 본 물품들, 구매한 가장 최근의 물품들, 가상 쇼핑 카트(virtual shopping cart)에 넣었지만 구매하지 않은 가장 최근의 물품들, 기본 배송 옵션(preferred shipping option)들, 신용 카드 정보, 리스팅 정보, 주소, 전화 번호, 결함 내역 등을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 사용자 프로파일 데이터베이스(250)는 또한 사용자들에 대한 리스팅 선호사항(listing preference)들을 포함할 수 있다. 사용자의 리스팅 선호사항들은 경매 선호사항들, 경매 기간 선호사항들, 배송 선호사항들, 점포 전면 그래픽스(store front graphics), 점포 이름, 사용자 이름, 댓글들, 평점(rating)들, 지불 선호사항들, 결함 디스플레이(flaw display) 선호사항들, 또는 이들의 어떤 조합을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 리스팅 데이터베이스(255)는 서버(120)에 판매를 위해 리스팅된 제품들의 리스팅들을 포함할 수 있다. 리스팅 데이터베이스(255)는 또한 생성되었지만 게시되지 않은 제품들의 리스팅들을 포함할 수 있다. 리스팅 데이터베이스(255)는 판매를 위해 리스팅된 물품들 및/또는 판매를 위해 이전에 리스팅된 물품들의 설명을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 리스팅 데이터베이스(255)는 이미지 결함 데이터베이스(260)에 저장된 이미지들을 참조할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이미지 결함 데이터베이스(260)는 물품 리스팅 내에 디스플레이하기 위해 업로드된 복수의 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 각각의 물품 리스팅은 이미지 결함 데이터베이스(260)에 저장된 하나 이상의 이미지와 연관될 수 있다. 일부 실시예들에서, 이미지 결함 데이터베이스(260)는 이미지의 상이한 버전들을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이미지 결함 데이터베이스(260)는 물품들 또는 물품들의 카테고리들의 리스팅과 리스팅될 때 물품이 결함있을 가능성을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미지 결함 데이터베이스(260)는 일정 유형의 의류가 변색 가능성이 높다는 것을 명시하는 엔트리를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 이미지 결함 데이터베이스(260)는 일정 유형의 전자 디바이스가 흔히 스크래치를 갖는다는 것을 명시하는 엔트리를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 이미지 결함 데이터베이스(260)는 일정 유형의 핸드헬드 디바이스가 흔히 결함있는 스크린을 갖는다는 것을 명시하는 엔트리를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 결함 프로파일 데이터베이스(265)는 실시간으로 또는 사용자에게 디스플레이되기 전에 이미지에 적용될 수 있는 복수의 디지털 이미지 필터를 포함할 수 있다. 이 디지털 이미지 필터들은, 예를 들어, 콘트라스트 강조(contrast accentuation) 디지털 이미지 필터들, 컬러 반전(color inversion) 디지털 이미지 필터들, 공간 도메인(spatial domain) 디지털 이미지 필터들, 및 검출(detecting) 디지털 이미지 필터들, 언샤프(unsharp) 디지털 이미지 필터들, 라플라시안(Laplacian) 디지털 이미지 필터들, 가우시안(Gaussian) 디지털 이미지 필터들, 스무딩(smoothing) 디지털 이미지 필터들 등을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 필터 데이터베이스(270)는 물품들 또는 물품들의 카테고리들에서의 전형적인 결함들을 강조하기 위해 특정 물품들 또는 물품들의 카테고리들에 대해 사용될 수 있는 디지털 이미지 필터들의 유형을 명시하는 데이터를 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 디지털 이미지 필터는 필터 데이터베이스(270)로부터 반환되고 결함의 유형에 기초하여 하나 이상의 이미지에 적용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 디지털 이미지 필터는 필터 데이터베이스(270)로부터 반환되고 물품 유형 또는 물품 카테고리에 기초하여 하나 이상의 이미지에 적용될 수 있다.

본 개시내용의 범주를 벗어나지 않으면서 서버(120)에 대한 수정들, 추가들, 또는 생략들이 행해질 수 있다. 예를 들어, 컴퓨팅 시스템(205) 및 데이터베이스(230)는, 도 1의 네트워크(115)와 같은, 네트워크에 의해 통신가능하게 결합될 수 있다. 대안적으로 또는 그에 부가하여, 서버(120)는 본 개시내용에 기술된 프로세스들 중 하나 이상을 실행하도록 동작할 수 있는 다수의 컴퓨팅 시스템(205)을 포함할 수 있다.

도 3은 물품을 온라인 마켓플레이스에 리스팅하기 위한 예시적인 프로세스(300)의 플로차트이다. 프로세스(300)의 하나 이상의 단계는, 일부 실시예들에서, 도 1 및 도 2의 서버(120)의 하나 이상의 컴포넌트에 의해 구현될 수 있다. 비록 개별 블록들로서 예시되어 있지만, 다양한 블록들이, 원하는 구현에 따라, 부가 블록들로 분할되거나, 보다 적은 블록들로 결합되거나, 상이한 순서로 수행되거나, 제거될 수 있다.

프로세스(300)는, 이미지 및/또는 제품 리스팅 정보가 판매자로부터, 예를 들어, 사용자 디바이스(예컨대, 모바일 디바이스(105) 또는 컴퓨터(110))를 통해 판매자로부터 서버(120)에서 수신되는, 블록(305)에서 시작된다. 리스팅 정보는 온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 리스팅될 물품의 설명 및/또는 리스팅되는 물품의 하나 이상의 이미지를 포함할 수 있다. 리스팅 정보는 또한 물품 유형, 물품 카테고리 등을 포함할 수 있다.

블록(310)에서, 물품 리스팅이 생성될 수 있다. 물품 리스팅은, 예를 들어, 제목, 설명, 판매자로부터 수신된 텍스트, 및/또는 판매자에 의해 제공된 이미지들을 포함할 수 있다. 물품 리스팅은 또한, 예를 들어, 판매 가격, 입찰 개시 가격(opening bid price), 현재 가격, 배송료(shipping price)들, 배송 방법들 등을 포함할 수 있다. 물품 리스팅은 다양한 다른 요소들 또는 특성들을 포함할 수 있다. 물품 리스팅은, 예를 들어, 온라인 마켓플레이스를 통해 구매자들에게 제시될 수 있는 웹페이지 또는 일련의 웹페이지들 또는 다른 디지털 미디어일 수 있다. 물품 리스팅은 판매자에 의해 제공되거나 판매자로부터 수신된 텍스트에 기초하여 온라인 마켓플레이스에 의해 제공되는 물품 유형 및/또는 카테고리를 포함할 수 있다.

블록(315)에서, 판매자에 의해 제공된 이미지들에 대해 결함 분석이 수행될 수 있다. 결함 분석은, 예를 들어, 특정 물품 또는 물품의 카테고리에 기초하여 물품별(item specific) 또는 카테고리별(category specific) 결함 분석을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 물품의 유형 또는 물품의 카테고리에 기초하여 특정 디지털 이미지 필터가 이미지들에 적용될 수 있다. 예를 들어, 물품 유형 또는 물품 카테고리를 사용하여, 서버(120)는 결함 프로파일 데이터베이스(265)를 사용하여 전형적 결함을 식별할 수 있다. 전형적 결함에 기초하여, 디지털 이미지 필터가 필터 데이터베이스(270)로부터 선택되고 물품의 이미지들 중 하나 이상에 적용될 수 있다.

다른 예로서, 판매자에 의해 제공된 텍스트는 물품 리스팅 내의 물품이 일정 유형의 결함을 포함한다는 것을 나타낼 수 있다. 일정 유형의 결함에 기초하여, 디지털 이미지 필터가 필터 데이터베이스(270)로부터 선택되고 물품의 하나 이상의 이미지에 적용될 수 있다.

블록(320)에서, 물품 리스팅이 온라인 마켓플레이스에 제시될 수 있다. 물품 리스팅은 원본 이미지들, 하나 이상의 디지털 이미지 필터링된 이미지, 또는 이들의 조합 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 디지털 이미지 필터링된 이미지들이 이용가능하지만 물품 리스팅의 일부로서 제공되지 않을 수 있다. 일부 실시예들에서, 물품 리스팅이 웹페이지, 앱, 모바일 앱, 또는 애플리케이션을 통해 복수의 사용자에게 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 물품 리스팅이, 예를 들어, HTML 및/또는 XML과 같은 하나 이상의 마크업 언어로 제공될 수 있다.

블록(325)에서, 결함 강조 도구들이 웹페이지, 앱, 및/또는 애플리케이션을 통해 판매자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 판매자에게 제공된 결함 강조 도구의 일부로서, 판매자는 링크 또는 이미지를 클릭할 수 있고, 디지털 필터링된 이미지(digitally filtered image) 또는 이미지의 디지털 필터링된 부분이 제공될 수 있다. 다른 예로서, 사용자는 사용자가 이미지의 하나 이상의 부분을 하이라이트하는 것, 그 부분 주위에 원을 그리는 것, 그 부분을 줌인하는 것, 그 부분을 포인팅하는 것, 그 부분을 플래깅(flag)하는 것 등을 가능하게 하는 도구들을 제공받을 수 있다.

다른 예로서, 결함 강조 도구들이 물품 리스팅의 일부로 제공될 수 있으며 사용자가 전후로 슬라이딩하는 것을 가능하게 하는 슬라이더 바(slider bar)를 갖는 원본 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자(예컨대, 구매자 또는 판매자)가 슬라이더를 전후로 슬라이딩할 때, 디지털 이미지 필터가 이미지 및/또는 이미지의 부분들에 적용될 수 있다. 다른 예로서, 부분들 또는 원본 이미지 전체 대신에 디지털 필터링된 이미지들이 디스플레이될 수 있다. 일부 실시예들에서, 슬라이더는 디지털 필터의 하나 이상의 파라미터를 증가시킬 수 있다. 예를 들어, 디지털 필터가 콘트라스트 필터인 경우, 이미지에 적용되는 콘트라스트의 양을 증가 또는 감소시키기 위해 슬라이더가 사용될 수 있다. 다른 예로서, 디지털 필터가 언샤프 디지털 이미지 필터인 경우, 슬라이더는 필터에서의 파라미터들(예컨대, 예를 들어, k 스케일링 상수와 같은 스케일링 상수)을 변화시키는 것에 의해 강조된 이미지에서 일어나는 에지 강조(edge accentuation)의 양을 증가 또는 감소시키는 데 사용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 결함 강조 도구들은 사용자가 부분들 또는 원본 이미지 전체에 적용될 수 있는 다양한 디지털 이미지 필터들을 선택하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 이미지에 적용될 수 있는 하나 이상의 디지털 필터를 선택하는 것을 가능하게 하는 드롭 다운 메뉴 또는 다른 메뉴가 사용자에게 제공될 수 있다. 이에 응답하여, 판매자에 의해 제공된 이미지에 하나 이상의 디지털 필터가 적용된 하나 이상의 이미지가 물품 리스팅을 통해 제시될 수 있다.

일부 실시예들에서, 블록(325)에서, 결함 강조 도구들이 판매자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 판매자는 물품 리스팅에 하나 이상의 결함 강조 또는 결함 강조 도구를 포함시키기 위해 물품 리스팅을 수정할 수 있다.

일부 실시예들에서, 블록(325)에서, 결함 강조 도구들이 구매자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 구매자에게 제공된 결함 강조 도구들은 구매자가 물품 리스팅 내의 하나 이상의 이미지를 강조하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 구매자가 하나 이상의 이미지에 대한 필터들을 변경, 수정, 및/또는 적용하는 것을 가능하게 하기 위해 앞서 논의된 슬라이더 바가 제공될 수 있다.

도 4는 결함 분석, 결함 제시, 및 결함 분석에 기초한 랭킹을 제공하는 예시적인 프로세스(400)의 플로차트이다. 프로세스(400)의 하나 이상의 단계는, 일부 실시예들에서, 도 1 및 도 2의 서버(120)의 하나 이상의 컴포넌트에 의해 구현될 수 있다. 비록 개별 블록들로서 예시되어 있지만, 다양한 블록들이, 원하는 구현에 따라, 부가 블록들로 분할되거나, 보다 적은 블록들로 결합되거나, 상이한 순서로 수행되거나, 제거될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(400)의 단지 하나 또는 2개의 블록이 수행될 수 있다.

프로세스(400)는, 명시적 결함 분석이 수행되는, 블록(405)에서 시작된다. 명시적 결함 분석은 판매자가 온라인 마켓플레이스에 판매를 위한 물품을 리스팅하는 것에 의해 제공된 임의의 유형의 결함 확인을 포함할 수 있다. 예를 들어, 리스팅 생성 프로세스의 일부로서, 판매자는 온라인 마켓플레이스에 리스팅되는 물품에 결함이 있는지를 질문받을 수 있다. 판매자가 물품에 결함이 있다는 것을 표시하는 경우, 예를 들어, 판매자가 온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 리스팅되는 물품의 하나 이상의 이미지에서 결함 주위에 원을 그리거나, 결함을 포인팅하거나 결함을 하이라이트하는 것을 가능하게 하는 웹 브라우저를 통해서와 같이, 사용자 인터페이스가 제공될 수 있다. 예를 들어, 도 5b에 도시된 바와 같이, 판매자가 이미지에서 결함 주위에 라인으로 원을 그리는 것을 가능하게 하기 위해 그리기 도구(drawing tool)가 제공될 수 있다. 다른 예로서, 도 5c에 도시된 바와 같이, 판매자가 이미지에서 결함 주위에 원을 그리는 것을 가능하게 하기 위해 타원 그리기 도구가 제공될 수 있다. 다른 예로서, 도 5d에 도시된 바와 같이, 판매자가 이미지에서 결함을 포인팅하는 것을 가능하게 하기 위해 화살표 도구가 제공될 수 있다. 다른 예로서, 도 5d에 도시된 바와 같이, 판매자가 결함에 관한 텍스트를 이미지에 추가하는 것을 가능하게 하기 위해 텍스트 도구가 제공될 수 있다.

일부 실시예들에서, 명시적 결함 분석(405)은 물품이 결함을 포함하는지를 판매자에게 질의하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다.

일부 실시예들에서, 명시적 결함 분석(405)은 판매자가 부가 이미지를 업로드할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 판매자는 특정 결함을 촬영한 또는 특정 결함에 초점을 맞추기 위해 줌인된 이미지를 업로드할 수 있다.

일부 실시예들에서, 명시적 결함 분석(405)은 줌 도구를 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 줌 도구는, 예를 들어, 결함이 있는 영역을 줌인하고 그리고/또는 결함의 줌인된 영역의 별도의 이미지를 제공하기 위해 판매자에 의해 사용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 명시적 결함 분석(405)은 다양한 디지털 이미지 필터 도구들을 포함하는 사용자 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자 인터페이스는 판매자가 이미지에서 결함들을 하이라이트 또는 강조할 수 있는, 예를 들어, 필터 데이터베이스(270)로부터 선택된, 하나 이상의 디지털 이미지 필터를 적용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 온라인 리스팅 프로세스 동안 판매자에 의해 제공된 이미지가 사용자 인터페이스에서 판매자에게 제공될 수 있고, 판매자가 하나 이상의 디지털 이미지 필터를 턴온 또는 턴오프시키는 것을 가능하게 하는 그리고/또는 판매자가 하나 이상의 디지털 이미지 필터의 강도(또는 다른 인자)를 증가 또는 감소시키는 것을 가능하게 하는 하나 이상의 버튼 또는 슬라이더가 또한 제공될 수 있다. 예를 들어, 이 디지털 이미지 필터들은 콘트라스트 디지털 이미지 필터, 채도(color saturation) 디지털 이미지 필터, 언샤프 디지털 이미지 필터, 라플라시안 디지털 이미지 필터, 가우시안 디지털 이미지 필터, 스무딩 디지털 이미지 필터 등을 포함할 수 있다. 이 디지털 이미지 필터들은 필터 데이터베이스(270)에 위치된 임의의 디지털 이미지 필터를 포함할 수 있다.

블록(410)에서, 암시적 결함 분석이 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석은 텍스트 및/또는 이미지 포맷으로 판매자에 의해 제공된 정보에 응답하여 서버(120)에 의해 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석은 판매자와의 상호작용 없이 서버(120)에 의해 수행될 수 있다. 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은 판매자에 의해 입력된 텍스트, 리스팅되는 물품의 유형, 물품의 물품 카테고리, 또는 판매자에 의해 제공된 물품의 하나 이상의 이미지에 대해 수행된 분석에 기초하여 물품을 결함있는 것으로 플래깅할 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은 판매자가 물품이 결함들을 가질 수 있다는 것을 나타내는 텍스트를 물품의 설명에 입력하는 경우 물품을 결함있는 것으로 플래깅할 수 있다. 예를 들어, 암시적 결함 분석은 결함과 연관된 임의의 용어들 또는 그의 파생어들이 물품의 설명에 나오는 경우 물품을 결함있는 것으로 플래깅할 수 있다. 이 용어들은, 예를 들어, "손상된", "찌그러짐(ding)", "스크래치", "움푹 들어감", "변색", "색 바랜(faded)", "때묻은(soiled)", "사용된", "오래된", "얼룩진", "손상", "구멍", "침수 손상", "이 빠짐", "흠(defect)" 등을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 설명 전체가 암시적 결함 분석을 트리거할지를 제한하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 물품이 골프 클럽이고 설명에서 "칩(chip)"이라는 용어가 사용되는 경우, 이는 골프 클럽에서의 임의의 결함보다는 골프 클럽의 유형을 기술하는 데 사용될 가능성이 있다. 다른 예로서, 물품이 골동품으로서 리스팅되어 있는 경우, 이는 결함들을 갖는 것으로 가정될 수 있고, 따라서 결함과 연관된 용어들을 사용함에도 불구하고 암시적 결함 분석을 트리거하지 않을 것이다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은 물품 유형 또는 물품의 카테고리에 기초하여 물품을 결함있는 것으로 플래깅할 수 있다. 예를 들어, 일부 물품들, 물품 유형들, 또는 물품들의 카테고리들은 결함을 가질 가능성이 보다 많거나 보다 적을 수 있다. 결함 프로파일 데이터베이스(265)는, 예를 들어, 결함과 전형적으로 연관되는 물품들, 물품 유형들, 또는 물품들의 카테고리들의 리스팅을 포함할 수 있다. 물품, 물품 유형, 또는 물품의 카테고리가 결함을 가질 가능성이 있는 물품들과 연관된 결함 프로파일 데이터베이스(265) 내의 물품들, 물품 유형들, 또는 물품들의 카테고리들의 리스팅과 매칭하는 경우, 암시적 결함 분석은 물품을 결함있는 것으로 플래깅할 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은 이미지의 분석이 이미지가 변경되었을 수 있다는 것을 나타내거나 물품이 결함있다는 것을 나타낼 수 있는 경우 물품을 결함있는 것으로 플래깅할 수 있다. 예를 들어, 암시적 결함 분석(410)은 이미지가 사진 편집 소프트웨어를 사용하여 변경되었는지를 결정하기 위해 (예컨대, 필터 데이터베이스(270)로부터의) 디지털 이미지 필터 및/또는 이미지 포렌식 분석(image forensic analysis)을 사용할 수 있다. 디지털 이미지 필터 및/또는 이미지 포렌식 분석은, 예를 들어, JPEG 재저장(JPEG resave) 동안 발생하는 차이의 양을 결정할 수 있는 에러 레벨 분석(error level analysis)(ELA) 도구를 사용할 수 있다. 다양한 다른 기법들이 또한 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은 결함이 잠재적 구매자에게 보일 수 있는 가능성을 감소시키기 위해 디지털 이미지 필터 및/또는 이미지 포렌식 분석이 이미지에 적용되었는지를 결정할 수 있다.

다른 예로서, 암시적 결함 분석(410)은 이미지가 사진 편집 소프트웨어에 의해 변경되었는지를 결정하기 위해 이미지와 연관된 메타데이터를 검토할 수 있다. 메타데이터는 이미지가, 예를 들어, Photoshop, Illustrator, Corel Draw, Pixlr, Serif PhotoPlus, Acorn, GIMP, Affinity Photo, Adobe Lightroom, ACDSee, Corel PaintShop, Aperture, DxO Optics, Pixelmator 등과 같은 사진 편집 애플리케이션에 의해 마지막으로 저장되었다는 것을 나타낸다. 일부 이미지들은, 예를 들어, 이력 필드(history field)를 포함할 수 있는 XMP 메타데이터를 포함할 수 있다. 이력 필드가 이미지가 여러 번 저장되었다는 것을 나타내는 경우, 이미지는 수정되었을 가능성이 있다. 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석은 이미지가 문턱값 초과의 엔트리들을 갖는 XMP 메타데이터 이력 필드를 포함하는지를 체크할 수 있다. 그러한 경우, 이미지가 변경된 것으로 결정될 수 있다.

일부 실시예들에서, XMP 메타데이터 자체의 존재는 이미지가 Adobe® 제품에 의해 열렸고 그리고/또는 저장되었다는 것을 나타낼 수 있으며, 이미지가, 예를 들어, Photoshop과 같은 Adobe® 제품에 의해 편집되었다는 것을 나타낼 수 있다. 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석은 이미지가 XMP 메타데이터를 포함하는지를 체크할 수 있다. 그러한 경우, 이미지가 변경된 것으로 결정될 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은 이미지가 변경되었는지를 결정하기 위해 온라인 서드파티 포렌식 분석 서비스를 사용할 수 있다. 예를 들어, 이미지가, 예를 들어, www.fotoforensics.com, www.imageforensic.org, www.izitru.com, imageedited.com, 등과 같은 포렌식 분석을 수행하는 웹페이지에 업로드될 수 있다. 암시적 결함 분석(410)은 서드파티 웹페이지에 의해 제공된 결과들에 기초하여 이미지가 변경되었는지를 결정할 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은, 예를 들어, 이미지가 레인보잉(rainbowing) 등을 포함하는 경우와 같이, 이미지가 디지털 수정된 이미지(digitally modified image)를 나타내는 것으로 알려진 효과들을 포함한다고 결정되는 경우, 물품을 결함있는 것으로 플래깅할 수 있다. 이미지가, 예를 들어, 에러 레벨 분석, 주성분 분석(principal component analysis), PCA 외적(PCA cross-product) 등과 같은 임의의 수의 기법을 사용하여, 디지털 수정되었는지를 결정하기 위해 이미지가 처리될 수 있다. 에러 레벨 분석은, 예를 들어, 이미지에서의 적색 컬러 채널과 청색 컬러 채널 간의 간격(separation)을 비교한다. 주성분 분석(PCA)은, 예를 들어, 데이터 공간의 분산에 기초하여 직교 좌표계(orthogonal coordinate system)를 식별한다. PCA 외적은 PCA 벡터와 컬러 클라우드(color cloud)의 중심으로부터 특정 컬러로의 벡터와 같은 다른 이미지 벡터 간에 이미지의 다양한 피처들을 비교할 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)이 이미지가 변경되었다고 결정할 수 있는 경우, 마켓플레이스는 판매자에게 물품의 새로운 이미지를 제공하라고 요구하는 프롬프트를 제공할 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은 리스팅되는 물품의 이미지를 동일한 물품 또는 물품 유형의 하나 이상의 이미지와 비교하고, 2개의 이미지 간의 임의의 변동들이 리스팅되는 물품에서의 결함을 나타내는지를 결정할 수 있다. 동일한 물품 또는 물품 유형의 하나 이상의 이미지는, 예를 들어, 리스팅 데이터베이스(255)로부터 추출될 수 있다. 2개의 이미지 간의 비교는 리스팅되는 이미지가 결함을 포함한다는 표시를 제공할 수 있다. 비교를 하기 전에, 예를 들어, 2개의 이미지가 동일한 크기이도록 스케일링될 수 있고 그리고/또는 배경 또는 전경 물품이 제거될 수 있다. 각각의 픽셀의 값의 차이가 계산될 수 있다. 미리 결정된 문턱값 초과의 상이한 값들의 집중이 있는 영역들은 리스팅되는 물품의 이미지에서 결함을 나타낼 수 있다.

도 5a, 도 5b, 도 5c, 및 도 5d는 일부 실시예들에 따른, 결함 마킹 및/또는 결함 제시를 위한 사용자 인터페이스의 예들을 예시하고 있다. 도 5a에서, 물품(505)이 사용자 인터페이스(500)에 제시되고 결함(550)을 갖는다. 이 예에서, 물품(505)은 애디론댁 의자(Adirondack chair)이고 결함은 의자의 팔걸이에서의 가우지이다. 다수의 도구: 드로잉 도구(510), 원 도구(515), 화살표 도구(520), 텍스트 도구(525), 및 줌 도구(530)가 사용자 인터페이스를 통해 판매자에게 제공된다. 다양한 다른 도구들이 포함될 수 있다. 다수의 도구가 도 5a에 도시되어 있지만, 이 도구들 중 일부가 사용자 인터페이스(500)에 포함될 수 있거나 그렇지 않을 수 있다.

도 5b, 도 5c, 및 도 5d 각각은 판매자가 판매를 위해 리스팅되는 물품의 이미지에 결함을 표시한 일 예를 도시한다. 도 5b는 드로잉 도구(510)를 사용하여 판매자에 의해 결함(550) 주위에 그려진 원(555)을 도시하고 있다. 도 5c는 원 도구(515)를 사용하여 판매자에 의해 결함(550) 주위에 그려진 원(560)을 도시하고 있다. 도 5d는 결함(550)을 포인팅하는 화살표(565) 및 결함을 확인해주는 텍스트(570)를 도시하고 있다. 화살표(565)는 화살표 도구(520)를 사용하여 그려졌을 수 있고, 텍스트(570)는 텍스트 도구(525)를 사용하여 추가되었을 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)은, 예를 들어, 도 6에 도시된 프로세스(600)를 사용하여 디지털 디스플레이가 결함을 갖는지를 결정할 수 있다. 프로세스(600)의 하나 이상의 단계는, 일부 실시예들에서, 도 1 및 도 2의 서버(120)의 하나 이상의 컴포넌트에 의해 구현될 수 있다. 비록 개별 블록들로서 예시되어 있지만, 다양한 블록들이, 원하는 구현에 따라, 부가 블록들로 분할되거나, 보다 적은 블록들로 결합되거나, 상이한 순서로 수행되거나, 제거될 수 있다. 일부 실시예들에서, 프로세스(600)의 단지 하나 또는 2개의 블록이 수행될 수 있다.

프로세스(600)는, 물품이 디지털 디스플레이를 포함하는지가 결정될 수 있는, 블록(605)에서 시작된다. 예를 들어, 텍스트에서 발견된 키워드들, 물품 유형, 물품 카테고리 등에 기초하여 물품이 디지털 디스플레이를 포함하는지가 결정될 수 있다. 예를 들어, 물품이 컴퓨터, 텔레비전, 모바일 폰, 태블릿 등인 경우, 물품은 디지털 디스플레이를 포함하는 것으로 가정될 수 있다.

블록(610)에서, 프로세스(600)는 물품의 디지털 디스플레이 상에 디스플레이하기 위한 샘플 이미지를 판매자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 판매자가 특정 웹페이지로 디렉션(direct)되거나 물품의 디지털 디스플레이 상에 디스플레이될 수 있는 샘플 이미지의 특정 파일을 제공받을 수 있다.

블록(615)에서, 샘플 이미지의 디지털 사진이 판매자로부터 수신될 수 있다. 예를 들어, 디지털 디스플레이가 샘플 이미지를 디스플레이하는 동안 판매자는 물품의 디지털 디스플레이의 디지털 이미지를 촬영하도록 지시받을 수 있다. 판매자가 샘플 이미지를 디스플레이하는 디스플레이의 디지털 사진을 업로드하는 것을 가능하게 하는 사용자 인터페이스가 판매자에게 제공될 수 있다. 이에 응답하여, 판매자는 디지털 사진을 업로드할 수 있다.

블록(620)에서, 디지털 사진과 샘플 이미지 간의 비교가 이루어질 수 있다. 예를 들어, 디지털 사진과 샘플 이미지 간의 픽셀 단위(pixel by pixel) 또는 영역 단위(region by region) 비교가 행해질 수 있다. 예를 들어, 프로세스(600)는 디지털 사진의 영역들의 평균을 취하고 이 값들을 샘플 이미지의 대응하는 영역의 평균과 비교할 수 있다. 샘플 이미지의 영역과 디지털 사진의 영역 간의 차이가 문턱값보다 더 큰 경우, 비교에 대응하는 디스플레이의 영역은 결함있을 수 있다.

문턱 값은, 일부 실시예들에서, 디지털 사진과 샘플 이미지의 픽셀들 간의 평균 차이에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 문턱 값은 디지털 사진과 샘플 이미지의 픽셀들 간의 평균 차이보다 더 클 수 있다.

일부 실시예들에서, 확인된 결함은 블록(415)에서 온라인 마켓플레이스에서 구매자들(또는 판매자들)에게 다수의 상이한 방식들 중 임의의 방식으로 제시되거나 하이라이트될 수 있다. 예를 들어, 결함을 확인해주고, 결함을 하이라이트하며, 결함을 눈에 띄게 하는 데 도움을 주는 등을 하는 하나 이상의 부가 이미지가 온라인 마켓플레이스의 물품 리스팅에 제공될 수 있다. 예를 들어, 이 하나 이상의 이미지는, 결함을 확인해주고, 결함을 하이라이트하며, 결함을 눈에 띄게 하는 데 도움을 주도록 하는 방식으로 변경된, 판매자에 의해 업로드된 이미지를 포함할 수 있다. 이미지들은, 예를 들어, 결함을 포함하는 이미지의 줌잉된 부분의 이미지일 수 있고, 이미지는 이미지의 다른 부분들에 비해 결함을 더 잘 보여줄 수 있는 필터 데이터베이스(270)로부터의 이미지에 적용된 디지털 이미지 필터를 가질 수 있으며, 이미지는 결함 주위에 원을 그리는 하나 이상의 라인을 포함할 수 있고(도 5b 및 도 5c를 참조), 이미지는 결함을 포인팅하는 하나 이상의 라인 또는 화살표를 포함할 수 있으며(도 5d를 참조), 이미지는 결함을 설명하는 텍스트 등을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 결함 하이라이트 도구가 물품의 이미지와 함께 사용자 인터페이스에 제공될 수 있다. 결함 하이라이트 도구는 판매자가 이미지 내의 결함들을 하이라이트하기 위해 이미지와 상호작용하는 것을 가능하게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사용자 인터페이스에서 결함 도구를 이미지의 일부분 위를 통과시킬 때, 하나 이상의 결함을 하이라이트하는 디지털 이미지 필터가 이미지에 적용될 수 있다. 대안적으로 또는 그에 부가하여, 사용자가 사용자 인터페이스에서 결함 도구를 이미지의 일부분 위를 통과시킬 때, 물품의 제2 이미지의 적어도 일부분이 사용자 인터페이스에 디스플레이될 수 있다. 물품의 제2 이미지는 이미지에서 결함들을 하이라이트할 수 있는 이미지에 적용된 디지털 이미지 필터를 갖는 이미지일 수 있다. 디지털 이미지 필터는, 예를 들어, 필터 데이터베이스(270)로부터 선택된 디지털 이미지 필터일 수 있다. 구매자는 결함 도구를 선택할 수 있고 이미지와 상호작용하는 것에 의해 구매자는 이미지 내의 하이라이트된 결함들을 볼 수 있다.

다른 예로서, 결함 하이라이트 도구는, 예를 들어, 사용자 인터페이스에 하나 이상의 슬라이더 위젯을 포함할 수 있다. 사용자는 이미지에 적용된 디지털 이미지 필터링의 유형, 양, 및/또는 위치를 변경하기 위해 하나 이상의 슬라이더 위젯과 상호작용할 수 있다. 디지털 이미지 필터는, 예를 들어, 필터 데이터베이스(270)로부터 선택된 디지털 이미지 필터일 수 있다. 예를 들어, 사용자가 사용자 인터페이스에서 슬라이더 위젯을 움직일 때, 이미지가 실시간으로 보다 많이 또는 보다 적게 처리될 수 있다. 다른 예로서, 사용자가 사용자 인터페이스에서 슬라이더 위젯을 움직일 때, 슬라이더 위젯의 위치에 따라 이미지의 처리의 양이 증가 또는 감소될 수 있다. 다른 예로서, 사용자가 사용자 인터페이스에서 슬라이더 위젯을 움직일 때, 슬라이더 위젯의 위치에 따라 이미지에서의 처리의 위치가 변할 수 있다.

일부 실시예들에서, 온라인 마켓플레이스에서의 물품 리스팅의 랭킹이 명시적 결함 분석(405) 및/또는 암시적 결함 분석(410)에 기초하여 변경될 수 있다(420). 랭킹들은 검색 질의에 응답하여 물품 리스팅이 다른 물품 리스팅들과 관련하여 구매자들에게 제시될 수 있는 순서를 나타낸다. 종종, 물품이 검색 질의와 관련성이 많을수록, 랭킹이 더 높고 잠재적 구매자가 물품을 보고 구매할 가능성이 더 많다. 랭킹들에 영향을 줄 수 있는 다른 인자들은, 예를 들어, 물품과 검색어들의 관련성, 판매자에 의해 제공된 텍스트의 양, 물품의 가격, 판매자에 의해 제공된 이미지들의 수, 판매자의 평점, 또는 동일하거나 유사한 물품 유형들을 갖는 물품들의 평점 등을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 판매자들은 물품이 결함들을 포함한다는 것을 분명히 표시하도록 그리고/또는 어떤 유형의 결함의 표시를 제공하도록 권장받고 그리고/또는 분명히 독려될 수 있다. 예를 들어, 명시적 결함 분석(405)에서 결함이 표시되고, 판매자가 물품의 어떠한 부가 이미지들도 제공하지 않거나 이미지에 대한 어떠한 결함 강조들도 제공하지 않는 등의 경우, 그 리스팅은 물품의 부가 이미지들을 제공하고 그리고/또는 물품의 이미지에 대한 임의의 결함 강조들을 적용하는 판매자보다 더 낮은 랭킹을 제공받을 수 있다. 대안적으로 또는 그에 부가하여, 물품 리스팅은 판매자가 물품의 어떠한 부가 이미지들도 제공하지 않거나 이미지에 대한 어떠한 결함 강조들도 제공하지 않는 등에 응답하여 미리 결정된 수의 랭킹 포인트(ranking point)를 상실할 수 있다.

일부 실시예들에서, 물품 리스팅은 판매자가 물품의 임의의 부가 이미지들을 제공하고 그리고/또는 이미지에 대한 임의의 결함 강조들을 제공하는 등에 응답하여 미리 결정된 수의 랭킹 포인트를 획득할 수 있다.

일부 실시예들에서, 물품, 물품 유형, 또는 물품 카테고리가 결함과 전형적으로 연관되어 있는 물품, 물품 유형, 및/또는 카테고리와 일치하지만 암시적 결함 분석(410)에서 그리고/또는 명시적 결함 분석(405)에서 판매자에 의해 어떠한 결함도 확인되지 않은 것으로 결정되는 경우, 물품 리스팅은 랭킹 포인트들을 획득할 수 있다. 대안적으로, 일부 실시예들에서, 물품, 물품 유형, 또는 물품 카테고리가 결함과 전형적으로 연관되어 있는 물품, 물품 유형, 및/또는 카테고리와 일치하지만 암시적 결함 분석(410)에서 그리고/또는 명시적 결함 분석(405)에서 판매자에 의해 어떠한 결함도 확인되지 않은 것으로 결정되는 경우, 물품 리스팅은 랭킹 포인트들을 상실할 수 있다.

일부 실시예들에서, 랭킹 증가의 크기는 판매자에 의해 제공된 결함 강조들의 수에 비례할 수 있다. 예를 들어, 판매자가 하나 이상의 이미지에 대한 다수의 결함 강조를 제공하는 경우, 검색 질의에서의 물품의 랭킹이 판매자가 단일 결함 강조를 제공하거나 어떠한 결함 강조도 제공하지 않은 경우와 비교하여 더 많은 랭킹 포인트만큼 증가될 수 있다.

일부 실시예들에서, 판매자가 결함의 하나 이상의 이미지를 제공하는 경우 검색 질의에서의 물품의 랭킹이 증가될 수 있다.

일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)에서 물품의 이미지가 변경되었다고 결정되는 경우, 물품 랭킹이 미리 결정된 수의 포인트만큼 감소될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 일부 실시예들에서, 암시적 결함 분석(410)에서 물품의 이미지가 변경되었다고 결정되는 경우, 물품은 온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 내놓아지지 않을 수 있거나 온라인 마켓플레이스로부터 제거될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 일부 실시예들에서, 물품의 이미지가 변경되었다고 결정되는 경우, 판매자의 평점이 미리 결정된 수의 포인트만큼 감소될 수 있다. 대안적으로 또는 부가적으로, 일부 실시예들에서, 물품은 이미지들 중 하나 이상이 판매자에 의해 변경되었다는 것을 나타내는, 예를 들어, 텍스트 및/또는 이미지와 같은 표시와 함께 온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 리스팅될 수 있다.

일부 실시예들은 이미지가 결함을 포함하는지를 결정하는 데 사용될 수 있는 디지털 이미지 필터들을 포함한다. 이 디지털 이미지 필터들 또는 디지털 이미지 필터를 적용하는 알고리즘들은, 예를 들어, 필터 데이터베이스(270)에 저장될 수 있다. 이미지가 결함을 포함하는지를 결정하기 위해 또는 임의의 잠재적 결함들을 하이라이트하도록 이미지를 처리하기 위해 임의의 수 또는 유형의 디지털 이미지 필터가 이미지에 적용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 결함을 갖는 이전에 리스팅된 물품들의 훈련 세트는 특정 유형의 결함들을 하이라이트하는 디지털 이미지 필터링된 이미지들을 생성하는 디지털 이미지 필터들을 확인하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 서포트 벡터 머신(support vector machine), 신경망(neural net), 또는 다른 지도 학습 모델들과 같은 머신 러닝 알고리즘이 디지털 이미지 필터들을 특정 결함들과 연관시키는 데 사용될 수 있다. 일부 실시예들에서, 머신 러닝 알고리즘은 리스팅 데이터베이스(255) 내의 물품 리스팅들(예컨대, 이전에 리스팅된 물품들)에 작용할 수 있다. 예를 들어, 머신 러닝 알고리즘은 결함을 포함하는 것으로 그리고/또는 하나 이상의 이미지에서 확인된 결함을 갖는 것으로 알려진 물품 리스팅들의 세트에 적용될 수 있다. 물품 리스팅들의 세트는 또한 물품 상의 결함의 유형의 표시를 포함할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘은 물품 리스팅들의 세트 내의 각각의 이미지에 하나 이상의 디지털 이미지 필터를 반복적으로 적용할 수 있으며, 사용자 피드백, 이미지 분석, 또는 이미지 비교에 기초하여, 최상의 디지털 이미지 필터가 결정될 수 있다. 머신 러닝 알고리즘은 이어서 최상의 디지털 이미지 필터를 물품 유형과 연관시키고 그리고/또는 최상의 디지털 이미지 필터를 결함의 유형과 연관시킬 수 있다. 머신 러닝 알고리즘은, 예를 들어, 디지털 이미지 필터들을 물품 유형 및/또는 결함 유형 등과 연관시키는 데이터베이스를 제공할 수 있다. 데이터베이스는, 예를 들어, 시간의 경과에 따라 보다 많은 물품 리스팅들이 분석될 때 증대되거나 수정될 수 있다. 데이터베이스는, 예를 들어, 필터 데이터베이스(270)에 저장될 수 있다.

일부 실시예들은 전자상거래 온라인 마켓플레이스에서 이미지에 대한 결함 강조를 제공하기 위한 방법을 포함할 수 있다. 본 방법은 온라인 마켓플레이스에 판매를 위해 리스팅되는 물품의 이미지를, 인터넷을 통해 판매자로부터, 온라인 마켓플레이스에서 수신하는 단계; 판매자가 물품이 하나 이상의 결함을 갖는지를 표시하는 것을 가능하게 하는 제1 사용자 인터페이스를 인터넷을 통해 판매자에게 제공하는 단계를 포함할 수 있다. 사용자가 제1 사용자 인터페이스를 통해 물품이 하나 이상의 결함을 갖는다는 것을 표시한 것에 응답하여, 제1 사용자 인터페이스를 통해 하나 이상의 디지털 결함 강조 도구를 판매자에게 제공하는 단계; 판매자와 결함 강조 도구 간의 상호작용에 기초하는 이미지에 대한 결함 강조를 제1 사용자 인터페이스를 통해 수신하는 단계; 및 이미지 및 이미지에 대한 결함 강조의 적용을 포함하는 물품에 대한 온라인 마켓플레이스에서의 리스팅을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이미지에 대한 결함 강조는 이미지에 디지털 이미지 필터를 적용하여 제2 이미지를 생성하기 위한 사용자로부터의 표시를 포함하고; 그리고/또는 결함 강조의 적용은 이미지를 디스플레이하는 것 및 구매자가 제1 이미지 대신에 제2 이미지의 부분들을 대안적으로 디스플레이하는 사용자 인터페이스 아이템을 조작하는 것을 가능하게 하는 도구를 구매자에게 제공하는 것을 포함한다.

일부 실시예들에서, 강조 도구는 올가미 도구(lasso tool), 라인 그리기 도구, 타원 그리기 도구, 텍스트 도구, 화살표 도구, 줌 도구, 및 디지털 이미지 필터 적용 도구로 이루어진 그룹으로부터 선택된 적어도 하나의 도구를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이미지에 대한 결함 강조는 결함 주위에 라인을 제공하는 것, 이미지에 텍스트를 삽입하는 것, 이미지에 화살표를 삽입하는 것, 이미지의 일부분을 줌인하는 것, 및 이미지에 디지털 이미지 필터를 적용하는 것으로 이루어진 그룹으로부터 선택된 강조를 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이미지에 디지털 이미지 필터를 적용하는 것은 콘트라스트 강조 디지털 이미지 필터, 컬러 반전 디지털 이미지 필터, 공간 도메인 디지털 이미지 필터, 및 검출 디지털 이미지 필터들, 언샤프 디지털 이미지 필터, 라플라시안 디지털 이미지 필터, 가우시안 디지털 이미지 필터, 및 스무딩 디지털 이미지 필터로 이루어진 리스트로부터 선택된 디지털 이미지 필터를 적용하는 것을 포함할 수 있다.

일부 실시예들에서, 이미지에 대한 결함 강조가 이미지 및 결함 강조를 포함하는 제2 이미지에 제공된다.

"실질적으로"라는 용어는 언급된 값의 5% 또는 10% 이내 또는 제조 공차 이내를 의미한다.

청구된 발명 요지의 완전한 이해를 제공하기 위해 수많은 구체적 상세들이 본 명세서에 기재되어 있다. 그렇지만, 본 기술분야의 통상의 기술자는 청구된 발명 요지가 이 구체적 상세들 없이도 실시될 수 있다는 것을 이해할 것이다. 다른 경우들에서, 청구된 발명 요지를 모호하게 하지 않기 위해 통상의 기술자라면 알고 있을 방법들, 장치들, 또는 시스템들은 상세히 기술되지 않았다.

일부 부분들은, 컴퓨터 메모리와 같은, 컴퓨팅 시스템 메모리 내에 저장된 데이터 비트들 또는 이진 디지털 신호들에 대한 연산들의 알고리즘들 또는 심벌 표현들로 제시된다. 이 알고리즘적 설명들 또는 표현들은 데이터 처리 기술분야의 통상의 기술자에 의해 본 기술분야의 다른 통상의 기술자들에게 자신의 연구의 내용을 전달하기 위해 사용된 기법들의 예들이다. 알고리즘은 자체 일관성있는 연산들의 시퀀스 또는 원하는 결과를 가져오는 유사한 처리이다. 이러한 맥락에서, 연산들 또는 처리는 물리량들의 물리적 조작을 수반한다. 전형적으로, 비록 꼭 그렇지는 않지만, 이러한 양들은 저장, 전송, 결합, 비교, 그리고 다른 방식으로 조작될 수 있는 전기 또는 자기 신호들의 형태를 취할 수 있다. 주로 통상 사용의 이유로 이 신호들을 비트들, 데이터, 값들, 요소들, 심벌들, 문자들, 용어들, 숫자들, 수치들, 또는 이와 유사한 것으로서 지칭하는 것이 때로는 편리하다는 것이 입증되었다. 그렇지만, 이 용어들 및 유사한 용어들 전부가 적절한 물리적 양들과 연관되어야 하며 편리한 라벨들에 불과하다는 것을 잘 알 것이다. 달리 구체적으로 언급되지 않는 한, 본 명세서 전반에 걸쳐, "처리", "컴퓨팅", "계산", "결정", 및 "확인" 또는 이와 유사한 것과 같은 용어들을 이용하는 논의들이 컴퓨팅 플랫폼의 메모리들, 레지스터들, 또는 다른 정보 저장 디바이스들, 전송 디바이스들, 또는 디스플레이 디바이스들 내에서 물리적, 전자적, 또는 자기적 양들로서 표현된 데이터를 조작 또는 변환하는, 하나 이상의 컴퓨터 또는 유사한 전자 컴퓨팅 디바이스 또는 디바이스들과 같은, 컴퓨팅 디바이스의 액션들 또는 프로세스들을 지칭한다는 것을 잘 알 것이다.

본 명세서에서 논의된 시스템 또는 시스템들은 임의의 특정 하드웨어 아키텍처 또는 구성으로 제한되지 않는다. 컴퓨팅 디바이스는 하나 이상의 입력을 조건으로 한 결과를 제공하는 임의의 적절한 컴포넌트들의 배열을 포함할 수 있다. 적당한 컴퓨팅 디바이스들은 범용 컴퓨팅 장치로부터 본 발명 요지의 하나 이상의 실시예를 구현하는 특수 컴퓨팅 장치까지 컴퓨팅 시스템을 프로그램하거나 구성하는 저장된 소프트웨어에 액세스하는 다목적 마이크로프로세서 기반 컴퓨터 시스템들을 포함한다. 임의의 적당한 프로그래밍, 스크립팅, 또는 다른 유형의 언어 또는 언어들의 조합들이 본 명세서에 포함된 교시내용들을 컴퓨팅 디바이스를 프로그램하거나 구성하는 데 사용될 소프트웨어로 구현하는 데 사용될 수 있다.

본 명세서에 개시된 방법들의 실시예들은 이러한 컴퓨팅 디바이스들의 동작에서 수행될 수 있다. 위의 예들에서 제시된 블록들의 순서는 다양할 수 있다 - 예를 들어, 블록들이 재정렬되고, 조합되며, 그리고/또는 서브블록들로 분할될 수 있다. 일정 블록들 또는 프로세스들이 병렬로 수행될 수 있다.

본 명세서에서 "~하도록 적합화된" 또는 "~하도록 구성된"의 사용은 부가 태스크들 또는 단계들을 수행하도록 적합화되거나 구성된 디바이스들을 배제하지 않는 개방적이고 포함적인 언어로서 의도된다. 그에 부가하여, "~에 기초한"의 사용은, 하나 이상의 인용된 조건 또는 값에 "기초한" 프로세스, 단계, 계산, 또는 다른 액션이, 실제로, 인용된 것들 이외의 부가 조건들 또는 값들에 기초할 수 있다는 점에서, 개방적이고 포함적인 것으로 의도된다. 본 명세서에 포함된 제목들, 리스트들, 및 넘버링은 설명의 편의를 위한 것일 뿐이며 제한적인 것으로 의도되어 있지 않다.

본 발명 요지가 그의 특정 실시예들과 관련하여 상세히 기술되었지만, 본 기술분야의 통상의 기술자가, 이상의 내용을 이해할 때, 이러한 실시예들에 대한 변경들, 그의 변형들 및 그에 대한 등가물들을 용이하게 생성할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 그에 따라, 본 기술분야의 통상의 기술자에게 즉각 명백할 것인 바와 같이, 본 개시내용이 제한이 아니라 예를 위해 제시되었으며, 본 발명 요지에 대한 이러한 수정들, 변형들, 및/또는 추가들을 포함시키는 것을 배제하지 않는다.

Claims

제1항에 의한 장치 및 방법.