KR20210130673A - 이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 시스템 및 방법은, 네트워크 인터페이스를 통해 적어도 하나의 프로세서에 연결된 제2 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하고; 제1 이미지 세트의 이미지에 대한 참조들 및 출현 순서를 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하고; 제1 이미지 세트 및 이미지 시퀀스를 데이터베이스에 저장하고; 수락할 수 없는 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 식별하고; 새로운 이미지를 요청하기 위한 신호를 제2 시스템에 전송하고; 제2 시스템으로부터 제2 이미지 세트를 수신하고; 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 제2이미지 세트로 대체하고; 그리고 이미지 시퀀스에서 제1 이미지 세트의 제2 서브세트에 대한 참조들을 제2 이미지 세트로 업데이트하는 것을 포함한다.

Description

이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 시스템 및 방법{SYSTEMS AND METHODS FOR EFFICIENT MANAGEMENT AND MODIFICATION OF IMAGES}
본 개시는 일반적으로 이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 컴퓨터화된 시스템 및 방법에 관한 것이다. 특히, 본 개시의 실시예들은 여러 벤더(vendors)에 의해 제출된 제품의 이미지를 관리하고, 이미지 간에 일관된 품질을 유지하면서 이미지를 리뷰, 검증 및 디스플레이 하는 능률적인 프로세스를 제공하는 창의적이고 비전통적인 시스템에 관한 것이다.
컴퓨터 기술의 발전과 확산으로, 전자상거래라고도 알려진, 온라인 쇼핑은 상업의 주요 방안 중 하나가 되었다. 소비자와 기업은 그 어느 때보다 자주 온라인 벤더로부터 상품을 구매하고 있으며, 거래 수와 판매 수익은 매년 엄청난 속도로 증가할 것으로 예상된다.
전자상거래의 최근 동향은 벤더(제3자 및 호스팅 회사 모두)가 판매를 위해 그들의 제품을 나열할 수 있고 고객이 탐색하고 구입할 수 있는 온라인 시장(e-marketplace)을 호스팅하는 중앙집중식 서버를 가진 호스팅 회사를 포함한다. 또한 이러한 호스팅 회사들 중 일부는 고객이 일단 주문을 하면, 그들이 창고에서 신속히 배송될 수 있도록 벤더들이 그들의 제품을 재고할 수 있는 창고나 유통 센터들의 네트워크를 가지고 있다.
온라인 시장에 제품을 리스팅(listing)하는 것은, 제품 이미지, 설명(description), 가격 등을 포함한, 제품 정보를 호스팅 회사에 제출하는 것을 포함한다. 제품 정보의 품질과 적합성을 유지하는 초기 책임은 개별 벤더에 있다. 단, 적절한 품질 제어가 없는 경우 온라인 시장에 낮은 품질이나 부적절한 콘텐츠가 게시될 수 있다. 게다가, 점점 더 많은 벤더들이, 그래픽 요소, 글꼴 또는 그래프와 같은 맞춤형 마케팅 자료를 포함하는, 이미지 포맷의 설명을 제공하고 있다. 이러한 설명 이미지는 다양한 종횡비, 마진 및 포맷으로 제공될 수 있으며, 이 모든 것은 다른 제품 간의 일관성 또는 호스팅 회사 시스템의 호환성을 위해 온라인 시장에 게시되기 전에 리뷰되어야 한다. 제품 이미지의 다른 문제로는 낮은 품질 또는 불필요하게 큰 이미지 또는 불쾌한 콘텐츠를 포함한다. 이러한 문제는 낮은 고객 경험, 비효율적인 마케팅을 야기하며 심지어 벤더뿐만 아니라 호스팅 회사에게도 책임 문제를 야기할 수 있다.
현재 존재하는 솔루션은 개별 이미지의 수동 검토가 필요하다. 이것은 특히 각 벤더가 이미지를 준비하는 그 자체 프로세스가 있는 경우, 상이한 제품 및 벤더의 수가 증가함에 따라, 호스팅 회사에게는 느리고 비용이 많이 들 수 있다. 제품 정보의 검토 비용이 증가하는 것은 호스팅 회사에 의해 수용되거나 개별 벤더나 고객에게 전가되어야 한다. 따라서, 부적절한 이미지가 식별, 제거 및/또는 수정될 수 있는 제품 이미지를 관리하는 자동화된 시스템과 방법이 필요하다.
본 개시의 한 양상은 이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은, 명령을 저장하는 메모리; 데이터베이스; 및 데이터베이스에 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 프로세서는 명령을 실행하도록 구성되며, 명령은, 네트워크 인터페이스를 통해 프로세서에 연결된 판매자 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하고; 출현 순서와 제1 이미지 세트의 이미지들에 대한 참조들을 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하며; 제1 이미지 세트 및 이미지 시퀀스를 데이터베이스에 저장하며; 제1 이미지 세트에서 하나 이상의 영역을 식별하며; 제1 이미지 세트로부터 식별된 영역을 제거하며; 그리고 이미지 시퀀스에 기초하여 제1 이미지 세트를 디스플레이 한다.
본 개시의 다른 양상은 이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 컴퓨터-구현 방법에 관한 것이다. 방법은, 네트워크 인터페이스를 통해 컴퓨터 시스템에 연결된 적어도 하나의 프로세서와 프로세서에 연결된 데이터베이스에 의해 수행된다. 방법은, 네트워크 인터페이스를 통해 프로세서에 연결된 판매자 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하는 단계; 출현 순서와 제1 이미지 세트의 이미지들에 대한 참조들을 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하는 단계; 제1 이미지 세트 및 이미지 시퀀스를 데이터베이스에 저장하는 단계; 제1 이미지 세트에서 하나 이상의 영역을 식별하는 단계; 제1 이미지 세트로부터 식별된 영역을 제거하는 단계; 및 이미지 시퀀스에 기초하여 제1 이미지 세트를 디스플레이 하는 단계를 포함한다.
본 개시의 또 다른 양상은 이미지 효율적인 관리 및 수정을 위한 시스템에 관한 것이다. 시스템은, 명령을 저장하는 메모리; 데이터베이스; 및 데이터베이스에 연결되는 적어도 하나의 프로세서를 포함한다. 프로세서는, 명령을 실행하도록 구성되며, 명령은, 네트워크 인터페이스를 통해 프로세서에 연결된 판매자 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하고; 출현 순서와 제1 이미지 세트의 이미지들에 대한 참조들을 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하며; 제1 이미지 세트 및 이미지 시퀀스를 데이터베이스에 저장하며; 그리고 제1 이미지 세트에서 하나 이상의 영역을 식별한다. 식별은, 제1 이미지 세트의 이미지에서 제1 위치의 제1 선택을 수신하며; 이미지에서 제2 위치의 제2 선택을 수신하며; - 제1 위치와 제2 위치는 서로 다름 -; 제1 위치 또는 제2 위치를 둘러싼 픽셀을 분석하며 - 픽셀은 제1 위치 또는 제2 위치로부터 사전 설정된 거리 내의 이미지의 부분을 포함함 -; 부분 내의 경계 라인을 식별하고; 경계 라인이 영역 내에 속하도록 제1 위치 또는 제2 위치를 경계 라인으로 이동하며; 이미지의 제1 경계로부터 제1 위치를 통과하여 이미지의 제2 경계까지 연장되는 제1 라인을 디스플레이하며 - 제1 라인은 이미지의 길이 또는 폭에 대해 평행한 제1 방향으로 연장되고, 그리고 제1 경계와 제2 경계는 이미지의 반대쪽에 있음 - ; 제1 경계로부터 제2 위치를 통과하여 제2 경계까지 제1 방향으로 연장되는 제2 라인을 디스플레이하며; 그리고 제1 라인과 제2 라인 사이에서 이미지의 제1 원하지 않는 영역을 선택함으로써 수행됨 -; 제1 원하지 않는 영역은 제1 경계로부터 제2 경계까지 제1 방향으로 연장되고, 그리고 제1 원하지 않는 영역은 제1 라인과 제2 라인 사이에서 제1 방향과 직교하는 제2 방향으로 연장된다. 프로세서는 명령을 실행하도록 구성된 추가로 구성되며, 명령은, 제1 이미지 세트에서 식별된 영역을 제거하며, 제거는, 식별된 영역을 제거하는 것은 제1 빈 영역을 형성하기 위해 이미지로부터 제1 원하지 않는 영역을 제거하고; 제1 감소된 빈 영역을 형성하기 위해 제1 빈 영역의 제1 크기를 제2 방향으로 조정하며; 제1 위치 근처의 제1 픽셀 세트에 기초하여 제1 색상을 결정하고; 제2 위치 근처의 제2 픽셀 세트에 기초하여 제2 색상을 결정하며; 그리고 제1 감소된 조정된 영역을 제1 색상과 제2 색상에 기초하여 그래디언트로 채움으로써 수행된다. 마지막으로, 프로세서는 이미지 시퀀스에 기초하여 제1 이미지 세트를 디스플레이 하기 위한 명령을 실행하도록 추가로 구성된다.
본 개시의 또 다른 양상은 이미지 효율적인 관리 및 수정을 위한 컴퓨터-구현 시스템에 관한 것이다. 컴퓨터-구현 시스템은, 데이터베이스; 명령을 저장하도록 구성된 적어도 하나의 비-일시적 컴퓨터-판독 가능한 매체; 및 동작을 수행하기 위한 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 동작은 네트워크 인터페이스를 통해 적어도 하나의 프로세서에 연결된 제2 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하고; 제1 이미지 세트의 이미지에 대한 참조들 및 출현 순서를 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하고; 제1 이미지 세트 및 이미지 시퀀스를 데이터베이스에 저장하고; 수락할 수 없는 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 식별하고; 새로운 이미지를 요청하기 위한 신호를 제2 시스템에 전송하고; 제2 시스템으로부터 제2 이미지 세트를 수신하고; 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 제2 이미지 세트로 대체하고; 그리고 이미지 시퀀스에서 제1 이미지 세트의 제2 서브세트에 대한 참조들을 제2 이미지 세트로 업데이트하는 것을 포함한다.
본 개시의 또 다른 양상은 이미지 효율적인 관리 및 수정을 위한 컴퓨터-구현 방법에 관한 것이다. 컴퓨터-구현 방법은, 네트워크 인터페이스를 통해 적어도 하나의 프로세서에 연결된 제2 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하고; 제1 이미지 세트의 이미지에 대한 참조들 및 출현 순서를 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하고; 제1 이미지 세트 및 이미지 시퀀스를 데이터베이스에 저장하고; 수락할 수 없는 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 식별하고; 새로운 이미지를 요청하기 위한 신호를 제2 시스템에 전송하고; 제2 시스템으로부터 제2 이미지 세트를 수신하고; 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 제2 이미지 세트로 대체하고; 그리고 이미지 시퀀스에서 제1 이미지 세트의 제2 서브세트에 대한 참조들을 제2 이미지 세트로 업데이트하는 것을 포함한다.
다른 시스템들, 방법들 및 컴퓨터-판독 가능한 매체도 본 명세서에서 논의된다.
도 1은 개시된 실시예들에 따른, 제품 정보를 수신, 관리 및 디스플레이 하는 컴퓨터화된 시스템을 포함하는 네트워크의 예시적인 실시예를 나타내는 개략적인 블록도이다.
도 2는 개시된 실시예들에 따른, 인터랙티브 사용자 인터페이스(UI) 요소를 갖는 특정 제품 및 해당 제품 정보에 대한 샘플 제품 페이지를 도시한다.
도 3은 개시된 실시예들에 따른, 제품 설명을 위한 이미지를 포함하는 샘플 그래픽 설명 창을 도시한다.
도 4는 개시된 실시예들에 따른, 제품 이미지와 설명 이미지를 리뷰하고 수정하기 위해 후속하는 예시적인 컴퓨터화된 이미지 조정 프로세스의 흐름도이다.
도 5는 개시된 실시예들에 따른, 대응하는 제품 정보 및 인터랙티브 UI 요소를 갖는 제출된 이미지를 관리하기 위한 특정 제품에 대한 이미지 관리 도구 샘플을 도시한다.
도 6은 개시된 실시예들에 따른, 이미지를 단일-크로핑(single-cropping) 하는 예시적인 프로세스를 도시한다.
도 7은 개시된 실시예들에 따른, 이미지를 멀티-크로핑(multi-cropping) 하는 예시적인 프로세스를 도시한다.
이하의 상세한 설명은 첨부 도면을 참조한다. 가능하면, 동일한 참조 번호가 도면 및 이하의 설명에서 동일하거나 또는 유사한 부분을 참조하기 위해 사용된다. 몇몇 예시적인 실시예가 본 명세서에 설명되지만, 변형예, 적응예 및 다른 구현예가 가능하다. 예를 들어, 도면들에 도시된 구성 요소들 및 단계들에 대한 대체예, 추가예 또는 변형예가 이루어질 수 있으며, 본 명세서에서 설명된 예시적 방법들을 개시된 방법들에 대해 단계들을 대체, 재정렬, 제거 또는 추가함으로써 변형될 수 있다. 따라서 이하의 상세한 설명은 개시된 실시예들 및 예시들로 제한되지 않는다. 대신에, 본 발명의 적합한 범위는 첨부된 청구 범위에 의해 규정된다.
본 개시의 실시예는 이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
도 1을 참조하면, 이미지의 수집, 관리 및 게시를 가능하게 하는 통신을 위한 컴퓨터화된 시스템을 포함하는 시스템(100)의 예시적인 실시예를 나타내는 개략적인 블록도가 도시된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 시스템(100)은 다양한 시스템을 포함할 수 있으며, 각 시스템은 하나 이상의 네트워크(미도시)를 통해 서로 연결될 수 있다.
도시된 시스템은 판매자 포털(101); 벤더 액세스 클라이언트(111A, 111B 및 111C); 내부 액세스 클라이언트(113A 및 113B), 및 외부 프론트 엔드 시스템(115)을 포함한다. 판매자 포털(101), 벤더 액세스 클라이언트(111A-C), 내부 액세스 클라이언트(113A-B) 및 외부 프론트 엔드 시스템(115)을 연결하는 하나 이상의 네트워크는 하나 이상의 공공 또는 사설 통신 네트워크일 수 있다. 예를 들어, 네트워크에는 임의의 수의 인터넷, 인트라넷, 랜(Local-Area Network)(LAN), 광역 통신망(Wide-Area Network)(WAN), 거대 도시 통신망(Metropolitan-Area Network)(MAN), 가상 사설 네트워크(VPN), 무선 네트워크(예를 들면, IEEEE 802.11a/b/g/n 준수), 유선 네트워크, 전용 회선, 셀룰러 데이터 네트워크, 블루투스 연결, 적외선 연결 또는 근거리 통신(NFC) 연결을 사용하는 네트워크의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 시스템은 또한, 예를 들어, 케이블을 이용하여, 직접 연결을 통해 서로 연결될 수 있다.
판매자 포털(101)은, 일부 실시예에서, 제품 이미지, 설명, 가격, 배송 정보, 벤더 정보 등을 포함하는 제품 정보를 수신하는 컴퓨터 시스템(예를 들면, 하나 이상의 컴퓨터)으로 구현될 수 있다. 제품 설명은 텍스트와 그래픽 모두일 수 있다. 판매자 포털(101)은, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해, 내부 사용자(예를 들면, 판매자 포털(101)을 소유, 운영 또는 임대하는 조직의 직원)가 제품 정보에 액세스하고, 수정하며, 벤더 액세스 클라이언트(111A-C)에서 해당 서드 파티 벤더와 통신하고, 외부 사용자(예를 들면, 고객)가 보고 주문할 수 있는, 외부 프론트 엔드 시스템(115)을 통한 웹 페이지 상에 제품을 디스플레이 하는 것을 승인하도록 할 수 있다. 내부 사용자는 또한 서드 파티 벤더에 의해 판매되는 제품 대신 자체 제품에 대한 제품 정보를 제출하기 위해 판매자 포털(101)에 액세스할 수 있다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 벤더라는 용어는 서드 파티 벤더와 자체 제품에 대한 제품 정보를 제출하는 내부 사용자를 모두 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 프로세서(103); 컴퓨터 판독-가능 명령을 저장하는 메모리(105); 제품 정보를 저장하기 위한 데이터베이스(107); 사용자 입력을 수신하고 사용자에게 출력을 제공하는 I/O 디바이스(109)를 포함할 수 있다. 판매자 포털(101)은 그 기능을 수행하기 위해 내부 사용자로부터 명령을 수신하는 웹 사용자 인터페이스로 구현될 수 있다. 예를 들어, 판매자 포털(101)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(Microsoft Internet Information Services; IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로 구현될 수 있다.
프로세서(103)는 정보를 조작하거나 처리할 수 있는 범용 또는 특정 전자 디바이스일 수 있다. 예를 들어 프로세서(103)는 임의의 수의 중앙 처리 장치(또는 "CPU"), 그래픽 처리 장치(또는 "GPU"), 광학 프로세서, 프로그래머블 로직 컨트롤러, 마이크로컨트롤러, 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서, IP 코어, 프로그래머블 로직 어레이(Programmable Logic Array)(PLA), 프로그래머블 어레이 로직(PAL), 일반 어레이 로직(Generic Array Logic)(GAL), 복합 프로그래머블 로직 디바이스(CPLD), 필드-프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 시스템 온 칩(SoC), 주문형 반도체(Application-Specific Integrated Circuit)(ASIC) 및 데이터 처리가 가능한 임의의 타입의 회로의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 프로세서(103)는 또한, 네트워크를 통해 연결된 다수의 기계 또는 디바이스에 걸쳐 분산된 하나 이상의 프로세서를 포함하는 가상 프로세서일 수 있다.
메모리(105)는 프로세서(103)에 의해(예를 들면, 미도시된 버스를 통해) 접근할 수 있는 코드와 데이터를 저장할 수 있는 범용 또는 특정 전자 디바이스일 수 있다. 예를 들어, 메모리(105)는 임의의 수의 랜덤-액세스 메모리(RAM), 읽기-전용 메모리(ROM), 광학 디스크, 자기 디스크, 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브, 플래시 드라이브, 보안 디지털(SD) 카드, 메모리 스틱, 소형 플래시(CF) 카드 또는 임의의 유형의 저장 디바이스의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 코드는 특정 작업을 위한 하나 이상의 응용 프로그램(또는 "앱(apps)")과 운영 시스템(OS)을 포함할 수 있다. 메모리(105)는 네트워크를 통해 연결된 다수의 기계 또는 디바이스에 걸쳐 분산된 하나 이상의 메모리를 포함하는 가상 메모리일 수 있다.
데이터베이스(107)는 소프트웨어, 하드웨어 또는 둘의 조합으로 구현될 수 있다. 데이터베이스(107)는 또한 프로세서(103)에 의해 (예를 들면, 미도시된 버스를 통해) 액세스할 수 있는 데이터를 저장할 수 있는 범용 또는 특정 전자 디바이스일 수 있다. 예를 들어 데이터베이스(107)는 임의의 수의 랜덤-액세스 메모리(RAM), 읽기-전용 메모리(ROM), 광학 디스크, 자기 디스크, 하드 드라이브, 솔리드 스테이트 드라이브, 플래시 드라이브, 보안 디지털(SD) 카드, 메모리 스틱, 소형 플래시(CF) 카드 또는 임의의 타입의 저장 디바이스의 임의의 조합을 포함할 수 있다. 데이터베이스(107)는 네트워크를 통해 연결된 다수의 기계 또는 디바이스에 걸쳐 분산된 하나 이상의 스토리지 디바이스를 포함할 수 있다. 데이터베이스(107)는 벤더 액세스 클라이언트(111A-C) 또는 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해 벤더에 의해 제공된 제품 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(107)는 또한, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해, 제품 정보를 보고, 수정하거나, 승인하는 내부 사용자에 의한 액세스를 허용할 수 있다. 데이터베이스(107)는 또한, 외부 사용자가 액세스할 수 있는, 웹 페이지 상에 디스플레이 하기 위해 외부 프론트 엔드 시스템(115)에 제품 정보를 제공할 수 있다.
I/O 디바이스(109)는 판매자 포털(101)에 의해 데이터가 수신 및/또는 전송될 수 있는 하나 이상의 입출력 디바이스를 포함할 수 있다. 예를 들어, I/O 디바이스(109)는, 사용자로부터 데이터가 입력 또는 수신될 수 있도록 하는, 네트워크 연결, 키보드, 터치 스크린, 마우스, 마이크 등과 같은, 하나 이상의 입력 장치를 포함할 수 있다. 또한, I/O 디바이스(109)는, 데이터가 출력되거나 사용자에게 제공될 수 있도록 하는, 네트워크 연결, 디스플레이 화면, 프린터, 스피커 디바이스 등과 같은, 하나 이상의 출력 디바이스를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 벤더 액세스 클라이언트(111A-C)는 서드 파티 벤더가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 개별 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있다. 예를 들어 시스템(100)을 통해 제품을 판매하려는 서드 파티 벤더는 벤더의 시설에 있는 벤더 액세스 클라이언트를 통해 판매자 포털(101)에 액세스하고 이름, 가격, 배송 정보, 제품 이미지 및 세부 설명을 포함하는 제품 정보를 이미지 포맷으로 제공할 수 있다. 둘 이상의 이미지가 제품 정보의 일부로서 제공되는 경우, 벤더는 또한 이미지가 출현되어야 하는 시퀀스를 제공할 수도 있고, 시퀀스는 데이터베이스(107)에 저장된 이미지에 대한 참조를 포함할 수 있다. 벤더 액세스 클라이언트(111A-C)는, 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 개인용 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 휴대폰, 스마트폰 또는 클라우드 컴퓨터와 같은, 임의의 타입의 컴퓨터 중 임의의 수의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 벤더 액세스 클라이언트(111A-B)는, 서드 파티 벤더가 판매자 포털(101)에 입력을 제공할 수 있도록 하는, 네트워크 연결, 키보드, 터치 스크린, 마우스 등과 같은, 하나 이상의 입력 디바이스를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)는 내부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 개별 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 제품 정보를 보고, 조작하고, 승인하려는, 내부 사용자는 내부 액세스 클라이언트(113A 또는 B)를 통해 판매자 포털(101)에 액세스할 수 있다. 내부 액세스 클라이언트(113A-B)는 판매자 포털(101)과 동일한 시설 또는 원격 위치에 있을 수 있다. 내부 액세스 클라이언트(113A-B)는, 범용 컴퓨터, 특수 목적 컴퓨터, 개인용 컴퓨터, 노트북, 태블릿, 휴대폰, 스마트폰 또는 클라우드 컴퓨터와 같은, 임의의 타입의 컴퓨터 중 임의의 수의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 일부 실시예에서, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)는 내부 사용자가 판매자 포털(101)에 입력을 제공할 수 있도록 하는, 네트워크 연결, 키보드, 터치 스크린, 마우스 등과 같은, 하나 이상의 입력 디바이스를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통한 내부 사용자의 명령 또는 이미지 인식 알고리즘에 의한 결정에 기초하여, 웹 페이지 상에 디스플레이 하기에 부적합할 수 있는 이미지의 서브세트를 식별할 수 있다. 부적합한 이미지는 그들의 각각의 해상도(예를 들면, 디스플레이 되기에 너무 크거나 보기에 너무 작은 이미지), 품질(예를 들면, 매우 깨끗하지 않은(noisy) 이미지) 또는 콘텐츠(예를 들면, 불쾌하거나 금지된 콘텐츠를 갖는 이미지)에 기초하여 식별될 수 있다. 판매자 포털(101)은 데이터베이스(107)에서 부적합한 이미지를 제거하고 이미지를 다시 제출하도록 해당 벤더 액세스 클라이언트를 통해 해당 벤더에 통지를 생성할 수 있다. 교체 이미지 세트가 벤더에 의해 제출되면, 판매자 포털(101)은 기설정된 기준(예를 들면, 크기, 해상도, 콘텐츠, 연령 제한 등)에 대한 컴플라이언스(compliance)를 위해 교체 이미지를 재검증하고 교체 이미지를 거부하거나 수락할 수 있다. 이러한 검증은 내부 액세스 클라이언트(113A-B) 또는 이미지 인식 알고리즘을 통해 내부 사용자에 의해 수행될 수 있다.
데이터베이스(107)에서 이미지의 서브세트가 제거되거나 교체되는 각각의 시점에서, 더 이상 데이터베이스(107)에 없는 이미지에 대한 빈 참조를 제거하거나 대체 이미지에 대한 참조를 업데이트하기 위해 이미지가 출현되어야 하는 시퀀스가 업데이트될 필요가 있을 수 있다. 이 경우, 판매자 포털(101)은 데이터베이스(107)에서 제거된 이미지에 대한 빈 참조를 식별하고, 무효한(즉, 비어 있는) 참조가 발견되었다는 통지를 내부 사용자에게 디스플레이 하고, 시퀀스에서 참조를 제거하기 위해 시퀀스 내의 모든 참조에 걸쳐서 반복할 수 있다. 일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 또한, 시퀀스에서의 이전 참조를 상술된 바와 같이 새로 수락된 교체 이미지에 대한 참조로 업데이트할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 외부 사용자가 시스템(100) 내의 하나 이상의 시스템과 상호 작용할 수 있게 하는 컴퓨터 시스템으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 판매자 포털(101)이 웹 페이지 상에서 제품의 디스플레이를 가능하게 하여 외부 사용자가 제품에 대한 주문을 할 수 있게 하는 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 검색 요청을 수신하고 제품 페이지를 표시하며 결제 정보를 요청하는 웹 서버로 구현될 수 있다. 예를 들어, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 Apache HTTP 서버, 마이크로소프트 인터넷 정보 서비스(Microsoft Internet Information Services; IIS), NGINX 등과 같은 소프트웨어를 실행하는 컴퓨터 또는 컴퓨터들로 구현될 수 있다. 다른 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 외부 디바이스(예를 들면, 모바일 디바이스 또는 컴퓨터)로부터 요청을 수신 및 처리하고, 이러한 요청에 기초하여 데이터베이스 및 다른 데이터 저장소에서 정보를 획득하고, 획득된 정보에 기초하여 수신된 요청에 대한 응답을 제공하도록 설계된 커스텀(custom) 웹 서버 소프트웨어를 실행할 수 있다.
일부 실시예에서, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 웹 캐싱 시스템, 데이터베이스, 검색 시스템 또는 지불 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 한 측면에서는, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 이러한 시스템 중 하나 이상을 포함할 수 있으며, 다른 측면에서는, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 하나 이상의 이들 시스템에 연결된 인터페이스(예를 들면, 서버 간, 데이터베이스 간 또는 다른 네트워크 연결)를 포함할 수 있다.
도 2를 참조하면, 인터랙티브 UI 요소를 갖는 제품과 제품 정보를 포함하는 샘플 제품 페이지(200)가 도시된다. 일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 제품 페이지(200)에 디스플레이 하기 위한 제품 정보를 관리하고 제공할 수 있으며, 외부 프론트 엔드 시스템(115)은 하나 이상의 제품 페이지를 디스플레이 하는 웹 페이지 상에 판매자 포털(101)의 제품 정보를 구성하고 디스플레이 할 수 있다. 모든 제품 정보는 데이터베이스(107)에 저장될 수 있다.
일부 실시예에서, 제품 페이지(200)는 제품 이미지 창(201), 주문 창(203), 탐색 메뉴 창(205) 및 텍스트 설명 창(207)을 포함할 수 있다. 도 2에 도시된 제품 페이지(200)의 상이한 요소의 레이아웃은 단지 예시의 목적으로 제시되며, 하나 이상의 UI 요소 및/또는 추가 UI 요소의 상이한 조합을 포함하는 상이한 레이아웃이 본 개시의 범위 내에 있다. 또한, 제품 이미지 창(201), 주문 창(203), 탐색 메뉴 창(205), 텍스트 설명 창(207)과 같은 제품 페이지(200)의 개별 UI 요소의 경계는 단지 예시의 목적으로 점선으로 도시된다. 경계는 웹 페이지 상의 제품 페이지(200)를 보는 외부 사용자가 볼 수 있거나 보이지 않을 수 있다.
일부 실시예에서, 제품 이미지 창(201)은 제품(예를 들면, 데일리 모이스처 로션)의 하나 이상의 제품 이미지(209A, 209B 및 209C)를 포함할 수 있다. 이미지의 특정 개수는 발명에 중요하지 않으며, 더 많거나 더 적은 수의 이미지가 개시될 수 있다. 제품 이미지(209A-C)는 벤더 액세스 클라이언트(111A-C)를 통해 서드 파티 벤더에 의해 제공되는 이미지이거나 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해 내부 사용자에 의해 제공되는 이미지이며, 내부 액세스 클라이언트(113A-B) 및 판매자 포털(101)을 통해 내부 사용자가 디스플레이 하도록 승인된 이미지일 수 있다. 제품 이미지 창(201)은 외부 사용자(예를 들면, 고객)의 선택에 기초하여 제품 이미지(209A-C) 중 하나를 디스플레이 하기 위한 메인 이미지 창(211)을 더 포함할 수 있다. 샘플 제품 페이지(200)에서, 제품 이미지(209A)는 제품 이미지(209A)를 둘러싼 이중 프레임으로 마킹된 선택된 이미지이며 메인 이미지 창(211)에 디스플레이 된다. 선택된 이미지를 마킹하는 방법은 도 2에서와 같이 이중 프레임을 디스플레이 하는 것에 한정되지 않으며, 다른 적절한 수단이 당업자에게 자명할 것이다. 또한, 외부 사용자는, 예를 들어, 커서로 원하는 이미지 위에 마우스 커서를 놓고, 원하는 이미지를 클릭하는 등으로 메인 이미지 창(211)에 디스플레이 할 이미지를 선택할 수 있다.
일부 실시예에서, 주문 창(203)은, 이름, 가격, 배달 정보 등과 같은 제품의 텍스트 정보를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 주문 창(203)은 또한, 도 2에 도시된 바와 같이 원하는 주문 또는 배송 옵션의 외부 사용자의 선택을 수신하는 UI 요소를 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 탐색 메뉴 창(205)은 서로 다른 정보를 디스플레이 하기 위한 일련의 탭 또는 버튼과 같은 상이한 UI 요소를 포함할 수 있다. 예를 들어, 탐색 메뉴 창(205)은 도 2에 도시된 바와 같이 자세한 제품 설명, 리뷰, 벤더 연락처 정보, 배송 및 반품 정보를 디스플레이 하기 위한 탭 또는 버튼을 포함할 수 있다.
일부 실시예에서, 텍스트 설명 창(207)은 그 콘텐츠, 기능 및/또는 사용 지침과 같은 제품의 텍스트 정보를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 텍스트 설명 창(207)은 도 3에 도시된 바와 같이 그래픽 설명 창(300)에 의해 대체되거나 보완될 수 있다. 텍스트 설명 창(207) 및 그래픽 설명 창(300)의 정보는 벤더 액세스 클라이언트(111A-C)를 통해 해당 서드 파티 벤더에 의해 제공되거나 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해 벤더의 역할을 하는 내부 사용자에 의해 제공될 수 있다. 텍스트 설명 창(207)은 해당 벤더에 의해 준비된 해당 제품에 대한 마케팅 자료를 포함할 수 있다.
도 3을 참조하면, 그래픽 정보를 포함하는 샘플 그래픽 설명 창(300)이 도시된다. 그래픽 설명 창(300)은, 예를 들어, 도시된 바와 같은 설명 이미지(301, 303 및 305)를 포함할 수 있다. 설명 이미지(301-305)의 경계는 단지 예시의 목적으로 점선으로 도시된다. 경계는 웹 페이지 상의 그래픽 설명 창(300)을 보는 외부 사용자가 볼 수 있거나 보이지 않을 수 있다.
설명 이미지(301-305)는 벤더 액세스 클라이언트(111A-C) 또는 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해 해당 벤더에 의해 제공되거나 판매자 포털(101)을 사용하여 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해 내부 사용자가 디스플레이 하도록 승인되는 이미지의 서브세트일 수 있다. 설명 이미지(301-305)는 해당 제품(307)의 하나 이상의 이미지, 하나 이상의 그래픽 요소(309), 하나 이상의 그래프(311) 및/또는 하나 이상의 마케팅 문구(313)와 같은 맞춤형(customized) 디자인 요소를 포함할 수 있다. 설명 이미지(301-305)는 또한, 빈 공간(315)과 같은 원치 않는 요소를 포함할 수 있다.
도 4를 참조하면, 예시적인 컴퓨터화된 이미지 조정 프로세스(400)의 흐름도가 도시된다. 이미지 조정 프로세스(400)의 요소는 도 5-7을 참조하여 설명될 것이다. 내부 사용자는, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해, 판매자 포털(101)을 통해 데이터베이스(107)에 저장된 제품 정보를 액세스할 수 있다. 제품 정보는 제품 및 제품 설명의 이미지(예를 들면, 제품 이미지(209A-C) 및 설명 이미지(301-305))에 추가하여 해당 제품에 대한 텍스트 및 물류 정보를 포함할 수 있지만, 이미지 조정 프로세스(400)는 단지 이미지에 대해 설명될 것이다. 일부 실시예에서, 내부 사용자는, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해, 해당 벤더에 의해 제공되는 하나 이상의 이미지에 대해 이미지 조정 프로세스(400)의 하나 이상의 단계를 수행할 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지 조정 프로세스(400)의 하나 이상의 단계는 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 자동화될 수 있다.
일부 실시예에서, 이미지 조정 프로세스(400)는 도 5에 도시된 이미지 선택 도구(500)를 이용하여 실현될 수 있는 이미지 선택 프로세스(401)를 포함할 수 있다.
이미지 선택 도구(500)는, 제품에 대해, 벤더 액세스 클라이언트(111A-C)를 통해, 서드 파티 벤더에 의해 제공되거나, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해, 내부 사용자에 의해 제공되는 이미지를 브라우징 하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스이다. 도 5의 UI 요소 및 정보의 배치는 단지 예시를 위한 목적으로 개시된다. 이미지 선택 도구(500)는, 특히, 메인 제품 이미지 창(501)과 이미지의 시퀀스(예를 들면, 507A-H)를 포함할 수 있다. 이미지가 출현하는 시퀀스는 해당 벤더에 의해 제공되는 시퀀스일 수 있다. 시퀀스는 또한, 이미지가 제품 페이지(200)에 출현하는 시퀀스일 수 있다. 시퀀스는 왼쪽 위 이미지에서 진행되어 오른쪽 아래 이미지에서 끝날 수 있다. 도 5에 개시된 이미지의 수는 단지 예시적인 것이며, 벤더는 0을 포함하여 원하는 임의의 수의 이미지를 제공할 수 있다.
메인 제품 이미지 창(501)은 제품을 대표하는 하나의 이미지를 디스플레이 할 수 있다. 메인 제품 이미지 창(501)에 디스플레이 된 메인 제품 이미지(503)는 제품 페이지(200)에 디스플레이 되는 기본 이미지(예를 들어, 메인 이미지 창(211)에 표시된 이미지)일 수 있다. 벤더에 의해 제공되는 모든 이미지(예를 들면, 507A-H) 중에서, 메인 제품 이미지(503)는 벤더 액세스 클라이언트(111A-C) 또는 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해 제공되는 제품 정보에 기초하여 선택될 수 있다. 또한, 일부 실시예에서, 내부 사용자는 벤더에 의해 제공되는 모든 이미지(예를 들면, 507A-H) 중에서 원하는 이미지를 선택하여 메인 제품 이미지(503)를 다른 이미지로 변경할 수 있다. 일부 실시예에서, 현재 메인 제품 이미지(503)로 선택된 이미지는 이중 프레임(예를 들면, 505)으로 마킹 될 수 있다. 체크 박스를 강조하거나 마킹하는 것과 같이 선택된 이미지를 마킹하는 다른 방법은 당업자에게 명백할 것이며 본 개시의 범위 내에 있다.
각 이미지(예를 들면, 507A-H)는 게시 버튼(예를 들면, 509A), 제품 이미지 버튼(예를 들면, 511A), 이미지 편집 버튼(예를 들면, 513A) 및 이미지 크로핑 버튼(예를 들면, 515A)을 포함할 수 있는 하나 이상의 버튼이 수반될 수 있다. 유사한 참조 번호들(예를 들면, 509A-H)을 갖는 다른 버튼들은 아래에 기술된 해당 버튼들과 실질적으로 유사한 기능들을 제공한다.
일부 실시예에서, 게시 버튼(예를 들면, 509A)은 선택된 게시 버튼(509A)에 의해 표시된 선택된 상태와 선택 해제된 게시 버튼(509G)에 의해 표시된 선택 해제된 상태 사이를 전환하는 토글(toggle) 버튼일 수 있다. 내부 사용자는 게시를 위해 승인된 이미지(예를 들면, 507A-F)와 그렇지 않은 이미지(예를 들면, 507G-H)를 구분하기 위해 게시 버튼의 두 상태 사이에서 토글 할 수 있다. 일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 내부 사용자가 특정 이미지의 게시 버튼을 선택된 상태에서 선택 해제된 상태로 토글하면 특정 이미지를 시퀀스 끝까지 자동으로 이동할 수 있다.
일부 실시예에서, 제품 이미지 표시기 버튼(예를 들면, 511A)은 선택된 제품 이미지 표시기 버튼(예를 들면, 511A)에 의해 표시된 선택된 상태와 선택 해제된 제품 이미지 표시기 버튼(예를 들면, 511D)에 의해 표시된 선택 해제된 상태 사이를 전환하는 토글 버튼일 수 있다. 내부 사용자는 제품 이미지 창(201)에 디스플레이 되어야 하는 제품 이미지(예를 들면, 507A-C 및 G)와 그래픽 설명 창(300)에 디스플레이 되어야 하는 설명 이미지(예를 들면, 507D-F 및 H)를 구별하기 위해 제품 이미지 표시기 버튼의 두 상태 사이를 토글 할 수 있다.
일부 실시예에서, 내부 사용자는, 또한, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해, 제품 페이지 상에 이미지가 출현하는 순서를 변경하기 위해 이미지를 재정렬 할 수 있다. 예를 들어, 제품 이미지(507A-C)가 도 2의 제품 이미지(209A-C)에 해당하는 경우, 제품 이미지(507C)가 제품 이미지(507B)의 왼쪽에 있도록 재정렬(즉, 시퀀스 내의 이전 위치로 이동)하는 것은 제품 이미지(209B) 위에 제품 이미지(209C)가 디스플레이되도록 외부 프론트 엔드 시스템(115)이 제품 페이지(200)를 변경하도록 유도할 수 있다. 유사하게, 설명 이미지(507D-F)가 도 3의 설명 이미지(301-305)에 대응되면, 설명 이미지(507D)가 설명 이미지(507F)의 우측에 있도록 재배열하는 것(즉, 시퀀스 내의 후속 위치로 이동)은 설명 이미지(305) 아래에 설명 이미지(301)가 디스플레이되도록 외부 프론트 엔드 시스템(115)이 그래픽 설명 창(300)을 변경하도록 유도할 수 있다.
일부 실시예에서, 이미지 편집 버튼(예를 들면, 513A)은 도 4의 이미지 편집 프로세스(403)를 수행하기 위해 이미지 편집 도구(미도시)를 디스플레이 하도록 구성될 수 있다. 이미지 편집 프로세스(403)는 내부 사용자가, 밝기, 대비, 색상(Hue) 및/또는 채도와 같은, 이미지의 속성을 조정할 수 있도록 구성될 수 있다. 이미지 편집 프로세스(403)는 또한, 내부 액세스 클라이언트(113A-B)를 통해, 내부 사용자가 해상도 변경, 노이즈 필터링, 이미지 효과 적용, 이미지를 다른 이미지와 결합하는 등과 같이 다른 잘 알려진 조정을 수행할 수 있도록 할 수 있다.
일부 실시예에서, 이미지 크로핑 버튼(예를 들면, 515A)은 도 4의 이미지 크로핑 프로세스(405)를 수행하기 위해 이미지 크로핑 도구(미도시)를 디스플레이 하도록 구성될 수 있다. 이미지 크로핑 프로세스(405)는 내부 사용자가 도 3의 빈 공간(315)과 같은 이미지의 원하지 않는 형상(feature)을 제거할 수 있도록 구성될 수 있다. 다시 도 4를 참조하면, 이미지 크로핑 프로세스(405)는, 단일-크로핑(407) 및 멀티-크로핑(411)의 두 가지 크로핑 프로세스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 단일-크로핑(407)은 이미지에서 하나의 연속적인 공간 블록을 제거하도록 구성될 수 있는 반면, 멀티-크로핑(411)은 이미지에서 둘 이상의 연속적인 공간 블록을 제거하도록 구성될 수 있다.
단일-크로핑(407)은 도 6의 예시적인 단일-크로핑 프로세스(600)를 참조하여 설명될 것이다. 도 6을 참조하면, 이미지(601A)는 원하지 않는 형상(605)을 포함하는 제품(603A)과 함께 표시된다. 이미지(601A)는 제품 이미지 또는 설명 이미지일 수 있다. 도 4의 단계 409에서, 내부 사용자는 원치 않는 형상(605)을 인식하고 이미지(601A) 상의 시작 및 종료 위치를 입력할 수 있다. 예를 들어, 내부 사용자는, 내부 액세스 클라이언트(113A-B) 상의 입력 디바이스(예를 들면, 키보드, 마우스 또는 터치스크린)를 이용하여, 이미지(601A)에서 위치를 선택(예들 들면, 각각 엔터, 클릭 또는 탭)할 수 있다. 개별 위치의 이러한 개별적인 선택은 종래 시스템에 비해 또 다른 이점을 제공한다. 예를 들어, 종래 시스템은 커서를 이용하여 시작 위치를 클릭하고 커서를 종료 위치로 드래그하는 것을 필요로 한다. 이 경우, 긴 이미지 상에서 클릭과 드래그 동작으로 두 위치를 선택하기가 어려울 수 있다. 대신에 판매자 포털(101) 및 내부 액세스 클라이언트(113A-B)로, 내부 사용자는 시작 위치를 선택하고, 종료 위치로 스크롤 하고, 첫 번째 선택을 유지하는 것과 종료 위치로 스크롤 하는 것 사이에서 저글링(juggle) 하지 않고 종료 위치를 선택할 수 있다.
다시 도 6을 참조하면, 내부 사용자가 시작 및 종료 위치를 선택한 후, 판매자 포털(101)은 제1 위치(609-1)의 제1 선택과 제2 위치(609-2)의 제2 선택을 수신할 수 있다. 그런 다음 판매자 포털(101)은 이미지(601B)의 제1 경계(607-1)로부터 제1 위치(609-1)를 통과하여 반대쪽의 제2 경계(607-2)까지 제1 방향으로 제1 라인(611-1)을 드로잉 함으로써 이미지(601B)의 원하지 않는 영역(613)을 선택할 수 있다. 제2 라인(611-2)은 또한, 제1 경계(607-1)로부터 제2 위치(609-2)를 통과하여 다른 경계(607-2)까지 제1 방향으로 드로잉 될 수 있다. 제1 방향은 이미지(601B)의 길이 또는 폭에 대해 평행할 수 있다. 원하지 않는 영역(613)은 제1 방향으로 제1 경계(607-1)와 제2 경계(607-2) 사이에서, 제1 방향과 직교하는 제2 방향으로 제1 라인(611-1)과 제2 라인(611-2) 사이에서 연장될 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 경계(607-1) 및 제2 경계(607-2)는 이미지(601B)의 왼쪽 및 오른쪽 경계이거나 이미지(601B)의 상부 및 하부 경계일 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지(601B)에 도시된 라인(611-1) 및 라인(611-2)은 수평, 수직 또는 경사일 수 있지만 제1 경계(607-1) 및 제2 경계(607-2) 모두에 직교할 수 있다.
일부 실시예에서, 전술한 프로세스의 전부 또는 일부는 이미지 인식 알고리즘을 이용하여 자동화될 수 있다. 예를 들어, 판매자 포털(101)은, 이미지 인식 알고리즘을 이용하여, 원치 않는 형상의 위 및 아래에서 제1 위치(609-1) 및 제2 위치(609-2)에 대한 적절한 위치를 식별하고 전술한 바와 같이 원하지 않는 영역(613)을 선택하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 판매자 포털(101)은 제1 위치(609-1), 제2 위치(609-2), 제1 라인(611-1), 제2 라인(611-2) 중 임의의 것으로부터 미리 결정된 거리 내에서 이미지(601B)의 픽셀을 분석하여 제1 위치(609-1) 및/또는 제2 위치(609-2)의 위치를 최적화하도록 구성될 수 있다. 일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은, 이미지 인식 알고리즘을 이용하여, 경계 라인(예를 들면, 원치 않는 형상(605)의 경계 또는 이미지 내의 다른 요소의 경계)을 식별하고 제1 위치(609-1) 및/또는 제2 위치(609-2)를 이동하여 경계 라인이 원치 않는 영역(613) 내부 또는 외부로 적절하게 속하도록 할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 또한, 빈 공간 및/또는 부적절한 콘텐츠와 같은 하나 이상의 원치 않는 형상(예를 들면, 605)의 위치를 식별하기 위해 이미지 인식 알고리즘을 사용할 수 있고 식별된 형상에 대한 내부 사용자의 주의를 유도할 수 있다. 판매자 포털(101)은 또한, 예를 들어, 내부 사용자가 식별된 형상을 선택하도록 유도하는 것에 의해, 식별된 형상이 실제로 바람직하지 않다는 것을 내부 사용자에게 확인하도록 유도할 수 있다.
일부 실시예에서, 원하지 않는 형상은 반복적인 패턴 또는 연속적인 색상의 블록을 포함하는 이미지 영역을 포함할 수 있으며, 이는 이미지 영역이 배경 부분임을 나타낼 수 있다. 이 경우, 판매자 포털(101)은 원하지 않는 형상을 둘러싸는 영역을 선택할 수 있으며, 여기서 영역은 원하지 않는 형상의 가장 좁은 부분 사이에서 제1 방향으로, 그리고 이미지의 제1 경계와 제2 경계 사이의 제1 방향에 직교하는 제2 방향으로 연장할 수 있다. 제1 방향은 이미지의 길이 또는 폭에 대해 다시 평행할 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 해당 영역을 잘라냄(크로핑, cropping)으로써 원하지 않는 영역(613)을 제거할 수 있다. 영역을 잘라내는 것은 원하지 않는 영역(613) 내에 속하는 이미지(601B)의 픽셀을 제거하여, 원하지 않는 영역(613)의 한 쪽에 제1 나머지 영역(615)과 원하지 않는 영역(613)의 다른 쪽에 제2 나머지 영역(617)을 그대로 남겨두는 것을 의미할 수 있다. 다음으로, 판매자 포털(101)은 제1 나머지 영역(615)과 제2 나머지 영역(617)을 제1 방향으로 더 가깝게 가져와 그들을 잘라낸 이미지(601C)로 병합할 수 있다. 일부 실시예에서, 잘라낸 이미지(601C)의 치수는 이미지(601A)의 원래 치수에서 원하지 않는 영역(613)의 길이를 뺀 것과 같을 수 있다. 잘라낸 이미지(601C)는 도 4의 단계 415에서 데이터베이스(107)에 저장될 수 있다.
대안적으로, 제1 나머지 영역(615)과 제2 나머지 영역(617)을 완전히 붙지는 않게 서로 더 가깝게 가져갈 수 있으며, 제1 나머지 영역(615)과 제2 나머지 영역(617) 사이에 조정된 빈 영역(미도시)을 남길 수 있다. 내부 사용자는 조정된 빈 영역을 솔리드(solid) 색상(예를 들면, 흰색)의 블록으로 채울 수 있다. 일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 이미지 인식 알고리즘을 이용하여 결정된 두 가지 색상에 기초하여 결정된 그래디언트(gradient)로 조정된 빈 영역을 채울 수 있다. 이 경우 판매자 포털(101)은, 예를 들어, 제1 위치(609-1) 또는 제 1라인(611-1) 근처의 픽셀을 분석하고 픽셀과 잘 어울리거나 잘 조합되는 제1 색상을 결정할 수 있다. 판매자 포털(101)은 또한, 제2 위치(609-2) 또는 제2 라인(611-2) 근처의 픽셀을 분석하고 픽셀과 잘 어울리거나 잘 조합되는 제2 색상을 결정할 수 있다. 그런 다음 판매자 포털(101)은 두 색상 사이의 그래디언트를 결정하고 조정된 빈 영역을 결정된 그래디언트로 채울 수 있다. 일부 실시예에서, 내부 사용자는 그래디언트에 대해 두 가지 색상을 수동으로 선택할 수 있다.
일부 실시예에서, 조정된 빈 영역을 채우는 솔리드 색상의 블록이나 그래디언트는 한 색상의 블록 또는 두 가지 색상의 한 그래디언트로 제한되지 않는다. 대신, 판매자 포털(101)은 여러 가지 색상 또는 그래디언트가 사용될 수 있다. 예를 들어, 판매자 포털(101)은 제1 라인(611-1) 및 제2 라인(611-2)을 따라 여러 지점 근처의 픽셀을 분석하고 조정된 빈 영역을 상이한 색상 및/또는 그래디언트의 줄무늬로 채워서 조정된 빈 영역을 두 개의 나머지 영역(615 및 617) 사이에서 덜 눈에 띄게 만들 수 있다.
더 나아가, 판매자 포털(101)은, 이미지 인식 알고리즘을 이용하여, 제1 위치(609-1) 및 제2위치(609-2) 근처의 콘텐츠와 잘 일치하거나 잘 조합되는 콘텐츠를 결정할 수 있다. 예를 들어 이미지(601B)의 배경 영역(즉, 제품(603B)의 외부 영역)이 특정 패턴으로 채워지고 제품(603B)의 내부 영역이 다른 패턴으로 채워진 경우, 판매자 포털(101)은 해당 패턴을 인식하고 제품(603C) 외부의 조정된 빈 영역을 특정 패턴으로 채우면서 제품(603C) 내부의 조정된 빈 영역을 다른 패턴으로 채울 수 있다.
이미지 편집 프로세스(403)와 이미지 크로핑 프로세스(405)가 한 번에 하나의 이미지와 관련하여 위에서 설명되었지만, 판매자 포털(101)은 일부 실시예에서 이미지 인식 알고리즘을 이용하여 이미지 세트(batch)에 대해 프로세스를 자동으로 수행할 수 있다. 이 경우, 판매자 포털(101)은 때때로 내부 사용자에게 그 결정을 확인하도록 요청하거나 내부 사용자가 판매자 포털(101)에 의해 행해진 임의의 변경을 복귀시킬 수 있도록 할 수 있다.
상술된 바와 같이 이미지 내에서 특정 콘텐츠를 인식하기 위해 사용되는 이미지 인식 알고리즘은, 퍼지 논리(fuzzy logic), 신경망(neural network), 머신 러닝(machine learning) 및 딥러닝(deep learning)과 같은 기법을 이용하는, 객체 인식 또는 패턴 인식을 위한 임의의 컴퓨터-비전 알고리즘을 포함할 수 있다. 이러한 이미지 인식 알고리즘은, 전용 프로세서를 사용하거나, 컴퓨터 러닝에 전용되는 프로세서의 네트워크를 이용하여 프로세서(103) 내의 소프트웨어 기능으로 구현될 수 있다.
다시 도 4를 참조하면, 이미지 크로핑 프로세스(405)는, 단일-크로핑(407) 및 멀티-크로핑(411)의 두 가지 크로핑 프로세스를 포함할 수 있다. 일부 실시예에서, 멀티-크로핑(411)은 이미지에서 둘 이상의 연속적인 공간 블록을 제거하도록 구성될 수 있다.
멀티-크로핑(411)은 도 7의 예시적인 멀티-크로핑 프로세스(700)를 참조하여 설명될 것이다. 도 7을 참조하면, 이미지(701A)는 원하지 않는 형상(705-1 및 705-2)을 포함하는 제품(703A)으로 도시된다. 이미지(703A)는 제품 이미지 또는 설명 이미지일 수 있다. 멀티-크로핑(411)은 제1 위치와 제2 위치의 선택을 수신하고 두 위치 사이의 영역을 제거한다는 점에서 단일-크로핑(407)과 유사할 수 있다.
도 4의 단계 413에서, 내부 사용자는 원하지 않는 형상(705-1 및 705-2)을 인식하고 이미지(701A)의 시작 및 종료 위치를 클릭할 수 있다. 이에 응답하여, 판매자 포털(101)은 제1 위치(709-1), 제2 위치(709-2), 제3 위치(709-3) 및 제4 위치(709-4)의 선택을 수신할 수 있다. 그런 다음 판매자 포털은 이미지(701B)의 제1 경계(707-1)로부터 제1 위치(709-1)를 통과하여 반대쪽의 제2 경계(707-2) 까지 제1 방향으로 제1 라인(711-1)을 그려서 이미지(701B)의 원하지 않는 영역(713-1 및 713-2)을 선택할 수 있다. 제2 라인(711-2), 제3 라인(711-3) 및 제4 라인(711-4)은 또한, 유사한 방식으로 제1 방향으로 그려질 수 있다. 제1 방향은 상술된 바와 같이 이미지(701B)의 길이 또는 폭에 대해 다시 평행할 수 있다. 원하지 않는 영역(713-1)은 제1 방향으로 제1 경계(707-1)와 제2 경계(707-2) 사이에서, 그리고 제1 방향과 직교하는 제2 방향으로 제1 라인(711-1)과 제2 라인(711-2) 사이에서 연장될 수 있다. 원하지 않는 영역(713-2)은 또한, 제1 방향으로 제1 경계(707-1)와 제2 경계(707-2) 사이에서, 제2 방향으로 제3 라인(711-3)과 제4 라인(711-4) 사이에서 연장될 수 있다.
멀티-크로핑을 위해 내부 사용자로부터 수신된 위치의 수는 4개로 제한되지 않으며 2의 임의의 배수(즉, 2n 개의 위치의 수)일 수 있다. 이러한 경우, 판매자 포털(101)은 대응하는 수의 라인(즉, 2n 개의 라인)을 디스플레이 하고, 대응하는 수의 원하지 않는 영역(즉, n 개의 원하지 않는 영역)을 선택하고, 대응하는 수의 나머지 영역(즉, n+1 개의 나머지 영역)을 병합할 수 있다.
일부 실시예에서, 제1 경계(707-1) 및 제2 경계(707-2)는 이미지(701B)의 좌측 및 우측 경계이거나 이미지(701B)의 상측 및 하측 경계일 수 있다. 일부 실시예에서, 이미지(701B)에 도시된 라인(711-1 ~ 711-4)은 수평, 수직 또는 경사일 수 있지만 제1 경계(707-1) 및 제2 경계(707-2) 모두에 직교할 수 있다.
일부 실시예에서, 상술된 프로세스의 전부 또는 일부는 또한 단일-크로핑의 경우와 같이 이미지 인식 알고리즘을 이용하여 자동화될 수 있다.
일부 실시예에서, 판매자 포털(101)은 원하지 않는 영역(613)을 잘라내기 위해 상술된 바와 같이 영역을 잘라냄으로써 원하지 않는 영역(713-1 및 713-2)을 제거할 수 있다. 영역을 크로핑하는 것은 원하지 않는 영역(713-1 및 713-2)에 속하는 이미지(701B)의 픽셀을 제거하고, 원하지 않는 영역(713-1)의 한 쪽에 제1 나머지 영역(715)을, 원하지 않는 영역(713-1 및 713-2) 사이에 제2 나머지 영역(717)을, 원하지 않는 영역(713-2)의 다른 쪽에 제3 나머지 영역(719)을 그대로 남기는 것을 나타낼 수 있다. 다음으로, 판매자 포털(101)은 제1 나머지 영역(715), 제2 나머지 영역(717) 및 제3 나머지 영역(719)을 제1 방향으로 더 가깝게 가져와 그들을 잘라낸 이미지(701C)로 병합할 수 있다. 일부 실시예에서, 잘라낸 이미지(701C)의 치수는 이미지(701A)의 원래 치수에서 원하지 않는 영역(713-1)의 길이와 원하지 않는 영역(713-2)의 길이를 뺀 것과 같을 수 있다. 잘라낸 이미지(701C)는 도 4의 단계 415에서 데이터베이스(107)에 저장될 수 있다.
대안적으로, 임의의 한 쌍의 인접한 나머지 영역(예를 들면, 제1 나머지 영역(715) 및 제2 나머지 영역(717), 그러나 제1 나머지 영역(715) 및 제3 나머지 영역(719)은 아님)을 완전히 붙지는 않게 서로 더 가까이 가져갈 수 있고, 더 가까워진 두 개의 인접한 나머지 영역 사이에서 하나 이상의 조정된 빈 영역(미도시)이 남겨진다. 이미지 인식 알고리즘을 이용하는 내부 사용자 또는 판매자 포털(101)은 상술된 바와 같이 단일-크로핑 동안 조정된 빈 영역을 채우는 것과 유사한 방식으로 조정된 빈 영역을 채울 수 있다.
본 개시가 특정 실시예를 참조하여 도시되고 설명되었지만, 본 개시가 다른 환경에서 변형없이 실시될 수 있음을 이해할 것이다. 전술한 설명은 설명을 목적으로 제공되었다. 이는 포괄적인 것이 아니며 개시된 정확한 형태 또는 실시예로 한정되지 않는다. 변형예 및 적응예는 개시된 실시예들의 발명의 설명 및 실시에 대한 고려로부터 통상의 기술자에게 명백할 것이다. 추가적으로, 개시된 실시예들의 양상들이 메모리에 저장되는 것으로 설명되었지만, 통상의 기술자는 이러한 양상들이 또한 2차적 저장 디바이스(예를 들어, 하드 디스크 또는 CD ROM, 다른 형태의 RAM 또는 ROM, USB 매체, DVD, Blu-ray 또는 기타 광 드라이브 매체)와 같은 다른 유형의 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있는 것을 이해할 것이다.
기재된 설명 및 개시된 방법들에 기초하는 컴퓨터 프로그램은 숙련된 개발자의 기술 범위 내에 있다. 다양한 프로그램 또는 프로그램 모듈이 통상의 기술자에게 알려진 임의의 기술을 사용하여 만들어질 수 있으며, 기존 소프트웨어와 관련되어 설계될 수 있다. 예를 들어, 프로그램 섹션 또는 프로그램 모듈은 .Net Framework, .Net Compact Framework(및 Visual Basic, C 등과 같은 관련 언어), Java, C ++, Objective-C, HTML, HTML / AJAX 조합, XML 또는 Java 애플릿이 포함된 HTML으로 또는 이것들에 의하여 설계될 수 있다.
이에 더하여, 예시적 실시들이 본 명세서에 설명되었지만, 등가 요소들, 변형물, 생략물, (예를 들어, 다양한 실시예들에 걸친 양상들의) 조합물, 적응물 및/또는 대체물을 갖는 임의 및 모든 실시예의 범위가 본 개시에 기초하여 통상의 기술자에게 이해될 것이다. 청구 범위에서의 한정은 청구 범위에서 사용된 언어에 기초하여 광범위하게 해석되어야 하며, 본 명세서 또는 본 출원의 진행 중에 설명된 예시들로 제한되지 않는다. 예시들은 비배타적으로 해석되어야 한다. 이에 더하여, 개시된 방법들의 단계들은 단계들의 재정렬 및/또는 단계의 삽입 또는 삭제를 포함하는 임의의 방식으로 변형될 수 있다. 따라서, 상세한 설명과 예시들은 예시로서만 고려되어야 하고, 진정한 범위와 사상은 이하의 청구 범위 및 등가물의 전체 범위에 의해 나타내지는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 컴퓨터-구현 시스템으로서,
    상기 시스템은
    데이터베이스;
    명령을 저장하도록 구성된 적어도 하나의 비-일시적 컴퓨터-판독 가능한 매체; 및
    동작을 수행하기 위한 상기 명령을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 동작은
    네트워크 인터페이스를 통해 상기 적어도 하나의 프로세서에 연결된 제2 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하고;
    상기 제1 이미지 세트의 상기 이미지에 대한 참조들 및 출현 순서를 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하고;
    상기 제1 이미지 세트 및 상기 이미지 시퀀스를 상기 데이터베이스에 저장하고;
    수락할 수 없는 상기 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 식별하고;
    새로운 이미지를 요청하기 위한 신호를 상기 제2 시스템에 전송하고;
    상기 제2 시스템으로부터 제2 이미지 세트를 수신하고;
    상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트를 상기 제2 이미지 세트로 대체하고; 그리고
    상기 이미지 시퀀스에서 상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트에 대한 상기 참조들을 상기 제2 이미지 세트로 업데이트하는 것을 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 동작은
    제1 이미지를 상기 이미지 시퀀스 내의 대체 위치로 이동시키기 위한 사용자 입력을 수신하고;
    상기 제1 이미지에 대한 제1 참조를 상기 대체 위치와 연관시키도록 상기 출현 순서를 수정하고; 그리고
    상기 대체 위치 이전에 출현하는 다른 이미지에 대한 상기 참조들을 시프트(shift)하기 위해 상기 출현 순서를 수정하는 것에 의해:
    상기 이미지 시퀀스를 수정하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트를 식별하는 것은 사용자 입력을 수신하는 것 또는 이미지 인식 알고리즘을 이용하는 것 중 적어도 하나를 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트를 식별하는 것은 저해상도, 고해상도, 저품질 또는 불쾌감을 주는 것 중 적어도 하나인 하나 이상의 이미지를 식별하는 것을 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 신호를 전송하는 것은 상기 제2 시스템에 대한 하나 이상의 통지를 생성하는 것을 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 동작은
    수락할 수 없는 상기 제2 이미지 세트의 제3 서브세트를 식별하고; 그리고
    새로운 이미지를 요청하기 위한 제2 신호를 상기 제2 시스템에 전송하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 동작은
    상기 제2 서브세트의 하나 이상의 이미지를 제거하는 것으로서,
    상기 이미지 시퀀스의 상기 참조들 모두에 걸쳐 반복하고;
    상기 하나 이상의 이미지에 대응하는 하나 이상의 빈 참조를 식별하고;
    상기 빈 참조가 발견되었다는 통지를 디스플레이하고; 그리고
    상기 이미지 시퀀스에서 상기 빈 참조를 제거하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 이미지 시퀀스에 기초하여 상기 제1 이미지 세트를 디스플레이하도록 구성된 사용자 인터페이스를 더 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  9. 청구항 8에 있어서,
    이미지의 상기 제2 서브세트를 식별하는 것은 상기 사용자 인터페이스를 통해 하나 이상의 사용자 입력을 수신하는 것을 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서, 상기 동작은
    상기 제1 이미지 세트의 제1 서브세트에서 하나 이상의 영역을 식별하고; 그리고
    이미지의 상기 제1 서브세트로부터 상기 하나 이상의 식별된 영역을 제거하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 시스템.
  11. 네트워크 인터페이스를 통해 적어도 하나의 프로세서에 연결된 제2 시스템으로부터 제1 이미지 세트를 수신하고;
    상기 제1 이미지 세트의 상기 이미지에 대한 참조들 및 출현 순서를 포함하는 이미지 시퀀스를 수신하고;
    상기 제1 이미지 세트 및 상기 이미지 시퀀스를 상기 데이터베이스에 저장하고;
    수락할 수 없는 상기 제1 이미지 세트의 제2 서브세트를 식별하고;
    새로운 이미지를 요청하기 위한 신호를 상기 제2 시스템에 전송하고;
    상기 제2 시스템으로부터 제2 이미지 세트를 수신하고;
    상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트를 상기 제2 이미지 세트로 대체하고; 그리고
    상기 이미지 시퀀스에서 상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트에 대한 상기 참조들을 상기 제2 이미지 세트로 업데이트하는 것을 포함하는, 이미지의 효율적인 관리 및 수정을 위한 컴퓨터-구현 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    제1 이미지를 상기 이미지 시퀀스 내의 대체 위치로 이동시키기 위한 사용자 입력을 수신하고;
    상기 제1 이미지에 대한 제1 참조를 상기 대체 위치와 연관시키도록 상기 출현 순서를 수정하고; 그리고
    상기 대체 위치 이전에 출현하는 다른 이미지에 대한 상기 참조들을 시프트하기 위해 상기 출현 순서를 수정하는 것에 의해:
    상기 이미지 시퀀스를 수정하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트를 식별하는 것은 사용자 입력을 수신하는 것 또는 이미지 인식 알고리즘을 이용하는 것 중 적어도 하나를 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  14. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 이미지 세트의 상기 제2 서브세트를 식별하는 것은 저해상도, 고해상도, 저품질 또는 불쾌감을 주는 것 중 적어도 하나인 하나 이상의 이미지를 식별하는 것을 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  15. 청구항 11에 있어서,
    상기 신호를 전송하는 것은 상기 제2 시스템에 대한 하나 이상의 통지를 생성하는 것을 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  16. 청구항 11에 있어서,
    수락할 수 없는 상기 제2 이미지 세트의 제3 서브세트를 식별하고; 그리고
    새로운 이미지를 요청하기 위한 제2 신호를 상기 제2 시스템에 전송하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  17. 청구항 11에 있어서,
    상기 제2 서브세트의 상기 하나 이상의 이미지를 제거하는 것으로서,
    상기 이미지 시퀀스의 상기 참조들 모두에 걸쳐 반복하고;
    상기 하나 이상의 이미지에 대응하는 하나 이상의 빈 참조를 식별하고;
    상기 빈 참조가 발견되었다는 통지를 디스플레이하고; 그리고
    상기 이미지 시퀀스에서 상기 빈 참조를 제거하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  18. 청구항 11에 있어서,
    상기 이미지 시퀀스에 기초하여 상기 제1 이미지 세트를 디스플레이하도록 구성된 사용자 인터페이스를 디스플레이 하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  19. 청구항 18에 있어서,
    이미지의 상기 제2 서브세트를 식별하는 것은 상기 사용자 인터페이스를 통해 하나 이상의 사용자 입력을 수신하는 것을 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
  20. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 이미지 세트의 제1 서브세트에서 하나 이상의 영역을 식별하고; 그리고
    이미지의 상기 제1 서브세트로부터 상기 하나 이상의 식별된 영역을 제거하는 것을 더 포함하는 컴퓨터-구현 방법.
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US20220070388A1 (en) * 2020-09-02 2022-03-03 Shopify Inc. Methods and devices for capturing an item image

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070078726A1 (en) * 2005-09-21 2007-04-05 Macdonald Korth Holly C System, program product, and methods for online image handling
US8799756B2 (en) * 2012-09-28 2014-08-05 Interactive Memories, Inc. Systems and methods for generating autoflow of content based on image and user analysis as well as use case data for a media-based printable product
US20160139761A1 (en) * 2014-11-13 2016-05-19 Interactive Memories, Inc. Automatic target box in methods and systems for editing content-rich layouts in media-based projects
JP2017182472A (ja) * 2016-03-30 2017-10-05 大日本印刷株式会社 文字編集サーバ及び文字編集システム

Family Cites Families (28)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2002008948A2 (en) * 2000-07-24 2002-01-31 Vivcom, Inc. System and method for indexing, searching, identifying, and editing portions of electronic multimedia files
US20020161659A1 (en) 2001-03-15 2002-10-31 Veilleux David P. Color image display accuracy for display devices on a network
JP4142382B2 (ja) * 2002-09-30 2008-09-03 株式会社メガチップス コンテンツ作成システム及びコンテンツ作成方法
JP2004318791A (ja) 2003-04-16 2004-11-11 Ryuichi Yokota 電子商取引支援システム及び方法
US6990637B2 (en) * 2003-10-23 2006-01-24 Microsoft Corporation Graphical user interface for 3-dimensional view of a data collection based on an attribute of the data
US20050129324A1 (en) * 2003-12-02 2005-06-16 Lemke Alan P. Digital camera and method providing selective removal and addition of an imaged object
TWI241127B (en) * 2004-08-27 2005-10-01 Univ Nat Cheng Kung Image-capturing device and method for removing strangers
JP2006134230A (ja) * 2004-11-09 2006-05-25 Canon Inc 画像編集装置
GB2431793B (en) 2005-10-31 2011-04-27 Sony Uk Ltd Image processing
WO2008117827A1 (ja) * 2007-03-26 2008-10-02 Nikon Corporation 画像表示装置、および画像表示用プログラム製品
US20080263449A1 (en) * 2007-04-20 2008-10-23 Microsoft Corporation Automated maintenance of pooled media content
JP2010055452A (ja) * 2008-08-29 2010-03-11 Dainippon Printing Co Ltd 携帯電話用チラシコンテンツ提供システム、装置、方法、プログラム、記録媒体
US8675957B2 (en) * 2010-11-18 2014-03-18 Ebay, Inc. Image quality assessment to merchandise an item
CN103020947B (zh) 2011-09-23 2016-04-06 阿里巴巴集团控股有限公司 一种图像的质量分析方法及装置
JP5439454B2 (ja) * 2011-10-21 2014-03-12 富士フイルム株式会社 電子コミック編集装置、方法及びプログラム
US9064184B2 (en) 2012-06-18 2015-06-23 Ebay Inc. Normalized images for item listings
CN107430768B (zh) * 2015-04-08 2020-11-13 谷歌有限责任公司 图像编辑和修补
JP6557504B2 (ja) * 2015-04-22 2019-08-07 株式会社リクルート 画像適否判定装置、画像適否判定方法および画像適否判定プログラム
US20180181281A1 (en) * 2015-06-30 2018-06-28 Sony Corporation Information processing apparatus, information processing method, and program
US10846895B2 (en) * 2015-11-23 2020-11-24 Anantha Pradeep Image processing mechanism
US10198819B2 (en) * 2015-11-30 2019-02-05 Snap Inc. Image segmentation and modification of a video stream
US10270965B2 (en) * 2015-12-04 2019-04-23 Ebay Inc. Automatic guided capturing and presentation of images
CN105427240B (zh) 2015-12-08 2019-01-04 豪威科技(上海)有限公司 图像裁剪方法
KR101803006B1 (ko) 2016-02-16 2017-11-29 쿠팡 주식회사 견적서 관리 방법 및 견적서 관리 서버
US9972111B2 (en) 2016-02-24 2018-05-15 Adobe Systems Incorporated Optimizing image cropping
KR20170104307A (ko) 2016-03-07 2017-09-15 쿠팡 주식회사 견적서 편집 방법 및 견적서 관리 서버
KR20170104312A (ko) 2016-03-07 2017-09-15 쿠팡 주식회사 견적서 이미지 매칭 방법 및 견적서 관리 서버
JP6723909B2 (ja) 2016-12-09 2020-07-15 キヤノン株式会社 画像処理方法、画像処理装置、及びプログラム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070078726A1 (en) * 2005-09-21 2007-04-05 Macdonald Korth Holly C System, program product, and methods for online image handling
US8799756B2 (en) * 2012-09-28 2014-08-05 Interactive Memories, Inc. Systems and methods for generating autoflow of content based on image and user analysis as well as use case data for a media-based printable product
US20160139761A1 (en) * 2014-11-13 2016-05-19 Interactive Memories, Inc. Automatic target box in methods and systems for editing content-rich layouts in media-based projects
JP2017182472A (ja) * 2016-03-30 2017-10-05 大日本印刷株式会社 文字編集サーバ及び文字編集システム

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