KR20220018468A

KR20220018468A - 이미지 처리 방법 및 장치, 전자 기기 및 기억 매체

Info

Publication number: KR20220018468A
Application number: KR1020217019242A
Authority: KR
Inventors: 야오 장; 웬빈 장; 슈아이 장
Original assignee: 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드.
Priority date: 2020-08-01
Filing date: 2020-10-30
Publication date: 2022-02-15
Also published as: JP2022548804A; US20220036693A1; CN114514566B; US11417173B2; KR102547438B1; CN114514566A; AU2020309094B2; AU2020309094A1; PH12020552288A1; JP7416782B2

Abstract

본 발명은 이미지 처리 방법 및 장치, 전자 기기 및 기억 매체에 관한 것으로, 상기 방법은 게임 테이블탑의 비디오 스트림을 취득하는 것과, 상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하는 것과, 상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하는 것과, 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것을 포함한다.

Description

이미지 처리 방법 및 장치, 전자 기기 및 기억 매체

본 발명은 2020년 8월 1일에 싱가폴 지적 재산청에 제출된, 출원번호가 10202007349R이고, 발명의 명칭이 「IMAGE PROCESSING METHOD AND APPARATUS, ELECTRONIC DEVICE, AND STORAGE MEDIUM」인 싱가폴 특허출원의 우선권을 주장하고, 그 모든 내용은 원용함으로써 본 발명에 포함된다.

본 발명은 컴퓨터 비전 기술 분야에 관한 것으로, 특히 이미지 처리 방법 및 장치, 전자 기기 및 기억 매체에 관한 것이다.

테이블 게임은 사람들의 생활 수준의 향상에 따라, 많은 사용자들 사이에서 인기가 높아지고 있다. 테이블 게임은 아주 오래된 업계에 속해 있고, 현재 유행하고 있는 온라인 테이블 게임보다 실제 상황의 대면형 테이블 게임 쪽이 매력적이다. 예를 들면, 체스, 바둑 등의 대면형 테이블 게임은 전자 기기에 의존하지 않고 다양한 사고력의 단련을 중시한다. 또한, 테이블 게임의 과정을 촬영하고, 반복하여 보며 노하우를 습득하는 애호가도 있다.

본 발명은 이미지 처리의 기술적 수단을 제공한다.

본 발명의 제1 측면에 의하면, 게임 테이블탑의 비디오 스트림을 취득하는 것과, 상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하는 것과, 상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하는 것과, 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것을 포함하는 이미지 처리 방법이 제공된다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 비디오 스트림은 상기 게임 테이블탑에 대해 복수의 시점에서 동기 수집된 비디오 스트림을 포함하고, 상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하는 것은 제1 시점에서 수집된 제1 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 것과, 제2 시점에서 동기적으로 수집된 제2 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 것과, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하고, 여기서, 하나의 목표 대상물의 외관 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 내의 화소에 의해 결정되고, 하나의 목표 대상물의 주위 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 주위의 설정 범위 내의 화소에 의해 결정되는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보에 기초하여, 제1 특징 거리를 결정하고, 하나의 제1 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 유사도를 나타내는 것과, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보에 기초하여 제2 특징 거리를 결정하고, 하나의 제2 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보의 유사도를 나타내는 것과, 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 것과, 결정된 특징 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 것은 상기 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리를 가중치 가산하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 얻는 것을 포함하고, 여기서, 상기 2개의 목표 대상물의 유사도가 높을수록 가중치 가산시에 상기 2개의 목표 대상물의 제2 특징 거리의 가중치 계수를 크게 한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 기하학적 거리를 결정하는 것을 추가로 포함하고, 결정된 특징 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리와 기하학적 거리에 기초하여 상기 2개의 목표 대상물 사이의 거리를 결정하는 것과, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지의 목표 대상물 사이의 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 의해 거리 행렬을 형성하고, 여기서, 상기 거리 행렬의 하나의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이의 거리를 나타내는 것과, 상기 거리 행렬에 기초하여 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지 사이의 인접 행렬을 결정하고, 상기 인접 행렬의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이에 상관 관계가 있는지 여부를 나타내는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하는 것은 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것과, 결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 비디오 스트림은 상기 게임 테이블탑에 대해 복수의 시점에서 동기 수집된 비디오 스트림을 포함하고, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은 하나의 시점에서의 비디오 스트림에 있어서, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지를 결정하는 것과, 다른 시점에서 동기적으로 수집된 비디오 스트림에 있어서, 상기 제1 프레임의 이미지에 동기하여 수집된 동기 이미지를 결정하는 것과, 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 가장 빨리 검출된 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출하지 않음에 따라, 상기 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 추가로 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고, 결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은 결정된 시점을 제1 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고, 결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은 결정된 시점을 제1 게임 단계의 종료 시점 및 제2 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고, 결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은 결정된 시점을 제2 게임 단계의 종료 시점 및 제 3 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 현재의 게임 단계는 제1 게임 단계이고, 상기 목표 대상물은 인물 대상물과 물체 대상물을 포함하고, 상기 목표 대상물 및 특정된 현재의 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은 게임 코인과 플레이어의 대응 관계를 결정하는 것과, 결정된 대응 관계 및 제1 게임 단계의 규칙에 기초하여, 복수 플레이어의, 플레이어의 게임에 사용되는 게임 코인의 총 가치 및 게임에 사용되는 게임 코인이 존재하는 게임 관여 영역의 서브 영역을 포함하는 게임 관여 결과를 결정하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 현재의 게임 단계는 제2 게임 단계이고, 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에서 게임 관여 결과가 변화하는 것을 검출한 경우와, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 종류, 위치 또는 출현 순서가 소정 규칙과 상이한 것을 검출한 경우 중 어느 경우에 제시 정보를 발하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은 제2 게임 단계의 종료 시점에 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 위치 및 포인트에 기초하여 승패 결과를 결정하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 현재의 게임 단계는 제3 게임 단계이고, 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은 제2 게임 단계의 종료시에 결정된 승패 결과, 제1 게임 단계의 종료시의 복수 플레이어의 게임 관여 결과 및 지출 규칙에 기초하여 복수 플레이어의 지출 결과를 결정하는 것을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과를 확인하는 것과, 복수 플레이어에 의한 지출 결과와 상기 오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과를 비교하여 지출 결과가 정확하게 실행되었는지 여부를 확인하는 것과, 지출 결과가 정확하게 실행되지 않은 경우에 경고 정보를 발하는 것을 추가로 포함한다.

본 발명의 제2 측면에 의하면, 게임 테이블탑의 비디오 스트림을 취득하기 위한 취득 모듈과, 상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하기 위한 검출 모듈과, 상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하기 위한 게임 단계 특정 모듈과, 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하기 위한 결과 결정 모듈을 포함하는 이미지 처리 장치가 제공된다.

본 발명의 제3 측면에 의하면, 프로세서와, 프로세서에 의해 실행 가능한 명령을 기억하기 위한 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 메모리에 기억된 명령을 불러내어 제1 측면 중 어느 하나에 기재된 방법을 실행하도록 구성되는 전자 기기가 제공된다.

본 발명의 제4 측면에 의하면, 컴퓨터 프로그램 명령을 기억시킨 컴퓨터 판독 가능 기억 매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령은 프로세서에 의해 실행되면 제1 측면 중 어느 하나에 기재된 방법을 실현시키는 컴퓨터 판독 가능 기억 매체가 제공된다.

본 발명의 제5 측면에 의하면, 컴퓨터 판독 가능 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 판독 가능 코드가 전자 기기에서 작동하면, 상기 전자 기기의 프로세서에 제1 측면 중 어느 하나에 기재된 방법을 실현하기 위한 명령을 실행시키는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 프로그램.

본 발명의 실시예에서는 게임 테이블탑에 관한 비디오 스트림을 취득하고, 비디오 스트림에 대해 목표 검출 처리를 행함으로써, 비디오 스트림의 복수의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하고, 검출된 목표 대상물에 기초하여 현재 진행되고있는 게임 단계를 특정하고, 추가로 검출된 목표 대상물 및 특정된 게임 단계를 사용하여 게임 테이블탑의 검출을 실행할 수 있다. 이렇게 하여, 편리하고 신속하며 정확하다는 특징을 가짐과 함께, 게임 과정의 검출을 자동적으로 실행할 수 있기 때문에, 규모화와 산업화 경영을 용이하게 실현하고, 경영 효율을 향상시키고, 경영 중의 실수를 저감시킬 수 있다.

또한, 상술한 개략적인 설명 및 다음의 상세한 설명은 예시적 및 해석적인 것에 불과하고, 본 발명을 한정하는 것은 아닌 것으로 이해해야 한다.

이하, 예시적인 실시예에 대해 도면을 참조하면서 상세히 설명함으로써, 본 발명의 다른 특징 및 측면은 명백해진다.

여기서, 본 명세서의 일부로서 포함되는 도면은 본 발명의 실시예에 적합하고, 명세서와 함께 본 발명의 기술적 수단의 설명에 사용된다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 적용 장면의 모식도를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S20)의 흐름도를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S23)의 흐름도를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 특징 거리 결정의 모식도를 나타낸다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S23)의 다른 흐름도를 나타낸다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S30)의 흐름도를 나타낸다.
도 8은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 제1 단계의 검출을 실행하는 흐름도를 나타낸다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 제3 단계의 검출 흐름도를 나타낸다.
도 10은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 장치의 블록도를 나타낸다.
도 11은 본 발명의 실시예에 따른 전자 기기의 블록도를 나타낸다.
도 12는 본 발명의 실시예에 따른 다른 전자 기기의 블록도를 나타낸다.

이하에 본 발명의 다양한 예시적 실시예, 특징 및 측면에 대해 도면을 참조하면서 상세하게 설명한다. 도면에서 동일한 부호는 동일 또는 유사한 기능의 요소를 나타낸다. 도면에 있어서 실시예의 다양한 측면을 나타냈지만, 특별히 언급하지 않는 한, 비례에 따라서 도면을 그릴 필요가 없다.

여기서의 용어「예시적」이란 「예, 실시예로서 사용되는 것 또는 설명적인 것」을 의미한다. 여기서 「예시적」으로 설명되는 어떠한 실시예는 다른 실시예보다 바람직하거나 또는 우수한 것으로 이해해서는 안된다.

본 명세서에서의 용어 「및/또는」은 단순히 관련 대상의 관련 관계를 기술하는 것이고, 3개의 관계가 존재 가능함을 나타내며, 예를 들면, A 및/또는 B는 A만이 존재하고, A와 B 양쪽이 존재하고, B만이 존재하는 3개의 경우를 나타내도 된다. 또한, 본 명세서에서, 용어 「하나 이상」은 복수 중 어느 하나, 또는 복수 중 적어도 2개의 임의의 조합을 나타내고, 예를 들면 A, B, C 중 하나 이상을 포함하는 것은 A, B 및 C로 이루어지는 집합에서 선택된 어느 하나 또는 복수의 요소를 포함하는 것을 나타내도 된다.

또한, 본 발명을 보다 효과적으로 설명하기 위해, 이하의 구체적인 실시형태에서 다양한 구체적인 상세를 나타낸다. 당업자라면 본 발명은 어떠한 구체적인 상세가 없어도 동일하게 실시할 수 있는 것으로 이해해야 한다. 일부 실시예에서는 본 발명의 취지를 강조하기 위해 당업자가 숙지하고 있는 방법, 수단, 요소 및 회로에 대해 상세한 설명을 행하지 않는다.

본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법은 이미지 처리 장치에 의해 실행되어도 된다. 예를 들면, 이미지 처리 방법은 사용자측 장치(User Equipment, UE), 휴대 기기, 사용자 단말, 단말, 셀룰러 폰, 무선 전화기, 퍼스널 디지털 어시스턴트(Personal Digital Assistant, PDA), 휴대용 기기, 계산 장치, 차재 장치, 웨어러블 장치 등의 단말 장치, 서버 또는 다른 처리 장치에 의해 실행되어도 된다. 서버는 로컬 서버 또는 클라우드 서버를 포함해도 된다. 일부 가능한 실시형태에서는 상기 이미지 처리 방법은 프로세서가 메모리에 기억된 컴퓨터 판독 가능 명령을 불러내어 실현할 수 있다. 본 발명은 비디오, 이미지의 검출, 식별 등의 장면에 적용 가능하고, 예를 들면, 비디오 스트림의 상이한 단계의 식별 및 검출에 적용해도 된다. 본 발명은 구체적인 적용 장면을 제한하는 것은 아니다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 흐름도를 나타낸다. 도 1에 나타내는 바와 같이, 상기 이미지 처리 방법은 이하를 포함한다.

(S10)에서 게임 테이블탑에 대한 비디오 스트림을 취득한다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 테이블탑의 비디오 스트림을 수집하기 위해 게임 테이블탑 주위에 하나 이상의 이미지 수집 장치(예를 들면, 카메라 또는 촬상 장치)를 설치해도 된다. 본 발명의 실시예는 이미지 수집 장치에 의해 실시간으로 수집된 비디오 스트림을 직접 수신해도 되고, 이미지 수집 장치에 접속된 다른 전자 기기와 통신하여 수집된 비디오 스트림을 수신해도 되지만, 본 발명에서는 이것이 구체적으로 한정되지 않는다. 비디오 스트림이 취득된 경우, 비디오 스트림의 복수 프레임의 이미지를 취득할 수 있다.

본 발명의 실시예는 게임 테이블탑의 복수 각도에서의 이미지(비디오 스트림)를 보다 전면적으로 수집함과 함께 검출의 정밀도를 향상시키기 위해 2개 이상의 시점이 상이한 이미지 수집 장치를 사용하여 게임 테이블탑의 이미지를 수집해도 된다. 여기서, 2개 이상의 시점은 평면에서 본 시점(제1 시점) 및 측면에서 본 시점(제2 시점)을 포함해도 된다. 즉, 적어도 측면에서 본 시점 및 평면에서 본 시점의 2개의 시점의 이미지 수집 장치를 사용하여 게임 테이블탑의 이미지(비디오 스트림)를 수집할 수 있다. 여기서, 평면에서 본 시점의 이미지 수집 장치는 게임 테이블탑의 중앙 영역의 위쪽에 설치되어도 된다. 측면에서 본 시점의 이미지 수집 장치는 게임 테이블탑의 양측, 즉 평면에서 본 시점의 이미지 수집 장치의 양쪽에 각각 설치되어도 된다. 측면에서 본 시점은 예를 들면, 좌측면에서 본 시점과 우측면에서 본 시점을 포함해도 된다. 2개의 측면에서 본 시점의 이미지 수집 장치는 게임 테이블탑의 이미지를 전면적으로 수집하도록 대향하여 설치되어도 된다. 상기 적어도 2개의 시점의 이미지 수집 장치에 의해 수집된 이미지에서 게임 테이블탑의 전면적인 정보를 취득할 수 있다. 이하의 실시예에서는 상이한 시점에서의 이미지를 구별하도록 제1 시점에서 수집된 비디오 스트림에 대응하는 이미지를 제1 이미지, 제2 시점에서 수집된 비디오 스트림에 대응하는 이미지를 제2 이미지라고 부른다. 다른 실시예에서는 다른 관점이 보다 많이 포함되는 경우에는 추가로 제3 이미지, 제4 이미지 등과 같이 불러 구별해도 되지만, 본 발명에서는 이것이 구체적으로 한정되지 않는다.

즉, 본 실시예에서는 제1 이미지 수집 장치에서 제1 이미지를 수집하고, 제2 이미지 수집 장치에서 제2 이미지를 수집할 수 있다. 일부 실시예에서는 제1 이미지 수집 장치 및 제2 이미지 수집 장치는 동일한 장면에 대해 상이한 위치에서 이미지를 수집하여 제1 이미지 및 제2 이미지를 각각 취득해도 된다. 이에 따라, 제1 이미지와 제2 이미지는 동일한 장면에 대해 수집되지만 상이한 시점에 대응하는 이미지여도 된다. 예시적으로, 제1 이미지와 제2 이미지에서 동일한 대상물을 포함할 수 있지만, 대상물의 제1 이미지에서의 위치와 제2 이미지에서의 위치가 상이할 가능성이 있다. 예를 들면, 제1 이미지와 제2 이미지에서는 동일한 배경 및 3개의 사과가 포함되어 있지만, 3개의 사과의 제1 이미지에서의 위치와 제2 이미지에서의 위치는 상이하다.

(S20)에서, 상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출한다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 플레이 중에 제1 이미지와 제2 이미지에서 동일한 목표 대상물 또는 적어도 일부가 상이한 목표 대상물이 존재할 수 있고, 목표 대상물의 제1 이미지에서의 위치와 제2 이미지에서의 위치가 상이하다. 예를 들면, 게임 테이블탑에는 하나 이상의 물체 대상물이 포함되어도 되고, 예를 들면, 게임 코인, 카드가 포함되어도 되고, 게임 화폐가 포함되어도 된다. 게임 테이블탑의 이미지를 수집할 때는 이미지에는 상기 물체 대상물이 포함되어도 되고, 테이블탑의 주위에 있는 인물 대상물이 포함되어도 된다. 인물 대상물은 오퍼레이터(예를 들면, 딜러) 및 게임 플레이어를 포함해도 된다. 이에 의하면, 본 발명의 실시예에서는 취득된 이미지에서 원하는 목표 대상물을 검출할 수 있다. 이 목표 대상물은 인체, 얼굴, 손 중 하나 이상을 포함할 수 있는 인물 대상물과, 게임 코인(환전물), 카드 중 하나 이상을 포함할 수 있는 물체 대상물을 포함해도 된다.

일부 가능한 실시형태에서는 수집된 하나 이상의 이미지에 대해, 동일한 타입의 목표 대상물의 목표 검출 처리를 행할 수 있고, 즉 모든 이미지의 모든 타입의 목표 대상물을 검출하여 각 이미지의 모든 타입의 목표 대상물이 존재하는 위치 정보를 얻는다. 예를 들면, 본 발명의 실시예에서는 취득된 이미지에서의 인체, 얼굴, 손, 게임 코인(환전물), 카드 등을 검출하여 목표 대상물의 식별자, 대응하는 목표 대상물의 유무, 검출된 목표 대상물의 위치, 검출된 목표 대상물의 신뢰도를 포함할 수 있는 검출 결과로서 이미지에서의 복수의 목표 대상물에 관한 검출 결과를 얻을 수 있다.

다른 일부 가능한 실시형태에서는 상이한 시점에서의 이미지에 대해 상이한 타입의 목표 대상물의 목표 검출 처리를 행할 수도 있다. 예를 들면, 측면에서 본 시점에서 수집된 이미지에 대해서는 검출된 목표 대상물의 타입은 인물 대상물과 물체 대상물을 포함해도 되지만, 평면에서 본 시점에서 수집된 이미지에 대해서는 검출된 목표 대상물의 타입은 예를 들면, 게임 코인 및 카드 등의 물체 대상물을 포함해도 된다. 이렇게 하여, 상이한 이미지에서의 대응하는 목표 대상물의 검출 결과를 각각 얻을 수 있다. 이에 따르면, 자원의 낭비를 적게할 수 있는 한편, 운전 효율을 빠르게 할 수 있다.

일부 가능한 실시형태에서는 본 발명의 실시예에서 실행되는 목표 대상물의 검출 과정은 입력 영상에서의 목표 대상물을 트레이닝에 의해 검출 가능한 목표 검출 뉴럴 네트워크에 의해 실현해도 된다. 본 발명의 실시예에서의 목표 검출 뉴럴 네트워크는 예를 들면, 영역 제안 네트워크(Region Proposal Network, RPN) 또는 고속 영역 합성곱 뉴럴 네트워크(Faster Region Convolutional Neural Network)를 포함할 수 있는 합성곱 뉴럴 네트워크여도 되지만, 본 발명에서는 구체적인 한정은 되지 않는다.

본 발명의 실시예에서는 상이한 시점에서의 이미지의 목표 대상물이 얻어지는 경우에 상이한 시점에서의 이미지의 목표 대상물의 외관 정보와 주위 정보를 사용하여 상이한 시점에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정해도 된다. 제1 시점에서 취득된 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와, 제2 시점에서 취득된 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 복수의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 복수의 목표 대상물의 상관 관계를 결정할 수 있고, 여기서, 하나의 목표 대상물의 외관 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 내의 화소에 의해 결정되고, 하나의 목표 대상물의 주위 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 주위의 설정 범위 내의 화소에 의해 결정된다.

(S30)에서 상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정한다.

일부 가능한 실시형태에서는 이미지에서의 목표 대상물의 검출 결과에 기초하여, 현재 진행되고 있는 게임 단계를 특정 할 수 있다. 예를 들면, 본 발명의 실시예에서는 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출하고, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하고, 결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하도록 해도 된다. 본 발명의 실시예에서는 검출 결과에 기초하여 게임 과정 전체를 제1 게임 단계, 제2 게임 단계 및 제3 게임 단계로 분할할 수 있다. 여기서, 제1 게임 단계는 게임 플레이어가 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인을 두는 단계이고, 상기 게임 플레이어가 이번 게임에 참가하는 게임 코인값을 나타내기 위해 사용되고, 제2 게임 단계는 딜러가 게임 카드를 분배하는 단계(카드 분배 단계)이고, 제3 게임 단계는 복수의 게임 플레이어의 승패 상황을 산출하고, 지출을 실행하는 단계(지출 분배 단계)이다. 상이한 게임에 대해서는 상이한 게임 단계가 포함되어도 되지만, 본 발명에서는 이것이 구체적으로 한정되지 않는다.

일부 가능한 실시형태에서는 소정 시간 인접하는 시간 프레임의 이미지에서 검출된 게임 코인의 위치 변화와, 검출된 손의 위치 변화에 의해 제1 게임 단계인지 여부를 결정하고, 이미지에서의 게임 카드의 위치의 변화에 의해 제2 게임 단계인지 여부를 결정하고, 또한 게임 카드의 수 및 포인트의 합계에 기초하여 제3 게임 단계인지 여부를 결정해도 된다.

(S40)에서 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정한다.

일부 가능한 실시형태에서는 하나 또는 복수의 게임 단계에 대해 해당 게임 단계에 대응하는 이미지에서의 목표 대상물을 검출함으로써, 복수 단계에 규칙 위반 상황이 있는지 여부를 확인하는 것, 게임 플레이어의 승패 상황을 집계하는 것, 딜러의 지출 조작을 검증하는 것 등, 게임 과정의 전면적인 검출을 실현하고 있다.

본 발명의 실시예에서는 게임 테이블탑의 이미지에서 형성되는 비디오 스트림을 취득하고, 비디오 스트림의 이미지에 대해 목표 검출 처리를 행함으로써, 복수의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하고, 또한 검출된 목표 대상물에 기초하여 현재 진행되고 있는 게임 단계를 특정하고, 추가로, 검출된 목표 대상물 및 특정된 게임 단계를 사용하여 게임 테이블탑의 검출을 실행함으로써, 편리하고 신속하며 정확하다는 특징을 가짐과 함께, 게임 과정의 검출을 자동적으로 실행할 수 있기 때문에 규모화와 산업화 경영을 용이하게 실현할 수 있다.

이하, 도면을 참조하면서 본 발명의 실시예를 상세하게 설명한다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 적용 장면의 모식도를 나타낸다. 여기서, 게임 테이블탑의 이미지를 수집하기 위해 게임 테이블탑의 위쪽에 하나 이상의 시점의 이미지 수집 장치가 설치되어도 된다. 본 발명의 실시예에서는 도 2에 나타내는 바와 같이, 게임 테이블탑의 위쪽에 좌측면에서 본 시점, 우측면에서 본 시점 및 평면에서 본 시점의 3개의 이미지 수집 장치를 설치하고, 대응하는 시점에서의 게임 테이블탑의 이미지를 각각 수집함으로써, 게임 테이블탑의 이미지 정보를 전면적으로 수집 할 수 있다. 복수의 시점에서의 이미지가 얻어진 경우에는 추가로 얻어진 이미지에 대해 목표 검출 처리를 실행하여 이미지에서의 목표 대상물을 검출할 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S20)의 흐름도를 나타낸다. 여기서, 상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하는 것은

제1 시점에서 수집된 제1 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 (S21)과,

제2 시점에서 동기적으로 수집된 제2 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 (S22)와,

상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하고, 여기서, 하나의 목표 대상물의 외관 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 내의 화소에 의해 결정되고, 하나의 목표 대상물의 주위 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 주위의 설정 범위 내의 화소에 의해 결정되는 (S23)을 포함한다.

이상의 실시예에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예에서는 복수의 시점에서의 이미지에 대해 동일한 목표 검출 처리를 행하고, 이미지에서의 모든 타입의 목표 대상물을 검출하여 각 이미지에서의 하나 또는 복수의 목표 대상물의 검출 결과를 얻어도 된다. 또는 상이한 시점에서의 이미지에 대해 해당 시점에 대응하는 목표 대상물의 목표 검출 처리를 실행하고, 이미지에서의 이미지의 시점에 대응하는 목표 대상물의 검출 결과를 검출해도 된다. 예를 들면, 본 발명의 실시예에서는 제1 시점에서 수집된 상기 게임 테이블탑의 제1 이미지에 대해 목표 검출 처리를 실행하고, 상기 제1 이미지에서의 제1 목표 대상물을 검출해도 된다. 제1 목표 대상물은 손, 얼굴, 인체를 포함할 수 있는 인물 대상물과, 게임 코인 및 게임 화폐를 포함할 수 있는 물체 대상물을 포함한다. 또한, 제2 시점에서 수집된 상기 게임 테이블탑의 제2 이미지에 대해 목표 검출 처리를 실행하고, 상기 제2 이미지에서의 제2 목표 대상물을 검출해도 된다. 제2 목표 대상물은 게임 코인 및 환전물을 포함할 수 있는 물체 대상물을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 하나 이상의 목표 검출 뉴럴 네트워크를 사용하여 상기 목표 검출 처리를 실행해도 된다. 예를 들면, 하나의 목표 검출 뉴럴 네트워크를 사용하여 이미지에서의 모든 타입의 목표 대상물을 검출해도 되고, 하나의 목표 검출 뉴럴 네트워크가 하나 이상의 타입의 목표 대상물의 목표 검출 처리를 실행하도록 복수의 목표 검출 뉴럴 네트워크를 배치하고, 예를 들면, 이미지에서의 인물 대상물을 검출하기 위한 제1 목표 검출 뉴럴 네트워크와, 이미지에서의 물체 대상물을 검출하기 위한 제2 목표 검출 뉴럴 네트워크를 포함하도록 해도 된다. 본 발명의 다른 실시형태에서는 더욱 세분화되는 목표 검출 뉴럴 네트워크, 예를 들면, 인체, 손 및 얼굴 중 하나 이상을 검출하기 위한 목표 검출 뉴럴 네트워크, 게임 코인 및 게임 화폐 중 하나 이상을 검출하기 위한 목표 검출 뉴럴 네트워크를 사용해도 되지만, 본 발명에서는 이것이 구체적으로 한정되지 않는다.

상기 목표 검출 처리에 의해, 하나 이상의 이미지에서의 대응하는 목표 대상물의 검출 결과를 얻을 수 있다. 이 검출 결과는 (label, x1, x2, y1, y2, score)로 나타낼 수 있고, 여기서, label은 목표 대상물의 종별 식별자를 나타내고, 상이한 목표 대상물을 구별하도록, 예를 들면, 손, 인체, 얼굴, 게임 코인, 카드 등의 목표 대상물은 각각 대응하는 종졀 식별자에 대응되어 있다. (x1, y1) 및 (x2, y2)는 이미지에서 검출된 목표 대상물의 검출 프레임의 위치 영역을 각각 나타내고, score는 상기 위치 영역이 label에 대응하는 목표 대상물인 신뢰도(확률값)를 나타낸다. 다른 실시예에서는 목표 대상물의 검출 결과는 다른 형태로 나타내도 되지만, 본 발명에서는 이것이 구체적으로 한정되지 않는다. 이상에서 하나 이상의 이미지에서의 목표 대상물을 얻을 수 있다.

선택적으로는 목표 대상물의 주위 정보에는 이미지에서의 목표 대상물의 주위 화소 또는 목표 대상물의 주위 화소에서 추출된 특징이 포함된다. 동일한 장면에 대해 상이한 시점에서 상이한 이미지를 수집하기 위해 동일한 목표 대상물에서 2개의 이미지에서의 주위 정보가 다소 상이하다. 이에 의하면, 제1 이미지와 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 과정에서 2개의 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보에 기초하여, 상관 관계를 결정한다. 여기서, 상관 관계가 있는 2개의 목표 대상물은 동일한 목표 대상물을 나타낸다. 예시적으로, 제1 이미지와 제2 이미지는 동일한 장면에 대해 상이한 시점에서 수집된 이미지이고, 장면에는 사과(1), 사과(2) 및 사과(3)의 3개의 사과가 존재하고 있고, 그렇게 하면, 제1 이미지 및 제2 이미지에는 전부 사과(1), 사과(2) 및 사과(3)이 포함되어 있고, 이에 따라 제1 이미지의 사과(1)와 제2 이미지의 사과(1)이 연결되고(즉, 양자는 동일한 물체이고), 제1 이미지의 사과(2)와 제2 이미지의 사과(2)가 연결되고, 제1 이미지의 사과(3)와 제2 이미지 사과(3)가 연결되어 있다.

본 발명의 실시예에서는 하나의 시점에서 수집된 게임 테이블탑의 이미지에서 검출되는 목표 대상물에는 인물 대상물의 얼굴, 손 및 인체가 포함되고, 게임 테이블탑 부근에 복수의 사람이 있을 가능성이 있기 때문에, 동일한 인물 대상물의 얼굴, 인체 및 손을 얻도록 복수 이미지에서의 얼굴, 손 및 인체를 매칭하여 연결할 필요가 있다. 여기서, 이미지에 대해 목표 검출 처리를 실행한 검출 결과에는 이미지에서의 얼굴, 인체 및 손의 검출 결과, 즉 얼굴, 인체 및 손이 있는 위치 영역의 검출 프레임이 포함되고, 즉 이미지에서의 얼굴, 인체 및 손의 검출 프레임에 대응하는 이미지 영역이 얻어진다. 본 발명의 실시예에서는 얼굴 검출 프레임과 인체 검출 프레임에 대응하는 면적 인터섹션 오버 유니언(IOU)에 기초하여, 상기 얼굴 검출 프레임과 인체 검출 프레임이 동일한 인물 대상물인지 여부를 결정해도 되고, 손 검출 프레임과 인체 검출 프레임에 대응하는 면적 인터섹션 오버 유니언에 기초하여 상기 손 검출 프레임과 인체 검출 프레임이 동일한 인물 대상물인지 여부를 결정해도 된다. 여기서, 면적 인터섹션 오버 유니언이 면적 인터섹션 오버 유니언 임계값보다 큰 경우에는 2개의 검출 프레임이 동일한 인물 대상물에 대응하는 것으로 결정해도 된다.

또는 얼굴 검출 프레임, 인체 검출 프레임 및 손 검출 프레임 사이의 거리에 의해 동일한 인물에 속하는지 여부를 결정하거나 또는 인체 검출 프레임 내의 팔꿈치부의 키포인트와, 손의 키포인트 사이의 결선 및 손 검출 프레임 내의 손의 키포인트와의 사이의 결선의 협각에 의해 대응되는 얼굴, 인체 및 손이 동일한 인물 대상물에 속하는지 여부를 결정한다.

이상의 방식에 의해 동일한 인물 대상물의 인체, 손 및 얼굴의 검출 프레임을 결정할 수 있다. 또한, 상이한 인물을 구별하기 위해 동일한 인물 대상물의 인체, 얼굴 및 손에 동일한 인물 식별자를 할당해도 된다.

본 실시예에서는 대상물의 외관 정보는 대상물의 존재 영역 내의 화소 정보를 포함해도 된다. 일부 실시예에서는 검출 프레임에서 목표 대상물의 존재 영역을 마킹하고, 검출 프레임 내의 화소 정보를 외관 정보로 할 수 있다. 일부 실시예에서는 목표 대상물이 포함되는 이미지를 목표 검출 네트워크에 의해 처리하고, 목표 대상물에 대응하는 검출 프레임을 포함하는 제1 이미지 및 제2 이미지를 얻고, 제1 이미지 및 제2 이미지에서의 목표 대상물의 검출 프레임 내의 화소 정보를 목표 대상물의 외관 정보로 할 수 있다.

본 실시예에서는 제1 이미지 및 제2 이미지에서의 목표 대상물의 검출 프레임이 결정된 후, 목표 대상물의 검출 프레임에 기초하여 목표 대상물의 주위 정보를 결정해도 된다.

본 발명의 일부 선택 가능한 실시예에서는 목표 대상물의 주위 정보를 결정하는 것은 목표 대상물의 검출 프레임의 존재 영역을 확대하고, 확대 후의, 상기 검출 프레임의 존재 영역보다 크고, 또한 상기 검출 프레임의 존재 영역을 포함하는 특정 영역을 결정하는 것과, 상기 특정 영역 내이고, 또한 상기 검출 프레임 이외의 화소 정보를, 목표 대상물의 주위 정보로서 결정하는 것을 포함한다.

본 실시예에서는 목표 대상물의 검출 프레임의 존재 영역을 소정 비율로 확대할 수 있고, 예를 들면, 검출 프레임의 존재 영역의 사변을, 각각 대응하는 변의 길이의 20％ 확대하여, 상기 특정 영역을 얻고, 상기 특정 영역이고 또한 검출 프레임 이외의 영역에 대응하는 화소 정보를 하나의 대상물의 주위 화소 정보로 할 수 있다.

본 실시예에서는 제1 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보와 외관 정보를 특징 추출하고, 제2 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보와 외관 정보를 특징 추출하고, 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보의 특징 및 외관 정보의 특징을 매칭하고, 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 유사도를 결정하고, 상기 유사도에 기초하여 2개의 목표 대상물 사이의 상관 관계를 결정할 수 있다.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S23)의 흐름도를 나타낸다. 여기서, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은

상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보에 기초하여 제1 특징 거리를 결정하고, 하나의 제1 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 유사도를 나타내는 (S231)과,

상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보에 기초하여, 제2 특징 거리를 결정하고, 하나의 제2 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보의 유사도를 나타내는 (S232)와,

상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해, 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 (S233)과,

결정된 특징 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 (S234)를 포함한다.

본 실시예에서는 제1 이미지 및 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보를 각각 특징 추출 네트워크에 의해 특징 추출하고, 외관 정보의 특징 추출에 대해 제1 이미지에서의 목표 대상물의 제1 외관 특징 및 제2 이미지에서의 목표 대상물의 제2 외관 특징을 각각 취득하고, 주위 정보의 특징 추출에 대해, 제1 이미지에서의 목표 대상물에 대응하는 제1 주위 특징 및 제2 이미지에서의 대상물의 제2 주위 특징을 각각 취득하도록 해도 된다. 예시적으로는 특징 추출 네트워크는 하나 또는 복수의 합성곱층을 포함하고, 하나 또는 복수의 합성곱층에 의해 제1 이미지 및 제2 이미지에서의 목표 대상물의 검출 프레임 내의 화소 정보를 합성곱 처리하여, 제1 이미지에서의 목표 대상물에 대응하는 제1 외관 특징 및 제2 이미지에서의 목표 대상물에 대응하는 제2 외관 특징을 얻고, 하나 또는 복수의 합성곱층에 의해 제1 이미지 및 제2 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보에 대응하는 화소 정보를 합성곱 처리하여 제1 이미지에서의 목표 대상물에 대응하는 제1 주위 특징 및 제2 이미지에서의 목표 대상물에 대응하는 제2 주위 특징을 얻을 수 있다.

본 실시예에서는 제1 이미지에서의 목표 대상물을 제1 대상물, 제2 이미지에서의 목표 대상물을 제2 대상물로 기재하면 제1 이미지에서의 제1 대상물의 제1 외관 특징과 제2 이미지의 제2 대상물의 제2 외관 특징에 기초하여, 상기 제1 대상물과 상기 제2 대상물 사이의 유사도를 나타내는 제1 특징 거리를 결정할 수 있고, 상기 제1 특징 거리가 클수록 제1 대상물과 제2 대상물 사이의 유사도가 낮아지는 것을 나타내고, 반대로, 상기 제1 특징 거리가 작을수록 제1 대상물과 제2 대상물 사이의 유사도가 높아지는 것을 나타낼 수 있다. 또한, 제1 대상물에 대응하는 제1 주위 특징과 제2 대상물에 대응하는 제2 주위 특징에 기초하여, 상기 제1 대상물의 주위 정보와 상기 제2 대상물에 대응하는 주위 정보 사이의 유사도를 나타내는 제2 특징 거리를 결정하고, 제2 특징 거리가 클수록 상기 제1 대상물의 주위 정보와 상기 제2 대상물의 주위 정보 사이의 유사도가 낮은 것을 나타내고, 반대로, 제2 특징 거리가 작을수록 상기 제1 대상물의 주위 정보와 상기 제2 대상물의 주위 정보 사이의 유사도가 높아지는 것을 나타낼 수 있다. 또한, 상기 제1 특징 거리와 상기 제2 특징 거리에 기초하여 제1 대상물과 제2 대상물 사이의 특징 거리를 얻고, 상기 특징 거리에 기초하여 상기 제1 대상물과 상기 제2 대상물의 상관 관계를 결정할 수 있다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 제1 외관 특징과 제2 외관 특징에 기초하여 거리(L2)를 산출하고, 거리(L2)를 제1 특징 거리로 하고, 이에 따라 제1 주위 특징과 제2 주위 특징에 기초하여 거리(L2)를 산출하고, 거리(L2)를 제2 특징 거리로 한다.

예시적으로는 거리(L2)는

을 만족한다.

상기 거리(L2)가 제1 특징 거리인 것을 예로 하면 I₁ 및 I₂는 제1 외관 특징 및 제2 외관 특징을 각각 나타내고, P는 제1 외관 특징 및 제2 외관 특징의 차원을 나타내며, d₂(I₁, I₂)는 제1 외관 특징과 제2 외관 특징 사이의 거리(L2)를 나타낸다. 이에 따라, 상기 거리(L2)가 제2 특징 거리인 경우에는 동일하게, I₁ 및 I₂는 제1 주위 특징 및 제2 주위 특징을 각각 나타내고, P는 제1 주위 특징 및 제2 주위 특징 차원을 나타내며, d₂(I₁, I₂)는 제1 주위 특징과 제2 주위 특징 사이의 거리(L2)를 나타낸다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 것은 상기 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리를 가중치 가산하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리가 얻어지는 것을 포함하고, 여기서, 상기 2개의 목표 대상물의 유사도가 높을수록 가중치 가산시에 상기 2개의 목표 대상물의 제2 특징 거리의 가중치 계수를 크게 한다.

본 실시예에서는 제1 특징 거리와 제2 특징 거리를 가중치 가산 처리하여 제1 대상물과 제2 대상물 사이의 특징 거리를 얻을 수 있다. 여기서, 특징 거리가 클수록 제1 대상물과 제2 대상물의 관련성이 작아지는 것을 나타내고, 반대로, 특징 거리가 작을수록 제1 대상물과 제2 대상물의 관련성이 커지는 것을 나타낼 수 있다. 일부 선택 가능한 실시예에서는 특징 거리가 제1 소정 임계값보다 커지면 제1 대상물과 제2 대상물에 관련성이 없는 것으로 결정되고, 특징 거리가 제2 소정 임계값보다 작아지면 제1 대상물과 제2 대상물에 관련성이 있는 것으로 결정된다. 여기서, 제2 소정 임계값은 제1 소정 임계값보다 작고, 제1 소정 임계값 및 제2 소정 임계값의 취득값은 복수회의 실험 또는 테스트에 의해 결정할 수 있다.

본 실시예에서는 상기 2개의 목표 대상물의 유사도가 높을수록 가중치 가산을 행할 때 상기 2개의 목표 대상물의 제2 특징 거리의 가중치 계수를 크게 한다. 목표 대상물 사이의 연결 및 매칭 과정에서 2개의 목표 대상물이 유사할수록 목표 대상물의 주위 정보 사이의 제2 특징 거리를 참조할 필요가 있는 가능성이 높아지는 것으로 이해된다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 제1 외관 특징과 상기 제2 외관 특징 사이의 유사도에 의해 복수의 가중치 계수를 미리 설정해 두고, 현재의 제1 외관 특징과 상기 제2 외관 특징 사이의 유사도에 따라 설정된 복수의 가중치 계수에서 하나의 가중치 계수를 2개의 대상물의 제2 특징 거리의 가중치 계수로서 선택할 수 있다.

다른 일부 선택 가능한 실시에에서는 상기 특징 거리는

을 만족한다.

여기서, d^ab는 특징 거리를 나타내고, λ는 가중치 계수를 나타내고,

는 제1 외관 특징

과 제2 외관 특징

사이의 제1 특징 거리(예를 들면, 거리(L2))를 나타내고,

는 제1 주위 특징

과 제2 주위 특징

사이의 제2 특징 거리(예를 들면, 거리(L2))를 나타내고, S_C는 코사인 유사도를 나타내고, 즉 제1 외관 특징

과 제2 외관 특징

의 코사인 유사도를 산출함으로써 가중치 계수(λ)를 얻는다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법에서의 특징 거리의 결정의 모식도를 나타낸다. 상기 과정은 예를 들면, 도 5에 나타내는 바와 같이, 2개의 이미지를 각각 이미지(a)(View a)와 이미지(b)(View b)로 기재하는 것을 예로 하여, 이미지(a)에는 하나의 목표 대상물(제1 대상물로 기재함)의 검출 프레임과 주위 정보에 대응하는 영역(제1 특정 영역으로 기재함)이 포함되고, 이미지(b)에 하나의 목표 대상물(제2 대상물로 기재함)의 검출 프레임과 주위 정보에 대응하는 영역(제2 특정 영역으로 기재함)이 포함되고, 이미지(a)와 이미지(b)의 각각에서 목표 대상물의 검출 프레임의 화소 정보 및 제1 특정 영역의 화소 정보를 분할한다. 실제 적용에서는 주위 정보에 대응하는 영역의 취득에 대해 검출 프레임의 존재 영역이 확대된 영역을 이미지(a) 또는 이미지(b)에서 분할하고, 추가로 분할된 영역 내의 검출 프레임에 대응하는 영역의 범위 내를 검출 프레임의 사이즈에 맞추는 마스크로 덮음으로써, 상기 제1 특정 영역 및 제2 특정 영역의 화소 정보를 얻을 수 있다.

또한, 2개의 특징 추출기에 의해 상기 검출 프레임 내의 화소 정보 및 특정 영역(제1 특정 영역 및 제2 특정 영역을 포함함)의 화소 정보에 대해 각각 특징 추출할 수 있다. 예를 들면, 이미지(a)와 이미지(b)에서의 대응하는 검출 프레임 내의 화소 정보와 특정 영역(제1 특정 영역과 제2 특정 영역을 포함함)의 화소 정보에 대해 외관 특징 추출기(Appearance Feature Extractor)로 특징 추출하여 제1 대상물에 대응하는 제1 외관 특징

과 제2 대상물에 대응하는 제2 외관 특징

을 취득하고, 이미지(a)의 제1 특정 영역과 이미지(b)의 제2 특정 영역의 화소 정보에 대해 주위 특징 추출기(Surrounding Feature Extractor)로 특징 추출하여 제1 주위 특징

과 제2 주위 특징

을 얻을 수 있다. 또한, 제1 외관 특징

과 제2 외관 특징

사이의 코사인 유사도를 산출하여 가중치 계수(λ)를 얻는다. 제1 외관 특징

과 제2 외관 특징

사이의 거리(L2)를 산출하고, 제1 대상물과 제2 대상물 사이의 특징 거리(d_app)를 얻고, 제1 주위 특징

과 제2 주위 특징

사이의 거리(L2)를 산출하고, 제1 주위 특징과 제2 주위 특징 사이의 특징 거리(d_sur)를 얻는다. 마지막으로 상기 식 (2)를 사용하여 제1 대상물과 제2 대상물 사이의 특징 거리를 얻는다.

본 발명의 실시예의 기술적 수단을 사용하여 상이한 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보를 상이한 이미지의 목표 대상물 사이의 연결 및 매칭의 근거로 함으로써, 2개의 이미지에서 외관이 유사하거나, 또는 동일한 물체의 연결 및 매칭을 실현하고 있고, 연결 및 매칭의 정밀도를 향상시키고 있다.

본 발명의 실시예는 다른 목표 대상물의 연결 방법을 추가로 제공한다. 도 6은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S23)의 다른 흐름도를 나타낸다. 도 6에 나타내는 바와 같이, 상기 방법은

상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보에 기초하여 제1 특징 거리를 결정하고, 하나의 제1 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 유사도를 나타내는 (S2301)과,

상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보에 기초하여 제2 특징 거리를 결정하고, 하나의 제2 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보의 유사도를 나타내는 (S2302)와,

상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 (S2303)과,

상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 기하학적 거리를 결정하는 (S2304)와,

상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리와 기하학적 거리에 기초하여 상기 2개의 목표 대상물 사이의 거리를 결정하는 (S2305)와,

상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 (S2306)을 포함한다.

본 실시예에서의 (S2301) 내지 (S2303)의 상세는 상술한 실시예에서의 설명을 참조하면 되고, 여기에서는 생략된다.

본 발명의 일부 선택 가능한 실시예에서는 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 기하학적 거리를 결정하는 것은 상기 제1 이미지를 수집하는 제1 이미지 수집 장치의 제1 위치와 상기 제2 이미지를 수집하는 제2 이미지 수집 장치의 제2 위치를 취득하고, 상기 제1 이미지 수집 장치의 제1 내부 파라미터를 취득하고, 상기 제2 이미지 수집 장치의 제2 내부 파라미터를 취득하는 것과, 상기 제1 이미지에서의 하나의 대상물의 중심점의 상기 제1 이미지에서의 제3 위치를 결정하는 것과, 상기 제1 위치, 상기 제2 위치, 상기 제3 위치, 상기 제1 내부 파라미터 및 상기 제2 내부 파라미터에 기초하여 상기 제2 이미지에서의 에피폴라선을 결정하고, 여기서, 상기 에피폴라선은 상기 제1 대상물의 중심점과 그 상기 제1 이미지의 결상 평면상의 상점을 연결하는 선이 상기 제2 이미지에 사영되는 직선을 나타내는 것과, 상기 제2 이미지에서의 하나의 대상물과 상기 에피폴라선 사이의 수직 화소 거리를 결정하는 것과, 결정한 수직 화소 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 기하학적 거리를 결정하는 것을 포함한다.

본 실시예에서는 2개의 이미지에서의 외관이 동일하거나 또는 유사한 목표 대상물로서 주위 정보도 유사한 장면에서의 목표 대상물을 연결하여 매칭시키기 위해 상술한 에피폴라 기하학 방식으로 제약함으로써, 상기 장면에서의 목표 대상물의 연결 및 매칭을 실현하고, 연결 및 매칭의 정확률을 향상시킨다.

본 실시예에서는 제1 이미지와 제2 이미지는 상이한 시점에서 수집된 이미지이며, 제1 이미지가 제1 시점에 대응하고, 제2 이미지가 제2 시점에 대응하는 것으로 가정한다. 제1 이미지에서의 제1 대상물에 대해, 제1 대상물은 제1 이미지에서의 임의의 목표 대상물이고, 제1 대상물의 중심점을 제1 이미지 수집 장치의 결상 평면의 P점에 사영하면, 중심점과 P점을 연결하여, 제1 이미지에 대응하는 제1 시점에서의 직선인 직선이 형성된다. 상기 직선을 제2 이미지에 투영하여, 제2 이미지에 대응하는 제2 시점에서의 에피폴라선을 얻는다.

실제 적용에서는 각각 제1 이미지 수집 장치의 제1 위치와 제2 이미지 수집 장치의 제2 위치에 의해 제1 이미지 수집 장치와 제2 이미지 수집 장치 사이의 상대적인 위치 관계를 결정할 수 있고, 상기 상대적인 위치 관계, 상기 제1 이미지 수집 장치의 제1 내부 파라미터 및 상기 제2 이미지 수집 장치의 제2 내부 파라미터에 기초하여 변환 관계를 결정할 수 있고, 제1 대상물의 중심점의 제1 이미지의 제3 위치에 기초하여, 상기 중심점과 제3 위치의 결선의 제1 이미지에서의 좌표를 결정할 수 있고, 상기 변환 관계에 기초하여 상기 중심점과 제3 위치의 결선의 제1 이미지에서의 좌표를 변환하여 제2 이미지에서의 에피폴라선의 좌표를 얻을 수 있다.

제1 이미지에서의 제1 대상물과 제2 이미지에서의 제2 대상물이 연결되고, 즉 제1 대상물과 제2 대상물이 동일한 대상물이면, 제2 이미지에서의 에피폴라선을 결정한 후, 제2 이미지에서의 복수의 목표 대상물 중 제2 대상물에서 에피폴라선까지의 수직 화소 거리가 가장 작고, 나아가서는 0인 것으로 이해된다. 상기 수직 화소 거리가 제1 이미지와 제2 이미지에서의 2개의 목표 대상물 사이의 기하학적 거리이다.

이 때문에, 제2 이미지에서의 복수의 목표 대상물과 상기 에피폴라선 사이의 수직 화소 거리를 결정함으로써, 제2 이미지에서의 어느 목표 대상물이 제1 이미지에서의 제1 대상물에 연결되어 있는지를 판단한다.

본 발명의 일부 선택 가능한 실시예에서는 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리와 기하학적 거리에 기초하여 상기 2개의 목표 대상물 사이의 거리를 결정하는 것은 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리와 상기 기하학적 거리를 가중치 가산하여 상기 2개의 목표 대상물 사이의 거리를 얻는 것을 포함한다.

본 실시예에서는 한 쌍의 제1 대상물과 제2 대상물 사이의 거리에 대해, 특징 거리와 기하학적 거리를 가중치 가산 처리하여 얻어진다. 가중치 가산 처리에 사용되는 가중치 계수는 고정적인 소정 수치를 사용할 수 있고, 본 실시예에서는 가중치 계수를 취할 수 있는 값이 한정되지 않는다.

본 발명의 일부 선택 가능한 실시예에서는 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 의해 거리 행렬을 형성하고, 여기서, 상기 거리 행렬의 하나의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이의 거리를 나타내는 것과, 상기 거리 행렬에 기초하여 상기 제1 이미지와 제2 이미지 사이의 인접 행렬을 결정하고, 상기 인접 행렬의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이에 상관 관계가 있는지 여부를 나타내는 것을 포함한다.

본 실시예에서는 한 쌍의 제1 대상물과 제2 대상물에 대응하여 하나의 거리를 얻으면, 제1 이미지에서의 M개의 목표 대상물과 제2 이미지에서의 N개의 목표 대상물 사이에는 M×N개의 거리가 존재 가능하고, 이에 따라 M×N개의 거리 행렬이 형성된다. 이미지(1)와 이미지(2)에 3개의 대상물이 존재하는 것으로 가정하면, 3×3의 거리 행렬이 형성되고, 소정 알고리즘을 따라 거리 행렬을 처리하여 인접 행렬이 얻어지고, 인접 행렬의 수치가 1인 1쌍의 목표 대상물이 연결되고, 인접 행렬의 수치가 0인 1쌍의 목표 대상물이 연결되어 있지 않다. 예시적으로는 헝가리안 알고리즘(Kuhn-Munkres)(KM 알고리즘으로 약칭함)에 따라 거리 행렬을 처리하여 인접 행렬을 얻을 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에서는 목표 대상물은 인물 대상물과 물체 대상물을 포함하고, 상이한 물체 대상물은 색, 모양, 크기, 가치 중 하나 이상을 포함할 수 있는 상이한 물체 식별자를 갖고, 예를 들면, 물체 대상물의 바깥 가장자리는 모양, 색 등의 식별자를 갖고, 동시에 모양 및 색 등의 특징을 식별하여 물체 대상물에 대응하는 가치를 결정하거나, 또는 물체 대상물의 표면에 가치 등의 정보를 갖고, 상기 특징을 식별해도 물체의 가치를 얻을 수 있도록 해도 된다. 본 발명의 실시예에서는 이미지에서의 물체 대상물이 검출되는 경우에 추가로 물체 대상물의 물체 식별자를 식별함으로써 물체 대상물의 가치를 결정할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에서는 상이한 시점에서의 이미지의 목표 대상물의 연결 결과를 결정하는 경우에는 동일한 목표 대상물에 동일한 대상물 식별자를 할당하고, 상이한 목표 대상물에 상이한 대상물 식별자를 할당함으로써, 상이한 시점에서 수집된 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 확립하고, 즉, 상이한 시점에서 수집된 이미지에서의 동일한 대상물 식별자를 갖는 목표 대상물이 동일한 목표 대상물이다. 상기 구성에 의하면, 취득된 하나 이상의 이미지에서 동일한 목표 대상물 사이의 연결이 가능해지고, 동일한 목표 대상물에 동일한 대상물 식별자가 할당되고, 상이한 목표 대상물에 상이한 대상물 식별자가 할당됨으로써, 상이한 이미지 사이의 목표 대상물의 연결이 실현된다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 중에 목표 대상물이 차폐될 가능성이 있기 때문에, 목표 대상물은 시간과 함께 그 위치가 변화될 가능성이 있고, 차폐에 의한 어떤 프레임 또는 어떤 수 프레임이 검출되지 않게 될 가능성이 있기 때문에, 본 발명의 실시예에서는 인접하는 시간 프레임의 이미지에서의 목표 대상물의 추적 결과에 기초하여, 부족한 목표 대상물을 보정하고, 잘못된 검출 프레임을 개정하여,부족한 검출 프레임을 보완할 수 있다. 즉, 단계(S21) 또는 (S22) 후에 추가로 검출 프레임의 개정 조작을 실행해도 된다. 여기서, 상기 검출 프레임의 개정 조작은

제k(k가 1 이상의 정수) 프레임의 이미지에서 제1 목표 대상물이 검출되지 않거나 또는 제k 프레임의 이미지에서의 제1 목표 대상물이 남은 목표 대상물로 차폐되는 경우, 또한 상기 제k 프레임의 이미지보다 앞의 n(n이 1 이상의 정수) 프레임의 이미지 중 하나 이상의 이미지에서 상기 제1 목표 대상물이 검출되는 것 및/또는 상기 제k 프레임의 이미지보다 뒤의 n프레임의 이미지 중 하나 이상의 이미지에서 상기 제1 목표 대상물이 검출됨에 따라 검출된 상기 제1 목표 대상물에 기초하여 상기 제k 프레임의 이미지에서의 상기 제1 목표 대상물의 위치를 예측하는 것을 포함해도 된다.

구체적으로는, 본 발명의 실시예에서는 제 k 프레임보다 전의 시간 프레임에서 취득된 이미지에서 검출된 제1 목표 대상물과, 제k 프레임보다 뒤의 시간 프레임에서 취득된 이미지에서 검출된 제1 목표 대상물에 기초하여 제k 프레임에서 제1 목표 대상물이 검출되지 않은 결과를 개정하고, 제k 프레임의 이미지에서의 제1 목표 대상물을 결정할 수 있다. 여기서, 제1 목표 대상물은 이미지에서의 임의의 검출된 하나의 목표 대상물이다. 검출 프레임의 개정의 정밀도를 향상시키기 위해, 본 발명의 실시예에서의 n값을, 예를 들면, 3 또는 5로 하는 설정값보다 작게 해야하지만, 본 발명에서는 이것이 구체적으로 한정되지 않는다.

일례로는 본 발명의 실시예는 제k 프레임의 이미지보다 앞의 n프레임의 이미지에서 각각 검출된 제1 목표 대상물의 위치 및/또는 제k 프레임의 이미지보다 뒤의 n프레임의 이미지에서 검출된 제1 목표 대상물의 위치에 기초하여, 리니어 피팅 처리를 실행하여, 제k 프레임의 이미지에서의 제1 목표 대상물의 위치, 즉, 제k 프레임의 이미지에서의 제1 목표 대상물의 검출 프레임에 대응하는 이미지 영역을 얻을 수 있다.

이상의 구성에 의하면, 본 발명의 실시예에서는 목표 대상물이 검출되지 않거나 또는 목표 대상물이 차폐되는 경우에 대응하는 목표 대상물의 검출 프레임의 위치를 개정 또는 보완할 수 있음으로써, 목표 대상물의 추적 효과 및 검출 정밀도를 향상시킨다.

이미지에서의 목표 대상물을 얻고, 또한 대응하는 대상물 식별자를 배치하는 경우에는 이미지에서의 목표 대상물에 기초하여 게임 과정의 게임 단계를 추가로 결정할 수 있다. 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법의 단계(S30)의흐름도를 나타낸다. 여기서, 상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하는 것은

상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 (S31)과,

결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 (S32)를 포함한다.

본 발명의 실시예에서는 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 특정 목표 대상물이 검출되는 경우에, 특정 목표 대상물이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로서 결정함으로써, 하나의 게임 단계의 개시 시점에서 게임 진행의 단계를 전환할 수 있다. 이상의 과정을 거쳐 비디오 스트림에서의 특정 목표 대상물의 검출에 의해 게임 진행의 단계를 자동적으로 전환하고, 게임의 템포를 확보하여 하드웨어 비용을 절약하고, 게임 시간을 절약하며, 효율성을 향상시킬 수 있다.

본 발명의 실시예에서는 하나의 시점에서의 비디오 스트림의, 상기 특정 목표 대상물이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지를 결정하고, 다른 시점에서 동기적으로 수집된 비디오 스트림에 있어서, 상기 제1 프레임의 이미지에 동기하여 수집된 동기 이미지를 결정하고, 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 특정 목표 대상물이 검출됨에 따라 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 상기 특정 목표 대상물이 가장 먼저 검출된 이미지에 대응하는 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로서 결정해도 된다.

또한, 게임을 복수 라운드 플레이하기 위해, 비디오 스트림에는 하나 이상의 라운드에서 수집된 복수의 시점에서의 비디오 스트림이 포함되고, 상이한 라운드의 게임을 구별하기 위해 특정 목표 대상물이 연속적으로 수집된 복수 프레임의 이미지가 1라운드의 게임의 이미지인 것을 결정할 수 있기 때문에, 복수의 시점에서의 비디오 스트림에서의, 특정 목표 대상물이 검출된 연속하는 프레임 이미지 중 제1 프레임의 이미지를 각각 취득할 수 있는 것으로 설명해야 한다.

복수의 시점이 게임 테이블탑의 좌측면에서 본 시점 및/또는 게임 테이블탑의 우측면에서 본 시점을 포함하는 측면에서 본 시점과, 평면에서 본 시점을 포함하는 경우, 복수의 시점에서의 비디오 스트림 중, 예를 들면, 게임 테이블탑의 좌측면에서 본 시점, 게임 테이블탑의 우측면에서 본 시점, 평면에서 본 시점의 비디오 스트림에서 특정 목표 대상물이 검출된 연속하는 복수 프레임 이미지의 제1 프레임의 이미지를 각각 결정하고, 어떤 라운드에서 제1 시점(예를 들면, 좌측면에서 본 시점)에서 특정 목표 대상물이 검출된 연속하는 복수 프레임 이미지의 제1 프레임의 이미지를 이미지(a)로 한다.

예를 들면, 현재 하나의 시점이 좌측면에서 본 시점이고, 다른 시점이 게임 테이블탑의 우측면에서 본 시점 및/또는 게임 테이블탑의 평면에서 본 시점을 포함하는 하나 이상의 시점이라고 가정하면, 다른 시점에서 동기적으로 수집된 비디오 스트림에서 게임 테이블탑의 좌측면에서 본 시점에 대응하는 제1 프레임의 이미지, 즉 이미지(a)에 동기하여 수집된 동기 이미지를 결정할 수 있다. 이에 따라, 동기 이미지의 수는 1 개 이상이어도 된다.

본 발명의 실시예에서는 1 라운드 게임에서 복수의 시점에서 동기 수집된 비디오 스트림 전부에서 특정 목표 대상물이 검출될 가능성이 있다. 게임 진행의 단계를 전환할 때, 상이한 라운드의 게임을 구별하도록 이전 라운드의 게임에서 특정 목표 대상물이 검출된 시점을 본 라운드의 게임에서의 게임 진행의 단계의 전환 시점으로 하는 확률을 저하시키고, N이 취할 수 있는 값의 범위를 한정할 수 있다. 예를 들면, 어떤 라운드 게임의 평균 시간 길이와, 복수의 게임 진행 단계의 평균 시간 길이와, 이미지의 샘플링 주파수에 기초하여 N을 결정함으로써, 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지가 동일 라운드 게임에 있는 것을 확보한다. N은 1 이상 30 이하여도 된다.

이상은 N이 취할 수 있는 값의 범위를 예시한 것에 지나지 않지만, N이 취할 수 있는 값은 동일한 라운드의 게임에 한정되고, 또한, 게임 시간에 따라 한정되어도 되지만, 본 발명에서는 이것이 한정되지 않는다.

게임 테이블탑의 좌측면에서 본 시점의 제1 프레임의 이미지를 이미지(a), 평면에서 본 시점에서 이미지(a)에 동기하여 수집된 동기 이미지를 이미지(b)로 하면 이미지(b)의 앞의 N프레임의 이미지 중 하나 이상의 프레임의 이미지에도 특정 목표 대상물이 검출된 경우, 게임 테이블탑의 좌측면에서 본 시점에서는 이미지(a)가 수집될 때까지 어느 정도의 기간 내에서 특정 목표 대상물이 차폐되기 때문에, 결정된 이 라운드의 게임에서 게임 테이블탑의 좌측면에서 본 시점에서 수집된 이미지에서 판단된 목표 대상물의 가장 이른 출현 시점이 정확하지 않은 것으로 생각된다. 이 경우에는, 평면에서 본 시점에서 수집된 이미지의 이미지(b)의 앞의 N프레임의 이미지 중 특정 목표 대상물이 가장 빨리 검출된 이미지에 대응하는 시점에서 게임 단계를 전환할 수 있다.

3개 이상의 시점에서 수집된 비디오 스트림이 취득된 경우에는 복수의 시점에 대해 제1 프레임의 이미지의 동기 이미지를 찾아낼 수 있다. 적어도 2개의 시점에서의 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 하나 이상의 프레임의 이미지에서 특정 목표 대상물을 검출할 수 있는 것으로 결정하면, 적어도 2개의 시점에서의 동기 이미지 앞의 N프레임 이미지 중, 특정 목표 대상물이 가장 빨리 검출된 이미지에 대응하는 복수의 시점을 결정하고, 복수의 시점에서 가장 빠른 시점을 찾아 내고, 가장 빠른 시점에서 게임 진행의 단계를 전환함으로써, 1라운드의 게임에서 특정 목표 대상물이 가장 빨리 출현한 시점에서 게임 진행의 단계를 전환할 수 있다. 그래서, 복수의 시점에서 수집된 비디오 스트림에 기초하여 게임 진행의 단계를 판단하는 것은 단일 시점에서 수집된 비디오 스트림에 기초하여 게임 단계를 판단하는 것보다 정확해진다.

본 발명의 실시예에서는 상이한 시점에서의 각각 대응하는 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 어느 것에도 특정 목표 대상물이 검출되지 않은 경우, 해당 라운드의 게임에서는 특정 목표 대상물이 처음 게임 테이블탑의 특정 영역에 출현 한 시점이 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점이기 때문에, 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 할 수 있다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은

상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고,

결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은

결정된 시점을 제1 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함한다.

여기서, 게임 관여 영역은 베팅 영역이고, 즉, 게임 테이블탑의 베팅 영역에 게임 코인이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점에서 제1 게임 단계(베팅 단계)가 개시되는 것을 결정하도록 해도 된다.

상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고,

결정된 시점을 제1 게임 단계의 종료 시점 및 제2 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함한다.

즉, 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 제1 게임 단계(베팅 단계)의 종료 시점 및 제2 게임 단계(카드 분배 단계)의 개시 시점으로 결정하고, 그 시점에서 게임 단계를 제1 게임 단계에서 제2 게임 단계로 전환할 수 있다.

본 발명의 실시예에서는 비디오 스트림의 연속하는 복수 프레임의 이미지에서 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것이 검출되면, 현재 라운드의 게임이 이미 제2 게임 단계인 것을 나타내기 위해, 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 검출된 연속하는 복수 프레임 이미지의 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 게임 단계가 제1 게임 단계에서 제2 게임 단계로 전환하는 시점으로 해도 된다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 제1 게임 단계에서 제2 게임 단계로 전환한 후에, 상기 게임 테이블탑에서의 게임 관여 영역의 게임 관여 결과가 변화된 것으로 검출되면, 예를 들면, 게임 테이블탑에서의 베팅 영역에 베팅하는 게임 코인이 변화된 것이 검출되면, 게임의 공평성을 보증하기 위해 제시 정보를 발한다. 상기 제시 정보는 음성 제시 정보여도 된다.

본 발명의 실시예에서는 각 라운드의 게임에서, 제1 게임 단계에서 제2 게임 단계로 전환한 후, 제2 게임 단계의 이미지에서 게임 테이블탑의 베팅 영역에 베팅하는 게임 코인이 변화된 것이 검출되면, 예를 들면, 어떤 게임 플레이어가 새롭게 베팅 게임 코인을 늘리면 변화된 베팅 게임 코인이 무효가 되는 것으로 결정된다. 본 발명의 실시예에서는 어떤 플레이어가 자신의 베팅 게임 코인을 늘리면 게임 규칙에 기초하여, 상기 게임 플레이어가 제2 게임 단계에 들어간 후에 새롭게 늘린 베팅 게임 코인이 무효가 되는 것으로 결정하거나, 상기 게임 플레이어의 모든 베팅 게임 코인이 전부 무효가 되는 것으로 결정할 수 있지만, 본 발명에서는 이것이 한정되지 않는다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 제2 게임 단계에서, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 종류, 위치 또는 출현 순서가 소정 규칙과 상이한 것이 검출되는 경우, 게임 딜러가 카드를 잘못 분배하는 것을 주의하도록 음성 제시 정보일 수 있는 제시 정보를 발한다.

상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것으로 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고,

결정된 시점을 제2 게임 단계의 종료 시점 및 제3 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함한다.

구체적으로 실시하면 제2 게임 단계에서 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수와 게임 카드의 포인트를 검출하고, 수(예를 들면, 6장의 게임 카드) 또는 포인트의 합계가 카드 분배 종료시의 규칙에 적합한 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점에 제2 게임 단계(카드 분배 단계)가 종료되고, 제3 게임 단계(지출 단계)가 개시되는 것으로 결정해도 된다.

복수의 게임 단계의 개시 시점 및 종료 시점이 결정된 후, 게임 단계를 자동적으로 전환함으로써, 수고를 절약하고 게임의 효율을 향상시킬 수 있다.

일부 선택 가능한 실시예에서는, 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은

제2 게임 단계의 종료 시점에 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 위치 및 포인트에 기초하여 승패 결과를 결정하는 것을 포함한다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 제3 게임 단계에서 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은

제2 게임 단계의 종료시에 결정된 승패 결과, 제1 게임 단계의 종료시의 복수 플레이어의 게임 관여 결과 및 지출 규칙에 기초하여 복수 플레이어의 지출 결과를 결정하는 것을 포함하고, 이에 의해, 게임 딜러의 작업을 줄이고, 인위적인 계산에 의한 부주의 또는 오류를 저감시킬 수 있다.

일부 선택 가능한 실시예에서는 제1 게임 단계에서 플레이어(즉, 게임 플레이어)가 게임에 사용하는 게임 코인을 기록할 수 있다. 도 8은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법에서의 제1 게임 단계의 검출을 실행하는 흐름도를 나타낸다. 여기서, 상기 이미지에서 검출된 상기 목표 대상물과, 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 얻는 것은

게임 코인과 플레이어의 대응 관계를 결정하는 (S41)과,

결정된 대응 관계 및 제1 게임 단계의 규칙에 기초하여, 복수 플레이어의, 플레이어의 게임에 사용되는 게임 코인의 총 가치 및 게임에 사용되는 게임 코인이 존재하는 게임 관여 영역의 서브 영역을 포함하는 게임 관여 결과를 결정하는 (S42)를 포함한다.

본 발명의 실시예에서는 게임 코인(환전물)과 플레이어의 대응 관계를 결정하는 것은 복수 플레이어의 위치와, 복수의 게임 관여 영역의 위치에 기초하여, 게임 관여 영역에 연결된 플레이어를 결정하는 것을 포함하고, 이 단계는 1인의 플레이어의 위치와 하나의 게임 관여 영역 사이의 거리가 관련 거리 임계값 이하인 경우, 상기 플레이어가 상기 게임 관여 영역에 연결되는 것으로 결정하는 것을 포함해도 된다.

본 발명의 실시예에서는 게임 코인이 식별된 경우에, 게임 코인의 물체 식별자를 취득해도 된다. 상이한 물체 대상물은 색, 모양, 크기, 코드값 중 하나 이상을 포함할 수 있는 상이한 물체 식별자를 가져도 된다. 측면에서 본 시점에서 수집된 이미지에 의해, 게임 테이블탑에서의 물체 대상물의 물체 식별자를 용이하게 검출할 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예에서는 제1 게임 단계의 이미지에 의해, 게임 관여 영역 내의 물체 대상물의 물체 식별자가 현재 놓인 게임 관여 영역의 위치 정보와 일치하는지 여부를 확인할 수 있고, 예를 들면, 물체 식별자와 위치 정보가 일치하지 않는 경우에는 경고 동작을 실행할 수 있다. 여기서, 경고 동작은 음성 제시를 포함해도 된다. 물체 식별자와 위치 정보가 일치하지 않는다는 제시 정보를 소정의 전자 기기에 송신함으로써, 제1 게임 단계의 물체 대상물을 용이하게 검출할 수 있다.

또한, 본 발명의 실시예에서는 게임 관여 영역은 게임에 사용되는 게임 코인을 두기 위한 복수의 서브 영역을 포함해도 된다. 본 발명의 실시예에서는 제1 게임 단계에서의 게임 관여 영역의 복수의 서브 영역의 게임 코인의 총 가치를 통계해도 된다.

제2 게임 단계는 게임 플레이어에 게임 카드를 분배하는 단계여도 된다. 여기서, 게임 카드마다 대응하는 수치 부호와 꽃 색을 갖고, 상기 수치 부호와 꽃 색은 동일하게 게임 카드의 물체 식별자여도 된다. 또한, 본 발명의 실시예는 게임 카드의 위치와 인물 대상물(게임 플레이어 또는 게임 딜러)의 손의 위치 사이의 면적 인터섹션 오버 유니언에 기초하여, 게임 카드에 대응하는 인물 대상물을 결정함으로써, 인물 대상물에 대응하는 게임 카드를 얻을 수 있다. 거기에, 식별된 인물 대상물의 게임 카드의 수치 부호와 꽃 색에 기초하여 제2 게임 단계의 종료시에 승패 결과를 얻을 수 있다. 여기서, 상이한 테이블 게임은 상이한 게임 승패 판정 규칙을 가져도 되지만, 본 발명의 실시예에서는 이것은 구체적으로 한정되지 않는다.

일부 가능한 실시형태에서는 제3 게임 단계에서 오퍼레이터(예를 들면, 게임 딜러)의 지출 조작을 검출하여 오퍼레이터가 실행하는 지출 결과와, 결정된 지출 결과와 일치하는지 여부를 판단해도 된다. 여기서, 지출 결과는 제2 게임 단계의 종료시에 결정된 승패 결과, 제1 게임 단계의 종료시의 복수 플레이어의 게임 관여 결과 및 지출 규칙에 의해 결정되고, 부정 행위가 저감된다.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 방법에서의 제3 게임 단계의 검출 흐름도를 나타낸다. 상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은 이하를 포함한다.

(S401)에서 오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과를 확인한다.

일부 가능한 실시형태에서는 오퍼레이터가 하나 이상의 게임 플레이어에 대응하는 게임 관여 영역에서 추출된 게임 코인의 총 가치 및 게임 플레이어에 지출되는 게임 코인의 가치를 검출하고, 상기 검출 결과를 오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과로 할 수 있다.

(S402)에서 승패 결과에서의 플레이어에 의한 지출 결과와 오퍼레이터에 의해 실행된 상기 지출 결과와 비교하여, 오퍼레이터에 의한 지출 결과가 정확한지 여부를 확인한다.

일부 가능한 실시형태에서는 검출된 오퍼레이터에 의한 지출 결과와, 결정된 지출 결과와 비교하여, 실행되는 지출 결과와, 결정된 지출 결과가 일치하는지 여부를 확인할 수 있다. 일치하지 않으면 지출 결과가 정확하게 실행되지 않는 것으로 생각된다.

(S403)에서 지출 결과가 정확하게 실행되지 않는 경우, 경고 정보를 발한다.

실행되는 지출 결과와, 결정된 지출 결과와 일치하는 경우에는 지출 결과가 정확하게 실행된 것으로 결정할 수 있고, 실행되는 지출 결과와, 결정된 지출 결과가 일치하지 않는 경우에는 예를 들면, 지출되는 게임 코인이 결정된 지출 결과에서의 게임 코인보다 많은 경우, 경고 정보를 생성하여 오퍼레이터에게 제시해도 된다. 동일하게, 경고 정보는 음성 제시 또는 표시 출력이어도 되지만, 본 발명에서는 이것이 한정되지 않는다.

이하, 예를 들어 본 발명의 실시예의 과정을 설명한다. 도 2에 나타내는 바와 같이, 게임 테이블탑의 위쪽에 복수의 촬상 장치를 가설하고, 테이블탑의 게임을 실시간으로 해석하고, 식별 결과에 기초하여 게임 과정 전체를 제1 게임 단계, 제2 게임 단계 및 제3 게임 단계로 분할한다. 제1 게임 단계에서는 게임 코인이 각 게임 플레이어(인물 대상물)에 의해 게임 관여 영역에 놓이면 곧바로 각 게임 코인을 식별하고, 상기 게임 플레이어의 게임 코인을 상기 게임 관여 영역에 둘 수 있는지 여부를 판단하여, 제1 게임 단계가 종료되면 곧바로 각 게임 플레이어에 의해 게임 관여 영역에 놓인 게임 코인의 총 가치를 통계할 수 있다. 제2 게임 단계에서는 시스템은 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에서의 게임 코인의 상황을 부정하게 바꾼 사람이 있는지 여부, 예를 들면, 자신의 게임 코인을 되가져가거나, 게임 코인을 늘리는지 여부를 자동적으로 감시할 수 있으며, 제2 게임 단계의 종료시에 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드에 기초하여, 각 게임 플레이어의 승패 상황, 즉 각 게임 플레이어가 승리했는지 실패했는지, 및 대응하는 지출 결과를 산출할 수 있다. 제3 게임 단계에서는 산출된 지출 결과에 기초하여, 실행된 지출 결과를 조합(照合)할 수 있다.

이하, 이미지 수집 장치의 설치 형태에 대해 상세하게 설명한다. 본 발명의 실시예에서는 게임 코인의 액면 금액(가치)의 식별 등, 테이블탑의 미세한 변화를 캡처할 필요가 있기 때문에 3개의 카메라(촬상 장치)를 배치할 수 있다. 여기서, 오퍼레이터의 좌측에 있는 카메라를 left view(좌측면에서 본 시점)라고 하고, 테이블탑의 좌측 절반을 촬상하고, 오퍼레이터의 우측에 있는 카메라를 right view (우측면에서 본 시점)라고 하고, 테이블탑 우측 절반을 촬상하고, 오퍼레이터 바로 위의 카메라를 bird view(평면에서 본 시점)라고 하고, 테이블탑 전체를 평면에서 본 시점으로 촬상한다. 여기서, Left view는 좌측 절반의 얼굴, 게임 코인, 인체, 손의 검출 및 식별을 담당하고. Right view는 우측 절반의 얼굴, 게임 코인, 인체 손의 검출 및 식별을 담당하고, Bird view는 게임 화폐, 카드 검출 및 식별을 담당하고, 또한 테이블탑 전체의 상황을 총괄할 수 있다.

본 발명의 실시예는 검출 과정에서

3개의 카메라 비디오 스트림을 복호함으로써, 3개의 카메라의 비디오 프레임을 취득하고, 본 발명의 실시예의 조작 주체에 입력하는 단계(1)과,

본 발명의 실시예에서의 시스템이 left view와 right view에서의 비디오에서의 얼굴, 손, 인체 및 게임 코인을 검출하고, bird view에서의 게임 코인, 손, 카드 및 화폐를 검출하는 단계(2)와,

단계(2)에서 검출된 각 타입의 대상물을 추적하고, 추적이란 어떤 물체를 전후의 비디오 프레임에서 연결하여, 일의적인 번호 식별자를 부여하는 것인 단계(3)과,

시간과 함께 물체의 위치가 끊임없이 변화하기 때문에, 검출 프레임이 충분히 정확하지 않을 경우가 있고, 차폐에 의한 어떤 프레임 또는 어떤 수 프레임이 검출되지 않을 경우가 있고, 검출 결과를 수정하여 그들의 잘못된 검출 프레임을 개정하고, 부족한 검출 프레임을 보완하는 단계(4)와,

검색 프레임에 의해 입력 비디오 프레임에서 상기 물체 자신의 이미지를 잘라 내고, left view와 right view에서 얼굴을 특징 추출하고, 게임 코인을 식별하고, bird view에서 카드의 부호를 식별하는 단계(5)와,

left view 카메라 및 right view 카메라는 테이블탑의 좌우 2개의 영역의 장면을 각각 담당하고, 실제로는 중간 영역에 있는 플레이어가 좌우 2개의 카메라에 의해 촬상될 가능성이 있고, 동일한 사람의 경우에 대해 중복 계산을 행하기 위해, 융합을 행하여 식별의 중복을 제거할 필요가 있는 단계(6)과,

테이블탑의 물체를 매핑하고 bird view 카메라가 테이블탑 전체를 종합적이고 전면적으로 감시하고, 테이블탑의 모든 카드, 화폐 및 게임 코인을 촬상할 수 있고, Left view 카메라 및 right view 카메라가 테이블탑의 일부를 촬상할 수 있기 때문에, Left view 카메라와 right view 카메라에서 촬상된 게임 코인을 bird view 카메라에서 촬상된 이미지에 매핑할 필요가 있는 단계(7)과,

본 발명의 실시예에서는 게임 플레이어에 의해 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 놓인 게임 코인의 상황을 추가로 취득하고, 이 단계에서 단계(1)∼단계(6)의 검출 및 추적을 통괄하고, 식별 결과를 관리하고, 게임 테이블탑의 게임 관여 영역의 게임 코인을 게임 테이블측에 있는 게임 플레이어 중 어느 것에 대응시키는 단계(8)과,

단계(1)∼단계(8)이 비디오 스트림의 1프레임의 처리 흐름의 전부이고, 비디오 스트림의 각 프레임을 처리함으로써, 게임이 현재 어떤 게임 단계인지를 판별하고, 제1 게임 단계이면 각 게임 플레이어의 게임 참가 상황을 판별하고, 제2 단계이면 카드 분배 상황을 자동적으로 감시하여 각 게임 플레이어의 승패 결과 및 지출 결과를 산출하고, 또한 사람에 의한 테이블탑 환경의 변화를 방지하고, 제3 단계이면, 지출이 정확한지 여부를 자동적으로 조합하는 단계(9)를 실행할 수 있다.

본 발명의 실시예에서는 게임 테이블탑의 이미지를 취득하고, 이미지에 대해 목표 검출 처리를 행하여, 복수의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하고, 검출된 목표 대상물에 기초하여 현재 진행하고 있는 게임 단계를 특정하고, 검출된 목표 대상물 및 특정된 게임 단계를 추가로 사용하여, 게임 테이블탑의 검출을 실행함으로써, 편리하고 신속하며 정확한 특징을 가짐과 함께, 게임 과정의 검출을 자동적으로 실행할 수 있기 때문에, 규모화와 산업화 경영을 용이하게 실현할 수 있다.

또한, 지금까지의 사람에 의한 작업에 비해 효율의 대폭 향상, 작업자의 관여도 저감, 전문 작업자에 대한 니즈 저감, 그 규모화 경영 지원을 도모할 수 있고, 오류 발생도 저하시키고, 상이한 시점에서의 이미지 수집 장치에 의해 이미지를 수집함으로써, 테이블탑의 물체, 특히 물체 대상물의 가치를 정확하게 식별하면서 참가하는 사람과 테이블탑의 다른 물체의 감시를 양립시킬 수 있다.

또한, 당업자라면 구체적인 실시형태에 따른 상기 방법에서는 각 단계의 기재 순서는 실행 순서를 엄밀하게 한정하여 실시 과정을 한정하는 것이 아니고, 각 단계의 실행 순서가 그 기능과 내부의 논리에 의해 구체적으로 결정되는 것을 이해해야 한다.

본 발명에서 언급되는 상기 각 방법의 실시예는 원리와 논리에 위반되지 않는 한, 상호 조합하여 실시예를 형성할 수 있는 것을 이해해야 한다. 분량에 한계가 있기 때문에, 본 발명에서는 상세한 설명을 생략한다.

또한, 본 발명에서는 이미지 처리 장치, 전자 기기, 컴퓨터 판독 가능 기억 매체, 프로그램이 추가로 제공된다. 이들은 전부 본 발명에 따른 이미지 처리 방법 중 어느 하나를 실현하기 위해 이용할 수 있다. 대응하는 기술적 수단과 설명은 방법의 대응하는 기재를 참조하면 되고, 상세한 설명을 생략한다.

도 10은 본 발명의 실시예에 따른 이미지 처리 장치의 블록도를 나타낸다. 도 10에 나타내는 바와 같이 상기 이미지 처리 장치는

게임 테이블탑의 비디오 스트림을 취득하기 위한 취득 모듈(10)과,

상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임 이미지에서의 목표 대상물을 검출하기 위한 검출 모듈(20)과,

상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하기 위한 게임 단계 특정 모듈(30)과,

상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 결과 결정 모듈(40)을 포함한다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 비디오 스트림은 상기 게임 테이블탑에 대해 복수의 시점에서 동기 수집된 비디오 스트림을 포함하고, 상기 검출 모듈은 추가로 제1 시점에서 수집된 제1 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 것과, 제2 시점에서 동기적으로 수집된 제2 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 것과, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하고, 여기서, 하나의 목표 대상물의 외관 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 내의 화소에 의해 결정되고, 하나의 목표 대상물의 주위 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 주위의 설정 범위 내의 화소에 의해 결정되는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 검출 모듈은 추가로, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보에 기초하여 제1 특징 거리를 결정하고, 하나의 제1 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 유사도를 나타내는 것과, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보에 기초하여 제2 특징 거리를 결정하고, 하나의 제2 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보의 유사도를 나타내는 것과, 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 것과, 결정된 특징 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 검출 모듈은 추가로, 상기 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리를 가중치 가산하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 얻는 것을 포함하고, 여기서, 상기 2개의 목표 대상물의 유사도가 높을수록 가중치 가산시에 상기 2개의 목표 대상물의 제2 특징 거리의 가중치 계수를 크게 하는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 검출 모듈은 추가로, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 기하학적 거리를 결정하는 것과, 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해, 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리와 기하학적 거리에 기초하여 상기 2개의 목표 대상물 사이의 거리를 결정하는 것과, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 상기 검출 모듈은 추가로 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 의해 거리 행렬을 형성하고, 여기서, 상기 거리 행렬의 하나의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이의 거리를 나타내는 것과, 상기 거리 행렬에 기초하여 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지 사이의 인접 행렬을 결정하고, 상기 인접 행렬의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이에 상관 관계가 있는지 여부를 나타내는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 단계 특정 모듈은 추가로 상기 비디오 스트림의 하나 이상* 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것과, 결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것에 사용된다.

상기 비디오 스트림은 상기 게임 테이블탑에 대해 복수의 시점에서 동기 수집된 비디오 스트림을 포함하고, 일부 가능한 실시형태에서는 게임 단계 특정 모듈은 추가로 하나의 시점에서의 비디오 스트림에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지를 결정하는 것과, 다른 시점에서 동기적으로 수집된 비디오 스트림에 있어서, 상기 제1 프레임의 이미지에 동기하여 수집된 동기 이미지를 결정하는 것과, 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 가장 빨리 검출된 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 단계 특정 모듈은 추가로 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출하지 않는 것에 따라, 상기 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 단계 특정 모듈은 추가로, 상기 비디오 스트림의 하나 이상* 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은 상기 비디오 스트림의 하나 이상* 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하도록 사용되고,

결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은 결정된 시점을 제1 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함하도록 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 단계 특정 모듈은 추가로 상기 비디오 스트림의 하나 이상* 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은 상기 비디오 스트림의 하나 이상* 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하도록 사용되고,

결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은 결정된 시점을 제1 게임 단계의 종료 시점 및 제2 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함하도록 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 게임 단계 특정 모듈은 추가로 상기 비디오 스트림의 하나 이상* 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은 상기 비디오 스트림의 하나 이상* 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하도록 사용되고,

결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은 결정된 시점을 제2 게임 단계의 종료 시점 및 제 3 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함하도록 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 현재의 게임 단계가 베팅 단계이고, 상기 목표 대상물은 인물 대상물과 물체 대상물을 포함하고, 상기 결과 결정 모듈은 추가로 게임 코인과 플레이어의 대응 관계를 결정하는 것과, 결정된 대응 관계 및 제1 게임 단계의 규칙에 기초하여, 복수 플레이어의, 플레이어의 게임에 사용되는 게임 코인의 총 가치 및 게임에 사용되는 게임 코인이 존재하는 게임 관여 영역의 서브 영역을 포함하는 게임 관여 결과를 결정하는 것에 사용된다.

일부 가능한 실시형태에서는 현재의 게임 단계가 카드 분배 단계이고, 상기 결과 결정 모듈은 추가로

상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에서 게임 관여 결과가 변화하는 것을 검출한 경우와,

상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 종류, 위치 또는 출현 순서가 소정 규칙과 상이한 것을 검출한 경우 중 어느 경우에 제시 정보를 발하는 것에 사용된다.

상기 결과 결정 모듈은 추가로 제2 게임 단계의 종료 시점에 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 위치 및 포인트에 기초하여 승패 결과를 결정하는 것에 사용된다.

현재의 게임 단계는 제3 게임 단계이고, 상기 결과 결정 모듈은 추가로, 제2 게임 단계의 종료시에 결정된 승패 결과, 제1 게임 단계의 종료시의 복수 플레이어의 게임 관여 결과 및 지출 규칙에 기초하여 복수 플레이어의 지출 결과를 결정하는 것에 사용된다.

상기 결과 결정 모듈은 추가로, 오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과를 확인하는 것과, 복수 플레이어에 의한 지출 결과와 상기 오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과를 비교하고, 지출 결과가 정확하게 실행되었는지 여부를 확인하는 것과, 지출 결과가 정확하게 실행되지 않은 경우에 경고 정보를 발하는 것에 사용된다.

본 발명의 실시예에서는 컴퓨터 프로그램 명령을 기억시킨 컴퓨터 판독 가능 기억 매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령은 프로세서에 의해 실행되면, 상기 방법을 실현시키는 컴퓨터 판독 가능 기억 매체가 추가로 제공된다. 컴퓨터 판독 가능 기억 매체는 불휘발성 컴퓨터 판독 가능 기억 매체여도 되고, 휘발성 컴퓨터 판독 가능 기억 매체여도 된다.

본 발명의 실시예에서는 프로세서와, 프로세서에 의해 실행 가능한 명령을 기억하기 위한 메모리를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 방법을 실행하도록 구성되는 전자 기기가 추가로 제공된다.

본 발명의 실시예에서는 컴퓨터 판독 가능 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 판독 가능 코드가 전자 기기에서 작동하면, 상기 방법을 실행하는 컴퓨터 프로그램이 추가로 제공된다.

전자 기기는 단말, 서버 또는 다른 형태의 장비로서 제공되어도 된다.

논리에 위반되지 않는 한, 본원의 각각의 실시예는 서로 조합할 수 있고, 상이한 실시예에서 중점으로서 설명되는 것이 상이하고, 중점으로서 설명되지 않는 부분에 대해서는 다른 실시예의 기재를 참조하면 된다.

일부 실시예에서는 본 발명의 실시예에 따른 장치가 구비하는 기능 또는 모듈은 상술한 방법의 실시예에 설명되는 방법을 실행하기 위해 이용할 수 있고, 그 구체적인 실현에 대해 상술한 방법의 실시예의 설명을 참조하면 되고, 간략화를 위해, 여기서 상세한 설명을 생략한다.

도 11은 본 발명의 실시예에 따른 전자 기기의 블록도를 나타낸다. 예를 들면, 전자 기기(800)는 휴대 전화, 컴퓨터, 디지털 방송 단말, 메시지 송수신 기기, 게임 콘솔, 태블릿형 기기, 의료 기기, 피트니스 기구, 퍼스널 디지털 어시스턴트 등의 단말이어도 된다.

도 11을 참조하면, 전자 기기(800)는 처리 컴포넌트(802), 메모리(804), 전원 컴포넌트(806), 멀티미디어 컴포넌트(808), 오디오 컴포넌트(810), 입력/출력(I/O) 인터페이스(812), 센서 컴포넌트(814) 및 통신 컴포넌트(816) 중 하나 이상을 포함해도 된다.

처리 컴포넌트(802)는 통상 전자 기기(800)의 전체적인 동작, 예를 들면, 표시, 전화의 호출, 데이터 통신, 카메라 동작 및 기록 동작과 관련된 동작을 제어한다. 처리 컴포넌트(802)는 상기 방법의 전부 또는 일부 단계를 실행하기 위해, 명령을 실행하는 하나 이상의 프로세서(820)를 포함해도 된다. 또한, 처리 컴포넌트(802)는 다른 컴포넌트와의 상호 작용을 위한 하나 이상의 모듈을 포함해도 된다. 예를 들면, 처리 컴포넌트(802)는 멀티미디어 컴포넌트(808)와의 상호 작용을 위해 멀티미디어 모듈을 포함해도 된다.

메모리(804)는 전자 기기(800)에서의 동작을 서포트하기 위한 다양한 타입의 데이터를 기억하도록 구성된다. 이들 데이터는 예로서, 전자 기기(800)에서 조작하는 모든 어플리케이션 프로그램 또는 방법의 명령, 연락처 데이터, 전화번호부 데이터, 메시지, 사진, 비디오 등을 포함한다. 메모리(804)는 예를 들면, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 전기적 소거 가능 프로그래머블 판독 전용 메모리(EEPROM), 소거 가능한 프로그래머블 판독 전용 메모리(EPROM), 프로그래머블 판독 전용 메모리(PROM), 판독 전용 메모리(ROM), 자기 메모리, 플래시 메모리, 자기 디스크 또는 광디스크 등의 다양한 타입의 휘발성 또는 불휘발성 기억 기기나 이들의 조합에 의해 실현할 수 있다.

전원 컴포넌트(806)는 전자 기기(800)의 각 컴포넌트에 전력을 공급한다. 전원 컴포넌트(806)는 전원 관리 시스템, 하나 이상의 전원 및 전자 기기(800)를 위한 전력 생성, 관리 및 분배에 관련된 다른 컴포넌트를 포함해도 된다.

멀티미디어 컴포넌트(808)는 상기 전자 기기(800)와 사용자 사이에서 출력 인터페이스를 제공하는 스크린을 포함한다. 일부 실시예에서는 스크린은 액정 디스플레이(LCD) 및 터치 패널(TP)을 포함해도 된다. 스크린이 터치 패널을 포함하는 경우, 사용자로부터의 입력 신호를 수신하는 터치 스크린으로서 실현해도 된다. 터치 패널은 터치, 슬라이드 및 터치 패널에서의 제스처를 검지하기 위해 하나 이상의 터치 센서를 포함한다. 상기 터치 센서는 터치 또는 슬라이드 동작의 경계를 검지할 뿐만 아니라, 상기 터치 또는 슬라이드 조작에 관련되는 지속 시간 및 압력을 검출하도록 해도 된다. 일부 실시예에서는 멀티미디어 컴포넌트(808)는 전면 카메라 및/또는 배면 카메라를 포함한다. 전자 기기(800)가 동작 모드, 예를 들면, 촬영 모드 또는 촬상 모드가 되는 경우, 전면 카메라 및/또는 배면 카메라는 외부의 멀티미디어 데이터를 수신하도록 해도 된다. 각 전면 카메라 및 배면 카메라는 고정된 광학 렌즈계 또는 초점 거리 및 광학 줌 능력을 갖는 것이어도 된다.

오디오 컴포넌트(810)는 오디오 신호를 출력 및/또는 입력하도록 구성된다. 예를 들면, 오디오 컴포넌트(810)는 하나의 마이크(MIC)를 포함하고, 마이크(MIC)는 전자 기기(800)가 동작 모드, 예를 들면, 호출 모드, 기록 모드 및 음성 인식 모드가 되는 경우, 외부의 오디오 신호를 수신하도록 구성된다. 수신된 오디오 신호는 추가로 메모리(804)에 기억되거나 또는 통신 컴포넌트(816)를 통해 송신되어도 된다. 일부 실시예에서는 오디오 컴포넌트(810)는 추가로 오디오 신호를 출력하기 위한 스피커를 포함한다.

I/O 인터페이스(812)는 처리 컴포넌트(802)와 주변 인터페이스 모듈 사이에서 인터페이스를 제공하고, 상기 주변 인터페이스 모듈은 키보드, 클릭 휠, 버튼 등이어도 된다. 이들 버튼은 홈 버튼, 음량 버튼, 시작 버튼 및 잠금 버튼을 포함해도 되지만, 이들에 한정되지 않는다.

센서 컴포넌트(814)는 전자 기기(800)의 각 측면의 상태 평가를 위한 하나 이상의 센서를 포함한다. 예를 들면, 센서 컴포넌트(814)는 전자 기기(800)의 온/오프 상태, 예를 들면, 전자 기기(800)의 표시 장치 및 키패드와 같은 컴포넌트의 상대적 위치 결정을 검출할 수 있고, 센서 컴포넌트(814)는 추가로 전자 기기(800) 또는 전자 기기(800)가 있는 컴포넌트의 위치 변화, 사용자와 전자 기기(800)의 접촉 유무, 전자 기기(800)의 방위 또는 가감속 및 전자 기기(800)의 온도 변화를 검출할 수 있다. 센서 컴포넌트(814)는 어떠한 물리적 접촉도 없는 경우에 근방의 물체의 존재를 검출하도록 구성되는 근접 센서를 포함해도 된다. 센서 컴포넌트(814)는 추가로 CMOS 또는 CCD 이미지 센서와 같은 이미징 어플리케이션에서 사용하기 위한 광센서를 포함해도 된다. 일부 실시예에서는 상기 센서 컴포넌트(814)는 추가로 가속도 센서, 자이로스코프 센서, 자기 센서, 압력 센서 또는 온도 센서를 포함해도 된다.

통신 컴포넌트(816)는 전자 기기(800)와 다른 기기의 유선 또는 무선 통신을 실현하도록 구성된다. 전자 기기(800)는 통신 규격에 기초하는 무선 네트워크, 예를 들면, WiFi, 2G 또는 3G, 또는 이들 조합에 액세스할 수 있다. 일 예시적 실시예에서는 통신 컴포넌트(816)는 방송 채널을 통해 외부 방송 관리 시스템으로부터의 방송 신호 또는 방송 관련 정보를 수신한다. 일 예시적 실시예에서는 상기 통신 컴포넌트(816)는 추가로 근거리 통신을 촉진시키기 위해 근거리 무선 통신(NFC) 모듈을 포함한다. 예를 들면, NFC 모듈은 무선 주파수 식별(RFID) 기술, 적외선 데이터 협회(IrDA) 기술, 초광대역(UWB) 기술, 블루투스(BT) 기술 및 다른 기술에 의해 실현할 수 있다.

예시적인 실시예에서는 전자 기기(800)는 하나 이상의 특정 용도용 집적 회로(ASIC), 디지털 신호 프로세서(DSP), 디지털 신호 처리 디바이스(DSPD), 프로그래머블 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 다른 전자 요소에 의해 실현되고, 상기 방법을 실행하기 위해 사용할 수 있다.

예시적인 실시예에서는 추가로, 불휘발성 컴퓨터 판독 가능 기억 매체, 예를 들면, 컴퓨터 프로그램 명령을 포함하는 메모리(804)가 제공되고, 상기 컴퓨터 프로그램 명령은 전자 기기(800)의 프로세서(820)에 의해 실행되면 상기 방법을 실행할 수 있다.

도 12는 본 발명의 실시예에 따른 다른 전자 기기(1900)의 블록도를 나타낸다. 예를 들면, 전자 기기(1900)는 서버로서 제공되어도 된다. 도 12를 참조하면, 전자 기기(1900)는 하나 이상의 프로세서를 포함하는 처리 컴포넌트(1922) 및 처리 컴포넌트(1922)에 의해 실행 가능한 명령, 예를 들면, 어플리케이션 프로그램을 기억하기 위한, 메모리(1932)를 대표로 하는 메모리 자원을 추가로 포함한다. 메모리(1932)에 기억되어 있는 어플리케이션 프로그램은 각각이 하나의 명령군에 대응하는 하나 이상의 모듈을 포함해도 된다. 또한, 처리 컴포넌트(1922)는 명령을 실행함으로써 상기 방법을 실행하도록 구성된다.

전자 기기(1900)는 추가로, 전자 기기(1900)의 전원 관리를 실행하도록 구성되는 전원 컴포넌트(1926)와, 전자 기기(1900)를 네트워크에 접속하도록 구성되는 유선 또는 무선 네트워크 인터페이스(1950) 및 입출력(I/O) 인터페이스(1958)를 포함해도 된다. 전자 기기(1900)는 메모리(1932)에 기억되어 있는 오퍼레이팅 시스템, 예를 들면, 마이크로 소프트 서버 오퍼레이팅 시스템(Windows Server^TM), 애플사가 내놓은 그래피컬 사용자 인터페이스 베이스의 오퍼레이팅 시스템(Mac OS X^TM), 멀티 유저·멀티 프로세스의 컴퓨터 오퍼레이팅 시스템(Unix^TM), 오픈 소스 코드로 개발된 Unix계 오퍼레이팅 시스템(Linux^TM), 오픈 소스 코드로 개발된 Unix계 오퍼레이팅 시스템(FreeBSD^TM) 또는 유사한 것에 기초하여 작동할 수 있다.

예시적인 실시예에서는 추가로, 비휘발성 또는 휘발성 컴퓨터 판독 가능 기억 매체, 예를 들면, 컴퓨터 프로그램 명령을 포함하는 메모리(1932)가 제공되고, 상기 컴퓨터 프로그램 명령은 전자 기기(1900)의 처리 컴포넌트(1922)에 의해 실행되면, 상기 방법을 실행시킬 수 있다.

본 발명은 시스템, 방법 및/또는 컴퓨터 프로그램 제품이어도 된다. 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세서에 본 발명의 각 측면을 실현시키기 위한 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령이 갖고 있는 컴퓨터 판독 가능 기억 매체를 포함해도 된다.

컴퓨터 판독 가능 기억 매체는 명령 실행 기기에 사용되는 명령을 저장 및 기억 가능한 유형(有形)의 장치여도 된다. 컴퓨터 판독 가능 기억 매체는 예를 들면, 전기 기억 장치, 자기 기억 장치, 광 기억 장치, 전자 기억 장치, 반도체 기억 장치, 또는 상기의 임의의 적당한 조합이어도 되지만, 이들에 한정되지 않는다. 컴퓨터 판독 가능 기억 매체의 보다 구체적인 예(비망라적 리스트)로는 휴대형 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 소거가능 프로그래머블 판독 전용 메모리(EPROM 또는 플래시 메모리), 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 휴대형 콤팩트 디스크 판독 전용 메모리(CD-ROM), 디지털 다용도 디스크(DVD), 메모리 스틱, 플로피 디스크, 예를 들면, 명령이 기억되어 있는 천공 카드 또는 슬롯 내 돌기 구조와 같은 기계적 부호화 장치, 및 상기의 임의의 적당한 조합을 포함한다. 여기에서 사용되는 컴퓨터 판독 가능 기억 매체는 순시 신호 자체, 예를 들면, 무선 전파 또는 기타 자유롭게 전파되는 전자파, 도파로 또는 다른 전송 매체를 경유하여 전파되는 전자파(예를 들면, 광파이버 케이블을 통과하는 광펄스), 또는 전선을 경유하여 전송되는 전기 신호로 해석되는 것은 아니다.

여기에서 기술한 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령은 컴퓨터 판독 가능 기억 매체에서 각 계산/처리 기기에 다운로드되어도 되고, 또는 네트워크, 예를 들면, 인터넷, 로컬 에어리어 네트워크, 광역 네트워크 및/또는 무선 네트워크를 통해 외부의 컴퓨터 또는 외부 기억 장치에 다운로드되어도 된다. 네트워크는 구리 전송 케이블, 광파이버 전송, 무선 전송, 라우터, 방화벽, 교환기, 게이트웨이 컴퓨터 및/또는 에지 서버를 포함해도 된다. 각 계산/처리 기기 내의 네트워크 어댑터 카드 또는 네트워크 인터페이스는 네트워크에서 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령을 수신하고, 상기 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령을 전송하고, 각 계산/처리 기기 내의 컴퓨터 판독 가능 기억 매체에 기억시킨다.

본 발명의 동작을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램 명령은 어셈블리 명령, 명령 세트 아키텍처(ISA) 명령, 기계어 명령, 기계 의존 명령, 마이크로 코드, 펌웨어 명령, 상태 설정 데이터 또는 Smalltalk, C＋＋ 등의 오브젝트 지향 프로그래밍 언어, 및 「C」언어 또는 유사한 프로그래밍 언어 등의 일반적인 절차형 프로그래밍 언어를 포함하는 하나 이상의 프로그래밍 언어의 임의의 조합으로 작성된 소스 코드 또는 목표 코드여도 된다. 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령은 완전히 사용자의 컴퓨터에서 실행되어도 되고, 부분적으로 사용자의 컴퓨터에서 실행되어도 되고, 독립형 소프트웨어 패키지로서 실행되어도 되고, 부분적으로 사용자의 컴퓨터에서 또한 부분적으로 리모트 컴퓨터에서 실행되어도 되고, 또는 완전히 리모트 컴퓨터 혹은 서버에서 실행되어도 된다. 리모트 컴퓨터의 경우, 리모트 컴퓨터는 로컬 에어리어 네트워크(LAN) 또는 광역 네트워크(WAN)를 포함하는 임의의 종류의 네트워크를 경유하여 사용자의 컴퓨터에 접속되어도 되고, 또는 (예를 들면, 인터넷 서비스 프로바이더를 이용해 인터넷을 경유하여) 외부 컴퓨터에 접속되어도 된다. 일부 실시예에서는 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령의 상태 정보를 이용하여, 예를 들면, 프로그래머블 논리 회로, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 또는 프로그래머블 논리 어레이(PLA) 등의 전자 회로를 맞춤 제조하고, 상기 전자 회로에 의해 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령을 실행함으로써 본 발명의 각 측면을 실현하도록 해도 된다.

여기서 본 발명의 실시예에 따른 방법, 장치(시스템) 및 컴퓨터 프로그램 제품의 흐름도 및/또는 블록도를 참조하면서 본 발명의 각 양태를 설명했지만, 흐름도 및/또는 블록도의 각 블록, 및 흐름도 및/또는 블록도의 각 블록의 조합은 전부 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령에 의해 실현할 수 있음을 이해해야 한다.

이들 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령은 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 기타 프로그래머블 데이터 처리 장치의 프로세서에 제공되고, 이들 명령이 컴퓨터 또는 기타 프로그래머블 데이터 처리 장치의 프로세서에 의해 실행되면, 흐름도 및/또는 블록도의 하나 이상의 블록에서 지정된 기능/동작을 실현시키도록 장치를 제조해도 된다. 이들 컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령은 컴퓨터 판독 가능 기억 매체에 기억되고, 컴퓨터, 프로그래머블 데이터 처리 장치 및/또는 다른 기기를 특정 방식으로 동작시키도록 해도 된다. 이에 의해, 명령이 기억되어 있는 컴퓨터 판독 가능 기억 매체는 흐름도 및/또는 블록도 중 하나 이상의 블록에서 지정된 기능/동작의 각 측면을 실현하는 명령을 갖는 제품을 포함한다.

컴퓨터 판독 가능 프로그램 명령은 컴퓨터, 기타 프로그래머블 데이터 처리 장치 또는 기타 기기에 로드되고, 컴퓨터, 기타 프로그래머블 데이터 처리 장치 또는 다른 기기에 일련의 동작 단계를 실행시킴으로써, 컴퓨터에 의해 실시 가능한 프로세스를 생성하도록 해도 된다. 이렇게 하여, 컴퓨터, 기타 프로그래머블 데이터 처리 장치 또는 기타 기기에서 실행되는 명령에 의해 흐름도 및/또는 블록도 중 하나 이상의 블록에서 지정된 기능/동작을 실현한다.

도면 중 흐름도 및 블록도는 본 발명의 복수의 실시예에 따른 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품의 실현 가능한 시스템 아키텍처, 기능 및 동작을 나타낸다. 이 점에서는 흐름도 또는 블록도에서의 각 블록은 하나의 모듈, 프로그램 세그먼트 또는 명령의 일부분을 대표할 수 있고, 상기 모듈, 프로그램 세그먼트 또는 명령의 일부분은 지정된 논리 기능을 실현하기 위한 하나 이상의 실행 가능한 명령을 포함한다. 일부 대체로서의 실현형태에서는 블록에 표기되는 기능은 도면에 붙인 순서와 상이하게 실현해도 된다. 예를 들면, 연속적인 2개의 블록은 실질적으로 병렬로 실행해도 되고, 또한 관련된 기능에 따라 반대 순서로 실행해도 된다. 또한, 블록도 및/또는 흐름도에서의 각 블록 및 블록도 및/또는 흐름도에서의 블록의 조합은 지정되는 기능 또는 동작을 실행하는 하드웨어에 기초하는 전용 시스템에 의해 실현해도 되며, 또는 전용 하드웨어와 컴퓨터 명령의 조합에 의해 실현해도 된다는 점에도 주의해야 한다.

이상, 본 발명의 각 실시예를 기술했지만, 상기 설명은 예시적인 것에 불과하고, 망라적인 것이 아니며, 또한 개시된 각 실시예에 한정되는 것도 아니다. 당업자에게 있어서, 설명된 각 실시예의 범위 및 정신에서 벗어나지 않고, 다양한 수정 및 변경이 자명하다. 본 명세서에 선택된 용어는 각 실시예의 원리, 실제 적용 또는 기존 기술에 대한 개선을 바람직하게 해석하거나, 또는 다른 당업자에게 본 명세서에 개시된 각 실시예를 이해시키기 위한 것이다.

Claims

게임 테이블탑의 비디오 스트림을 취득하는 것과,
상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하는 것과,
상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하는 것과,
상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 비디오 스트림은 상기 게임 테이블탑에 대해 복수의 시점에서 동기 수집된 비디오 스트림을 포함하고,
상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하는 것은,
제1 시점에서 수집된 제1 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 것과,
제2 시점에서 동기적으로 수집된 제2 이미지에 대해 목표 검출을 행하고, 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물을 결정하는 것과,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하고, 여기서, 하나의 목표 대상물의 외관 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 내의 화소에 의해 결정되고, 하나의 목표 대상물의 주위 정보는 상기 목표 대상물이 존재하는 이미지에서의, 상기 목표 대상물의 검출 프레임 주위의 설정 범위 내의 화소에 의해 결정되는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 2 항에 있어서,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보 및 주위 정보에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 외관 정보에 기초하여 제1 특징 거리를 결정하고, 하나의 제1 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 유사도를 나타내는 것과,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 주위 정보에 기초하여 제2 특징 거리를 결정하고, 하나의 제2 특징 거리는 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보와 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물의 주위 정보의 유사도를 나타내는 것과,
상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 것과,
결정된 특징 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 3 항에 있어서,
2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리에 기초하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 결정하는 것은,
상기 2개의 목표 대상물의 제1 특징 거리와 제2 특징 거리를 가중치 가산하여, 상기 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리를 얻는 것을 포함하고, 여기서, 상기 2개의 목표 대상물의 유사도가 높을수록 가중치 가산시에 상기 2개의 목표 대상물의 제2 특징 거리의 가중치 계수를 크게 하는, 이미지 처리 방법.
제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 기하학적 거리를 결정하는 것을 추가로 포함하고,
결정된 특징 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은,
상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물에 대해 2개의 목표 대상물 사이의 특징 거리와 기하학적 거리에 기초하여 상기 2개의 목표 대상물 사이의 거리를 결정하는 것과,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 5 항에 있어서,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 기초하여 상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물의 상관 관계를 결정하는 것은,
상기 제1 이미지에서의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 목표 대상물 사이의 거리에 의해 거리 행렬을 형성하고, 여기서, 상기 거리 행렬의 하나의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이의 거리를 나타내는 것과,
상기 거리 행렬에 기초하여 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지 사이의 인접 행렬을 결정하고, 상기 인접 행렬의 요소의 값은 상기 제1 이미지에서의 하나의 목표 대상물과 상기 제2 이미지에서의 하나의 목표 대상물 사이에 상관 관계가 있는지 여부를 나타내는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하는 것은,
상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것과,
결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 7 항에 있어서,
상기 비디오 스트림은 상기 게임 테이블탑에 대해 복수의 시점에서 동기 수집된 비디오 스트림을 포함하고,
상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은,
하나의 시점에서의 비디오 스트림에 있어서, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지를 결정하는 것과,
다른 시점에서 동기적으로 수집된 비디오 스트림에 있어서, 상기 제1 프레임의 이미지에 동기하여 수집된 동기 이미지를 결정하는 것과,
상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지 중 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 가장 빨리 검출된 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 8 항에 있어서,
상기 동기 이미지 앞의 N프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출하지 않음에 따라, 상기 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 추가로 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은,
상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에 게임 코인이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고,
결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은,
결정된 시점을 제1 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은,
상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 게임 카드가 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고,
결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은,
결정된 시점을 제1 게임 단계의 종료 시점 및 제2 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 7 항 내지 제 9 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 특정 영역에 특정 목표 대상물이 존재하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것은,
상기 비디오 스트림의 하나 이상의 프레임의 이미지에서 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것을 검출함에 따라, 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 수 또는 포인트의 합계가 소정 조건을 만족하는 것이 검출된 연속하는 복수 프레임의 이미지 중 제1 프레임의 이미지에 대응하는 시점을 결정하는 것을 포함하고,
결정된 시점을 하나의 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것은,
결정된 시점을 제2 게임 단계의 종료 시점 및 제3 게임 단계의 개시 시점으로 하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
현재의 게임 단계는 제1 게임 단계이고, 상기 목표 대상물은 인물 대상물과 물체 대상물을 포함하고,
상기 목표 대상물 및 특정된 현재의 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은,
게임 코인과 플레이어의 대응 관계를 결정하는 것과,
결정된 대응 관계 및 제1 게임 단계의 규칙에 기초하여, 복수 플레이어의, 플레이어의 게임에 사용되는 게임 코인의 총 가치 및 게임에 사용되는 게임 코인이 존재하는 게임 관여 영역의 서브 영역을 포함하는 게임 관여 결과를 결정하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
현재의 게임 단계는 제2 게임 단계이고,
상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은,
상기 게임 테이블탑의 게임 관여 영역에서 게임 관여 결과가 변화하는 것을 검출한 경우와,
상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 종류, 위치 또는 출현 순서가 소정 규칙과 상이한 것을 검출한 경우 중 어느 경우에 제시 정보를 발하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은,
제2 게임 단계의 종료 시점에 상기 게임 테이블탑의 게임 진행 영역에 존재하는 게임 카드의 위치 및 포인트에 기초하여 승패 결과를 결정하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 1 항에 있어서,
현재의 게임 단계는 제3 게임 단계이고,
상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하는 것은,
제2 게임 단계의 종료시에 결정된 승패 결과, 제1 게임 단계의 종료시의 복수 플레이어의 게임 관여 결과 및 지출 규칙에 기초하여 복수 플레이어의 지출 결과를 결정하는 것을 포함하는, 이미지 처리 방법.
제 16 항에 있어서,
오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과를 확인하는 것과,
복수 플레이어에 의한 지출 결과와 상기 오퍼레이터에 의해 실행된 지출 결과를 비교하여 지출 결과가 정확하게 실행되었는지 여부를 확인하는 것과,
지출 결과가 정확하게 실행되지 않은 경우에 경고 정보를 발하는 것을 추가로 포함하는, 이미지 처리 방법.
게임 테이블탑의 비디오 스트림을 취득하기 위한 취득 모듈과,
상기 비디오 스트림에 포함되는 복수 프레임의 이미지에서의 목표 대상물을 검출하기 위한 검출 모듈과,
상기 목표 대상물에 기초하여 현재의 게임 단계를 특정하기 위한 게임 단계 특정 모듈과,
상기 목표 대상물 및 특정된 상기 게임 단계에 기초하여 게임 검출 결과를 결정하기 위한 결과 결정 모듈을 포함하는, 이미지 처리 장치.
프로세서와,
프로세서에 의해 실행 가능한 명령을 기억하기 위한 메모리를 포함하고,
상기 프로세서는 상기 메모리에 기억된 명령을 불러내어 제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항의 방법을 실행하도록 구성되는, 전자 기기.
컴퓨터 프로그램 명령이 기억된 컴퓨터 판독 가능 기억 매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램 명령은 프로세서에 의해 실행되면, 제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항의 방법을 실현시키는, 컴퓨터 판독 가능 기억 매체.
컴퓨터 판독 가능 코드를 포함하는 컴퓨터 프로그램으로서, 상기 컴퓨터 판독 가능 코드가 전자 기기에서 작동하면, 상기 전자 기기의 프로세서에 제 1 항 내지 제 17 항 중 어느 한 항의 방법을 실현하기 위한 명령을 실행시키는, 컴퓨터 프로그램.