KR20220090158A - 관심 객체를 이용하여 비디오를 편집하는 전자 장치 및 그 동작 방법 - Google Patents

관심 객체를 이용하여 비디오를 편집하는 전자 장치 및 그 동작 방법 Download PDF

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KR20220090158A
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박경근
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Abstract

본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 카메라, 메모리, 및 상기 카메라, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장할 수 있다.

Description

관심 객체를 이용하여 비디오를 편집하는 전자 장치 및 그 동작 방법{ELECTRONIC DEVICE FOR EDITING VIDEO USING OBJECTS OF INTEREST AND OPERATING METHOD THEREOF}
본 문서에 개시되는 다양한 실시예는 비디오에 포함된 관심 객체를 이용하여 비디오를 편집하는 기술에 관한 것이다.
최근 모바일 디바이스의 기능이 다양화되면서 모바일 디바이스를 이용한 사진 촬영이나 동영상 촬영 기능의 향상에 대한 요구도 늘어나고 있다. 이에 따라 모바일 디바이스는 다양한 영상 촬영 기능 및 영상 편집 기능을 수행할 수 있다.
오토 프레이밍(auto framing) 기술에 따르면, 전자 장치는 촬영 중인 동영상 내에서 인물과 같은 관심 객체를 실시간으로 검출하고, 검출 결과를 기반으로 디지털 줌 동영상을 획득할 수 있다. 모바일 디바이스도 오토 프레이밍 기술을 통해 매 이미지 프레임마다 관심 객체를 기반으로 이미지 프레임을 확대 또는 축소하여 디지털 줌 동영상을 획득할 수 있다. 오토 프레이밍 기술을 이용하면, 전자 장치가 지정된 위치에 고정되어 있는 경우에도 관심 객체를 중심으로 생성된 동영상을 획득할 수 있다.
종래의 오토 프레이밍 기술에 따르면, 전자 장치는 동영상을 촬영하는 동안 사용자가 원하는 객체와 다른 관심 객체를 기반으로 디지털 줌 동영상을 획득할 수 있다. 전자 장치가 사용자의 의도와 다른 동영상을 획득한 경우, 전자 장치는 저장된 디지털 줌 동영상을 수정하여 사용자가 원하는 객체를 기반으로 하는 디지털 줌 동영상을 획득할 수 없을 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치(electronic device)는, 카메라, 메모리, 및 상기 카메라, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치에 포함된 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하는 동작, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하는 동작, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 전자 장치에 포함된 메모리에 저장하는 동작, 상기 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는 동작, 및 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 카메라, 메모리, 및 상기 카메라 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 애플리케이션을 이용하여, 상기 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 제2 애플리케이션을 이용하여, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치가 사용자가 원하는 객체와 다른 관심 객체를 기반으로 디지털 줌 동영상을 획득한 이후에도, 사용자가 원하는 객체를 관심 객체로 하는 새로운 디지털 줌 동영상을 생성할 수 있다.
본 문서에 개시되는 다양한 실시 예에 따르면, 전자 장치는 모든 이미지 프레임마다 관심 객체 또는 관심 영역을 수정하지 않더라도 새로운 디지털 줌 동영상을 획득할 수 있다. 사용자는 본 개시의 다양한 실시예에 따른 전자 장치를 통해 새로운 오토 프레이밍 동영상을 획득하는 것이 용이해질 수 있다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치를 나타낸다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 설정된 관심 객체에 기반하여 비디오 데이터를 생성하는 동작을 수행하기 위한 구성을 나타내는 블록도이다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 설정된 관심 객체에 기반하여 비디오 데이터를 생성하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 획득한 제1 비디오 데이터와, 설정된 관심 객체에 기반하여 생성된 제2 비디오 데이터, 및 제3 비디오 데이터의 예를 도시한다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치가 키프레임 정보를 획득하고 저장하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 일 실시 예에 따라 키프레임에 포함되는 이미지 프레임의 예를 도시한다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 키프레임 정보를 이용하여 제3 비디오 데이터를 획득하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 서로 다른 관심 객체에 따른 관심 영역의 예를 도시한다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치에서 키프레임 정보를 이용하여 제3 비디오 데이터를 획득하는 예를 도시한다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 비디오 데이터를 획득하기 전에 관심 객체를 설정하는 동작을 도시하는 흐름도이다.
도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치가 비디오 데이터를 획득하기 전에 관심 객체를 설정하는 예를 도시한다.
도 12는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 제1 애플리케이션을 이용하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 13은 일 실시 예에 따라 전자 장치가 제1 애플리케이션을 이용하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 14는 일 실시 예에 따라 전자 장치가 제2 애플리케이션을 이용하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
도 15는 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 16은 다양한 실시 예들에 따른, 카메라 모듈을 예시하는 블록도이다.
도 1은 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)를 나타낸다.
도 1을 참고하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)(예: 도 15의 전자 장치(1501))의 전면에는 디스플레이(110)(예: 도 15이 디스플레이 모듈(1560))가 배치될 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이(110)는 전자 장치(100)의 전면의 대부분을 차지할 수 있다. 전자 장치(100)의 전면에는 디스플레이(110), 및 디스플레이(110)의 적어도 일부 가장자리를 둘러싸는 베젤(bezel)(120) 영역이 배치될 수 있다. 도 1의 예시에서, 디스플레이(110)는 평면 영역(flat area)(111)과, 평면 영역(111)에서 전자 장치(100)의 측면을 향해 연장되는 곡면 영역(curved area)(112)을 포함할 수 있다. 도 1에서는 일측(예: 좌측)에 대해서만 곡면 영역(112)을 표시하였으나, 반대측에도 동일하게 곡면 영역이 형성되는 것으로 이해될 수 있다. 또한, 도 1에 도시된 전자 장치(100)는 하나의 예시이며, 다양한 실시 예가 가능하다. 예를 들어, 전자 장치(100)의 디스플레이(110)는 곡면 영역(112)없이 평면 영역(111)만 포함하거나, 양측이 아닌 한쪽 가장자리에만 곡면 영역(112)을 구비할 수 있다. 또한 일 실시 예에서, 곡면 영역(112)은 전자 장치(100)의 후면으로 연장되어, 전자 장치(100)는 추가적인 평면 영역을 구비할 수도 있다.
일 실시 예에서, 디스플레이(110)의 제1 영역(140)에 사용자의 지문 인식을 위한 지문 센서(141)가 포함될 수 있다. 지문 센서(141)는 디스플레이(110)를 바라보았을 때, 디스플레이(110)의 아래 층에 배치됨으로써, 사용자에 의해 시인되지 않거나, 시인이 어렵게 배치될 수 있다. 또한, 지문 센서(141) 외에 추가적인 사용자 및/또는 생체 인증을 위한 센서(미도시)가 디스플레이(110)의 일부 영역에 배치될 수 있다. 다른 실시 예에서, 사용자 및/또는 생체 인증을 위한 센서는 베젤(120)의 일 영역에 배치될 수 있다. 예를 들어, 홍채 인증을 위한 IR(infrared) 센서가 디스플레이(110)의 일 영역을 통해 노출되거나, 베젤(120)의 일 영역을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 베젤(120) 중 적어도 일 영역 또는 디스플레이(110)의 적어도 일 영역에 센서(143)(예: 도 15의 센서 모듈(1576))가 포함될 수 있다. 상기 센서(143)는 거리 감지를 위한 센서 및/또는 객체 검출을 하기 위한 센서일 수 있다. 상기 센서(143)는 카메라 모듈(예: 전면 카메라(131), 후면 카메라(132), 도 15의 카메라 모듈(1580)), 도 16의 카메라 모듈(1580)))과 인접한 거리에 배치되거나 카메라 모듈과 하나의 모듈로 형성될 수 있다. 예를 들면, 상기 센서(143)는 IR 카메라(예: TOF(time of flight) 카메라, structured light 카메라)의 적어도 일부로 동작하거나 센서 모듈(예: 도 15의 센서 모듈(1576))의 적어도 일부로 동작될 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 전면에는 전면 카메라(131)가 배치될 수 있다. 도 1의 실시 예에서는 전면 카메라(131)가 디스플레이(110)의 일 영역을 통해 노출되는 것으로 도시되었으나, 다른 실시 예에서 전면 카메라(131)가 베젤(120)을 통해 노출될 수 있다.
일 실시 예에서, 디스플레이(110)는 화면 표시 영역(예: 평면 영역(111), 곡면 영역(112))의 배면에, 센서 모듈, 카메라 모듈(예: 전면 카메라(131), 후면 카메라(132)), 및 발광 소자(예: LED) 중 적어도 하나 이상을 포함할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 전면, 측면, 및/또는 후면 중 적어도 하나의 면의 배면에, 카메라 모듈이 상기 전면, 상기 측면, 및/또는 상기 후면을 향하도록 배치될 수 있다. 예를 들어, 전면 카메라(131)는 화면 표시 영역(예: 평면 영역(111), 곡면 영역(112))으로 시각적으로 노출되지 않을 수 있고, 감춰진 디스플레이 배면 카메라(UDC, under display camera)를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(100)는 하나 이상의 전면 카메라(131)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 전면 카메라 및 제2 전면 카메라와 같이 2개의 전면 카메라를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 전면 카메라와 제2 전면 카메라는 동등한 사양(예: 화소)을 가지는 동종의 카메라일 수 있으나, 다른 실시 예에서, 제1 전면 카메라와 제2 전면 카메라는 다른 사양의 카메라로 구현될 수 있다. 전자 장치(100)는 2개의 전면 카메라를 통해 듀얼 카메라와 관련된 기능(예: 3D 촬영, 자동 초점(AF, auto focus) 등)을 지원할 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 후면에는 후면 카메라(132)가 배치될 수 있다. 후면 카메라(132)는 후면 커버(160)의 카메라 영역(130)을 통해 노출될 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(100)는 카메라 영역(130)에 배치되는 다수의 후면 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 2개 이상의 후면 카메라를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 제1 후면 카메라, 제2 후면 카메라, 및 제3 후면 카메라를 포함할 수 있다. 제1 후면 카메라, 제2 후면 카메라, 및 제3 후면 카메라는 서로 다른 사양을 가질 수 있다. 예를 들어, 제1 후면 카메라와 제2 후면 카메라 및/또는 제3 후면 카메라는 FOV(field of view), 화소, 조리개, 광학 줌/디지털 줌 지원 여부, 이미지 흔들림 보정 기능(OIS, optical image stabilization)의 지원 여부, 각 카메라에 포함되는 렌즈 세트의 종류 및/또는 배열 중 적어도 하나가 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 제1 후면 카메라는 일반 카메라이고, 제2 후면 카메라는 와이드 촬영을 위한 카메라(예: 광각 카메라), 제3 후면 카메라는 망원 촬영을 위한 카메라일 수 있다. 본 문서의 실시 예들에서, 전면 카메라의 기능이나 특성에 대한 설명은 후면 카메라에 대해 적용될 수 있으며, 그 역도 동일하게 적용될 수 있다.
일 실시 예에서, 카메라 영역(130)에는 플래시(145)(예: 도 16의 플래쉬(1620))와 같이 촬영을 보조하는 각종 하드웨어나 센서가 추가적으로 배치될 수 있다. 예를 들어, 피사체와 전자 장치(100) 사이의 거리를 감지하기 위한 거리 센서와 같은 다양한 센서가 더 포함될 수 있다.
일 실시 예에서, 상기 거리 센서는 카메라 모듈(예: 전면 카메라(131), 후면 카메라(132))과 인접한 거리에 배치되거나 카메라 모듈과 하나의 모듈로 형성될 수 있다. 예를 들면, 거리 센서는 IR 카메라(예: TOF(time of flight) 카메라, structured light 카메라)의 적어도 일부로 동작하거나 센서 모듈의 적어도 일부로 동작될 수 있다. 예를 들어, TOF 카메라는 피사체와의 거리를 감지하기 위한 센서 모듈의 적어도 일부로 동작될 수 있다.
일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 측면부에는 적어도 하나의 물리 키가 배치될 수 있다. 예를 들어, 디스플레이(110)를 ON/OFF하거나 전자 장치(100)의 전원을 ON/OFF하기 위한 제1 기능 키(151)가 전자 장치(100)의 전면을 기준으로 우측 가장자리에 배치될 수 있다. 일 실시 예에서, 전자 장치(100)의 볼륨을 제어하거나 화면 밝기를 제어하기 위한 제2 기능 키(152)가 전자 장치(100)의 전면을 기준으로 좌측 가장자리에 배치될 수 있다. 이 외에도 추가적인 버튼이나 키가 전자 장치(100)의 전면이나 후면에도 배치될 수 있다. 예를 들어, 전면의 베젤(120) 중 하단 영역에 지정된 기능에 맵핑된 물리 버튼이나 터치 버튼이 배치될 수 있다.
도 1에 도시된 전자 장치(100)는 하나의 예시에 해당하며, 본 문서에 개시된 기술적 사상이 적용되는 장치의 형태를 제한하는 것은 아니다. 본 문서에 개시되는 기술적 사상은, 제1 방향을 향하는 제1 카메라 모듈과, 제1 방향과 다른 방향을 향하는 제2 카메라 모듈을 구비한 다양한 사용자 장치에 적용 가능하다. 예를 들어, 플렉서블 디스플레이(110) 및 힌지 구조를 채용하여 가로 방향으로 폴딩이 가능하거나 세로 방향으로 폴딩이 가능한 폴더블 전자 장치나, 태블릿 또는 노트북에도 본 문서에 개시되는 기술적 사상이 적용될 수 있다. 또한, 같은 방향을 향하는 제1 카메라 모듈과 제2 카메라 모듈이, 장치의 회전, 접힘, 또는 변형을 통해 다른 방향을 향하도록 배치되는 것이 가능한 경우에도 본 기술적 사상은 적용될 수 있다. 예를 들면, 도시된 예의 전자 장치(100)는 바형(bar type), 또는 평판형(plate type)의 외관을 도시하고 있지만, 본 문서의 다양한 실시 예들은 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 도시된 전자 장치는 롤러블 전자 장치의 일부일 수 있다. 롤러블 전자 장치(rollable electronic device)는 디스플레이(110)의 굽힘 변형이 가능해, 적어도 일부분이 말아지거나(wound or rolled), 전자 장치(100)의 내부로 수납될 수 있는 전자 장치로 이해될 수 있다. 롤러블 전자 장치는 사용자의 필요에 따라, 디스플레이(110)를 펼침으로써 또는 디스플레이(110)의 더 넓은 면적을 외부로 노출시킴으로써 화면 표시 영역(예: 평면 영역(111), 곡면 영역(112))을 확장하여 사용할 수 있다. 디스플레이(110)는 슬라이드 아웃 디스플레이(slide-out display) 또는 익스펜더블 디스플레이(expandable display)로 지칭될 수도 있다.
이하에서는 설명의 편의상 도 1에 도시된 전자 장치(100)를 기준으로 다양한 실시 예를 설명한다.
도 2는 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)에서, 설정된 관심 객체에 기반하여 비디오 데이터를 생성하는 동작을 수행하기 위한 구성을 나타내는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 전자 장치(예: 도 1의 전자 장치(100))는 설정된 관심 객체에 기반하여 비디오 데이터를 생성하기 위한 기능들을 지원하기 위해 하드웨어 및/또는 소프트웨어 모듈을 이용할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 메모리(250)에 저장된 명령어들을 실행함으로써 도 2에 도시된 모듈들을 구동할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 메모리(250)에 저장된 명령어들을 실행함으로써 행동 양식 정의 모듈(211), 관심 영역 계산 모듈(213), 키프레임 추출 모듈(215), 추적 대상 추천 모듈(217), 영상 기록 모듈(219), 메인 모듈(221), 관심 영역 재구성 모듈(223), 추적 대상 추천 모듈(227), 또는 영상 기록 모듈(229) 중 적어도 하나의 모듈을 구동할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 도 2에 도시된 것과 다른 소프트웨어 모듈이 구현될 수 있다. 예를 들어, 도 2에 도시된 소프트웨어 모듈 중 적어도 2개의 모듈이 하나의 모듈로 통합되거나, 하나의 모듈이 2개 이상의 모듈로 분할될 수 있다. 또한 하드웨어와 소프트웨어 모듈이 하나의 기능을 분담함으로써 작업 성능을 개선시킬 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)는 하드웨어로 구현되는 인코더(encoder)와 소프트웨어 모듈로 구현되는 인코더를 모두 포함할 수 있고, 적어도 하나의 카메라 모듈(예: 전면 카메라(131), 후면 카메라(132))을 통해 획득되는 데이터의 일부는 하드웨어 인코더에서, 나머지 일부는 소프트웨어 인코더에서 처리할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 애플리케이션(210)을 통해 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 제1 비디오 데이터로부터 제1 관심 객체에 기반하여 제2 비디오 데이터를 생성하고, 제2 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들에 포함된 적어도 하나의 객체를 추출하고, 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체를 설정하고, 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정하고, 제1 관심 영역을 기반으로 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 애플리케이션(210)을 실행하기 위해, 행동 양식 정의 모듈(211), 관심 영역 계산 모듈(213), 키프레임 추출 모듈(215), 추적 대상 추천 모듈(217), 또는 영상 기록 모듈(219) 중 적어도 하나의 모듈을 구동할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 행동 양식 정의 모듈(211)은 제1 애플리케이션(210)의 전체 동작 방식을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 행동 양식 정의 모듈(211)은 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들로부터 적어도 하나의 객체를 추출하기 위해, 상기 적어도 하나의 객체들의 특징을 메모리(250)에 저장할 수 있고, 상기 특징을 다른 모듈(예: 관심 영역 계산 모듈(213), 추적 대상 추천 모듈(217))에 제공할 수 있다. 예를 들면, 상기 적어도 하나의 객체는 지정된 인물의 얼굴, 지정된 종류의 동물, 또는 기준 음량 이상의 소리가 나는 지점을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 행동 양식 정의 모듈(211)은 상기 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체를 설정하기 위한 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있고, 상기 정보를 다른 모듈에 제공할 수 있다. 예를 들면, 행동 양식 정의 모듈(211)은 상기 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 사전에 다른 애플리케이션(예: 갤러리 애플리케이션)에 의해 메모리(250)에 저장되어 있던 지정된 얼굴을 포함하는 객체를 제1 관심 객체로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 관심 영역 계산 모듈(213)은 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있고, 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체를 설정할 수 있고, 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 관심 영역 계산 모듈(213)은 적어도 하나의 하위 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들면, 상기 하위 모듈은 얼굴 인식 모듈, 동물 위치 인식 모듈, 객체 추적 모듈, 소리 기반 위치 검출 모듈, 신체 인식 모듈, 동작 인식 모듈, 또는 표정 인식 모듈 중 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 하위 모듈은 전자 장치(100)에 포함된 카메라(230), 마이크, 센서 중 적어도 하나의 결과 값을 이용하여 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 하위 모듈은 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체의 위치 및 크기에 대응하는 정보를 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 관심 영역 계산 모듈(213)은 상기 하위 모듈의 출력 결과를 통해 복수의 이미지 프레임들 내에서 제1 관심 영역을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 관심 영역 계산 모듈(213)은 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 정보와 행동 양식 정의 모듈(211)로부터 획득한 정보를 기반으로 제1 관심 객체를 설정할 수 있다. 관심 영역 계산 모듈(213)은 복수의 이미지 프레임 내에서 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역 계산 모듈(213)은 제1 관심 객체가 1개인 경우, 제1 관심 객체가 제1 관심 영역의 중심에 오도록 제1 관심 영역을 결정할 수 있다. 다른 예를 들면, 관심 영역 계산 모듈(213)은 제1 관심 객체가 2개 이상인 경우, 제1 관심 영역이 제1 관심 객체를 모두 포함하도록 제1 관심 영역을 결정하거나, 제1 관심 객체의 적어도 일부를 포함하도록 제1 관심 영역을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 관심 영역 계산 모듈(213)은 제1 관심 영역에 대한 정보를 다른 모듈(예: 키프레임 추출 모듈(215), 영상 기록 모듈(219))에 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 키프레임 추출 모듈(215)은 관심 영역 계산 모듈(213)로부터 획득한 정보를 기반으로 키프레임 정보를 획득할 수 있다. 키프레임 정보는 복수의 이미지 프레임들 중에서 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 키프레임에 대응하는 이미지 프레임은, 복수의 이미지 프레임들에서 추출되는 적어도 하나의 객체에 일정 수준 이상의 변화가 있는 이미지 프레임을 의미하는 것으로 이해될 수 있다. 일 실시 예에서, 키프레임 추출 모듈(215)은 상기 사전에 지정된 방식으로 상기 적어도 하나의 객체가 추출되었는지 여부를, 객체가 움직이는 방향, 객체의 크기, 객체의 수량 중 적어도 하나를 통해 판단할 수 있다. 예를 들면, 키프레임 추출 모듈(215)은 복수의 이미지 프레임들에 포함된 객체의 수량이 일정 시간 이내에 일정 값 이상 변화한 경우, 상기 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되었다고 판단할 수 있다. 다른 예를 들면, 키프레임 추출 모듈(215)은 이미지 프레임에서 전자 장치(100)에 사전에 등록된 얼굴을 검출한 경우, 또는 소리가 발생하는 위치를 새롭게 검출한 경우, 상기 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되었다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 추적 대상 추천 모듈(217)은 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에, 카메라(230)를 통해 획득한 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체 또는 상기 객체에 포함되지 않는 기타 추적 대상을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 사용자는 디스플레이(110)에 표시되는 적어도 하나의 객체를 기반으로 제1 관심 객체를 설정할 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(100)는 제1 비디오 데이터 획득 이전에 사용자 입력을 수신하여 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 설정된 제1 관심 객체를 기반으로 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 추적 대상 추천 모듈(217) 및 추적 대상 추천 모듈(217)의 동작들은 생략될 수 있다. 일 실시 예에서, 추적 대상 추천 모듈(217)은 관심 영역 계산 모듈(213)에 포함된 하위 모듈이 제공하는 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 획득하고, 상기 정보를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 영상 기록 모듈(219)은 카메라(230)로부터 획득한 제1 비디오 데이터와 함께, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 정보, 키프레임 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있고, 제1 관심 객체를 기반으로 생성된 제2 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 기록 모듈(219)은 제1 비디오 데이터와 함께, 제1 관심 객체에 대한 정보, 또는 제1 관심 영역에 대한 정보 중 적어도 하나를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제2 애플리케이션(220)을 통해 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 제1 비디오 데이터로부터 적어도 제2 관심 객체에 기반하여 제3 비디오 데이터를 생성하고, 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 제2 애플리케이션(220)은 제1 애플리케이션(210)과 구별되는 별도의 애플리케이션일 수 있다. 또한, 다양한 실시 예에서 제1 애플리케이션(210)과 제2 애플리케이션(220)은 동일한 애플리케이션이 제공하는 서로 다른 기능으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 제1 애플리케이션(210)은 제1 비디오 데이터(원본)를 촬영하면서 제2 비디오 데이터를 생성하는 기능을, 제2 애플리케이션(220)은 제2 비디오 데이터의 생성 후에 제1 비디오 데이터로부터 제3 비디오 데이터를 생성하는 기능을 제공할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 적어도 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정하고, 제2 관심 영역을 기반으로 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제2 애플리케이션을 실행하기 위해, 메인 모듈(221), 관심 영역 재구성 모듈(223), 추적 대상 추천 모듈(227), 또는 영상 기록 모듈(229) 중 적어도 하나의 모듈을 구동할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메인 모듈(221)은 메모리(250)로부터 제1 비디오 데이터를 제공받아 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 메인 모듈(221)은 제1 비디오 데이터와 함께 적어도 하나의 객체에 대한 정보, 키프레임 정보, 제1 관심 객체에 대한 정보, 제1 관심 영역에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 사용자는 디스플레이(110)에 표시되는 정보들을 기반으로 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 관심 객체 또는 관심 영역을 수정할 수 있고, 제2 애플리케이션(220)은 수정된 관심 객체 또는 관심 영역에 기반하여 제2 비디오 데이터와 다른 제3 비디오 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 관심 영역 재구성 모듈(223)은 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 적어도 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 애플리케이션(210)의 관심 영역 계산 모듈(213)에 대한 설명이 관심 영역 재구성 모듈(223)에도 적용될 수 있다.
일 실시 예에서, 관심 영역 재구성 모듈(223)은 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 영역을 결정할 수 있고, 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서도 적어도 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 제2 애플리케이션(220)은 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 관심 객체 또는 관심 영역을 수정하는 사용자 입력을 통해, 수정된 관심 객체 또는 관심 영역을 기반으로 생성된 제3 비디오 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 추적 대상 추천 모듈(227)은 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출하여 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 추적 대상 추천 모듈(227)은 관심 영역 계산 모듈(213)의 하위 모듈이 제공하는 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 획득하고, 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 추적 대상 추천 모듈(227)은 제1 애플리케이션(210)에서 추출한 적어도 하나의 객체가 충분하지 않거나 적절하지 않다고 판단한 경우, 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 다시 추출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 영상 기록 모듈(229)은 적어도 제2 관심 객체를 기반으로 생성된 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 제3 비디오 데이터는 제2 비디오 데이터와 다른 비디오 데이터일 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 기록 모듈(229)은 영상 기록 모듈(219)과 하나의 모듈로 통합되어 1개의 모듈로 구성되거나, 동일한 기능을 수행하는 2개의 모듈로 구성될 수 있다.
일 실시 예에서, 추적 대상 추천 모듈(217)과 영상 기록 모듈(219)에 대한 설명은 각각 추적 대상 추천 모듈(227)과 영상 기록 모듈(229)에 적용될 수 있다.
도 2를 참조하면, 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)는 카메라(230)(예: 도 15의 카메라 모듈(1580), 도 16의 카메라 모듈(1580)), 프로세서(240)(예: 도 15의 프로세서(1520)), 디스플레이(110)(예: 도 15의 디스플레이 모듈(1560)), 및 메모리(250)(예: 도 15의 메모리(1530))를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 카메라(230)는 도 1에서 도시된 전면 카메라(131) 또는 후면 카메라(132) 중 적어도 하나의 카메라로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 카메라(230)(예: 도 15의 카메라 모듈(1580), 도 16의 카메라 모듈(1580))는 비디오 데이터를 획득하고, 획득된 비디오 데이터를 프로세서(240)에 제공할 수 있다. 일 실시 예에서, 카메라(230)는 적어도 하나의 객체를 촬영하여 획득한 제1 비디오 데이터를 프로세서(240)에 제공할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)(예: 도 15의 프로세서(1520))는 적어도 하나의 프로세서를 포함하는 것으로 이해될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(240)는 AP(application processor), ISP(image signal processor), 또는 CP(communication processor) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 전자 장치(100)에서 지원하는 다양한 기능을 실행 및/또는 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(240)는 메모리(250)에 저장된 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 실행함으로써 애플리케이션을 실행하고, 각종 하드웨어를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(240)는 메모리(250)에 저장된 촬영 기능을 지원하는 제1 애플리케이션(210)을 실행할 수 있다. 또한 프로세서(240)는 카메라(230)를 실행하고 카메라(230)가 사용자가 의도하는 동작을 수행할 수 있도록 적절한 촬영 모드를 설정하고 지원할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 카메라(230)를 통해 획득한 비디오 데이터(예: 제1 비디오 데이터)를 메모리(250)에 저장하거나, 촬영 중에 비디오 데이터(예: 제2 비디오 데이터)를 디스플레이(110)에 프리뷰로 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이(110)(예: 도 15의 디스플레이 모듈(1560))에는 프로세서(240)에 의해 실행되는 애플리케이션(예: 제1 애플리케이션(210), 제2 애플리케이션(220), 또는 갤러리 애플리케이션)의 실행 화면이나, 메모리(250)에 저장된 컨텐츠(예: 정지 영상, 동영상)가 표시될 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 카메라(230)를 통해 획득된 비디오 데이터 또는 상기 비디오 데이터에 포함되는 이미지 프레임 중 적어도 일부 영역을 프리뷰로서 디스플레이(110)에 실시간으로 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 디스플레이(110)는 터치 패널과 일체형으로 구현될 수 있다. 디스플레이(110)는 터치 기능을 지원할 수 있으며, 손가락을 이용한 터치와 같은 사용자 입력을 감지하고 프로세서(240)로 전달할 수 있다. 디스플레이(110)는 디스플레이(110)를 구동하기 위한 디스플레이 구동 회로(display driver integrated circuit, DDIC)와 연결될 수 있고, 터치 패널은 터치 좌표를 감지하고 터치 관련 알고리즘을 처리하는 터치 IC와 연결될 수 있다. 일 실시 예에서, 디스플레이 구동 회로와 터치 IC는 일체로 형성될 수 있고, 다른 실시 예에서, 디스플레이 구동 회로와 터치 IC는 별개로 형성될 수 있다. 디스플레이 구동 회로 및/또는 터치 IC는 프로세서(240)와 전기적으로 연결될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메모리(250)(예: 도 15의 메모리(1530))는 프로세서(240)에 의해 비디오 데이터를 저장할 수 있고, 각종 프로그래밍 언어 또는 명령어를 저장할 수 있다. 도 2의 실시 예에서, 행동 양식 정의 모듈(211), 관심 영역 계산 모듈(213), 키프레임 추출 모듈(215), 추적 대상 추천 모듈(217), 영상 기록 모듈(219), 메인 모듈(221), 관심 영역 재구성 모듈(223), 추적 대상 추천 모듈(227), 또는 영상 기록 모듈(229)에 의해 수행되는 기능은, 프로세서(240)가 메모리(250)에 저장된 명령어들을 실행함으로써, 즉 프로세서(240)에 의해 수행되는 것으로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(100)는 본 문서에서 개시되는 다양한 기능과 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 하드웨어 처리 회로를 이용할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(100)에 포함되는 AP, 카메라 모듈에 탑재되는 ISP, DDIC, 터치 IC, CP, 또는 하드웨어 인코더가 본 문서에서 개시되는 다양한 실시 예들의 구현을 위해 이용될 수 있다. 또한 도 2에 도시된 하드웨어 및/또는 소프트웨어 사이의 연결 관계는 설명의 편의를 위한 것이며, 데이터나 명령의 흐름 및/또는 방향을 제한하지 않는다. 전자 장치(100)에 포함되는 구성요소들은 다양한 전기적 및/또는 작동적 연결 관계를 가질 수 있다.
도 3은 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)에서 설정된 관심 객체에 기반하여 비디오 데이터를 생성하는 동작을 나타내는 흐름도이다. 도 3에서 설명되는 동작들은 도 2에서 도시된 프로세서(240)에 의해 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 301에서, 프로세서(240)는 카메라(230)를 통해 제1 비디오 데이터를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 303에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 상기 복수의 이미지 프레임들을 분석하여 상기 복수의 이미지 프레임들에 포함된 적어도 하나의 객체들을 추출할 수 있다. 예를 들면, 상기 적어도 하나의 객체는 제1 객체, 제2 객체를 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체를 설정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 상기 추출된 적어도 하나의 객체 중 적어도 일부를 제1 관심 객체로 설정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 상기 적어도 하나의 객체 중 제1 객체를 제1 관심 객체로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 305에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터로부터 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터의 획득이 종료된 후에 제2 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 다른 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 제1 관심 객체를 기반으로 제2 비디오 데이터를 생성하고, 제2 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체가 제1 관심 영역의 중심에 위치하도록 제1 관심 영역을 결정할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 관심 영역에 기반하여 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 관심 영역을 크롭(crop)하여 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제2 비디오 데이터 외에, 제1 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터와 함께, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 추출한 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 비디오 데이터와 함께 메모리(250)에 저장되는 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 이용하여 동작 307 내지 동작 309에서 설명되는 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터, 적어도 하나의 객체에 대한 정보와 함께, 제1 관심 객체에 대한 정보 또는 제1 관심 영역에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 제1 비디오 데이터를 획득하는 동안, 디스플레이(110)를 통해 제2 비디오 데이터를 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터를 획득하는 동안, 제1 관심 객체에 기반하여 제2 비디오 데이터를 생성하고, 디스플레이(110)에 제2 비디오 데이터를 표시할 수 있다. 사용자는 촬영이 진행되는 동안, 오토 프레이밍 기술에 따른 디지털 줌 동영상인 제2 비디오 데이터를 프리뷰로서 제공받을 수 있다. 다른 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터를 획득하는 동안, 디스플레이(110)를 통해 제1 비디오 데이터를 표시하거나, 제1 비디오 데이터와 제2 비디오 데이터를 함께 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 307에서, 프로세서(240)는 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 복수의 이미지 프레임들에 포함된 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체에 포함되지 않는 객체를 관심 객체로 설정하는 사용자 입력 또는 제1 관심 객체에 포함되는 객체 중 적어도 일부를 관심 객체에서 해제하는 사용자 입력 중 적어도 하나의 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)가 복수의 이미지 프레임들에서 추출한 제1 객체, 제2 객체 중에서 제1 객체를 제1 관심 객체로 설정한 경우, 프로세서(240)는 제2 객체를 관심 객체로 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 이 경우, 프로세서(240)는 제1 객체와 제2 객체를 모두 제2 관심 객체로 설정하는 사용자 입력이 있는 것으로 판단할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 객체를 관심 객체에서 해제하고, 제2 객체를 관심 객체로 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 이 경우, 프로세서(240)는 제2 객체만 제2 관심 객체로 설정하는 사용자 입력이 있는 것으로 판단할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 사용자 입력은 디스플레이(110)를 통해 수신되는 제1 객체 또는 제2 객체에 대한 터치 입력을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 309에서, 프로세서(240)는 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 제1 비디오 데이터로부터 적어도 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)가 제1 객체와 제2 객체를 제2 관심 객체로 설정하는 사용자 입력이 있다고 판단한 경우, 프로세서(240)는 제1 객체와 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(240)가 제2 객체를 제2 관심 객체로 설정하는 사용자 입력이 있다고 판단한 경우, 프로세서(240)는 제2 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 제2 관심 영역에 기반하여 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제2 관심 영역을 크롭하여 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 제3 비디오 데이터는 제2 비디오 데이터와 다른 비디오 데이터일 수 있다. 예를 들면, 제3 비디오 데이터에 포함되는 복수의 이미지 프레임들은 제1 비디오 데이터에 포함되는 복수의 이미지 프레임들 중에서 제2 비디오 데이터에 포함되는 복수의 이미지 프레임들과 서로 다른 영역을 크롭하여 생성된 비디오 데이터일 수 있다. 예를 들면, 제2 비디오 데이터는 제1 비디오 데이터로부터 제1 객체를 기반으로 생성된 데이터이고, 제3 비디오 데이터는 제1 비디오 데이터로부터 제1 객체와 제2 객체를 기반으로 생성된 데이터일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장하면서 메모리(250)에서 제2 비디오 데이터를 삭제할 수 있다. 예를 들면, 제2 비디오 데이터는 사용자가 관심 객체로 설정하고자 하는 객체(예: 제2 관심 객체)와 다른 관심 객체(예: 제1 관심 객체)를 기반으로 생성된 비디오 데이터이므로, 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장함에 따라 제2 비디오 데이터를 메모리(250)에서 삭제할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장하면서 메모리(250)에서 제1 비디오 데이터를 삭제할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 비디오 데이터가 메모리(250)에서 삭제되는 경우, 제1 비디오 데이터를 이용하여 제3 비디오 데이터를 생성하는 동작(예: 동작 307 내지 동작 309)은 더 이상 불가능할 수 있으므로, 프로세서(240)는 관련된 알림을 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터를 삭제할지 여부를 사용자가 선택할 수 있도록, 상기 내용을 포함하는 UI를 디스플레이(110)에 표시하거나, 스피커를 통해 오디오 알림을 출력할 수 있다.
도 4는 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)에서 획득한 제1 비디오 데이터(410)와, 설정된 관심 객체에 기반하여 생성된 제2 비디오 데이터(430), 및 제3 비디오 데이터(450)의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 410a, 참조번호 410b, 및 참조번호 410c는 제1 비디오 데이터(410)에 포함된 복수의 이미지 프레임들의 예를 도시한다. 프로세서(240)는 카메라(230)를 통해 제1 비디오 데이터(410)를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터(410)가 획득되는 동안, 제1 비디오 데이터(410)에 포함된 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에 포함된 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에서 제1 객체(411)와 제2 객체(412)를 추출할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 이미지 데이터(410)와 함께, 제1 객체(411), 제2 객체(412)에 대한 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에 포함된 적어도 하나의 객체를 추출하기 위해 관심 영역 계산 모듈(213)의 하위 모듈의 출력 결과를 이용할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 관심 영역 계산 모듈(213)의 하위 모듈 중에서 신체 인식 모듈의 출력 결과를 이용하여 제1 객체(411)와 제2 객체(412)를 추출할 수 있다. 상기 하위 모듈은 전자 장치(100)에 포함된 카메라(230), 마이크, 센서 중 적어도 하나의 결과 값을 이용하여 제1 객체(411)와 제2 객체(412)를 추출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 하위 모듈은 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에서 적어도 하나의 객체의 위치 및 크기에 대응하는 정보를 출력할 수 있다. 예를 들면, 하위 모듈은 이미지 프레임(예: 410a, 410b, 또는 410c)의 내부에 위치하는 사각형 형태로 적어도 하나의 객체에 대한 추출 결과를 출력할 수 있다. 상기 사각형 형태의 정보는 이미지 프레임(예: 410a, 410b, 또는 410c)의 전체 해상도를 기준으로 사각형의 네 꼭지점의 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 각 이미지 프레임(410a, 410b, 410c)마다 제1 객체(411)의 추출 결과에 대응하는 사각형의 네 꼭지점의 위치에 대한 정보 및 제2 객체(412)의 추출 결과에 대응하는 사각형의 네 꼭지점의 위치에 대한 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 420a, 참조번호 420b, 및 참조번호 420c는 제1 비디오 데이터(410)에서 제1 객체(411)가 제1 관심 객체(421)로 설정된 경우, 제1 관심 영역(422)이 결정된 복수의 이미지 프레임들의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에서 제1 관심 객체(421)를 설정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들(420a, 420b, 420c)에서 제1 관심 객체(421)를 포함하는 제1 관심 영역(422)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터(410), 제1 객체(411), 제2 객체(412)에 대한 정보와 함께, 제1 관심 객체(421)에 대한 정보 및 제1 관심 영역(422)에 대한 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제1 관심 영역(422)에 대한 정보는 이미지 프레임(예: 420a, 420b, 또는 420c) 내에서 제1 관심 영역(422)의 위치 및 크기에 대응하는 사각형에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 제1 관심 영역(422)에 대한 정보는 이미지 프레임(예: 420a, 420b, 또는 420c)의 전체 해상도를 기준으로 사각형의 네 꼭지점의 위치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 각 이미지 프레임(420a, 420b, 420c)마다 제1 관심 영역(422)에 대응하는 사각형의 네 꼭지점의 위치에 대한 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체(421)가 제1 관심 영역(422)의 중심에 위치하도록 제1 관심 영역(422)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 관심 영역(422)이 제1 비디오 데이터(410)에 포함되는 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)의 범위를 넘지 않도록 제1 관심 영역(422)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 제1 관심 영역(422)은 제1 비디오 데이터(410)에 포함되는 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)과 가로세로비(aspect ratio)가 동일할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 관심 객체(421)가 제1 관심 영역(422) 내에서 차지하는 넓이의 비율이 비교적 일정하도록 제1 관심 영역422)을 결정할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 관심 객체(421)의 경계가 제1 관심 영역(422)의 경계와 기준 길이 이하로 인접하지 않게 제1 관심 영역(422)을 결정하기 위해서, 제1 관심 영역(422)의 내부에 일정 길이의 마진(margin)이 존재하도록 제1 관심 영역(422)을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 430a, 참조번호 430b, 및 참조번호 430c는 제1 비디오 데이터(410)로부터 제1 관심 객체(421)에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터(430)에 포함되는 복수의 이미지 프레임들의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체(421)를 포함하는 제1 관심 영역(422)에 기반하여 제2 비디오 데이터(430)를 생성할 수 있고, 제2 비디오 데이터(430)를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터(410)에 포함된 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에서 제1 관심 영역(422)을 크롭하여 제2 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들(430a, 430b, 430c)을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 비디오 데이터(430)는 제1 관심 객체(421)(예: 제1 객체(411))를 기반으로 생성된 데이터일 수 있다. 제2 비디오 데이터(430)는 제1 객체(411)가 이미지 프레임의 중앙에 위치하도록 제1 비디오 데이터(410)에 포함된 복수의 이미지 프레임들을 크롭하여 생성된 데이터일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 카메라(230)를 통해 제1 비디오 데이터(410)를 획득하는 동안, 제2 비디오 데이터(430)를 생성하여, 디스플레이(110)에 제2 비디오 데이터(430)를 프리뷰로서 표시할 수 있다. 다른 실시 예에서, 프로세서(240)는 카메라(230)를 통해 제1 비디오 데이터(410)를 획득하는 동안, 제1 비디오 데이터(410)를 디스플레이(110)에 표시하거나, 제1 비디오 데이터(410)와 제2 비디오 데이터(430)를 함께 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 440a, 참조번호 440b, 및 참조번호 440c는 제1 비디오 데이터(410)에서 제1 객체(411) 및 제2 객체(412)가 제2 관심 객체(431)로 설정된 경우, 제2 관심 영역(432)이 결정된 복수의 이미지 프레임들의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제2 비디오 데이터(430)의 생성 이후에, 제2 객체(412)를 관심 객체로 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에 포함된 제1 객체(411)와 제2 객체(412)를 제2 관심 객체(431)로 설정하는 사용자 입력이 있다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 객체(411)와 제2 객체(412)를 제2 관심 객체(431)로 설정하는 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 적어도 제2 관심 객체(431)(예: 제1 객체(411)와 제2 객체(412))를 포함하는 제2 관심 영역(432)을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 450a, 참조번호 450b, 및 참조번호 450c는 제1 비디오 데이터(410)로부터 제2 관심 객체(431)에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터(450)에 포함되는 복수의 이미지 프레임들의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 적어도 제2 관심 객체(431)를 포함하는 제2 관심 영역(432)에 기반하여 제3 비디오 데이터(450)를 생성할 수 있고, 제3 비디오 데이터(450)를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터(410)에 포함된 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c)에서 제2 관심 영역(432)을 크롭하여 제3 비디오 데이터(450)에 포함된 복수의 이미지 프레임들(450a, 450b, 450c)을 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제3 비디오 데이터(450)는 제2 관심 객체(431)(예: 제1 객체(411)와 제2 객체(412))를 기반으로 생성된 데이터일 수 있다. 제3 비디오 데이터(450)는 제1 객체(411)와 제2 객체(412)의 중심이 이미지 프레임의 중앙에 위치하거나, 제1 객체(411)와 제2 객체(412)가 모두 이미지 프레임 내에 위치하도록 제1 비디오 데이터(410)에 포함된 복수의 이미지 프레임들을 크롭하여 생성된 데이터일 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 제2 비디오 데이터(430)와 제3 비디오 데이터(450)는 서로 다른 비디오 데이터일 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)가 제1 애플리케이션(210)을 이용하여 제1 객체(411)를 제1 관심 객체(421)로 설정하고, 제1 관심 객체(421)에 기반하여 제2 비디오 데이터(430)를 생성하였으나, 사용자는 제1 객체(411)와 제2 객체(412)가 모두 포함되는 동영상을 획득하고자 한 상황일 수 있다. 프로세서(240)는 제2 비디오 데이터(430) 뿐만 아니라 제1 비디오 데이터(410)를 메모리(250)에 저장하였기 때문에, 제2 애플리케이션(220)을 이용하여 제1 객체(411)와 제2 객체(412)를 모두 포함하는 제3 비디오 데이터(450)를 획득할 수 있다.
도 5는 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)가 키프레임 정보를 획득하고 저장하는 동작을 나타내는 흐름도이다. 도 5에서 설명되는 동작들은 도 2에서 도시된 프로세서(240)에 의해 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 501에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 키프레임에 해당하는 키프레임 정보를 획득할 수 있다. 여기서 키프레임이란 상기 복수의 이미지 프레임들 중에서 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 프레임을 의미할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임을 키프레임이라고 판단할 수 있다. 예를 들면, 키프레임에 대응하는 이미지 프레임은, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중에서 추출되는 적어도 하나의 객체에 일정 수준 이상의 변화가 있는 이미지 프레임을 의미하는 것으로 이해될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 사전에 지정된 방식으로 상기 적어도 하나의 객체가 추출되었는지 여부를, 객체가 움직이는 방향, 객체의 크기, 객체의 수량 중 적어도 하나를 통해 판단할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들에 포함된 객체의 수량이 일정 시간 이내에 일정 값 이상 변화한 경우, 상기 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되었다고 판단할 수 있다. 다른 예를 들면, 복수의 이미지 프레임들에서 전자 장치(100)에 사전에 등록된 얼굴이 검출된 경우, 또는 소리가 발생하는 위치가 새롭게 검출된 경우, 프로세서(240)는 상기 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되었다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 503에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터와 함께 키프레임 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터와 함께, 적어도 하나의 객체에 대한 정보, 키프레임 정보, 제1 관심 객체에 대한 정보, 제1 관심 영역에 대한 정보 중 적어도 일부를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
도 6은 일 실시 예에 따라 키프레임에 포함되는 이미지 프레임의 예를 도시한다.
도 6을 참조하면, 참조번호 600a, 600b, 600c는 카메라(230)를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하는 동안, 프로세서(240)가 적어도 하나의 객체(예: 제1 객체(601), 제2 객체(602))를 추출한 이미지 프레임들의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 카메라(230)를 통해 제1 비디오 데이터(예: 도 4에서 도시된 제1 비디오 데이터(410))를 획득하는 동안, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들(예: 도 4에서 도시된 복수의 이미지 프레임들(410a, 410b, 410c))에서 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 복수의 이미지 프레임들(600a, 600b, 600c)에서 제1 객체(601)와 제2 객체(602)를 추출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 복수의 프레임들에서 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 키프레임 정보를 획득할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 이미지 프레임에서 추출되는 객체의 수량을 통해 상기 키프레임 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 이미지 프레임에서 추출되는 객체의 수량이 변화하는 시점에 대응하는 이미지 프레임이 키프레임에 포함될 수 있다. 다른 예를 들면, 이미지 프레임에서 추출되는 객체의 수량이 변화하는 시점보다 일정 시간이 지난 시점에 대응하는 이미지 프레임이 키프레임에 포함될 수 있다.
도 6을 참조하면, 프로세서(240)는 참조번호 600a의 이미지 프레임에서 제1 객체(601)를 추출하고, 참조번호 600b, 참조번호 600c의 이미지 프레임에서는 제1 객체(601) 및 제2 객체(602)를 추출할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)가 제2 객체(602)를 처음으로 추출한 이미지 프레임이 참조번호 600b의 이미지 프레임인 경우, 참조번호 600b의 이미지 프레임이 키프레임에 대응하는 이미지 프레임일 수 있다. 다른 실시 예에서, 프로세서(240)는 제2 객체(602)가 처음으로 추출된 이미지 프레임(600b)에서 일정 시간이 지난 시점의 이미지 프레임인 참조번호 600c의 이미지 프레임을 키프레임에 대응하는 이미지 프레임이라고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임 정보를 제1 비디오 데이터와 함께 메모리(250)에 저장할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 참조번호 600b, 또는 참조번호 600c의 이미지 프레임 중 적어도 하나의 이미지 프레임이 키프레임에 대응하는 이미지 프레임이라는 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
도 7은 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)에서 키프레임 정보를 이용하여 제3 비디오 데이터를 획득하는 동작을 도시하는 흐름도이다. 도 7에서 설명되는 동작들은 도 2에서 도시된 프로세서(240)에 의해 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 701에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 도 5와 관련하여 설명된 키프레임 정보를 이용하여, 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력(예: 도 3의 동작 307에서 설명된 사용자 입력)을 수신할 수 있다. 전자 장치(100)는 제2 비디오 데이터와 다른 제3 비디오 데이터를 생성하기 위해서, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들마다 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 개별적으로 수신할 필요 없이, 키프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력 외에, 관심 영역을 변경하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체와 동일한 제2 관심 객체를 설정하면서, 제2 관심 영역의 크기 또는 위치 중 적어도 하나를 변경하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력은 디스플레이(110)를 통한 터치 입력(예: 드래그(drag), 드롭(drop))을 포함할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체와 다른 제2 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정하여 디스플레이(110)에 표시하고, 상기 제2 관심 영역을 변경하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자는 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 관심 객체 또는 관심 영역 중 적어도 하나를 수정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력 외에, 키프레임을 추가하거나, 제거하거나, 수정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 도 5의 동작 503에서 저장된 키프레임 정보에 포함되지 않는 이미지 프레임을 키프레임 정보에 포함시키는 사용자 입력을 수신하거나, 도 5의 동작 503에서 저장된 키프레임 정보에 포함되는 이미지 프레임을 키프레임 정보에서 제외시키는 사용자 입력을 수신하거나, 도 5의 동작 503에서 저장된 키프레임 정보에 포함되는 이미지 프레임보다 이전 프레임 또는 이후 프레임을 키프레임 정보에 포함시키는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)가 키프레임을 추가하는 사용자 입력을 수신한 경우, 프로세서(240)는 추가된 키프레임에 해당하는 이미지 프레임에서도 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신(예: 동작 701)할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 703에서, 프로세서(240)는 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 상기 사용자 입력에 대응하여 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 프로세서(240)는 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서도 상기 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 관심 영역 재구성 모듈(223)을 구동하여, 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서도 제2 관심 영역을 계산할 수 있다. 전자 장치(100)는 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서의 사용자 입력을 수신한 경우, 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임을 포함한 복수의 이미지 프레임들에서 제2 관심 영역을 재구성할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자는 복수의 이미지 프레임들마다 제2 관심 객체를 설정하지 않더라도, 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 통해서 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있으므로, 새로운 관심 객체를 기반으로 한 비디오 데이터를 생성하는 것이 용이할 수 있다.
도 8은 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)에서 서로 다른 관심 객체에 따른 관심 영역의 예를 도시한다. 도 8과 관련하여 설명되는 내용에서, 관심 객체는 제1 관심 객체 또는 제2 관심 객체를 의미하는 것으로 이해될 수 있고, 관심 영역은 제1 관심 영역 또는 제2 관심 영역을 의미하는 것으로 이해될 수 있다.
도 8을 참조하면, 참조번호 810, 참조번호 820, 및 참조번호 830은 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 서로 다른 관심 객체에 따라서 결정되는 관심 영역, 및 상기 관심 영역을 수정할 수 있는 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면의 예를 도시한다. 일 실시 예에서, 도 6에서 도시된 참조번호 600c의 이미지 프레임이 키프레임에 포함되는 경우, 프로세서(240)는 참조번호 600c의 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면에서 프로그레스 바(progress bar)(803), 및 키프레임 표시(804)를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 프로그레스 바(803)를 제1 비디오 데이터의 시간적 흐름을 나타내는 막대 형태로 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 키프레임 표시(804)를 제1 비디오 데이터에 포함되는 복수의 이미지 프레임들 중에서 키프레임에 포함되는 이미지 프레임의 시점에 대응하도록 표시할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 키프레임 표시(804)를 프로그레스 바(803)의 내부에 'V'자 형태로 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 키프레임 표시(804)에 대한 사용자 입력을 통해 해당 키프레임에 대응하는 이미지 프레임을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들면, 사용자는 키프레임 표시(804)를 터치할 수 있고, 프로세서(240)는 상기 터치 입력을 수신한 것에 응답하여 해당 키프레임 표시(804)에 대응하는 이미지 프레임을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 810은 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중 제1 객체(801)와 제2 객체(802)가 관심 객체로 설정된 상태에서 관심 영역(811)의 예를 도시한다. 프로세서(240)는 관심 영역(811)이 제1 객체(801)와 제2 객체(802)를 모두 포함하도록 관심 영역(811)을 결정할 수 있다. 예를 들면, 제1 애플리케이션(210)에서 제1 객체(801)와 제2 객체(802)가 제1 관심 객체로 설정된 경우, 제1 관심 영역이 관심 영역(811)과 같을 수 있다. 프로세서(240)는 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하기 전에는 참조번호 810의 실행 화면을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(240)가 제1 객체(801)와 제2 객체(802)를 제2 관심 객체로 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 제2 관심 영역이 관심 영역(811)과 같을 수 있다. 프로세서(240)는 사용자 입력을 수신한 이후에 참조번호 810의 실행 화면을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터와 함께 제1 관심 객체에 대한 정보, 또는 제1 관심 영역에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 따라서, 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면에서, 프로세서(240)가 별도의 사용자 입력을 수신하기 이전에는 제1 비디오 데이터에 포함되는 이미지 프레임과 함께 제1 관심 객체, 및 제1 관심 영역을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 820은 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중 제1 객체(801)가 관심 객체로 설정된 상태에서 관심 영역(821)의 예를 도시한다. 예를 들면, 프로세서(240)가 제1 객체(801)를 제2 관심 객체로 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 프로세서(240)는 제1 객체(801)를 포함하는 제2 관심 영역(예: 관심 영역(821))을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 830은 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중 제2 객체(802)가 관심 객체로 설정된 상태에서 관심 영역(831)의 예를 도시한다. 예를 들면, 프로세서(240)가 제2 객체(802)를 제2 관심 객체로 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 프로세서(240)는 제2 객체(802)를 포함하는 제2 관심 영역(예: 관심 영역(831))을 결정할 수 있다.
도 9는 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)에서 키프레임 정보를 이용하여 제3 비디오 데이터(450)를 획득하는 예를 도시한다. 도 9와 관련하여 설명되는 내용에서, 관심 객체는 제1 관심 객체 또는 제2 관심 객체를 의미하는 것으로 이해될 수 있고, 관심 영역은 제1 관심 영역 또는 제2 관심 영역을 의미하는 것으로 이해될 수 있다.
도 9를 참조하면, 참조번호 910은 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서 디스플레이(110)에 표시되는 화면의 예를 도시한다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 프로그레스 바(903), 키프레임 표시(904)를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 관심 객체(911)를 포함하는 관심 영역(912)을 결정하고, 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면에서 관심 영역(912)과 관심 영역(912)이 아닌 영역을 구분하여 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 음영 또는 선을 통해 관심 영역(912)과 관심 영역(912)이 아닌 영역을 구분하여 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서는 관심 객체(911)를 수정하거나 관심 영역(912)을 수정하는 기능을 비활성화할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서는, 디스플레이(110)에 표시되는 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중에서 관심 영역(912)의 네 꼭지점에 크기 조절 핸들(905)을 표시하지 않을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임이라도 키프레임에 추가하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 디스플레이(110)에 별도의 UI를 표시하거나, 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중 적어도 일부 영역에 대한 일정 시간 이상의 터치 입력이 있는 경우, 상기 사용자 입력이 있다고 판단할 수 있다. 프로세서(240)가 키프레임을 추가하는 사용자 입력을 수신한 경우, 참조번호 910의 실행 화면에서 참조번호 930의 실행 화면으로 변경될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 920은 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 디스플레이(110)에 표시되는 화면의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서는 관심 객체(921)를 수정하거나 관심 영역(922)을 수정하는 기능을 활성화할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서는, 디스플레이(110)에 표시되는 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중에서 관심 영역(922)의 네 꼭지점에 크기 조절 핸들(905)을 표시할 수 있다. 프로세서(240)는 크기 조절 핸들(905)에 대한 사용자 입력(예: 드래그, 드롭)을 수신한 경우, 관심 영역(922)의 위치 및 크기를 변경할 수 있고, 변경된 관심 영역(922)을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 사용자는 크기 조절 핸들(905)에 대한 사용자 입력을 통해 관심 영역(922)의 크기를 수정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 관심 객체(921)에 대한 사용자 입력을 통해 관심 객체(921)를 변경할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 관심 객체(921) 중 적어도 일부 객체에 대한 사용자 입력(예: 터치 입력)을 수신한 경우, 상기 객체를 관심 객체에서 해제할 수 있다. 프로세서(240)는 상기 객체에 대한 사용자 입력을 재차 수신한 경우, 상기 객체를 관심 객체로 설정할 수 있다. 사용자는 지정된 객체에 대한 터치 입력을 통해 제2 관심 객체를 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 930은 제2 애플리케이션(220)의 실행 화면 중 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임을 키프레임에 추가하는 사용자 입력이 수신된 경우, 해당 이미지 프레임에서 디스플레이(110)에 표시되는 제2 애플리케이션(220) 실행 화면의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 키프레임 정보에 포함되지 않는 이미지 프레임이라도, 키프레임에 추가하는 사용자 입력이 있는 경우 해당 이미지 프레임을 키프레임 정보에 포함시킬 수 있다. 사용자는 키프레임에 포함되지 않는 이미지 프레임이라도 관심 객체(911)를 수정하거나 관심 영역(912)을 수정하고자 하는 경우에는 해당 이미지 프레임을 키프레임 정보에 추가할 수 있다.
일 실시 예에서, 사용자의 입력에 의해 키프레임에 추가된 이미지 프레임의 경우에도, 프로세서(240)는 관심 영역(912)의 크기를 수정할 수 있는 크기 조절 핸들(905)를 표시할 수 있다. 사용자는 크기 조절 핸들(905)에 대한 터치 입력(예: 드래그, 드롭)을 통해 관심 영역(912)의 크기 및 위치를 수정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 사용자의 입력에 의해 키프레임에 추가된 이미지 프레임에서도, 프로세서(240)는 관심 객체(911)를 수정(예: 관심 객체에서 해제 또는 관심 객체로 설정)하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에서, 프로세서(240)가 검출한 키프레임과 사용자의 입력에 의한 키프레임에 대하여, 프로세서(240)는 서로 다른 키프레임 표시를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 프로세서(240)는 프로세서(240)가 검출한 키프레임에 대해서는 키프레임 표시(904)를, 사용자 입력에 의한 키프레임에 대해서는 키프레임 표시(906)를 할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 키프레임 표시(904)는 빨간색, 키프레임 표시(906)는 파란색으로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
도 10은 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)가 비디오 데이터를 획득하기 전에 관심 객체를 설정하는 동작을 도시하는 흐름도이다. 도 10에서 설명되는 동작들은 도 2에서 도시된 프로세서(240)에 의해 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1001에서, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에, 카메라(230)를 통해 적어도 하나의 객체를 포함하는 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들면, 상기 이미지는 적어도 하나의 객체를 포함하는 정지 영상 또는 동영상에 해당할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1003에서, 프로세서(240)는 상기 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 이미지와 함께 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1005에서, 프로세서(240)는 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 디스플레이(110)에 표시된 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자는 디스플레이(110)에 표시된 적어도 하나의 객체 중에서 제1 관심 객체를 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 사용자 입력을 기반으로 제1 관심 객체를 설정할 수 있고, 도 3에서 도시된 동작 303 및 동작 305와 관련하여, 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안 상기 제1 관심 객체를 기반으로 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 전자 장치(100)는 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에 별도의 이미지를 획득하고, 사용자 입력을 기반으로 제1 관심 객체를 설정하여, 제1 비디오 데이터를 획득하는 동안 생성되는 제2 비디오 데이터가 사용자가 의도한 객체를 제1 관심 객체로 설정하여 생성된 비디오 데이터에 해당하도록 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 이미지에 포함되지 않은 기타 추적 대상도 제1 관심 객체로 추천할 수 있다. 예를 들면, 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체 중에서 사용자가 제1 관심 객체로 설정하고자 하는 객체가 없는 경우, 프로세서(240)는 기타 추적 대상을 제공받겠다는 사용자 입력을 수신함에 따라 이미지에 포함되지 않은 객체 중에서 기타 추적 대상을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 프로세서(240)는 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보와 함께 기타 추적 대상을 제공받겠다는 사용자 입력을 위한 버튼을 디스플레이(110)에 표시할 수 있고, 상기 버튼에 대한 사용자 입력을 수신한 경우, 기타 추적 대상을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들면, 기타 추적 대상은 전자 장치(100)의 다른 애플리케이션(예: 갤러리 애플리케이션)을 통해 사전에 저장된 얼굴 또는 동물 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 기타 추적 대상에 포함되는 객체들이 디스플레이(110)에 표시되는 순서는 전자 장치(100)에 저장된 횟수, 상기 이미지에서 추출된 적어도 하나의 객체와의 유사도, 관심 객체로 설정되는 빈도 수, 또는 최근에 관심 객체에 포함되었던 객체의 순서 중 적어도 하나의 기준에 따라 결정될 수 있다.
도 11은 일 실시 예에 따른 전자 장치(100)가 비디오 데이터를 획득하기 전에 관심 객체를 설정하는 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 1110, 참조번호 1120, 참조번호 1130, 및 참조번호 1140은 제1 애플리케이션(210)의 실행 화면의 예시로, 프로세서(240)가 제1 비디오 데이터를 획득하기 이전에 디스플레이(110)에 표시할 수 있는 화면의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 1110은 프로세서(240)가 디스플레이(110)에 표시하는 제1 애플리케이션(210)의 시작 화면에 해당할 수 있다. 프로세서(240)는 참조번호 1110의 실행 화면을 디스플레이(110)에 표시한 후, 적어도 하나의 객체들을 포함하는 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 1120은 프로세서(240)가 상기 획득한 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체를 추출하여 디스플레이(110)에 표시한 화면의 예를 도시한다. 프로세서(240)는 상기 이미지를 분석하여 상기 이미지에 포함된 적어도 하나의 이미지 프레임에 포함된 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있고, 추출된 적어도 하나의 객체를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 이미지 내에서 제1 객체(1121)와 제2 객체(1122)를 추출하여, 이미지와 함께 사각형 형태로 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 상기 참조번호 1120의 실행 화면 중에서 제1 객체(1121) 또는 제2 객체(1122) 중 적어도 하나의 객체를 제1 관심 객체로 결정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 객체(1121)를 제1 관심 객체(1131)로 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 상기 사용자 입력을 수신한 경우, 프로세서(240)는 참조번호 1130의 실행 화면을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 일 실시 예서, 프로세서(240)는 '선택 완료' 버튼에 대한 사용자 입력을 수신한 경우, 상기 사용자 입력이 있기 이전에 설정된 적어도 하나의 관심 객체를 제1 관심 객체로 설정하고, 도 3에서 도시된 동작 301을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 1130은 프로세서(240)가 제1 관심 객체(1131)를 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 디스플레이(110)에 표시하는 제1 애플리케이션(210)의 실행 화면의 예를 도시한다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체(1131)에 대응하는 사각형과 제1 관심 객체(1131)가 아닌 객체(예: 제2 객체(1122))에 대응하는 사각형을 서로 다르게 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체(1131)는 실선으로, 제1 관심 객체(1131)가 아닌 제2 객체(1122)는 점선으로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 관심 객체(1131)로 설정된 영역을 제외한 영역은 음영 처리를 할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 참조번호 1140은 참조번호 1120에서 프로세서(240)가 '기타 추적 대상 추가' 버튼(1123)에 대한 사용자 입력을 수신한 경우, 디스플레이(110)에 표시하는 실행 화면의 예를 도시한다. 예를 들면, 사용자는 카메라(230)를 통해 획득한 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체(예: 제1 객체(1121), 제2 객체(1122)) 중에 제1 관심 객체(1131)로 설정하고자 하는 객체가 포함되지 않은 경우, 디스플레이(110)에 표시된 '기타 추적 대상 추가' 버튼(1123)을 터치할 수 있다. 다른 예를 들면, 프로세서(240)는 별도의 물리적인 버튼에 대한 입력 또는 사용자의 음성 입력을 통해 참조번호 1140의 실행 화면을 디스플레이(110)에 표시할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 '기타 추적 대상 추가' 버튼(1123)에 대한 사용자 입력을 수신한 경우, 기타 추적 대상(1143)을 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 예를 들면, 기타 추적 대상(1143)은 전자 장치(100)의 다른 애플리케이션(예: 갤러리 애플리케이션)을 통해 사전에 저장된 얼굴 또는 동물 정보를 포함할 수 있다. 일 실시 예에서, 기타 추적 대상(1143)에 포함되는 객체들이 디스플레이(110)에 표시되는 순서는 전자 장치(100)에 저장된 횟수, 상기 이미지에서 추출된 적어도 하나의 객체와의 유사도, 관심 객체로 설정되는 빈도 수, 또는 최근에 관심 객체에 포함되었던 객체의 순서 중 적어도 하나의 기준에 따라 결정될 수 있다. 예를 들면, 제1 객체(1121) 및 제2 객체(1122)는 강아지에 해당하므로, 프로세서(240)는 기타 추적 대상(1143) 중 첫 번째로 전자 장치(100)에 사전에 저장되어 있던 강아지 이미지를 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 기타 추적 대상(1143) 중에서 적어도 하나의 객체를 제1 관심 객체로 설정하는 사용자 입력을 수신한 경우, 상기 제1 관심 객체를 기반으로 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
도 12는 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 제1 애플리케이션(210)을 이용하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 애플리케이션(210)을 통해 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에 이미지를 획득하고, 이미지 내에 포함된 적어도 하나의 객체 또는 이미지 내에 포함되지 않은 기타 추적 대상을 디스플레이(110)에 표시하고, 적어도 하나의 객체 또는 기타 추적 대상 중에서 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 도 12에서는 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에 도 10 및 도 11과 관련하여 설명되는 동작의 흐름을 도시한다. 일 실시 예에서, 도 12에서 설명되는 동작들은 생략될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1201에서 전자 장치(100)는 사용자 입력을 수신하기 위한 대기 상태에 있을 수 있다. 예를 들어, 행동 양식 정의 모듈(211)은 추적 대상 탐색에 대한 사용자 입력을 대기하고 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1202에서 행동 양식 정의 모듈(211)은 사용자의 추적 대상 탐색에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 사용자 입력은 추적 대상 탐색에 대한 버튼(예: UI, 소프트 버튼)에 대한 터치 입력이나, 추적 대상을 탐색한다는 내용의 음성 입력을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1203에서 행동 양식 정의 모듈(211)은 사용자의 추적 대상 탐색에 대한 사용자 입력에 기반하여 카메라(230)에 이미지 획득 요청을 할 수 있다. 일 실시 예에서, 행동 양식 정의 모듈(211)은 추적 대상 탐색에 대한 사용자 입력을 수신하지 않은 경우에도, 이미지 획득 요청 및 이하의 동작들을 수행할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 애플리케이션(210)이 실행되는 경우, 별도의 사용자 입력 없이도 도 10 내지 도 11에서 설명되는 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1204에서 카메라(230)는 행동 양식 정의 모듈(211)에 이미지를 전달할 수 있다. 상기 이미지는 적어도 하나의 객체를 포함하는 이미지에 해당할 수 있다. 일 실시 예에서, 상기 이미지는 정지 영상 또는 동영상에 해당할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1205에서 행동 양식 정의 모듈(211)은 추적 대상 추천 모듈(217)에 상기 이미지를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1206에서 추적 대상 추천 모듈(217)은 상기 획득한 이미지 내에서 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 예를 들면, 추적 대상 추천 모듈(217)은 행동 양식 정의 모듈(211)로부터 획득한 이미지(예: 정지 영상, 동영상)에 포함되는 적어도 하나의 이미지 프레임을 분석하여 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 추적 대상 추천 모듈(217)에서 이미지에 포함된 적어도 하나의 객체를 추출하지 못한 경우, 행동 양식 정의 모듈(211)은 카메라(230)에 다시 이미지 획득 요청(예: 동작 1203)을 할 수 있다. 동작 1203 내지 동작 1206은 반복될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1207에서 추적 대상 추천 모듈(217)은 행동 양식 정의 모듈(211)에 상기 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1208에서 행동 양식 정의 모듈(211)은 디스플레이(110)에 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 행동 양식 정의 모듈(211)은 상기 이미지와 함께 상기 객체에 대한 정보를 사각형 형태로 디스플레이(110)에 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1209에서 전자 장치(100)는 사용자 입력을 수신하기 위한 대기 상태에 있을 수 있다. 예를 들면, 행동 양식 정의 모듈(211)은 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 대기하고 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1210에서 행동 양식 정의 모듈(211)은 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자는 디스플레이(110)에 표시된 적어도 하나의 객체 중에서 적어도 일부를 제1 관심 객체로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 행동 양식 정의 모듈(211)은 상기 이미지에서 추출된 적어도 하나의 객체 외에 기타 추적 대상을 제1 관심 객체로 설정할 수도 있다. 예를 들면, 행동 양식 정의 모듈(211)은 디스플레이(110)에 적어도 하나의 객체와 함께 '기타 추적 대상 추가' 버튼(예: 도 11의 버튼(1123))을 표시할 수 있고, 상기 버튼에 대한 터치 입력을 수신할 수 있다. 행동 양식 정의 모듈(211)은 이미지 내에 포함되지 않은 객체라도 디스플레이(110)에 기타 추적 대상(예: 도 11의 기타 추적 대상(1143))을 표시할 수 있다. 행동 양식 정의 모듈(211)은 상기 기타 추적 대상 중에서 적어도 일부를 제1 관심 객체로 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1211에서 행동 양식 정의 모듈(211)은 제1 관심 객체에 대한 정보를 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 상기 제1 관심 객체를 기반으로, 도 13에서 카메라(230)를 통해 획득할 제1 비디오 데이터로부터 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
도 13은 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 제1 애플리케이션(210)을 이용하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제1 애플리케이션(210)을 이용하여, 카메라(230)를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 제1 비디오 데이터로부터 제1 관심 객체를 기반으로 제2 비디오 데이터를 생성하고, 제2 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 프로세서(240)는 도 12에서 설명된 동작을 수행한 후에 도 13에서 설명되는 동작을 수행할 수 있고, 다른 실시 예에서, 프로세서(240)는 도 12에서 설명된 동작을 생략하고 도 13에서 설명되는 동작을 수행할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1301에서 전자 장치(100)는 사용자 입력을 수신하기 위한 대기 상태에 있을 수 있다. 예를 들어, 영상 기록 모듈(219)은 촬영 시작에 대한 사용자 입력을 대기하고 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1302에서 영상 기록 모듈(219)은 촬영 시작에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 상기 사용자 입력은 디스플레이(110)에 표시된 촬영 시작 버튼에 대한 터치 입력 또는 촬영을 시작한다는 내용의 음성 입력을 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1303에서 영상 기록 모듈(219)은 카메라(230)에 제1 비디오 데이터 획득을 요청할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1304에서 카메라(230)는 영상 기록 모듈(219)에 제1 비디오 데이터를 전달할 수 있다. 영상 기록 모듈(219)은 카메라(230)로부터 제1 비디오 데이터에 포함되는 복수의 이미지 프레임들 중 적어도 하나의 이미지 프레임을 획득할 수 있다. 예를 들면, 카메라(230)는 영상 기록 모듈(219)에 제1 비디오 데이터에 포함되는 하나의 이미지 프레임을 전달할 수 있다. 동작 1304 내지 동작 1317은 제1 비디오 데이터에 포함되는 이미지 프레임마다 반복될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1305에서 영상 기록 모듈(219)은 관심 영역 계산 모듈(213)에 관심 영역 계산을 요청할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1306에서 관심 영역 계산 모듈(213)은 행동 양식 정의 모듈(211)에 행동 양식을 요청할 수 있다. 행동 양식 정의 모듈(211)에 저장되어 있는 행동 양식은 전자 장치(100)에 기본값이 설정되어 있을 수 있고, 사용자의 수정에 따라 변경될 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1307에서 행동 양식 정의 모듈(211)은 관심 영역 계산 모듈(213)에 행동 양식을 전달할 수 있다. 예를 들면, 행동 양식에는 관심 영역 계산 모듈(213)의 하위 모듈 중에서 지정된 하위 모듈을 사용할지 여부, 이미지 프레임 내에서 관심 객체로 설정될 수 있는 객체의 수량, 적어도 하나의 객체를 추출하는 민감도와 반응 속도 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 관심 영역 계산 모듈(213)이 행동 양식 정의 모듈(211)에 행동 양식을 요청하고, 행동 양식을 전달받는 동작은 1회의 촬영 시작에 대한 사용자 입력에 대응하여 1회만 수행될 수 있다. 영상 기록 모듈(219)이 제1 비디오 데이터에 포함되는 이미지 프레임들을 카메라(230)로부터 획득할 때마다 관심 영역 계산 모듈(213)이 행동 양식을 제공받지는 않고, 1회의 촬영에 대하여 동작 1306 내지 동작 1307은 1회만 수행될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1308에서 관심 영역 계산 모듈(213)은 관심 영역을 계산할 수 있다. 관심 영역 계산 모듈(213)은 행동 양식 정의 모듈(211)로부터 획득한 행동 양식을 기반으로 관심 영역을 계산할 수 있다. 일 실시 예에서, 관심 영역 계산 모듈(213)은 상기 행동 양식을 기반으로 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 이미지 프레임에서 제1 관심 객체를 설정하고, 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1309에서 관심 영역 계산 모듈(213)은 키프레임 추출 모듈(215)에 관심 영역에 대한 정보를 전달할 수 있다. 예를 들면, 관심 영역 계산 모듈(213)은 키프레임 추출 모듈(215)에 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1310에서 관심 영역 계산 모듈(213)은 영상 기록 모듈(219)에도 관심 영역에 대한 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1311에서 영상 기록 모듈(219)은 상기 획득한 관심 영역에 대한 정보를 기반으로, 디스플레이(110)에 제2 비디오 데이터를 전달할 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 기록 모듈(219)은 관심 영역 계산 모듈(213)로부터 제1 관심 영역에 대한 정보를 획득하고, 제1 관심 영역을 기반으로 제2 비디오 데이터를 생성하고, 제2 비디오 데이터를 디스플레이(110)에 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1312에서 디스플레이(110)는 영상 기록 모듈(219)로부터 획득한 제2 비디오 데이터를 표시할 수 있다. 사용자는 촬영이 진행되는 동안 제2 비디오 데이터를 프리뷰로 제공받을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1313에서 키프레임 추출 모듈(215)은 관심 영역 계산 모듈(213)로부터 획득한 관심 영역에 대한 정보를 기반으로 키프레임을 계산할 수 있다. 상기 관심 영역에 대한 정보는 이미지 프레임에 포함된 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 포함하므로, 키프레임 추출 모듈(215)은 상기 이미지 프레임에서 상기 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되었는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들면, 제1 비디오 데이터에 포함된 이미지 프레임에서 추출되는 객체의 수량이 변경된 경우, 키프레임 추출 모듈(215)은 해당 이미지 프레임이 키프레임에 포함된다고 판단할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1314에서 키프레임 추출 모듈(215)은 영상 기록 모듈(219)에 키프레임에 대한 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1315에서 영상 기록 모듈(219)은 메모리(250)에 제1 비디오 데이터와 제2 비디오 데이터를 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 기록 모듈(219)은 제1 비디오 데이터에 포함된 적어도 하나의 이미지 프레임과, 상기 이미지 프레임을 기반으로 생성된 제2 비디오 데이터에 포함되는 이미지 프레임을 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 기록 모듈(219)은 제1 비디오 데이터와 함께 제1 비디오 데이터에 포함된 이미지 프레임에서 추출된 적어도 하나의 객체에 대한 정보 및 키프레임 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에서, 영상 기록 모듈(219)은 제1 비디오 데이터와 함께 제1 관심 객체에 대한 정보 및 제1 관심 영역에 대한 정보를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1316에서 키프레임 추출 모듈(215)은 디스플레이(110)에 키프레임에 대한 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1317에서 디스플레이(110)는 상기 키프레임에 대한 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 제1 비디오 데이터에 포함되는 이미지 프레임을 획득하는 동안, 키프레임에 대응하는 이미지 프레임을 디스플레이(110)에 표시할 때 상기 이미지 프레임이 키프레임에 대응한다는 정보를 함께 표시할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(240)는 디스플레이(110)를 통해서 제1 애플리케이션(210)의 실행 화면 내에서 별도의 UI 또는 엣지 라이팅(edge lighting)을 통해 표시하거나, 스피커를 통해서 오디오 알림을 출력하거나, LED를 통해서 알림을 출력할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 촬영 시작에 대한 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 제1 비디오 데이터 획득 요청(예: 동작 1303)에 대한 동작부터 키프레임에 대한 정보 표시(예: 동작 1317)에 대한 동작을 반복할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1318에서 전자 장치(100)는 사용자 입력을 수신하기 위한 대기 상태에 있을 수 있다. 예를 들면, 영상 기록 모듈(219)은 촬영 종료에 대한 사용자 입력을 대기하고 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1319에서 영상 기록 모듈(219)은 촬영 종료에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
도 14는 일 실시 예에 따라 전자 장치(100)가 제2 애플리케이션(220)을 이용하는 동작을 나타내는 흐름도이다.
일 실시 예에 따르면, 프로세서(240)는 제2 애플리케이션(220)을 이용하여, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 제1 비디오 데이터로부터 적어도 제2 관심 객체에 기반하여 제3 비디오 데이터를 생성하고, 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1401에서 전자 장치(100)는 사용자 입력을 수신하기 위한 대기 상태에 있을 수 있다. 예를 들어, 메인 모듈(221)은 편집 시작에 대한 사용자 입력을 대기하고 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1402에서 메인 모듈(221)은 편집 시작에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다. 예를 들면, 메인 모듈(221)은 제2 애플리케이션(220)의 실행 시작 화면에서 '영상 불러오기' 버튼을 디스플레이(110)에 표시하고, 상기 버튼에 대한 사용자의 터치 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1403에서 메인 모듈(221)은 메모리(250)에 제1 비디오 데이터를 요청할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1404에서 메모리(250)는 메인 모듈(221)에 제1 비디오 데이터를 전달할 수 있다. 일 실시 예에서, 메모리(250)는 메인 모듈(221)에 제1 비디오 데이터와 함께, 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 추출한 적어도 하나의 객체에 대한 정보, 키프레임 정보, 제1 관심 객체에 대한 정보, 또는 제1 관심 영역에 대한 정보 중 적어도 하나의 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1405에서 메인 모듈(221)은 디스플레이(110)에 제1 비디오 데이터, 적어도 하나의 객체에 대한 정보, 및 키프레임 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 메인 모듈(221)은 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 직사각형 형태로 디스플레이(110)에 표시하고, 키프레임 정보는 프로그레스 바(예: 도 8의 프로그레스 바(803), 도 9의 프로그레스 바(903))의 내부에 위치하는 키프레임 표시(예: 도 8의 키프레임 표시(804), 도 9의 키프레임 표시(904))를 통해 디스플레이(110)에 표시할 수 있다. 일 실시 예에서, 메인 모듈(221)은 디스플레이(110)에 제1 관심 영역에 대한 정보를 표시할 수 있다. 예를 들면, 메인 모듈(221)은 제1 관심 영역에 포함되는 영역과 포함되지 않는 영역을 선 또는 음영을 통해 구분되게 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1406에서 메인 모듈(221)은 추적 대상 추천 모듈(227)에 추적 대상 추천을 요청할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1407에서 추적 대상 추천 모듈(227)은 추적 대상을 계산할 수 있다. 예를 들면, 추적 대상 추천 모듈(227)은 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출할 수 있다. 일 실시 예에서, 추적 대상 추천 모듈(227)에서 추출된 적어도 하나의 객체는 제1 애플리케이션(210)을 통해 추출된 적어도 하나의 객체와 다를 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1408에서 추적 대상 추천 모듈(227)은 메인 모듈(221)에 추적 대상에 대한 정보를 전달할 수 있다. 일 실시 예에서, 추적 대상 추천 모듈(227)에서 추적 대상을 계산함에 따라 새롭게 추출된 객체를 기반으로, 관심 영역 재구성 모듈(223)은 키프레임에 대응하는 이미지 프레임을 계산하고, 키프레임 정보를 업데이트하여, 메인 모듈(221)에 전달(미도시)할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1409에서 메인 모듈(221)은 디스플레이(110)에 추적 대상을 표시할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메인 모듈(221)은 제1 애플리케이션(210)에서 추출되어 제1 비디오 데이터와 함께 메모리(250)로부터 획득한 적어도 하나의 객체에 대한 정보가 충분하지 않거나 적절하지 못하다고 판단하는 경우, 추적 대상 추천 모듈(227)에 추적 대상 추천을 요청하여 이미지 프레임에 포함된 적어도 하나의 객체를 새롭게 추출할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 메인 모듈(221)은 제1 애플리케이션(210)에서 추출되어 제1 비디오 데이터와 함께 메모리(250)로부터 획득한 적어도 하나의 객체에 대한 정보가 충분하다고 판단한 경우, 동작 1406 내지 동작 1409를 생략할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1411에서 전자 장치(100)는 사용자 입력을 수신하기 위한 대기 상태에 있을 수 있다. 예를 들어, 메인 모듈(221)은 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 대기하고 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1411에서 메인 모듈(221)은 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 메인 모듈(221)은 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 일 실시 예에서, 메인 모듈(221)은 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력 외에, 관심 영역의 위치 또는 크기를 수정하는 사용자 입력, 또는 키프레임을 추가, 제거, 또는 이동하는 사용자 입력을 수신할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1411에서 메인 모듈(221)은 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다. 사용자는 제1 비디오 데이터에 포함되는 복수의 이미지 프레임들 중에서 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1412에서 메인 모듈(221)은 관심 영역 재구성 모듈(223)에 제2 관심 객체에 대한 정보를 전달할 수 있다. 일 실시 예에서, 메인 모듈(221)은 관심 영역 재구성 모듈(223)에 수정된 관심 영역에 대한 정보, 또는 수정된 키프레임에 대한 정보를 전달할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1413에서 관심 영역 재구성 모듈(223)은 제2 관심 영역을 결정할 수 있다. 관심 영역 재구성 모듈(223)은 메인 모듈(221)로부터 획득한 제2 관심 객체에 대한 정보를 기반으로 적어도 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 관심 영역 재구성 모듈(223)은 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력에 대응하여, 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 제2 관심 영역을 결정할 수 있고, 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서도 제2 관심 영역을 결정할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1414에서 관심 영역 재구성 모듈(223)은 메인 모듈(221)에 제2 관심 영역에 대한 정보를 전달할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1415에서 전자 장치(100)는 사용자 입력을 수신하기 위한 대기 상태일 수 있다. 예를 들어, 메인 모듈(221)은 편집 완료에 대한 사용자 입력을 대기하고 있을 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1416에서 메인 모듈(221)은 편집 완료에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1417에서 메인 모듈(221)은 영상 기록 모듈(229)에 제1 비디오 데이터와 제2 관심 영역에 대한 정보를 전달할 수 있다. 일 실시 예에서, 메인 모듈(221)은 영상 기록 모듈(229)에 수정된 키프레임에 대한 정보를 함께 전달할 수도 있다.
일 실시 예에 따르면, 동작 1418에서 영상 기록 모듈(229)은 메모리(250)에 제3 비디오 데이터를 저장할 수 있다. 영상 기록 모듈(229)은 상기 획득한 제1 비디오 데이터와 제2 관심 영역을 기반으로 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있고, 제3 비디오 데이터를 메모리(250)에 저장할 수 있다.
도 15는, 다양한 실시 예들에 따른, 네트워크 환경(1500) 내의 전자 장치(1501)의 블록도이다. 도 15를 참조하면, 네트워크 환경(1500)에서 전자 장치(1501)는 제 1 네트워크(1598)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1502)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(1599)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(1504) 또는 서버(1508) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1501)는 서버(1508)를 통하여 전자 장치(1504)와 통신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1501)는 프로세서(1520), 메모리(1530), 입력 모듈(1550), 음향 출력 모듈(1555), 디스플레이 모듈(1560), 오디오 모듈(1570), 센서 모듈(1576), 인터페이스(1577), 연결 단자(1578), 햅틱 모듈(1579), 카메라 모듈(1580), 전력 관리 모듈(1588), 배터리(1589), 통신 모듈(1590), 가입자 식별 모듈(1596), 또는 안테나 모듈(1597)을 포함할 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 전자 장치(1501)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(1578))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시 예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(1576), 카메라 모듈(1580), 또는 안테나 모듈(1597))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1560))로 통합될 수 있다.
프로세서(1520)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(1540))를 실행하여 프로세서(1520)에 연결된 전자 장치(1501)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(1520)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(1576) 또는 통신 모듈(1590))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(1532)에 저장하고, 휘발성 메모리(1532)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(1534)에 저장할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 프로세서(1520)는 메인 프로세서(1521)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(1523)(예: 그래픽 처리 장치, 신경망 처리 장치(NPU: neural processing unit), 이미지 시그널 프로세서, 센서 허브 프로세서, 또는 커뮤니케이션 프로세서)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(1501)가 메인 프로세서(1521) 및 보조 프로세서(1523)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(1523)는 메인 프로세서(1521)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(1523)는 메인 프로세서(1521)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(1523)는, 예를 들면, 메인 프로세서(1521)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1521)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(1521)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(1521)와 함께, 전자 장치(1501)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(1560), 센서 모듈(1576), 또는 통신 모듈(1590))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1523)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(1580) 또는 통신 모듈(1590))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 보조 프로세서(1523)(예: 신경망 처리 장치)는 인공지능 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공지능 모델은 기계 학습을 통해 생성될 수 있다. 이러한 학습은, 예를 들어, 인공지능 모델이 수행되는 전자 장치(1501) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(1508))를 통해 수행될 수도 있다. 학습 알고리즘은, 예를 들어, 지도형 학습(supervised learning), 비지도형 학습(unsupervised learning), 준지도형 학습(semi-supervised learning) 또는 강화 학습(reinforcement learning)을 포함할 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은, 복수의 인공 신경망 레이어들을 포함할 수 있다. 인공 신경망은 심층 신경망(DNN: deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공지능 모델은 하드웨어 구조 이외에, 추가적으로 또는 대체적으로, 소프트웨어 구조를 포함할 수 있다.
메모리(1530)는, 전자 장치(1501)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(1520) 또는 센서 모듈(1576))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(1540)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(1530)는, 휘발성 메모리(1532) 또는 비휘발성 메모리(1534)를 포함할 수 있다.
프로그램(1540)은 메모리(1530)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(1542), 미들 웨어(1544) 또는 어플리케이션(1546)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(1550)은, 전자 장치(1501)의 구성요소(예: 프로세서(1520))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(1501)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(1550)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(1555)은 음향 신호를 전자 장치(1501)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(1555)은, 예를 들면, 스피커 또는 리시버를 포함할 수 있다. 스피커는 멀티미디어 재생 또는 녹음 재생과 같이 일반적인 용도로 사용될 수 있다. 리시버는 착신 전화를 수신하기 위해 사용될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(1560)은 전자 장치(1501)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(1560)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 디스플레이 모듈(1560)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(1570)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 오디오 모듈(1570)은, 입력 모듈(1550)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(1555), 또는 전자 장치(1501)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(1576)은 전자 장치(1501)의 작동 상태(예: 전력 또는 온도), 또는 외부의 환경 상태(예: 사용자 상태)를 감지하고, 감지된 상태에 대응하는 전기 신호 또는 데이터 값을 생성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 센서 모듈(1576)은, 예를 들면, 제스처 센서, 자이로 센서, 기압 센서, 마그네틱 센서, 가속도 센서, 그립 센서, 근접 센서, 컬러 센서, IR(infrared) 센서, 생체 센서, 온도 센서, 습도 센서, 또는 조도 센서를 포함할 수 있다.
인터페이스(1577)는 전자 장치(1501)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 인터페이스(1577)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(1578)는, 그를 통해서 전자 장치(1501)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 연결 단자(1578)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(1579)은 전기적 신호를 사용자가 촉각 또는 운동 감각을 통해서 인지할 수 있는 기계적인 자극(예: 진동 또는 움직임) 또는 전기적인 자극으로 변환할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 햅틱 모듈(1579)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(1580)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(1580)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(1588)은 전자 장치(1501)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전력 관리 모듈(1588)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(1589)는 전자 장치(1501)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 배터리(1589)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(1590)은 전자 장치(1501)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1502), 전자 장치(1504), 또는 서버(1508)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(1590)은 프로세서(1520)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 통신 모듈(1590)은 무선 통신 모듈(1592)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(1594)(예: LAN(local area network) 통신 모듈, 또는 전력선 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 이들 통신 모듈 중 해당하는 통신 모듈은 제 1 네트워크(1598)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(1599)(예: 레거시 셀룰러 네트워크, 5G 네트워크, 차세대 통신 네트워크, 인터넷, 또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여 외부의 전자 장치(1504)와 통신할 수 있다. 이런 여러 종류의 통신 모듈들은 하나의 구성요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 무선 통신 모듈(1592)은 가입자 식별 모듈(1596)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(1598) 또는 제 2 네트워크(1599)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(1501)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(1592)은 4G 네트워크 이후의 5G 네트워크 및 차세대 통신 기술, 예를 들어, NR 접속 기술(new radio access technology)을 지원할 수 있다. NR 접속 기술은 고용량 데이터의 고속 전송(eMBB(enhanced mobile broadband)), 단말 전력 최소화와 다수 단말의 접속(mMTC(massive machine type communications)), 또는 고신뢰도와 저지연(URLLC(ultra-reliable and low-latency communications))을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1592)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1592)은 고주파 대역에서의 성능 확보를 위한 다양한 기술들, 예를 들어, 빔포밍(beamforming), 거대 배열 다중 입출력(massive MIMO(multiple-input and multiple-output)), 전차원 다중입출력(FD-MIMO: full dimensional MIMO), 어레이 안테나(array antenna), 아날로그 빔형성(analog beam-forming), 또는 대규모 안테나(large scale antenna)와 같은 기술들을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(1592)은 전자 장치(1501), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(1504)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(1599))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 무선 통신 모듈(1592)은 eMBB 실현을 위한 Peak data rate(예: 20Gbps 이상), mMTC 실현을 위한 손실 Coverage(예: 164dB 이하), 또는 URLLC 실현을 위한 U-plane latency(예: 다운링크(DL) 및 업링크(UL) 각각 0.5ms 이하, 또는 라운드 트립 1ms 이하)를 지원할 수 있다.
안테나 모듈(1597)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1597)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1597)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(1598) 또는 제 2 네트워크(1599)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(1590)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(1590)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시 예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(1597)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시 예에 따르면, 안테나 모듈(1597)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, mmWave 안테나 모듈은 인쇄 회로 기판, 상기 인쇄 회로 기판의 제 1 면(예: 아래 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 지정된 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있는 RFIC, 및 상기 인쇄 회로 기판의 제 2 면(예: 윗 면 또는 측 면)에 또는 그에 인접하여 배치되고 상기 지정된 고주파 대역의 신호를 송신 또는 수신할 수 있는 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다.
상기 구성요소들 중 적어도 일부는 주변 기기들간 통신 방식(예: 버스, GPIO(general purpose input and output), SPI(serial peripheral interface), 또는 MIPI(mobile industry processor interface))을 통해 서로 연결되고 신호(예: 명령 또는 데이터)를 상호간에 교환할 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(1599)에 연결된 서버(1508)를 통해서 전자 장치(1501)와 외부의 전자 장치(1504)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(1502, 또는 1504) 각각은 전자 장치(1501)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1501)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(1502, 1504, 또는 1508) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(1501)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(1501)는 기능 또는 서비스를 자체적으로 실행시키는 대신에 또는 추가적으로, 하나 이상의 외부의 전자 장치들에게 그 기능 또는 그 서비스의 적어도 일부를 수행하라고 요청할 수 있다. 상기 요청을 수신한 하나 이상의 외부의 전자 장치들은 요청된 기능 또는 서비스의 적어도 일부, 또는 상기 요청과 관련된 추가 기능 또는 서비스를 실행하고, 그 실행의 결과를 전자 장치(1501)로 전달할 수 있다. 전자 장치(1501)는 상기 결과를, 그대로 또는 추가적으로 처리하여, 상기 요청에 대한 응답의 적어도 일부로서 제공할 수 있다. 이를 위하여, 예를 들면, 클라우드 컴퓨팅, 분산 컴퓨팅, 모바일 에지 컴퓨팅(MEC: mobile edge computing), 또는 클라이언트-서버 컴퓨팅 기술이 이용될 수 있다. 전자 장치(1501)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시 예에 있어서, 외부의 전자 장치(1504)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(1508)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 외부의 전자 장치(1504) 또는 서버(1508)는 제 2 네트워크(1599) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(1501)는 5G 통신 기술 및 IoT 관련 기술을 기반으로 지능형 서비스(예: 스마트 홈, 스마트 시티, 스마트 카, 또는 헬스 케어)에 적용될 수 있다.
본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시 예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시 예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시 예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시 예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.
본 문서의 다양한 실시 예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일 실시 예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시 예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(1501)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(1536) 또는 외장 메모리(1538))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(1540))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(1501))의 프로세서(예: 프로세서(1520))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.
일 실시 예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시 예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.
다양한 실시 예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시 예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.
도 16은, 다양한 실시 예들에 따른, 카메라 모듈(1580)을 예시하는 블록도(1600)이다. 도 16을 참조하면, 카메라 모듈(1580)은 렌즈 어셈블리(1610), 플래쉬(1620), 이미지 센서(1630), 이미지 스태빌라이저(1640), 메모리(1650)(예: 버퍼 메모리), 또는 이미지 시그널 프로세서(1660)를 포함할 수 있다. 렌즈 어셈블리(1610)는 이미지 촬영의 대상인 피사체로부터 방출되는 빛을 수집할 수 있다. 렌즈 어셈블리(1610)는 하나 또는 그 이상의 렌즈들을 포함할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 카메라 모듈(1580)은 복수의 렌즈 어셈블리(1610)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 카메라 모듈(1580)은, 예를 들면, 듀얼 카메라, 360도 카메라, 또는 구형 카메라(spherical camera)를 형성할 수 있다. 복수의 렌즈 어셈블리(1610)들 중 일부는 동일한 렌즈 속성(예: 화각, 초점 거리, 자동 초점, f 넘버(f number), 또는 광학 줌)을 갖거나, 또는 적어도 하나의 렌즈 어셈블리는 다른 렌즈 어셈블리의 렌즈 속성들과 다른 하나 이상의 렌즈 속성들을 가질 수 있다. 렌즈 어셈블리(1610)는, 예를 들면, 광각 렌즈 또는 망원 렌즈를 포함할 수 있다.
플래쉬(1620)는 피사체로부터 방출 또는 반사되는 빛을 강화하기 위하여 사용되는 빛을 방출할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 플래쉬(1620)는 하나 이상의 발광 다이오드들(예: RGB(red-green-blue) LED, white LED, infrared LED, 또는 ultraviolet LED), 또는 xenon lamp를 포함할 수 있다. 이미지 센서(1630)는 피사체로부터 방출 또는 반사되어 렌즈 어셈블리(1610)를 통해 전달된 빛을 전기적인 신호로 변환함으로써, 상기 피사체에 대응하는 이미지를 획득할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 센서(1630)는, 예를 들면, RGB 센서, BW(black and white) 센서, IR 센서, 또는 UV 센서와 같이 속성이 다른 이미지 센서들 중 선택된 하나의 이미지 센서, 동일한 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들, 또는 다른 속성을 갖는 복수의 이미지 센서들을 포함할 수 있다. 이미지 센서(1630)에 포함된 각각의 이미지 센서는, 예를 들면, CCD(charged coupled device) 센서 또는 CMOS(complementary metal oxide semiconductor) 센서를 이용하여 구현될 수 있다.
이미지 스태빌라이저(1640)는 카메라 모듈(1580) 또는 이를 포함하는 전자 장치(1501)의 움직임에 반응하여, 렌즈 어셈블리(1610)에 포함된 적어도 하나의 렌즈 또는 이미지 센서(1630)를 특정한 방향으로 움직이거나 이미지 센서(1630)의 동작 특성을 제어(예: 리드 아웃(read-out) 타이밍을 조정 등)할 수 있다. 이는 촬영되는 이미지에 대한 상기 움직임에 의한 부정적인 영향의 적어도 일부를 보상하게 해 준다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1640)는, 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1640)은 카메라 모듈(1580)의 내부 또는 외부에 배치된 자이로 센서(미도시) 또는 가속도 센서(미도시)를 이용하여 카메라 모듈(1580) 또는 전자 장치(1501)의 그런 움직임을 감지할 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 스태빌라이저(1640)는, 예를 들면, 광학식 이미지 스태빌라이저로 구현될 수 있다. 메모리(1650)는 이미지 센서(1630)을 통하여 획득된 이미지의 적어도 일부를 다음 이미지 처리 작업을 위하여 적어도 일시 저장할 수 있다. 예를 들어, 셔터에 따른 이미지 획득이 지연되거나, 또는 복수의 이미지들이 고속으로 획득되는 경우, 획득된 원본 이미지(예: Bayer-patterned 이미지 또는 높은 해상도의 이미지)는 메모리(1650)에 저장이 되고, 그에 대응하는 사본 이미지(예: 낮은 해상도의 이미지)는 표시 장치(1560)을 통하여 프리뷰될 수 있다. 이후, 지정된 조건이 만족되면(예: 사용자 입력 또는 시스템 명령) 메모리(1650)에 저장되었던 원본 이미지의 적어도 일부가, 예를 들면, 이미지 시그널 프로세서(1660)에 의해 획득되어 처리될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 메모리(1650)는 메모리(1530)의 적어도 일부로, 또는 이와는 독립적으로 운영되는 별도의 메모리로 구성될 수 있다.
이미지 시그널 프로세서(1660)는 이미지 센서(1630)을 통하여 획득된 이미지 또는 메모리(1650)에 저장된 이미지에 대하여 하나 이상의 이미지 처리들을 수행할 수 있다. 상기 하나 이상의 이미지 처리들은, 예를 들면, 깊이 지도(depth map) 생성, 3차원 모델링, 파노라마 생성, 특징점 추출, 이미지 합성, 또는 이미지 보상(예: 노이즈 감소, 해상도 조정, 밝기 조정, 블러링(blurring), 샤프닝(sharpening), 또는 소프트닝(softening)을 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 이미지 시그널 프로세서(1660)는 카메라 모듈(1580)에 포함된 구성 요소들 중 적어도 하나(예: 이미지 센서(1630))에 대한 제어(예: 노출 시간 제어, 또는 리드 아웃 타이밍 제어 등)를 수행할 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(1660)에 의해 처리된 이미지는 추가 처리를 위하여 메모리(1650)에 다시 저장되거나 카메라 모듈(1580)의 외부 구성 요소(예: 메모리(1530), 표시 장치(1560), 전자 장치(1502), 전자 장치(1504), 또는 서버(1508))로 제공될 수 있다. 일 실시 예에 따르면, 이미지 시그널 프로세서(1660)는 프로세서(1520)의 적어도 일부로 구성되거나, 프로세서(1520)와 독립적으로 운영되는 별도의 프로세서로 구성될 수 있다. 이미지 시그널 프로세서(1660)이 프로세서(1520)과 별도의 프로세서로 구성된 경우, 이미지 시그널 프로세서(1660)에 의해 처리된 적어도 하나의 이미지는 프로세서(1520)에 의하여 그대로 또는 추가의 이미지 처리를 거친 후 표시 장치(1560)를 통해 표시될 수 있다.
일 실시 예에 따르면, 전자 장치(1501)는 각각 다른 속성 또는 기능을 가진 복수의 카메라 모듈(1580)들을 포함할 수 있다. 이런 경우, 예를 들면, 상기 복수의 카메라 모듈(1580)들 중 적어도 하나는 광각 카메라이고, 적어도 다른 하나는 망원 카메라일 수 있다. 유사하게, 상기 복수의 카메라 모듈(1580)들 중 적어도 하나는 전면 카메라이고, 적어도 다른 하나는 후면 카메라일 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 카메라, 메모리, 및 상기 카메라, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 상기 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출하고, 상기 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정하고, 상기 제1 관심 영역에 기반하여 상기 제2 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 상기 사용자 입력을 수신하고, 상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 상기 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정하고, 상기 제2 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 상기 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 키프레임 정보를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 키프레임 정보를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 상기 적어도 하나의 프로세서와 전기적으로 연결된 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에, 상기 카메라를 통해 상기 적어도 하나의 객체를 포함하는 이미지를 획득하고, 상기 이미지를 상기 디스플레이에 표시하고, 상기 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 상기 적어도 하나의 프로세서와 전기적으로 연결된 디스플레이를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제2 비디오 데이터를 상기 디스플레이에 프리뷰로 표시할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 전자 장치에 포함된 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하는 동작, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하는 동작, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 전자 장치에 포함된 메모리에 저장하는 동작, 상기 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는 동작, 및 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출하는 동작, 상기 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하는 동작, 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정하는 동작, 및 상기 제1 관심 영역에 기반하여 상기 제2 비디오 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 상기 사용자 입력을 수신하는 동작, 상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 상기 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정하는 동작, 및 상기 제2 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 상기 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 키프레임 정보를 획득하는 동작, 및 상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 키프레임 정보를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는 동작, 및 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치의 동작 방법은, 상기 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에, 상기 카메라를 통해 적어도 하나의 객체를 포함하는 이미지를 획득하는 동작, 상기 이미지를 상기 전자 장치에 포함된 디스플레이에 표시하는 동작, 및 상기 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치는, 카메라, 메모리, 및 상기 카메라 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 프로세서는, 제1 애플리케이션을 이용하여, 상기 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하고, 제2 애플리케이션을 이용하여, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제1 애플리케이션을 이용하여, 상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출하고, 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 키프레임 정보를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보 및 상기 키프레임 정보를 상기 메모리에 저장할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 애플리케이션을 이용하여, 상기 제1 비디오 데이터, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보, 및 상기 키프레임 정보를 통해 상기 제2 비디오 데이터와 다른 상기 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 애플리케이션을 이용하여, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서, 상기 적어도 하나의 객체 중 적어도 일부를 상기 제2 관심 객체로 설정하는 상기 사용자 입력을 수신하고, 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 적어도 상기 제2 관심 객체를 포함하는 관심 영역을 결정하고, 상기 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다.
본 문서의 일 실시 예에 따른 전자 장치에서, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 제2 애플리케이션을 이용하여, 상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서 상기 관심 영역을 계산하고, 상기 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성할 수 있다.

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    메모리; 및
    상기 카메라, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고,
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고,
    상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하고,
    상기 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고,
    상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출하고,
    상기 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하고,
    상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정하고,
    상기 제1 관심 영역에 기반하여 상기 제2 비디오 데이터를 생성하는, 전자 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 상기 사용자 입력을 수신하고,
    상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 상기 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정하고,
    상기 제2 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는, 전자 장치.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 상기 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 키프레임 정보를 획득하고,
    상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 키프레임 정보를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치.
  6. 청구항 5에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고,
    상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는, 전자 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서와 전기적으로 연결된 디스플레이를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    상기 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에, 상기 카메라를 통해 상기 적어도 하나의 객체를 포함하는 이미지를 획득하고,
    상기 이미지를 상기 디스플레이에 표시하고,
    상기 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는, 전자 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서와 전기적으로 연결된 디스플레이를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제2 비디오 데이터를 상기 디스플레이에 프리뷰로 표시하는, 전자 장치.
  9. 전자 장치의 동작 방법에 있어서,
    상기 전자 장치에 포함된 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하는 동작;
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하는 동작;
    상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 전자 장치에 포함된 메모리에 저장하는 동작;
    상기 제2 비디오 데이터의 생성 이후에, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는 동작; 및
    상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출하는 동작;
    상기 추출된 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하는 동작;
    상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체를 포함하는 제1 관심 영역을 결정하는 동작; 및
    상기 제1 관심 영역에 기반하여 상기 제2 비디오 데이터를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 상기 사용자 입력을 수신하는 동작;
    상기 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 상기 제2 관심 객체를 포함하는 제2 관심 영역을 결정하는 동작; 및
    상기 제2 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  13. 청구항 11에 있어서,
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 상기 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 키프레임 정보를 획득하는 동작; 및
    상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 키프레임 정보를 상기 메모리에 저장하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 제1 비디오 데이터에 포함된 상기 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 상기 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는 동작; 및
    상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  15. 청구항 9에 있어서,
    상기 제1 비디오 데이터를 획득하기 전에, 상기 카메라를 통해 적어도 하나의 객체를 포함하는 이미지를 획득하는 동작;
    상기 이미지를 상기 전자 장치에 포함된 디스플레이에 표시하는 동작; 및
    상기 이미지에 포함된 상기 적어도 하나의 객체 중에서 상기 제1 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하는 동작을 포함하는, 전자 장치의 동작 방법.
  16. 전자 장치에 있어서,
    카메라;
    메모리; 및
    상기 카메라 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는:
    제1 애플리케이션을 이용하여, 상기 카메라를 통해 제1 비디오 데이터를 획득하고, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 제1 관심 객체를 설정하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 상기 제1 관심 객체에 기반하여 생성되는 제2 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하고,
    제2 애플리케이션을 이용하여, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 상기 제1 관심 객체와 다른 제2 관심 객체를 설정하는 사용자 입력을 수신하고, 상기 제1 비디오 데이터로부터 적어도 상기 제2 관심 객체에 기반하여 생성되는 제3 비디오 데이터를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치.
  17. 청구항 16에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제1 애플리케이션을 이용하여:
    상기 제1 비디오 데이터가 획득되는 동안, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 추출하고,
    상기 복수의 이미지 프레임들에서 상기 적어도 하나의 객체가 사전에 지정된 방식으로 추출되는 이미지 프레임에 대응하는 키프레임 정보를 획득하고,
    상기 제1 비디오 데이터와 함께 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보 및 상기 키프레임 정보를 상기 메모리에 저장하는, 전자 장치.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제2 애플리케이션을 이용하여,
    상기 제1 비디오 데이터, 상기 적어도 하나의 객체에 대한 정보, 및 상기 키프레임 정보를 통해 상기 제2 비디오 데이터와 다른 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는, 전자 장치.
  19. 청구항 18에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제2 애플리케이션을 이용하여:
    상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서, 상기 적어도 하나의 객체 중 적어도 일부를 상기 제2 관심 객체로 설정하는 상기 사용자 입력을 수신하고,
    상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 키프레임에 대응하는 이미지 프레임에서 적어도 상기 제2 관심 객체를 포함하는 관심 영역을 결정하고,
    상기 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는, 전자 장치.
  20. 청구항 19에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제2 애플리케이션을 이용하여:
    상기 사용자 입력을 수신한 것에 응답하여, 상기 제1 비디오 데이터에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중 상기 키프레임에 대응하지 않는 이미지 프레임에서 상기 관심 영역을 계산하고,
    상기 관심 영역에 기반하여 상기 제3 비디오 데이터를 생성하는, 전자 장치.

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115334235A (zh) * 2022-07-01 2022-11-11 西安诺瓦星云科技股份有限公司 视频处理方法、装置、终端设备和存储介质

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10482345B2 (en) * 2016-06-23 2019-11-19 Capital One Services, Llc Systems and methods for automated object recognition
CN117115420A (zh) * 2022-05-16 2023-11-24 通用电气精准医疗有限责任公司 医疗设备及其输入设备控制方法、装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150104149A1 (en) * 2013-10-15 2015-04-16 Electronics And Telecommunications Research Institute Video summary apparatus and method
KR20150089598A (ko) * 2014-01-28 2015-08-05 에스케이플래닛 주식회사 요약정보 생성 장치 및 방법, 그리고 컴퓨터 프로그램이 기록된 기록매체
US9607224B2 (en) * 2015-05-14 2017-03-28 Google Inc. Entity based temporal segmentation of video streams
US10277858B2 (en) * 2015-10-29 2019-04-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Tracking object of interest in an omnidirectional video
KR102556393B1 (ko) * 2016-06-30 2023-07-14 주식회사 케이티 영상 축약 시스템 및 방법
KR101938667B1 (ko) * 2017-05-29 2019-01-16 엘지전자 주식회사 휴대 전자장치 및 그 제어 방법
KR102147100B1 (ko) * 2018-04-04 2020-08-25 한국과학기술연구원 복수의 영상 장비를 사용하여 관심 객체 식별에 의한 비디오 요약을 생성하는 방법 및 이를 수행하는 시스템

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115334235A (zh) * 2022-07-01 2022-11-11 西安诺瓦星云科技股份有限公司 视频处理方法、装置、终端设备和存储介质
CN115334235B (zh) * 2022-07-01 2024-06-04 西安诺瓦星云科技股份有限公司 视频处理方法、装置、终端设备和存储介质

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