KR20230010493A - 아바타를 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치 - Google Patents

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KR20230010493A
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곽성신
김성오
손병준
오양근
이다솜
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Abstract

본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 메모리, 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 메모리에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 상기 제 1 값들 중에서 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인하고, 및 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하도록 구성될 수 있다.

Description

아바타를 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치{METHOD FOR PROVIDING AVATAR AND ELECTRONIC DEVCIE SUPPORTING THE SAME}
본 발명의 다양한 실시예들은, 아바타를 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 관한 것이다.
전자 장치는 아바타를 이용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 아바타는 전자 장치의 사용자를 표현하는 그래픽 아이콘(graphic icon) 또는 애니메이션 캐릭터일 수 있다. 전자 장치는, 아바타를 이용하여, 채팅 서비스, 게임 어플리케이션을 통한 서비스, 또는 가상 교육 서비스를 제공할 수 있다.
전자 장치는, 사용자(예: 사용자의 얼굴)에 대한 이미지를 획득하고, 획득된 이미지에 기반하여 사용자에 대응하는 아바타를 생성할 수 있다.
전자 장치는, 사용자 입력에 기반하여, 아바타를 생성할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는, 사용자 입력에 기반하여, 카메라를 통하여 아바타 생성을 위한 이미지를 획득하거나 메모리(예: 갤러리 어플리케이션)에 저장된 이미지를 선택함으로써 아바타 생성을 위한 이미지를 획득할 수 있다. 전자 장치는 획득된 이미지에 기반하여 아바타를 생성할 수 있다.
전자 장치가 사용자 입력에 기반하여 아바타를 생성하는 경우, 생성된 아바타는 사용자의 현재 모습을 표현하지 못할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치가 과거(예: 한달 전)에 사용자 입력에 기반하여 아바타를 생성한 후, 사용자가 헤어 스타일(및/또는 수염 스타일)을 변경하거나, 안경을 착용하게 되거나(또는 안경을 착용하지 않게 되거나), 또는 얼굴을 성형을 하게 된 경우, 과거에 생성된 아바타는 현재 사용자의 모습을 반영하지 못할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들은, 전자 장치가 아바타를 제공하는 동작의 적어도 일부를 자동적으로 수행함으로써(예: 아바타를 제공하는 동작의 적어도 일부를 사용자 입력 없이 수행함으로써), 현재 사용자의 모습을 표현하는 아바타를 제공할 수 있는, 아바타를 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치에 관한 것이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는, 메모리, 및 상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 메모리에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 상기 제 1 값들 중에서 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인하고, 및 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하도록 구성될 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치에서 아바타를 제공하는 방법은, 상기 전자 장치의 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하는 동작, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 메모리에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교하는 동작, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 상기 제 1 값들 중에서 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예에 따른 아바타를 제공하는 방법 및 이를 지원하는 전자 장치는, 전자 장치가 아바타를 제공하는 동작의 적어도 일부를 자동적으로 수행함으로써, 현재 사용자의 모습을 표현하는 아바타를 제공할 수 있다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경 내의 전자 장치의 블록도이다.
도 2는, 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치의 블록도이다.
도 3은, 다양한 실시예들에 따른, 프로세서의 블록도이다.
도 4 는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 5는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하기 위한 이미지를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하기 위한 이미지를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공 기능을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 10은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타와 관련된 알림을 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 11a 및 도 11b는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 예시도들이다.
도 1은, 다양한 실시예들에 따른, 네트워크 환경(100) 내의 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 1을 참조하면, 네트워크 환경(100)에서 전자 장치(101)는 제 1 네트워크(198)(예: 근거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(102)와 통신하거나, 또는 제 2 네트워크(199)(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 전자 장치(104) 또는 서버(108) 중 적어도 하나와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 서버(108)를 통하여 전자 장치(104)와 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 프로세서(120), 메모리(130), 입력 모듈(150), 음향 출력 모듈(155), 디스플레이 모듈(160), 오디오 모듈(170), 센서 모듈(176), 인터페이스(177), 연결 단자(178), 햅틱 모듈(179), 카메라 모듈(180), 전력 관리 모듈(188), 배터리(189), 통신 모듈(190), 가입자 식별 모듈(196), 또는 안테나 모듈(197)을 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)에는, 이 구성요소들 중 적어도 하나(예: 연결 단자(178))가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성요소가 추가될 수 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성요소들 중 일부들(예: 센서 모듈(176), 카메라 모듈(180), 또는 안테나 모듈(197))은 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160))로 통합될 수 있다.
프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램(140))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 전자 장치(101)의 적어도 하나의 다른 구성요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성요소(예: 센서 모듈(176) 또는 통신 모듈(190))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 휘발성 메모리(132)에 저장하고, 휘발성 메모리(132)에 저장된 명령 또는 데이터를 처리하고, 결과 데이터를 비휘발성 메모리(134)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(121)(예: 중앙 처리 장치 또는 어플리케이션 프로세서) 또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(123)(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(101)가 메인 프로세서(121) 및 보조 프로세서(123)를 포함하는 경우, 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)보다 저전력을 사용하거나, 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서(123)는 메인 프로세서(121)와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
보조 프로세서(123)는, 예를 들면, 메인 프로세서(121)가 인액티브(예: 슬립) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)를 대신하여, 또는 메인 프로세서(121)가 액티브(예: 어플리케이션 실행) 상태에 있는 동안 메인 프로세서(121)와 함께, 전자 장치(101)의 구성요소들 중 적어도 하나의 구성요소(예: 디스플레이 모듈(160), 센서 모듈(176), 또는 통신 모듈(190))와 관련된 기능 또는 상태들의 적어도 일부를 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(예: 이미지 시그널 프로세서 또는 커뮤니케이션 프로세서)는 기능적으로 관련 있는 다른 구성요소(예: 카메라 모듈(180) 또는 통신 모듈(190))의 일부로서 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 보조 프로세서(123)(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(101) 자체에서 수행될 수 있고, 별도의 서버(예: 서버(108))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(130)는, 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120) 또는 센서 모듈(176))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램(140)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리(132) 또는 비휘발성 메모리(134)를 포함할 수 있다.
프로그램(140)은 메모리(130)에 소프트웨어로서 저장될 수 있으며, 예를 들면, 운영 체제(142), 미들 웨어(144) 또는 어플리케이션(146)을 포함할 수 있다.
입력 모듈(150)은, 전자 장치(101)의 구성요소(예: 프로세서(120))에 사용될 명령 또는 데이터를 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로부터 수신할 수 있다. 입력 모듈(150)은, 예를 들면, 마이크, 마우스, 키보드, 키(예: 버튼), 또는 디지털 펜(예: 스타일러스 펜)을 포함할 수 있다.
음향 출력 모듈(155)은 음향 신호를 전자 장치(101)의 외부로 출력할 수 있다. 음향 출력 모듈(155)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 실시예에 따르면, 리시버는 스피커와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.
디스플레이 모듈(160)은 전자 장치(101)의 외부(예: 사용자)로 정보를 시각적으로 제공할 수 있다. 디스플레이 모듈(160)은, 예를 들면, 디스플레이, 홀로그램 장치, 또는 프로젝터 및 해당 장치를 제어하기 위한 제어 회로를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 디스플레이 모듈(160)은 터치를 감지하도록 설정된 터치 센서, 또는 상기 터치에 의해 발생되는 힘의 세기를 측정하도록 설정된 압력 센서를 포함할 수 있다.
오디오 모듈(170)은 소리를 전기 신호로 변환시키거나, 반대로 전기 신호를 소리로 변환시킬 수 있다. 일 실시예에 따르면, 오디오 모듈(170)은, 입력 모듈(150)을 통해 소리를 획득하거나, 음향 출력 모듈(155), 또는 전자 장치(101)와 직접 또는 무선으로 연결된 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))(예: 스피커 또는 헤드폰)를 통해 소리를 출력할 수 있다.
센서 모듈(176)은 전자 장치(101)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 실시예에 따르면, 센서 모듈(176)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(177)는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 직접 또는 무선으로 연결되기 위해 사용될 수 있는 하나 이상의 지정된 프로토콜들을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 인터페이스(177)는, 예를 들면, HDMI(high definition multimedia interface), USB(universal serial bus) 인터페이스, SD카드 인터페이스, 또는 오디오 인터페이스를 포함할 수 있다.
연결 단자(178)는, 그를 통해서 전자 장치(101)가 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102))와 물리적으로 연결될 수 있는 커넥터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 연결 단자(178)는, 예를 들면, HDMI 커넥터, USB 커넥터, SD 카드 커넥터, 또는 오디오 커넥터(예: 헤드폰 커넥터)를 포함할 수 있다.
햅틱 모듈(179)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 실시예에 따르면, 햅틱 모듈(179)은, 예를 들면, 모터, 압전 소자, 또는 전기 자극 장치를 포함할 수 있다.
카메라 모듈(180)은 정지 영상 및 동영상을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 카메라 모듈(180)은 하나 이상의 렌즈들, 이미지 센서들, 이미지 시그널 프로세서들, 또는 플래시들을 포함할 수 있다.
전력 관리 모듈(188)은 전자 장치(101)에 공급되는 전력을 관리할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전력 관리 모듈(188)은, 예를 들면, PMIC(power management integrated circuit)의 적어도 일부로서 구현될 수 있다.
배터리(189)는 전자 장치(101)의 적어도 하나의 구성요소에 전력을 공급할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 배터리(189)는, 예를 들면, 재충전 불가능한 1차 전지, 재충전 가능한 2차 전지 또는 연료 전지를 포함할 수 있다.
통신 모듈(190)은 전자 장치(101)와 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102), 전자 장치(104), 또는 서버(108)) 간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 모듈(190)은 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영되고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 모듈(190)은 무선 통신 모듈(192)(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈) 또는 유선 통신 모듈(194)(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(198)(예: 블루투스, WiFi(wireless fidelity) direct 또는 IrDA(infrared data association)와 같은 근거리 통신 네트워크) 또는 제 2 네트워크(199)(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(104)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(192)은 가입자 식별 모듈(196)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크 내에서 전자 장치(101)를 확인 또는 인증할 수 있다.
무선 통신 모듈(192)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(192)은, 예를 들어, 높은 데이터 전송률 달성을 위해, 고주파 대역(예: mmWave 대역)을 지원할 수 있다. 무선 통신 모듈(192)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(192)은 전자 장치(101), 외부 전자 장치(예: 전자 장치(104)) 또는 네트워크 시스템(예: 제 2 네트워크(199))에 규정되는 다양한 요구사항을 지원할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 무선 통신 모듈(192)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(197)은 신호 또는 전력을 외부(예: 외부의 전자 장치)로 송신하거나 외부로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 서브스트레이트(예: PCB) 위에 형성된 도전체 또는 도전성 패턴으로 이루어진 방사체를 포함하는 안테나를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 복수의 안테나들(예: 어레이 안테나)을 포함할 수 있다. 이런 경우, 제 1 네트워크(198) 또는 제 2 네트워크(199)와 같은 통신 네트워크에서 사용되는 통신 방식에 적합한 적어도 하나의 안테나가, 예를 들면, 통신 모듈(190)에 의하여 상기 복수의 안테나들로부터 선택될 수 있다. 신호 또는 전력은 상기 선택된 적어도 하나의 안테나를 통하여 통신 모듈(190)과 외부의 전자 장치 간에 송신되거나 수신될 수 있다. 어떤 실시예에 따르면, 방사체 이외에 다른 부품(예: RFIC(radio frequency integrated circuit))이 추가로 안테나 모듈(197)의 일부로 형성될 수 있다.
다양한 실시예에 따르면, 안테나 모듈(197)은 mmWave 안테나 모듈을 형성할 수 있다. 일 실시예에 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 실시예에 따르면, 명령 또는 데이터는 제 2 네트워크(199)에 연결된 서버(108)를 통해서 전자 장치(101)와 외부의 전자 장치(104)간에 송신 또는 수신될 수 있다. 외부의 전자 장치(102, 또는 104) 각각은 전자 장치(101)와 동일한 또는 다른 종류의 장치일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)에서 실행되는 동작들의 전부 또는 일부는 외부의 전자 장치들(102, 104, 또는 108) 중 하나 이상의 외부의 전자 장치들에서 실행될 수 있다. 예를 들면, 전자 장치(101)가 어떤 기능이나 서비스를 자동으로, 또는 사용자 또는 다른 장치로부터의 요청에 반응하여 수행해야 할 경우에, 전자 장치(101)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(101)로 전달할 수 있다. 전자 장치(101)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(101)는, 예를 들어, 분산 컴퓨팅 또는 모바일 에지 컴퓨팅을 이용하여 초저지연 서비스를 제공할 수 있다. 다른 실시예에 있어서, 외부의 전자 장치(104)는 IoT(internet of things) 기기를 포함할 수 있다. 서버(108)는 기계 학습 및/또는 신경망을 이용한 지능형 서버일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 외부의 전자 장치(104) 또는 서버(108)는 제 2 네트워크(199) 내에 포함될 수 있다. 전자 장치(101)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 실시예들에 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 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.
본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 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 실시예들에서 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 실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다.
본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))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 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 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 실시예들에 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 실시예들에 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 실시예들에 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 2는, 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(101)의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에서, 전자 장치(101)는, 통신 모듈(210), 카메라 모듈(220), 디스플레이(230), 메모리(240), 및/또는 프로세서(250)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 통신 모듈(210)은 도 1의 통신 모듈(190)에 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 통신 모듈(210)은, 외부 전자 장치(예: 전자 장치(102) 및/또는 전자 장치(104))로 이미지를 전송하거나, 외부 전자 장치로부터 이미지를 수신할 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(210)은, 전자 장치(101) 및 외부 전자 장치가 이미지를 공유할 수 있도록, 전자 장치(101)가 획득한 이미지를 외부 전자 장치로 전송하거나, 외부 전자 장치로부터 이미지를 수신할 수 있다.
일 실시예에서, 카메라 모듈(220)은 도 1의 카메라 모듈(180)에 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 카메라 모듈(220)은 아바타를 제공하기 위한 이미지를 획득할 수 있다. 예를 들어, 카메라 모듈(220)은, 이전에 생성되어 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트(update)하거나 아바타를 새롭게 생성하기 위하여, 이미지를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 디스플레이(230)는 도 1의 디스플레이 모듈(160)에 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 디스플레이(230)는, 아바타가 업데이트 되거나 새롭게 생성된 경우, 업데이트되거나 새롭게 생성된 아바타를 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 메모리(240)는 도 1의 메모리(130)에 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 메모리(240)는 아바타를 제공하는 동작을 수행하기 위한 다양한 정보를 저장할 수 있다. 메모리(240)가 아바타를 제공하는 동작을 수행하기 위하여 저장하는 다양한 정보에 대해서는 후술하도록 한다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는 도 1의 프로세서(120)에 포함될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 제공하는 동작을 전반적으로 제어할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 제공하는 동작을 수행하기 위한 하나 이상의 프로세서들을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 제공하는 동작을 수행하기 위한, 복수의 구성들을 포함할 수 있다. 프로세서(250)가 포함하는 복수의 구성들에 대하여 도 3을 참조하여 설명하도록 한다.
일 실시예에서, 도 2에서는 전자 장치(101)가 통신 모듈(210), 카메라 모듈(220), 디스플레이(230), 메모리(240), 및/또는 프로세서(250)를 포함하는 것으로 예시하고 있지만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 전자 장치(101)는, 실시예에 따라, 통신 모듈(210), 디스플레이(230), 및/또는 카메라 모듈(220)을 포함하지 않을 수 있다. 다른 예를 들어, 전자 장치(101)는, 도 1에 도시된 전자 장치(101)의 구성들 중에서 적어도 하나의 구성을 더 포함할 수 있다.
도 3은, 다양한 실시예들에 따른, 프로세서(250)의 블록도이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 얼굴 지정부(311), 사진 선택부(312), 얼굴 검출부(313), 얼굴 비교부(314), 얼굴 속성 검출부(315), 속성별 비교부(316), 재사용부(317), 고성능 검출부(318), 재사용 확인부(319), 아바타 갱신부(320), 및/또는 아바타 생성부(321)를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 지정부(311), 사진 선택부(312), 얼굴 검출부(313), 얼굴 비교부(314), 얼굴 속성 검출부(315), 속성별 비교부(316), 재사용부(317), 고성능 검출부(318), 재사용 확인부(319), 아바타 갱신부(320), 및/또는 아바타 생성부(321)는, 소프트웨어 모듈로서 메모리(240)에 저장되고, 프로세서(250)에 의해 로드(load)됨으로써 실행될 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 지정부(311)는, 아바타를 제공하기 위한 사용자(예: 사용자의 얼굴)을 지정하기 위한 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 지정부(311)는, 얼굴을 지정하기 위한 사용자 입력이 수신된 경우, 전자 장치의 사용자에 대응하는 대표 이미지를 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션이 실행된 경우, 얼굴 지정부(311)는, 전자 장치의 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 디스플레이(320)를 통하여 표시할 수 있다. 얼굴 지정부(311)는, 대표 이미지에 대한 입력(예: 대표 이미지에 포함된 얼굴을 지정된 얼굴로 지정하기 위한 사용자 입력)에 기반하여, 대표 이미지에 포함된 얼굴을 아바타를 제공하기 위한 얼굴로서 지정할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며, 얼굴 지정부(311)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서 사용자 입력에 의해 선택된 이미지에 포함된 얼굴을 아바타를 제공하기 위한 얼굴로서 지정할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 지정부(311)는, 복수의 사용자들 각각에 대응하는 복수의 이미지들(이하 '복수의 대표 이미지들'로 지칭함)을 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션이 실행된 경우, 얼굴 지정부(311)는, 복수의 사용자들 각각에 대하여, 사용자의 얼굴(예: 이미지 내에서 사용자의 얼굴에 대한 이미지 부분, 또는 이미지 내에서 사용자의 얼굴을 나타내는 객체)을 포함하는 대표 이미지를 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 지정부(311)는, 복수의 사용자들 각각에 대하여, 사용자의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 중에서, 가장 최근에 획득된 이미지를, 사용자의 대표 이미지로 결정할 수 있다. 다만, 얼굴 지정부(311)가 사용자의 대표 이미지를 결정하는 방법은 전술한 예시에 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 얼굴 지정부(311)는, 복수의 대표 이미지들 중에서, 사용자 입력에 기반하여 대표 이미지(예: 하나의 대표 이미지)를 선택하고, 선택된 대표 이미지에 포함된 얼굴을 아바타를 제공하기 위한 얼굴로서 지정할 수 있다. 이하, 선택된 대표 이미지에 포함된 얼굴을 '지정된 얼굴'로 지칭하기로 한다. 일 실시예에서, 아바타를 제공하기 위한 얼굴이 지정된 경우, 지정된 얼굴에 대한 지정은, 사용자 입력(예: 다른 사용자의 얼굴(또는 사용자의 다른 얼굴)을 지정하기 위한 사용자 입력)이 입력되기 전까지, 유지될 수 있다. 예를 들어, 얼굴 지정부(311)는, 아바타를 제공하기 위한 얼굴이 지정된 경우, 다른 사용자의 얼굴(또는 사용자의 다른 얼굴)을 지정하기 위하여, 다른 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 선택하는 사용자 입력이 입력되기 전까지, 지정된 얼굴을 이용하여 아바타를 제공하기 위한 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 지정부(311)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 사용자에 의해 선택된 이미지에 포함된 얼굴을, 아바타를 제공하기 위한 얼굴로 지정할 수 있다.
일 실시예에서, 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 얼굴(예: 이미지 내에서 얼굴에 대한 이미지 부분, 또는 이미지 내에서 얼굴을 나타내는 객체)을 포함하는 적어도 하나의 이미지(이하, '적어도 하나의 후보 이미지'로 지칭함)를 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 후보 이미지는 정지 이미지 및/또는 동적 이미지(예: 동영상)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 후보 이미지는, 동영상에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중에서 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지일 수 있다.
일 실시예에서, 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 가장 최근에 획득되고 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 사진 선택부(312)는, 추가 정보에 기반하여, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
예를 들어, 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 각각에 대하여, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수(예: 이미지가 갤러리 어플리케이션을 통하여 사용자에 의해 보여진(viewed) 횟수)를 확인할 수 있다. 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 횟수 이상 또는 가장 많은 횟수로 표시된 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
다른 예를 들어, 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 각각에 대하여, 지정된 기능(예: 이미지에 대한 편집 기능, 또는 이미지에 대한 화질을 개선하기 위한 기능)을 수행(또는 적용)했는지 여부(및/또는 지정된 기능을 수행한 횟수)를 확인할 수 있다. 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 기능이 수행된(또는 지정된 기능이 지정된 횟수 이상 또는 가장 많은 횟수로 수행된) 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 각각에 대하여, 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부(및/또는 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유한 횟수)를 확인할 수 있다. 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 전자 장치(101)가 외부 전자 장치와 공유했던(및/또는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치와 공유한 횟수가 지정된 횟수 이상이거나 가장 많은 횟수로 공유된) 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 사진 선택부(312)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴(예: 안경 또는 선글라스를 착용한(또는 미착용한) 모습의 얼굴, 모자를 착용한(또는 미착용) 모습의 얼굴, 헤어 용품을 머리에 바른 모습의 얼굴)을 포함하는지 여부를 확인할 수 있다. 사진 선택부(312)는, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다. 또는, 사진 선택부(312)는, 지정된 기간 내에(예: 현재로부터 일주일 이내) 획득된, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수(또는 동일한 모습의 얼굴의 발생 빈도)를 확인할 수 있다. 사진 선택부(312)는, 지정된 기간 내에 획득된, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수가 지정된 개수 이상인 경우, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 사진 선택부(312)는, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부(및/또는 지정된 기능이 수행된 횟수), 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부(및/또는 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유한 횟수), 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수를 조합하여, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 적어도 하나의 이미지를 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 사진 선택부(312)는, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부(및/또는 지정된 기능이 수행된 횟수), 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부(및/또는 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유한 횟수), 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수 중 적어도 하나에 대하여, 우선 순위를 설정할 수 있다. 사진 선택부(312)는, 설정된 우선 순위에 기반하여, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 적어도 하나의 이미지(예: 우선 순위가 빠른 지정된 개수의 이미지)를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 검출부(313)는, 적어도 하나의 후보 이미지 각각에서, 얼굴(예: 이미지 내에서 얼굴이 포함된 영역, 이미지 내에서 얼굴에 대한 이미지 부분, 이미지 내에서 얼굴을 나타내는 객체)을 검출할 수 있다. 얼굴 검출부(313)는, 검출된 얼굴 내에서 특징점들을 추출할 수 있다. 얼굴 검출부(313)는 추출된 특징점들에 기반하여 얼굴을 정규화(normalization)함으로써, 추출된 특징점들 각각에 대응하는 벡터들(vectors)(또는 '특징 벡터(feature vectors)'로도 지칭됨)을 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 얼굴 검출부(313)는, 인공지능 모델 또는 지정된 알고리즘에 기반하여, 전술한 동작들을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 비교부(314)는, 지정된 얼굴(예: 얼굴 지정부(311)에 의해 지정된 얼굴) 및 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴을 비교함으로써, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 얼굴 비교부(314)는, 지정된 얼굴의 특징점들(예: 특징 벡터들) 및 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴의 특징점들 간 유사도를 산출할 수 있다. 얼굴 비교부(314)는, 산출된 유사도가 지정된 임계 값 이상인 경우, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하는 것으로 결정(예: 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴의 인물 및 지정된 얼굴의 인물이 동일한 인물인 것으로 결정)할 수 있다. 얼굴 비교부(314)는, 산출된 유사도가 지정된 임계 값 미만인 경우, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정(예: 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴의 인물 및 지정된 얼굴의 인물이 다른 인물인 것으로 결정)할 수 있다. 일 실시예에서, 얼굴 비교부(314)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 경우, 사진 선택부(312)가 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들(예: 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 제외한, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들) 중에서, 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하는 동작을 다시 수행하도록 할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며, 일 실시예에서, 얼굴 비교부(314)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 경우, 아바타를 제공하는 동작(예: 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하는 동작)을 지정된 시간 동안 중지할 수 있다. 예를 들어, 얼굴 비교부(314)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 경우, 지정된 개수의 이미지들이 획득되기 전 또는 지정된 시간이 흐르기 전까지, 아바타를 제공하는 동작을 수행하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 속성 검출부(315)는, 지정된 얼굴에 대응하는 것으로 결정된 얼굴(이하, '제 1 얼굴'로 지칭함)을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지(이하, '제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지'로 지칭함) 내에서, 얼굴을 구성하는 요소들의 복수의 속성들의 값들(예: 복수의 속성들이 나타내는 값들)을 획득(예: 검출)할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴을 구성하는 요소들과 관련된 복수의 속성들은, 얼굴(또는 얼굴의 모습)을 구성하는 요소들(예: 얼굴 형상(얼굴의 외곽선), 눈, 코, 귀, 입, 볼, 턱, 이마, 뒷통수, 측두부, 머리카락, 수염, 점, 인체에 착용 가능한 아이템(예: 안경, 선글라스, 모자), 모자, 눈썹, 나이 성별, 및/또는 인종)의 형태, 크기, 색상(예: 얼굴의 구성하는 요소들의 색상, 피부의 색상, 및/또는 홍채의 색상), 얼굴을 구성하는 요소들의 상대적 위치, 및/또는 얼굴을 구성하는 요소들의 상대적 크기 비율을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴 속성 검출부(315)는, 인공지능 모델 또는 지정된 알고리즘을 이용하여, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에서, 복수의 내적 속성들의 값들을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 속성별 비교부(316)는, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에 포함된 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타(예: 가장 최근에 업데이트되거나 새롭게 생성된 아바타)를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들을, 속성 별로, 비교할 수 있다.
일 실시예에서, 속성별 비교부(316)는, 속성 별로, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에 포함된 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들 간 차이들을 산출할 수 있다. 일 실시예에서, 속성별 비교부(316)는, 상기 산출된 차이들 각각이, 지정된 임계 값 이상인지 여부를 확인할 수 있다.
일 실시예에서, 재사용부(317)는, 속성별 비교부(316)에서 산출된 차이들 각각이 지정된 임계 값 이상인지 여부에 기반하여, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들 중 적어도 일부를 재사용할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 재사용부(317)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 중에서, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들과의 차이가 지정된 임계 이상인 적어도 하나의 속성(이하, '적어도 하나의 제 1 속성'으로 지칭함) 및/또는 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들과의 차이가 지정된 임계 미만인 속성(이하, '적어도 하나의 제 2 속성'으로 지칭함)을 확인할 수 있다.
일 실시예에서, 재사용부(317)는, 적어도 하나의 제 1 속성에 대하여, 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하기 위하여, 적어도 하나의 제 1 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용하지 않을 것을 결정할 수 있다. 예를 들어, 재사용부(317)는, 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하기 위하여, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 1 속성의 값을 사용할 것을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 재사용부(317)는, 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하기 위하여 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 1 속성의 값을 사용할 것을 나타내는 플래그(flag) 값을 설정(예: 적어도 하나의 제 1 속성에 대응하는 플래그의 값을 '0'으로 설정)할 수 있다.
일 실시예에서, 재사용부(317)는, 적어도 하나의 제 2 속성에 대하여, 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용할 것을 결정할 수 있다. 예를 들어, 재사용부(317)는, 아바타를 업데이트하기 위하여, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 값을 사용함 없이, 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용할 것을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 아바타를 업데이트하기 위하여, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 값이 사용되지 않는 경우, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 값을, 아바타를 구성하는 그래픽 객체(예: 아바타를 구성하는 복수의 그래픽 객체들 중에서 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는 그래픽 객체의 크기, 형태, 및/또는 색상)에 대응(예: 매핑(mapping))시키는 동작은 생략(skip)될 수 있다. 일 실시예에서, 아바타를 업데이트하기 위하여 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 값이 사용되는 않는 경우, 메모리(240)에 저장된 아바타가 업데이트되더라도, 업데이트된 아바타 내에서 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는 그래픽 객체는 업데이트되지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 재사용부(317)는, 적어도 하나의 제 2 속성에 대하여, 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용할 것을 나타내는 플래그 값을 설정(예: 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는 플래그의 값을 '1'로 설정)할 수 있다.
일 실시예에서, 고성능 검출부(318)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 중에서, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들과의 차이가 지정된 임계 이상인, 적어도 하나의 제 1 속성의 보다 세부적인(예: 보다 정밀한, 또는 상세한) 값을 획득(예: 검출)할 수 있다. 예를 들어, 고성능 검출부(318)는, 얼굴 속성 검출부(315)가 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들을 획득하기 위하여 이용한 인공지능 모델 또는 알고리즘에 비하여, 속성의 보다 세부적인 값을 획득할 수 있는(또는 보다 나은 성능을 가지는) 인공지능 모델 또는 알고리즘을 이용하여, 적어도 하나의 제 1 속성의 보다 세부적인 값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 고성능 검출부(318)는, 얼굴 속성 검출부(315)가 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들을 획득하기 위하여 이용한 인공지능 모델의 히든 레이어(hidden layer) 및/또는 노드(node)의 개수 보다 많은 개수의 히든 레이어 및/또는 노드로 구현되는 인공지능 모델을 이용하여, 적어도 하나의 제 1 속성의 보다 세부적인 값을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 재사용 확인부(319)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트하는 동작, 새롭게 아바타를 생성하는 동작, 또는 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지(예: 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트하거나 새롭게 아바타를 생성하지 않는 동작을 생략)할지를 결정할 수 있다.
예를 들어, 재사용 확인부(319)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들이 모두 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우(예: 재사용부(317)에서 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 모두에 대하여 재사용하지 않을 것으로 결정된 경우), 새롭게 아바타를 생성하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다. 재사용 확인부(319)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들에 각각 대응하는 플래그들의 값들이 모두 '0'으로 설정된 경우, 새롭게 아바타를 생성하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다.
다른 예를 들어, 재사용 확인부(319)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중 일부가 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우, 아바타를 업데이트하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다. 재사용 확인부(319)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들에 각각 대응하는 플래그들의 값들 중에서 일부가 '0'으로 설정된 경우, 아바타를 업데이트하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 재사용 확인부(319)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들이 모두 적어도 하나의 제 2 속성에 해당하는 경우(예: 재사용부(317)에서 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 모두에 대하여 재사용할 것으로 결정된 경우), 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것을 결정할 수 있다. 재사용 확인부(319)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들에 각각 대응하는 플래그들의 값들이 모두 '1'로 설정된 경우, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 재사용 확인부(319)가 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것으로 결정한 경우, 현재 저장된 이미지의 개수로부터 지정된 개수의 이미지들이 추가적으로 획득되기 전 또는 지정된 시간이 흐르기 전까지, 아바타를 제공하는 동작을 수행하지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 재사용 확인부(319)가 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것으로 결정한 경우, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들(예: 제 1 영역을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 제외한, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들) 중에서, 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하는 동작 내지 재사용 확인부(319)가 수행하는 동작(예: 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트하는 동작, 새롭게 아바타를 생성하는 동작, 또는 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할지를 결정하는 동작)을 다시(예: 반복적으로) 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 아바타 갱신부(320)는 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 아바타 갱신부(321)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 적어도 하나의 제 1 속성(예: 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 중에서, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들과의 차이가 지정된 임계 이상인 적어도 하나의 속성)에 대하여 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 아바타 갱신부(320)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 적어도 하나의 제 2 속성(예: 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들과의 차이가 지정된 임계 미만인 값을 가지는 속성)에 대해서는 업데이트하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 아바타 갱신부(320)는, 메모리(240)로부터, 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 대응하는(예: 매핑되는) 그래픽 객체(그래픽 객체는 'asset'으로도 지칭됨)를 획득할 수 있다. 예를 들어, 아바타 갱신부(320)는, 메모리(240)로부터, 고성능 검출부(319)를 통하여 획득된 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 보다 세부적인 값에 대응하는 그래픽 객체를 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 아바타 갱신부(320)는, 메모리(240)로부터, 얼굴 속성 검출부(315)를 통하여 획득된 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 대응하는 그래픽 객체를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 아바타 갱신부(320)는, 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 대응하는 크기, 형태, 및/또는 색상을 가지는 그래픽 객체와, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 복수의 그래픽 객체들 중에서 적어도 하나의 제 1 속성을 제외한 나머지 속성에 대응하는 그래픽 객체를 결합(예: 블렌딩(blending))함으로써, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 아바타 갱신부(320)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 복수의 그래픽 객체들 중에서 적어도 하나의 제 1 속성에 대응하는 그래픽 객체를, 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 대응하는 크기, 형태, 및/또는 색상을 가지는 그래픽 객체로 대체(또는 변경)함으로써, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 아바타 생성부(321)는, 아바타를 새롭게 생성할 수 있다
일 실시예에서, 아바타 생성부(321)는, 메모리(240)로부터, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 각각에 대응하는 복수의 그래픽 객체들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 아바타 생성부(321)는, 메모리(240)로부터, 고성능 검출부(318)를 통하여 획득된 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 보다 세부적인 값들에 대응하는 복수의 그래픽 객체들을 획득할 수 있다. 다른 예를 들어, 아바타 생성부(321)는, 메모리(240)로부터, 얼굴 속성 검출부(315)를 통하여 획득된 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들에 대응하는 복수의 그래픽 객체들을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 아바타 생성부(321)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들에 각각 대응하는 크기, 형태, 및/또는 색상을 가지는 복수의 그래픽 객체들을 결합함으로써, 아바타를 새롭게 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타가 업데이트되거나 새롭게 생성된 경우, 업데이트된 아바타 또는 새롭게 생성된 아바타를 메모리(240)에 저장할 수 있다.
일 실시예에서, 도 3에서 도시된 프로세서(250)의 구성들 중에서 적어도 일부는 통합되어 구성될 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 제공하는 기능의 적어도 일부를 백그라운드(background)에서 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 아바타를 제공하는 기능이 활성화된 경우, 얼굴 지정부(311)의 동작을 제외한, 사용자 입력 없이(또는 자동적으로) 나머지 동작들을 수행할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)는, 메모리(240), 및 상기 메모리(240)와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서(250)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교하고, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 상기 제 1 값들 중에서 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인하고, 및 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중 일부의 속성이 상기 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 경우, 아바타를 새롭게 생성하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 미만인 경우, 상기 아바타를 유지하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값을 획득하고, 및 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 전자 장치의 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 상기 전자 장치(101)의 디스플레이(230)를 통하여 표시하고, 상기 대표 이미지에 대한 사용자 입력에 기반하여, 상기 대표 이미지 내에 포함된 얼굴을 상기 지정된 얼굴로 지정하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치(101)와 공유했는지 여부, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하고, 상기 적어도 하나의 후보 이미지 내에서 얼굴을 검출하고, 및 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴 및 상기 검출된 얼굴을 비교함으로써, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 상기 지정된 얼굴에 대응하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하고, 및 상기 적어도 하나의 후보 이미지 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치(101)와 공유했는지 여부, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부, 전자 장치(101)가 현재 충전 중인지 여부, 전자 장치(101)의 화면이 활성화된 상태에 있는지 여부, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수, 및/또는 지정된 시간에 기반하여, 상기 아바타를 제공하는 기능을 백그라운드(background)에서 수행하도록 구성될 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 프로세서(250)는, 상기 아바타가 업데이트된 경우, 상기 아바타가 업데이트됨을 나타내는 알림을 출력하도록 구성될 수 있다.
도 4는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(400)이다.
도 4를 참조하면, 동작 401에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정할 수 있다.
이하, 도 5 및 도 6을 참조하여, 동작 401의 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작에 대하여 설명하도록 한다.
도 5는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하기 위한 이미지를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면(500)이다.
일 실시예에서, 도 5의 동작들은 도 4의 동작 401에 포함되는 동작일 수 있다.
도 5를 참조하면, 동작 501에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는 얼굴을 지정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 얼굴을 지정하기 위한 사용자 입력이 수신된 경우, 전자 장치의 사용자에 대응하는 대표 이미지를 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션이 실행된 경우, 프로세서(250)는, 전자 장치의 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 디스플레이(320)를 통하여 표시할 수 있다. 프로세서(250)는, 대표 이미지에 대한 입력(예: 대표 이미지에 포함된 얼굴을 지정된 얼굴로 지정하기 위한 사용자 입력)에 기반하여, 대표 이미지에 포함된 얼굴을 아바타를 제공하기 위한 얼굴로서 지정할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서 사용자 입력에 의해 선택된 이미지에 포함된 얼굴을 아바타를 제공하기 위한 얼굴로서 지정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 얼굴을 지정하기 위한 사용자 입력이 수신된 경우, 복수의 사용자들 각각에 대응하는 복수의 대표 이미지들을 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다. 예를 들어, 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션이 실행된 경우, 프로세서(250)는, 복수의 사용자들 각각에 대하여, 사용자의 얼굴(예: 이미지 내에서 사용자의 얼굴에 대한 이미지 부분, 또는 이미지 내에서 사용자의 얼굴을 나타내는 객체)을 포함하는 대표 이미지를 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 복수의 사용자들 각각에 대하여, 사용자의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 중에서, 가장 최근에 획득된 이미지를, 사용자의 대표 이미지로 결정할 수 있다. 다만, 프로세서(250)가 사용자의 대표 이미지를 결정하는 방법은 전술한 예시에 제한되지 않는다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 복수의 대표 이미지들 중에서, 사용자 입력에 기반하여 대표 이미지(예: 하나의 대표 이미지)를 선택하고, 선택된 대표 이미지에 포함된 얼굴을 아바타를 제공하기 위한 얼굴로서 지정할 수 있다.
일 실시예에서, 아바타를 제공하기 위한 얼굴이 지정된 경우, 지정된 얼굴에 대한 지정은, 사용자 입력(예: 다른 사용자의 얼굴(또는 사용자의 다른 얼굴)을 지정하기 위한 사용자 입력)이 입력되기 전까지, 유지될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 아바타를 제공하기 위한 얼굴이 지정된 경우, 다른 사용자의 얼굴(또는 사용자의 다른 얼굴)을 지정하기 위하여, 다른 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 선택하는 사용자 입력이 입력되기 전까지, 지정된 얼굴을 이용하여 아바타를 제공하기 위한 동작을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 사용자에 의해 선택된 이미지에 포함된 얼굴을, 아바타를 제공하기 위한 얼굴로 지정할 수 있다.
동작 503에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서 적어도 하나의 후보 이미지를 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 얼굴(예: 이미지 내에서 얼굴에 대한 이미지 부분, 또는 이미지 내에서 얼굴을 나타내는 객체)을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 후보 이미지는 정지 이미지 및/또는 동적 이미지(예: 동영상)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 후보 이미지는, 동영상에 포함된 복수의 이미지 프레임들 중에서 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지일 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 가장 최근에 획득되고 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 추가 정보에 기반하여, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
예를 들어, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 각각에 대하여, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수(예: 이미지가 갤러리 어플리케이션을 통하여 사용자에 의해 보여진(viewed) 횟수)를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 횟수 이상 또는 가장 많은 횟수로 표시된 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
다른 예를 들어, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 각각에 대하여, 지정된 기능(예: 이미지에 대한 편집 기능, 또는 이미지에 대한 화질을 개선하기 위한 기능)을 수행(또는 적용)했는지 여부(및/또는 지정된 기능을 수행한 횟수)를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 기능이 수행된(또는 지정된 기능이 지정된 횟수 이상 또는 가장 많은 횟수로 수행된) 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 각각에 대하여, 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부(및/또는 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유한 횟수)를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 전자 장치(101)가 외부 전자 장치와 공유했던(및/또는 전자 장치(101)가 외부 전자 장치와 공유한 횟수가 지정된 횟수 이상이거나 가장 많은 횟수로 공유된) 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
또 다른 예를 들어, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴(예: 안경 또는 선글라스를 착용한(또는 미착용한) 모습의 얼굴, 모자를 착용한(또는 미착용) 모습의 얼굴, 헤어 용품을 머리에 바른 모습의 얼굴)을 포함하는지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다. 또는, 프로세서(250)는, 지정된 기간 내에(예: 현재로부터 일주일 이내) 획득된, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수(또는 동일한 모습의 얼굴의 발생 빈도)를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 지정된 기간 내에 획득된, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수가 지정된 개수 이상인 경우, 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부(및/또는 지정된 기능이 수행된 횟수), 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부(및/또는 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유한 횟수), 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수를 조합하여, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 적어도 하나의 이미지를 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부(및/또는 지정된 기능이 수행된 횟수), 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부(및/또는 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유한 횟수), 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수 중 적어도 하나에 대하여, 우선 순위를 설정할 수 있다. 프로세서(250)는, 설정된 우선 순위에 기반하여, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 적어도 하나의 이미지(예: 우선 순위가 빠른 지정된 개수의 이미지)를, 적어도 하나의 후보 이미지로서 선택할 수 있다.
동작 505에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하는지 여부를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지 각각에서, 얼굴(예: 이미지 내에서 얼굴이 포함된 영역, 이미지 내에서 얼굴에 대한 이미지 부분, 이미지 내에서 얼굴을 나타내는 객체)을 검출할 수 있다. 프로세서(250)는, 검출된 얼굴 내에서 특징점들을 추출할 수 있다. 프로세서(250)는 추출된 특징점들에 기반하여 얼굴을 정규화(normalization)함으로써, 추출된 특징점들 각각에 대응하는 벡터들(vectors)(또는 '특징 벡터(feature vectors)'로도 지칭됨)을 획득할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 인공지능 모델 또는 지정된 알고리즘에 기반하여, 전술한 동작들을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 지정된 얼굴(예: 얼굴 지정부(311)에 의해 지정된 얼굴) 및 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴을 비교함으로써, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하는지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 지정된 얼굴의 특징점들(예: 특징 벡터들) 및 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴의 특징점들 간 유사도를 산출할 수 있다. 프로세서(250)는, 산출된 유사도가 지정된 임계 값 이상인 경우, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하는 것으로 결정(예: 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴의 인물 및 지정된 얼굴의 인물이 동일한 인물인 것으로 결정)할 수 있다. 프로세서(250)는, 산출된 유사도가 지정된 임계 값 미만인 경우, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정(예: 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴의 인물 및 지정된 얼굴의 인물이 다른 인물인 것으로 결정)할 수 있다.
동작 505에서 적어도 하나의 후보 이미지에 대응하는 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 경우, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 동작 503을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 경우, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들(예: 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 제외한, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들) 중에서, 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하는 동작을 다시 수행할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 경우, 아바타를 제공하는 동작(예: 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하는 동작)을 지정된 시간 동안 중지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 포함된 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하지 않는 것으로 결정된 경우, 지정된 개수의 이미지들이 획득되기 전 또는 지정된 시간이 흐르기 전까지, 아바타를 제공하는 동작을 수행하지 않을 수 있다.
동작 505에서 적어도 하나의 후보 이미지에 대응하는 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하는 것으로 결정된 경우, 동작 507에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지를 아바타를 위한 적어도 하나의 이미지로 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지에 대응하는 얼굴이 지정된 얼굴에 대응하는 것으로 결정된 경우, 지정된 얼굴에 대응하는 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지로서 결정할 수 있다.
도 6은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하기 위한 이미지를 결정하는 방법을 설명하기 위한 도면(600)이다.
일 실시예에서, 도 6의 동작들은 도 4의 동작 401에 포함되는 동작일 수 있다.
도 6을 참조하면, 동작 601에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는 얼굴을 지정할 수 있다.
동작 601의 프로세서(250)가 얼굴을 지정하는 동작은, 동작 501과 적어도 일부가 동일 또는 유사하므로, 상세한 설명은 생략하기로 한다.
동작 603에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들을 중에서 지정된 얼굴에 대응하는 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 각각에서, 얼굴(예: 이미지 내에서 얼굴이 포함된 영역, 이미지 내에서 얼굴에 대한 이미지 부분, 이미지 내에서 얼굴을 나타내는 객체)을 검출할 수 있다. 프로세서(250)는, 검출된 얼굴 내에서 특징점들을 추출할 수 있다. 프로세서(250)는 추출된 특징점들에 기반하여 얼굴을 정규화함으로써, 추출된 특징점들 각각에 대응하는 벡터들을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 지정된 얼굴(예: 지정된 얼굴의 특징점들) 및 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들에 포함된 얼굴들(예: 얼굴의 특징점들)을 비교함으로써, 지정된 얼굴에 대응하는 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 지정된 얼굴의 특징점들(예: 특징 벡터들) 및 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들에 포함된 얼굴들 각각의 특징점들 간 유사도를 산출할 수 있다. 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴의 특징점들과의 유사도가 지정된 임계 값 이상인, 적어도 하나의 이미지를 지정된 얼굴에 대응하는 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택할 수 있다.
동작 605에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지 중에서, 아바타를 위한 적어도 하나의 이미지를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 후보 이미지 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부(및/또는 지정된 기능이 수행된 횟수), 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부(및/또는 전자 장치(101)가 이미지를 외부 전자 장치와 공유한 횟수), 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수를 조합하여, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정할 수 있다.
도 4로 리턴하면, 동작 403에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에서, 얼굴을 구성하는 요소들의 복수의 속성들의 값들(예: 복수의 속성들이 나타내는 값들)을 획득(예: 검출)할 수 있다.
일 실시예에서, 얼굴을 구성하는 요소들과 관련된 복수의 속성들은, 사람의 얼굴에 공통적으로 포함된 요소들의 속성들(이하, 복수의 내적 속성들'로 지칭함)일 수 있다. 예를 들어, 복수의 내적 속성들은, 얼굴(또는 얼굴의 모습)을 구성하는 요소들(예: 얼굴 형상(얼굴의 외곽선), 눈, 코, 귀, 입, 볼, 턱, 이마, 뒷통수, 측두부, 머리카락, 수염, 점, 인체에 착용 가능한 아이템(예: 안경, 선글라스, 모자), 모자, 눈썹, 나이 성별, 및/또는 인종)의 형태, 크기, 색상(예: 얼굴의 구성하는 요소들의 색상, 피부의 색상, 및/또는 홍채의 색상), 얼굴을 구성하는 요소들의 상대적 위치, 및/또는 얼굴을 구성하는 요소들의 상대적 크기 비율을 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 인공지능 모델 또는 지정된 알고리즘을 이용하여, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에서, 복수의 내적 속성들의 값들을 획득할 수 있다.
동작 405에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에 포함된 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타(예: 가장 최근에 업데이트되거나 새롭게 생성된 아바타)를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로, 비교할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 속성 별로, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에 포함된 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들을 산출할 수 있다.
동작 407에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 중에서 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지 내에 포함된 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들 각각이, 지정된 임계 값 이상인지 여부를 확인할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 상기 산출된 차이들 각각이 지정된 임계 값 이상인지 여부에 기반하여, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들 중 적어도 일부를 재사용할지 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 중에서, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들과의 차이가 지정된 임계 이상인 적어도 하나의 제 1 속성 및/또는 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들과의 차이가 지정된 임계 미만인 적어도 하나의 제 2 속성을 확인할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 제 1 속성에 대하여, 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하기 위하여, 적어도 하나의 제 1 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용하지 않을 것을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하기 위하여, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 1 속성의 제 1 값을 사용할 것을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성하기 위하여 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 1 속성의 제 1 값을 사용할 것을 나타내는 플래그 값을 설정(예: 적어도 하나의 제 1 속성에 대응하는 플래그의 값을 '0'으로 설정)할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 제 2 속성에 대하여, 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용할 것을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 아바타를 업데이트하기 위하여, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 제 1 값을 사용함 없이, 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용할 것을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 아바타를 업데이트하기 위하여, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 제 1 값이 사용되지 않는 경우, 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 값을, 아바타를 구성하는 그래픽 객체(예: 아바타를 구성하는 복수의 그래픽 객체들 중에서 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는 그래픽 객체의 크기, 형태, 및/또는 색상)에 대응(예: 매핑(mapping))시키는 동작은 생략(skip)될 수 있다. 일 실시예에서, 아바타를 업데이트하기 위하여 제 1 얼굴과 관련된 적어도 하나의 제 2 속성의 값이 사용되는 않는 경우, 메모리(240)에 저장된 아바타가 업데이트되더라도, 업데이트된 아바타 내에서 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는 그래픽 객체는 업데이트되지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 제 2 속성에 대하여, 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는, 메모리(240)에 저장된 아바타의 그래픽 객체를 재사용할 것을 나타내는 플래그 값을 설정(예: 적어도 하나의 제 2 속성에 대응하는 플래그의 값을 '1'로 설정)할 수 있다.
동작 409에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 적어도 하나의 제 1 속성의 값(예: 적어도 하나의 제 1 속성의 제 1 값)에 기반하여, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중 일부가 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우, 아바타를 업데이트하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다. 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들에 각각 대응하는 플래그들의 값들 중에서 일부가 '0'으로 설정된 경우, 아바타를 업데이트하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 업데이트하는 동작을 수행할 것이 결정된 경우, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 적어도 하나의 제 1 속성(예: 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 중에서, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들과의 차이가 지정된 임계 이상인 적어도 하나의 속성)에 대하여 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 적어도 하나의 제 2 속성(예: 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들과의 차이가 지정된 임계 미만인 제 1 값을 가지는 속성)에 대해서는 업데이트하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)로부터, 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 제 1 값에 대응하는(예: 매핑되는) 그래픽 객체(그래픽 객체는 'asset'으로도 지칭됨)를 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 제 1 값에 대응하는 크기, 형태, 및/또는 색상을 가지는 그래픽 객체와, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 복수의 그래픽 객체들 중에서 적어도 하나의 제 1 속성을 제외한 나머지 속성에 대응하는 그래픽 객체를 결합함으로써, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 복수의 그래픽 객체들 중에서 적어도 하나의 제 1 속성에 대응하는 그래픽 객체를, 제 1 얼굴의 적어도 하나의 제 1 속성의 제 1 값에 대응하는 크기, 형태, 및/또는 색상을 가지는 그래픽 객체로 대체(또는 변경)함으로써, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들이 모두 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우(예: 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 모두에 대하여 재사용하지 않을 것으로 결정된 경우), 새롭게 아바타를 생성하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다. 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들에 각각 대응하는 플래그들의 값들이 모두 '0'으로 설정된 경우, 새롭게 아바타를 생성하는 동작을 수행할 것을 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 새롭게 아바타를 생성하는 동작을 수행할 것이 결정된 경우, 아바타를 새롭게 생성할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)로부터, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 각각에 대응하는 복수의 그래픽 객체들을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들에 각각 대응하는 크기, 형태, 및/또는 색상을 가지는 복수의 그래픽 객체들을 결합함으로써, 아바타를 새롭게 생성할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들이 모두 적어도 하나의 제 2 속성에 해당하는 경우(예: 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 모두에 대하여 재사용할 것으로 결정된 경우), 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것을 결정할 수 있다. 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들에 각각 대응하는 플래그들의 값들이 모두 '1'로 설정된 경우, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것으로 결정된 경우, 현재 저장된 이미지의 개수로부터 지정된 개수의 이미지들이 추가적으로 획득되기 전 또는 지정된 시간이 흐르기 전까지, 아바타를 제공하는 동작을 수행하지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것으로 결정된 경우, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들(예: 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 제외한, 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들) 중에서, 아바타를 제공하는 동작들 중에서 얼굴을 지정하는 동작을 제외한 나머지 동작들을 다시(예: 반복적으로) 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타가 업데이트되거나 새롭게 생성된 경우, 업데이트된 아바타 또는 새롭게 생성된 아바타를 메모리(240)에 저장할 수 있다.
도 7은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(700)이다.
일 실시예에서, 도 7의 동작들은, 도 4의 동작 407 및 동작 409에 포함되는 동작들일 수 있다.
도 7을 참조하면, 동작 701에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 중에서 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인할 수 있다.
동작 701에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하지 않는 것으로 확인된 경우, 동작 703에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들이 모두 적어도 하나의 제 2 속성에 해당하는 경우(예: 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 모두에 대하여 재사용할 것으로 결정된 경우), 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것을 결정할 수 있다. 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들에 각각 대응하는 플래그들의 값들이 모두 '1'로 설정된 경우, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 것으로 결정된 경우, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 수 있다.
동작 701에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 동작 705에서, 일 실시예에서, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인지 여부를 확인할 수 있다.
동작 705에서 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 것으로 확인된 경우, 동작 707에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 새롭게 생성할 수 있다.
동작 705에서 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들 중 일부가 임계 이상인 것으로 확인된 경우, 동작 707에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다.
동작 707의 아바타를 새롭게 생성하는 동작 및 동작 709의 아바타를 업데이트하는 동작은, 도 4의 동작 409에서 설명한바 있으므로, 상세한 설명은 생략하기로 한다.
도 8은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(800)이다.
일 실시예에서, 도 8의 동작들은, 도 4의 동작 407 및 동작 409에 포함되는 동작들일 수 있다.
도 8을 참조하면, 동작 801에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 중에서 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인할 수 있다.
동작 801에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하지 않는 것으로 확인된 경우, 동작 803에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 메모리(240)에 저장된 아바타를 유지할 수 있다.
동작 801에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 동작 805에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 제 1 속성의 보다 세부적인 값으로서 제 3 값(예: 고성능 검출부(318)을 통하여 획득된 값)을 획득할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)(예: 고성능 검출부(318))는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 값들 중에서, 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 값들과의 차이가 지정된 임계 이상인, 적어도 하나의 제 1 속성의 보다 세부적인 값을 획득(예: 검출)할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)(예: 고성능 검출부(318))는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하기 위하여 이용한 인공지능 모델 또는 알고리즘에 비하여, 속성의 보다 세부적인 값을 획득할 수 있는(또는 보다 나은 성능을 가지는) 인공지능 모델 또는 알고리즘을 이용하여, 적어도 하나의 제 1 속성의 보다 세부적인 값으로서 제 3 값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)(예: 고성능 검출부(318))는, 프로세서(250)(예: 얼굴 속성 검출부(315))가 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하기 위하여 이용한 인공지능 모델의 히든 레이어(hidden layer) 및/또는 노드(node)의 개수 보다 많은 개수의 히든 레이어 및/또는 노드로 구현되는 인공지능 모델을 이용하여, 적어도 하나의 제 1 속성의 제 3 값을 획득할 수 있다.
동작 807에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인지 여부를 확인할 수 있다.
동작 807에서 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 것으로 확인된 경우, 동작 809에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타를 새롭게 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 것으로 확인된 경우, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 세부적인 값들(예: 동작 805을 통하여 획득된 제 3 값들)에 기반하여, 아바타를 새롭게 생성할 수 있다. 다만, 이에 제한되지 않으며, 예를 들어, 프로세서(250)는, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 것으로 확인된 경우, 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들(예: 동작 403을 통하여 획득된 제 1 값들)에 기반하여, 아바타를 새롭게 생성할 수도 있다.
동작 807에서 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들 간 차이들 중 일부가 임계 이상인 것으로 확인된 경우, 동작 800에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 적어도 하나의 제 1 속성의 제 3 값에 기반하여 메모리(240)에 저장된 아바타를 업데이트할 수 있다.
도 9는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공 기능을 수행하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(900)이다.
도 9를 참조하면, 동작 901에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타 제공 기능을 활성화할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 사용자 입력에 기반하여, 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션을 실행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 사용자 입력에 기반하여, 아바타를 제공하기 위한 얼굴을 지정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타 제공 기능을 활성화하기 전, 아바타를 제공하기 위한 얼굴이 이미지 지정되어 있는 경우(예: 기존에 이미 지정된 얼굴이 있는 경우), 사용자 입력에 기반하여, 아바타를 제공하기 위한 얼굴을 지정하는 동작(예: 아바타를 제공하기 위한 얼굴을 재지정하는 동작)을 생략할 수 있다.
일 실시예에서, 아바타를 제공하기 위한 얼굴이 지정된 경우, 지정된 얼굴에 대한 지정은, 사용자 입력(예: 다른 사용자의 얼굴(또는 사용자의 다른 얼굴)을 지정하기 위한 사용자 입력)이 입력되기 전까지, 유지될 수 있다. 예를 들어, 얼굴 지정부(311)는, 아바타를 제공하기 위한 얼굴이 지정된 경우, 다른 사용자의 얼굴(또는 사용자의 다른 얼굴)을 지정하기 위하여, 다른 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 선택하는 사용자 입력이 입력되기 전까지, 지정된 얼굴을 이용하여 아바타를 제공하기 위한 동작을 수행할 수 있다.
동작 903에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 지정된 조건(예: 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부, 전자 장치(101)가 현재 충전 중인지 여부, 전자 장치(101)의 화면이 활성화된 상태에 있는지 여부, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수, 및/또는 지정된 시간)을 만족하는 경우, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부에 기반하여 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인 경우, 백그라운드에서(또는 자동적으로, 또는 사용자 입력 없이), 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 미만인 경우, 아바타 제공 기능을 수행하지 않을 수 있다(또는 아바타 제공 기능 수행을 중지할 수 있다).
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 전자 장치(101)가 현재 충전 중인지 여부(예: 전자 장치(101)에 충전기가 연결되어 있는지 여부)에 기반하여 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 전자 장치(101)가 현재 충전 중인지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 전자 장치(101)가 현재 충전 중인 경우, 백그라운드에서, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(250)는, 전자 장치(101)가 현재 충전 중이 아닌 경우, 아바타 제공 기능을 수행하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 화면이 활성화된 상태에 있는지 여부(예: 전자 장치(101)에 충전기가 연결되어 있는지 여부)에 기반하여 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 화면이 현재 활성화된 상태(예: 화면이 온(on)된 상태)에 있는지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 화면이 현재 활성화된 상태에 있는 경우, 백그라운드에서, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 화면이 현재 활성화된 상태에 있지 않은 경우(예: 화면이 오프(off)된 상태에 있는 경우), 아바타 제공 기능을 수행하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수에 기반하여, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 지정된 시점(예: 아바타를 업데이트하거나 새롭게 아바타를 생성한 시점) 이후 획득된 이미지의 개수가 지정된 개수 이상인지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수가 지정된 개수 이상인 경우, 백그라운드에서, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(250)는, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수가 지정된 개수 미만인 경우, 아바타 제공 기능을 수행하지 않을 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 지정된 시간에 기반하여, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 지정된 시점(예: 아바타를 업데이트하거나 새롭게 아바타를 생성한 시점)으로부터 지정된 시간(예: 일주일, 한달)이 경과하였는지 여부를 확인할 수 있다. 프로세서(250)는, 지정된 시점으로부터 지정된 시간이 경과한 경우, 백그라운드에서, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(250)는, 지정된 시점으로부터 지정된 시간이 경과하지 않은 경우, 아바타 제공 기능을 수행하지 않을 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 지정된 시간 주기 마다 아바타 제공 기능을 백그라운드에서 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부, 전자 장치(101)가 현재 충전 중인지 여부, 전자 장치(101)의 화면이 활성화된 상태에 있는지 여부, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수, 및/또는 지정된 시간에 기반하여, 아바타 제공 기능을 수행할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)가 아바타 제공 기능을 수행하기 위한 동작들 중에서 사용자 입력에 기반하여 얼굴을 지정하는 동작을 제외한 나머지 동작들을 백그라운드에서 수행함으로써, 현재 사용자의 모습을 표현하는 아바타를 제공할 수 있다.
도 10은, 다양한 실시예들에 따른, 아바타와 관련된 알림을 제공하는 방법을 설명하기 위한 흐름도(1000)이다.
도 10을 참조하면, 동작 1001에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타 업데이트 또는 아바타 생성을 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 백그라운드에서, 아바타를 업데이트하거나 새롭게 생성할 수 있다. 프로세서(250)는, 업데이트되거나 새롭게 생성된 아바타를 메모리(240)에 저장할 수 있다.
동작 1003에서, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타 업데이트 또는 아바타 생성을 알리는(또는 나타내는) 알림(notification)을 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 아바타가 업데이트되거나 새롭게 생성된 경우, 아바타 업데이트 또는 아바타 생성을 알리는 알림을 디스플레이(230)를 통하여, 표시할 수 있다. 다른 예를 들어, 프로세서(250)는, 아바타가 업데이트되거나 새롭게 생성된 경우, 아바타 업데이트 또는 아바타 생성을 알리는 오디오 및/또는 진동을 출력할 수 있다. 다만, 아바타가 업데이트되거나 새롭게 생성됨을 알리는 알림은 전술한 예시에 제한되지 않는다.
도 10에 도시하지는 않았지만, 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 아바타가 업데이트되거나 새롭게 생성된 후, 사용자에 의해 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션이 실행되는 경우, 업데이트되거나 새롭게 생성된 아바타를 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다.
도 11a 및 도 11b는, 다양한 실시예들에 따른, 아바타를 제공하는 방법을 설명하기 위한 예시도들(1101, 1102)이다.
도 11a 및 도 11b를 참조하면, 일 실시예에서, 도 11a는, 이미지(1110) 및 이미지(1110)에 기반하여 획득된 아바타(1121)를 포함하는 이미지(1120)를 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 이미지(1110)에 포함된 얼굴(1111)에 기반하여, 아바타(1121)를 생성(또는 업데이트)할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는, 이미지(1120)와 함께, 추가적인 아바타를 제공하기 위한 오브젝트(1122), 이미지(1120)의 썸네일 이미지(1123), 및/또는 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션이 기본(default)으로 제공하는 아바타를 나타내는 오브젝트들(1124)를, 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다.
일 실시예에서, 도 11b는, 이미지(1110)에 기반하여 아바타(1121)를 포함하는 이미지(1120)가 획득된 후 획득된 이미지(1130) 및 이미지(1130)에 기반하여 획득된 아바타(1141)를 포함하는 이미지(1140)를 나타낼 수 있다.
일 실시예에서, 이미지(1130)는 사용자의 현재(또는 최근) 모습을 반영하는 이미지일 수 있다. 예를 들어, 이미지(1110) 및 이미지(1130)를 비교하면, 이미지(1130)는 안경(1131)을 착용한 사용자를 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(250)는 이미지(1120)에 포함된 아바타(1121)를 업데이트할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(250)는, 얼굴(1131)과 관련된 복수의 속성들의 값들 및 아바타(1121)를 구성하는 복수의 그래픽 객체들의 속성들의 값들을 속성 별로 비교할 수 있다. 프로세서(250)는, 상기 속성 별 비교에 기반하여, 아바타(1121)를, 안경(1131)에 대응하는 그래픽 객체(1142)를 포함하는 아바타(1141)로 업데이트할 수 있다.
일 실시예에서, 프로세서(250)는, 이미지(1140)와 함께, 추가적인 아바타를 제공하기 위한 오브젝트(1143), 이미지(1140)의 썸네일 이미지(1144), 이전에 획득된 아바타를 포함하는 이미지의 썸네일(1145), 및/또는 아바타를 제공하기 위한 어플리케이션이 기본으로 제공하는 아바타를 나타내는 오브젝트(1146)를, 디스플레이(230)를 통하여 표시할 수 있다.
본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치(101)에서 아바타를 제공하는 방법은, 상기 전자 장치(101)의 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하는 동작, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 메모리(240)에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교하는 동작, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 상기 제 1 값들 중에서 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인하는 동작, 및 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 아바타를 업데이트하는 동작은, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중 일부의 속성이 상기 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 아바타를 업데이트하는 동작은, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 경우, 아바타를 새롭게 생성하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 아바타를 업데이트하는 동작은, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 미만인 경우, 상기 아바타를 유지하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 방법은, 상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값을 획득하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 방법은, 상기 전자 장치의 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 상기 전자 장치(101)의 디스플레이(230)를 통하여 표시하는 동작, 상기 대표 이미지에 대한 사용자 입력에 기반하여, 상기 대표 이미지 내에 포함된 얼굴을 상기 지정된 얼굴로 지정하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작은, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치(101)와 공유했는지 여부, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하는 동작, 상기 적어도 하나의 후보 이미지 내에서 얼굴을 검출하는 동작, 및 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴 및 상기 검출된 얼굴을 비교함으로써, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작은, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 상기 지정된 얼굴에 대응하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하는 동작, 및 상기 적어도 하나의 후보 이미지 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이(230)를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치(101)와 공유했는지 여부, 상기 메모리(240)에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작을 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 방법은, 상기 전자 장치(101)의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부, 전자 장치(101)가 현재 충전 중인지 여부, 전자 장치(101)의 화면이 활성화된 상태에 있는지 여부, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수, 및/또는 지정된 시간에 기반하여, 상기 아바타를 제공하는 기능을 백그라운드에서 수행하는 동작을 더 포함할 수 있다.
다양한 실시예에서, 상기 방법은, 상기 아바타가 업데이트된 경우, 상기 아바타가 업데이트됨을 나타내는 알림을 출력하는 동작을 더 포함할 수 있다.
또한, 상술한 본 발명의 실시예에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, CD-ROM, DVD 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
101 : 전자 장치 210 : 통신 모듈
220 : 카메라 모듈 230 : 디스플레이
240 : 메모리 250 : 프로세서

Claims (20)

  1. 전자 장치에 있어서,
    메모리; 및
    상기 메모리와 전기적으로 연결된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하고,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하고,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 메모리에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교하고,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 상기 제 1 값들 중에서 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인하고, 및
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트(update)하도록 구성된 전자 장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중 일부의 속성이 상기 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하도록 구성된 전자 장치.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 경우, 아바타를 새롭게 생성하도록 구성된 전자 장치.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 미만인 경우, 상기 아바타를 유지하도록 구성된 전자 장치.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값을 획득하고, 및
    상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하도록 구성된 전자 장치.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치의 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 상기 전자 장치의 디스플레이를 통하여 표시하고, 및
    상기 대표 이미지에 대한 사용자 입력에 기반하여, 상기 대표 이미지 내에 포함된 얼굴을 상기 지정된 얼굴로 지정하도록 구성된 전자 장치.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하고,
    상기 적어도 하나의 후보 이미지 내에서 얼굴을 검출하고, 및
    지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴 및 상기 검출된 얼굴을 비교함으로써, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성된 전자 장치.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 상기 지정된 얼굴에 대응하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하고, 및
    상기 적어도 하나의 후보 이미지 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하도록 구성된 전자 장치.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 전자 장치의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부, 전자 장치가 현재 충전 중인지 여부, 전자 장치의 화면이 활성화된 상태에 있는지 여부, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수, 및/또는 지정된 시간에 기반하여, 상기 아바타를 제공하는 기능을 백그라운드(background)에서 수행하도록 구성된 전자 장치.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 아바타가 업데이트된 경우, 상기 아바타가 업데이트됨을 나타내는 알림을 출력하도록 구성된 전자 장치.
  11. 전자 장치에서 아바타를 제공하는 방법에 있어서,
    상기 전자 장치의 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작;
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들을 획득하는 동작;
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 메모리에 저장된 아바타를 구성하는 그래픽 객체들에 대응하는 복수의 속성들의 제 2 값들을, 속성 별로 비교하는 동작;
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서, 상기 제 1 값들 중에서 제 2 값들과의 차이가 임계 이상인 값을 가지는 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는지 여부를 확인하는 동작; 및
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하는 동작을 포함하는 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 아바타를 업데이트하는 동작은,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중 일부의 속성이 상기 적어도 하나의 제 1 속성에 해당하는 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하는 동작을 포함하는 방법.
  13. 제 11 항에 있어서,
    상기 아바타를 업데이트하는 동작은,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 이상인 경우, 아바타를 새롭게 생성하는 동작을 더 포함하는 방법.
  14. 제 11 항에 있어서,
    상기 아바타를 업데이트하는 동작은,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들의 제 1 값들 및 상기 제 2 값들 간 차이들이 모두 임계 미만인 경우, 상기 아바타를 유지하는 동작을 더 포함하는 방법.
  15. 제 11 항에 있어서,
    상기 제 1 얼굴과 관련된 복수의 속성들 중에서 상기 적어도 하나의 제 1 속성이 존재하는 것으로 확인된 경우, 상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값을 획득하는 동작; 및
    상기 적어도 하나의 제 1 속성의 세부적인 값에 기반하여, 상기 아바타를 업데이트하는 동작을 더 포함하는 방법.
  16. 제 11 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 사용자의 얼굴을 포함하는 대표 이미지를 상기 전자 장치의 디스플레이를 통하여 표시하는 동작; 및
    상기 대표 이미지에 대한 사용자 입력에 기반하여, 상기 대표 이미지 내에 포함된 얼굴을 상기 지정된 얼굴로 지정하는 동작을 더 포함하는 방법.
  17. 제 11 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작은,
    상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하는 동작;
    상기 적어도 하나의 후보 이미지 내에서 얼굴을 검출하는 동작; 및
    지정된 얼굴에 대응하는 제 1 얼굴 및 상기 검출된 얼굴을 비교함으로써, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  18. 제 11 항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작은,
    상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들 중에서, 상기 지정된 얼굴에 대응하는 적어도 하나의 후보 이미지를 선택하는 동작; 및
    상기 적어도 하나의 후보 이미지 중에서, 갤러리 어플리케이션이 실행되는 동안 이미지가 상기 디스플레이를 통하여 표시된 횟수, 이미지에 대하여 지정된 기능이 수행되었는지 여부, 이미지를 외부 전자 장치와 공유했는지 여부, 상기 메모리에 저장된 하나 이상의 이미지들의 적어도 일부가 동일한 모습의 얼굴을 포함하는지 여부, 및/또는 지정된 기간 내에 획득된 동일한 모습의 얼굴을 포함하는 적어도 하나의 이미지의 개수에 기반하여, 상기 적어도 하나의 이미지를 결정하는 동작을 포함하는 방법.
  19. 제 11 항에 있어서,
    상기 전자 장치의 현재 배터리 레벨이 지정된 레벨 이상인지 여부, 전자 장치가 현재 충전 중인지 여부, 전자 장치의 화면이 활성화된 상태에 있는지 여부, 지정된 시점 이후 획득된 이미지의 개수, 및/또는 지정된 시간에 기반하여, 상기 아바타를 제공하는 기능을 백그라운드에서 수행하는 동작을 더 포함하는 방법.
  20. 제 11 항에 있어서,
    상기 아바타가 업데이트된 경우, 상기 아바타가 업데이트됨을 나타내는 알림을 출력하는 동작을 더 포함하는 방법.
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